Artificial Intelligence (AI)

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À propos de l'application

Cette application vous aide à tout apprendre sur l'intelligence artificielle (AI). Elle couvre:
Intelligence artificielle - Introduction
Philosophie de l'IA
Objectifs de l'IA
Qu'est-ce qui contribue à l'IA?
Programmation sans et avec IA
Qu'est-ce que la technique d'intelligence artificielle?
Applications de l'IA
Histoire de l'IA
Qu'est-ce que l'intelligence?
Types d'intelligence
De quoi est composée l'intelligence?
Différence entre intelligence humaine et intelligence machine
Intelligence artificielle - Domaines de recherche
Fonctionnement des systèmes de reconnaissance vocale et vocale
Applications réelles des domaines de recherche en IA
Classification des tâches de l'IA
Que sont l'agent et l'environnement?
Terminologie des agents
Rationalité
Qu'est-ce que l'agent idéal idéal?
La structure des agents intelligents
Nature des Environnements
Propriétés de l'environnement
AI - Algorithmes de recherche populaires
Terminologie de la recherche
Stratégies de recherche de force brute
Comparaison de diverses complexités d'algorithmes
Stratégies de recherche informées (heuristiques)
Algorithmes de recherche locaux
Recuit simulé
Problème de vendeur itinérant
Systèmes à logique floue
Architecture de systèmes à logique floue
Exemple de système à logique floue
Domaines d'application de la logique floue
Avantages des services en français
Inconvénients des FLS
Traitement du langage naturel
Composants de la PNL
Difficultés en NLU
Terminologie PNL
Étapes en PNL
Aspects de mise en œuvre de l'analyse syntaxique
Analyseur descendant
Systèmes experts
Base de connaissances
Moteur d'inférence
Interface utilisateur
Limites des systèmes experts
Applications du système expert
Technologie de système expert
Développement de systèmes experts: étapes générales
Avantages des systèmes experts
Robotique
Différence dans le système de robot et d'autres programmes d'IA
Locomotion Robot
Composants d'un robot
Vision par ordinateur
Domaines d'application de la vision par ordinateur
Applications de la robotique
Les réseaux de neurones
Types de réseaux de neurones artificiels
Fonctionnement des anns
Apprentissage automatique en ANN
Réseaux Bayésiens (BN)
Construire un réseau bayésien
Applications des réseaux de neurones
AI - Problèmes
A I- Terminologie

Vue d'ensemble de l'IA
Histoire courte
Buts
Objectifs à long terme
Applications IA
Outils
Sélection d'action
# Concept de base de l'intelligence artificielle.

# Déduction, raisonnement, résolution de problèmes

# Représentation des connaissances
# Planification
# Apprentissage
# Traitement du langage naturel (communication)
# La perception
# Mouvement et Manipulation
# Sélection d'action
# Informatique affective
# Case IA
# AI-complet
# Probabilité algorithmique
# Raisonnement automatisé
# Informatique autonome
# Réseau autonome
# Chaînage arrière
# Réseau bayésien
# Informatique bio-inspirée
# Systèmes immunitaires artificiels
# Système de tableau noir
# Chatterbot
Méthode de peigne
# Raisonnement commun
# Humour informatique
# Preuve assistée par ordinateur
# Théorie de la dépendance conceptuelle
# Machine Darwin
# Description logique
# Problème de cadre
# La théorie des jeux
# Théorie des systèmes de grammaire
# Informatique (domaine académique)
# Contrôle intelligent
# Kinect
# LIDA (architecture cognitive)
# Analyse des fins-moyennes
Le paradoxe de Moravec
# Musique et intelligence artificielle
# Opérateur d'agrégation de moyenne pondérée ordonnée
# PEAS - Performances, Environnement, Actionneurs, Capteurs
# Percept (intelligence artificielle)
# Informatique perceptuelle
# Système basé sur des règles
# Autogestion (informatique)
# Informatique douce
# Agent logiciel
# Agent intelligent / agent rationnel
# Agent autonome
# Planification et ordonnancement automatisés
# Système de contrôle
# Système de contrôle hiérarchique
# Système de contrôle en réseau
# Intelligence artificielle distribuée
# Système multi-agents
# Agents de surveillance et de surveillance
# Agent incarné
# Situé AI
Anomalie # Sussman
# Wetware (cerveau)