Artificial Intelligence Guide

StudyZoom

Hirdetéseket tartalmaz

Az alkalmazásról

📘Mesterséges intelligencia (2025-2026-os kiadás)

Az Artificial Intelligence Guide (2025–2026-os kiadás) egy átfogó, tananyagon alapuló alkalmazás, amelyet BSCS, BSIT, szoftvermérnöki és adattudományi hallgatók számára terveztek. Teljes tudományos alapot kínál az AI-elmélet, a klasszikus rendszerek, a keresési technikák, a szakértői rendszerek és a modern intelligens modellek megértéséhez.

Ez a kiadás ötvözi az elméleti világosságot és a gyakorlati tanulást, beleértve az MCQ-kat és a vetélkedőket, hogy segítse a tanulókat megérteni, és felkészülni a vizsgákra, projektekre és mesterséges intelligencia alkalmazásokra.

A hallgatók felfedezhetik az AI fejlődését – a szabályalapú rendszerektől és keresési algoritmusoktól a neurális hálózatokig, a fuzzy logikáig és a hibrid AI-modellekig, betekintést nyerve a szimbolikus és szubszimbolikus megközelítésekbe.

📂 Fejezetek és témák

🔹 1. fejezet: Bevezetés a mesterséges intelligenciába

- Az AI meghatározása és hatálya
- Az AI története és fejlődése
- A mesterséges intelligencia alkalmazásai (robotika, egészségügy, üzlet stb.)
-Bevezetés a Common Lisp-be

🔹 2. fejezet: Klasszikus mesterséges intelligencia rendszerek és problémamegoldás

- Általános problémamegoldó (GPS)
-Szabályok és szabályalapú rendszerek
-Egyszerű keresési stratégiák
-Means-Ends elemzés
-ELIZA és természetes nyelvi programok
- Mintaegyeztetés és szabályalapú fordítók (OPS-5)

🔹 3. fejezet: Tudásábrázolás

-A tudásreprezentáció megközelítései
-A természetes nyelvi feldolgozás alapjai
-Szabályok, produkciók, predikátum logika
- Szemantikus hálózatok
-Keretek, objektumok és szkriptek

🔹 4. fejezet: Keresési technikák az AI-ban

- Vakkeresés: Mélység-első, Szélesség-Első keresés
-Heurisztikus keresés: Legjobb első, hegymászás, A* keresés
- Játék: Min-Max algoritmus, alfa-béta metszés

🔹 5. fejezet: Szimbolikus matematika és szakértői rendszerek

- Algebrai feladatok megoldása
- Angol egyenletek lefordítása algebrára
-Egyszerűsítési és átírási szabályok
-Meta-szabályok és alkalmazásaik
- Szimbolikus algebra rendszerek (Macsyma, PRESS, ATLAS)

🔹 6. fejezet: Logikai programozás

- Felbontási elv
-Egyesítés predikátumlogikában
-Kürt-záradék logika
- Bevezetés a Prologba
-Prolog programozás (tények, szabályok, lekérdezések)

🔹 7. fejezet: Tudásalapú rendszerek és esettanulmányok

- Bevezetés az Expert Systemsbe
- Esettanulmányok (MYCIN, DENDRAL)
- Tudásalapú érvelés
- Alkalmazások orvosi, mérnöki és üzleti területeken

🔹 8. fejezet: Speciális témák az AI-ban

- Neurális hálózatok (Perceptron, Backpropagation)
- Genetikai algoritmusok
-Fuzzy Sets és Fuzzy Logic
- Hibrid AI rendszerek
- A mesterséges intelligencia jövőbeli trendjei

🌟 Miért válassza ezt a könyvet/alkalmazást?

✅ Teljes tananyag lefedettség tudományos és gyakorlati betekintésekkel
✅ MCQ-kat és kvízeket tartalmaz az erős fogalmi tanuláshoz
✅ A szimbolikus és a modern AI technikákat egyaránt lefedi
✅ Ideális az intelligens rendszereket kutató diákoknak és szakembereknek
✅ Tökéletes forrás AI-projektekhez, kutatásokhoz és felsőoktatási tanulmányokhoz

✍ Ezt az alkalmazást a szerzők ihlették:

Stuart Russell, Peter Norvig, Elaine Rich, Nils J. Nilsson, Patrick Henry Winston

📥 Töltse le most!

Sajátítsd el a mesterséges intelligenciát az alapoktól a fejlett technikákig az Artificial Intelligence Guide (2025–2026-os kiadás) segítségével – az intelligens rendszerek és a számítási érvelés teljes útmutatója.

Újdonságok

🚀 Initial Launch of Artificial Intelligence Guide

✨ What’s Inside:
✅ Complete syllabus covering AI foundations
✅ MCQs and quizzes for exam prep, and project practice

🎯 Suitable For:
👩‍🎓 Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & Data Science
📘 University & college courses on Artificial Intelligence and Knowledge Systems
💻 Professionals & learners exploring AI applications and intelligent technologies

Start mastering intelligent computing with Artificial Intelligence Guide! 🚀