📘ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (2025–2026 ಆವೃತ್ತಿ)
ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಗೈಡ್ (2025–2026 ಆವೃತ್ತಿ) BSCS, BSIT, ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಸಮಗ್ರ ಪಠ್ಯಕ್ರಮ ಆಧಾರಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು AI ಸಿದ್ಧಾಂತ, ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಹುಡುಕಾಟ ತಂತ್ರಗಳು, ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಧುನಿಕ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಪೂರ್ಣ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಆವೃತ್ತಿಯು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ MCQ ಗಳು ಮತ್ತು ರಸಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಕಲಿಯುವವರು ತಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಸಿದ್ಧರಾಗಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು AI ಯ ವಿಕಾಸವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ - ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಂದ ನರ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು, ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತರ್ಕ ಮತ್ತು ಹೈಬ್ರಿಡ್ AI ಮಾದರಿಗಳು, ಸಾಂಕೇತಿಕ ಮತ್ತು ಉಪ-ಸಾಂಕೇತಿಕ ವಿಧಾನಗಳೆರಡರ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ.
📂 ಅಧ್ಯಾಯಗಳು ಮತ್ತು ವಿಷಯಗಳು
🔹 ಅಧ್ಯಾಯ 1: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪರಿಚಯ
AI ಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿ
- AI ಯ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ವಿಕಾಸ
AI ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು (ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್, ಹೆಲ್ತ್ಕೇರ್, ಬಿಸಿನೆಸ್, ಇತ್ಯಾದಿ)
- ಸಾಮಾನ್ಯ ಲಿಸ್ಪ್ ಪರಿಚಯ
🔹 ಅಧ್ಯಾಯ 2: AI ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ
-ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರಕ (GPS)
-ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
- ಸರಳ ಹುಡುಕಾಟ ತಂತ್ರಗಳು
-ಮೀನ್ಸ್-ಎಂಡ್ಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
-ELIZA ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು
-ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಮ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮತ್ತು ರೂಲ್-ಆಧಾರಿತ ಅನುವಾದಕರು (OPS-5)
🔹 ಅಧ್ಯಾಯ 3: ಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ
-ಜ್ಞಾನ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ವಿಧಾನಗಳು
-ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಬೇಸಿಕ್ಸ್
-ನಿಯಮಗಳು, ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ಸ್, ಪ್ರಿಡಿಕೇಟ್ ಲಾಜಿಕ್
- ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಜಾಲಗಳು
- ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು, ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳು
🔹 ಅಧ್ಯಾಯ 4: AI ನಲ್ಲಿ ಹುಡುಕಾಟ ತಂತ್ರಗಳು
-ಬ್ಲೈಂಡ್ ಹುಡುಕಾಟ: ಆಳ-ಮೊದಲು, ಅಗಲ-ಮೊದಲ ಹುಡುಕಾಟ
-ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ಹುಡುಕಾಟ: ಬೆಸ್ಟ್-ಫಸ್ಟ್, ಹಿಲ್ ಕ್ಲೈಂಬಿಂಗ್, A* ಹುಡುಕಾಟ
-ಆಟ ಆಡುವುದು: ಮಿನ್-ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಆಲ್ಫಾ-ಬೀಟಾ ಸಮರುವಿಕೆ
🔹 ಅಧ್ಯಾಯ 5: ಸಾಂಕೇತಿಕ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
-ಬೀಜಗಣಿತದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು
-ಆಂಗ್ಲ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬೀಜಗಣಿತಕ್ಕೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವುದು
-ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸರಳೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪುನಃ ಬರೆಯಿರಿ
-ಮೆಟಾ-ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಅನ್ವಯಗಳು
-ಸಾಂಕೇತಿಕ ಬೀಜಗಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (ಮ್ಯಾಕ್ಸಿಮಾ, ಪ್ರೆಸ್, ಅಟ್ಲಾಸ್)
🔹 ಅಧ್ಯಾಯ 6: ಲಾಜಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್
- ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ತತ್ವ
-ಪ್ರಿಡಿಕೇಟ್ ಲಾಜಿಕ್ನಲ್ಲಿ ಏಕೀಕರಣ
-ಹಾರ್ನ್-ಕ್ಲಾಸ್ ಲಾಜಿಕ್
-ಪ್ರೋಲಾಗ್ ಪರಿಚಯ
-ಪ್ರೋಲಾಗ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ (ಸತ್ಯಗಳು, ನಿಯಮಗಳು, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು)
🔹 ಅಧ್ಯಾಯ 7: ಜ್ಞಾನ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡೀಸ್
-ತಜ್ಞ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪರಿಚಯ
-ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡೀಸ್ (MYCIN, DENDRAL)
-ಜ್ಞಾನ-ಆಧಾರಿತ ತಾರ್ಕಿಕತೆ
- ವೈದ್ಯಕೀಯ, ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ಡೊಮೇನ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
🔹 ಅಧ್ಯಾಯ 8: AI ನಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ವಿಷಯಗಳು
-ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್, ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್)
-ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಸ್
-ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತರ್ಕ
-ಹೈಬ್ರಿಡ್ AI ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್
- AI ನಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು
🌟 ಈ ಪುಸ್ತಕ/ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಏಕೆ ಆರಿಸಬೇಕು?
✅ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಒಳನೋಟಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪಠ್ಯಕ್ರಮ ವ್ಯಾಪ್ತಿ
✅ MCQ ಗಳು ಮತ್ತು ಬಲವಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ರಸಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ
✅ ಸಾಂಕೇತಿಕ ಮತ್ತು ಆಧುನಿಕ AI ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ
✅ ಬುದ್ಧಿವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ
✅ AI ಯೋಜನೆಗಳು, ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಉನ್ನತ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಸಂಪನ್ಮೂಲ
✍ ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಲೇಖಕರಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾಗಿದೆ:
ಸ್ಟುವರ್ಟ್ ರಸ್ಸೆಲ್, ಪೀಟರ್ ನಾರ್ವಿಗ್, ಎಲೈನ್ ರಿಚ್, ನಿಲ್ಸ್ ಜೆ. ನಿಲ್ಸನ್, ಪ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ ಹೆನ್ರಿ ವಿನ್ಸ್ಟನ್
📥 ಈಗ ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ!
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ (2025–2026 ಆವೃತ್ತಿ) ನೊಂದಿಗೆ ಅಡಿಪಾಯದಿಂದ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಮಾಸ್ಟರ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ - ಬುದ್ಧಿವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ತಾರ್ಕಿಕತೆಗೆ ನಿಮ್ಮ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ.
ಅಪ್ಡೇಟ್ ದಿನಾಂಕ
ಅಕ್ಟೋ 11, 2025