Artificial Intelligence (AI)

SkedSoft

ປະກອບ​ມີ​ໂຄ​ສະ​ນາ

ກ່ຽວກັບແອັບນີ້

ສະຕິປັນຍາທຽມ (AI) ແມ່ນຫຍັງ?

ປັນຍາປະດິດ (AI) ໝາຍ ເຖິງການ ຈຳ ລອງຂອງປັນຍາຂອງມະນຸດໃນເຄື່ອງຈັກທີ່ມີການຕັ້ງໂປຣແກຣມໃຫ້ຄິດຄືກັບມະນຸດແລະເຮັດຕາມແບບຂອງເຂົາ. ຄຳ ສັບດັ່ງກ່າວຍັງອາດຈະຖືກ ນຳ ໃຊ້ກັບເຄື່ອງຈັກໃດໆທີ່ສະແດງຄຸນລັກສະນະຕ່າງໆທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຈິດໃຈຂອງມະນຸດເຊັ່ນ: ການຮຽນຮູ້ແລະການແກ້ໄຂບັນຫາ.

ປັນຍາປະດິດ (AI) ແມ່ນພື້ນທີ່ຂອງວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີທີ່ເນັ້ນການສ້າງເຄື່ອງຈັກອັດສະລິຍະທີ່ເຮັດວຽກແລະປະຕິກິລິຍາຄືກັບມະນຸດ. ຂະບວນການປະກອບມີການຮຽນຮູ້, ການຫາເຫດຜົນແລະການແກ້ໄຂຕົນເອງ. AI ແມ່ນປະສົບຜົນ ສຳ ເລັດໂດຍການສຶກສາຄວາມຄິດຂອງສະ ໝອງ ຂອງມະນຸດ, ແລະວິທີທີ່ມະນຸດຮຽນຮູ້, ຕັດສິນໃຈແລະເຮັດວຽກໃນຂະນະທີ່ພະຍາຍາມແກ້ໄຂບັນຫາ.

ຄົ້ນພົບວິທີການສ້າງແອັບພລິເຄຊັນທີ່ມີສະຕິປັນຍາຕັ້ງຢູ່ໃນຮູບພາບ, ຂໍ້ຄວາມແລະຂໍ້ມູນຊຸດເວລາ. ມັນຖືກ ນຳ ໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນຫລາຍໆດ້ານເຊັ່ນ: ເຄື່ອງຈັກຊອກຫາ, ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ຫຸ່ນຍົນ, ການເງິນ, ແລະອື່ນໆ. ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບສູດການຄິດໄລ່ຕ່າງໆທີ່ສາມາດ ນຳ ໃຊ້ເຂົ້າໃນການສ້າງແອັບ apps ທຽມ.

ແມ່ນຫຍັງ ສຳ ລັບເຈົ້າ?

- ການ ນຳ ສະ ເໜີ ກ່ຽວກັບປັນຍາທຽມແລະຕົວແທນອັດສະລິຍະ, ປະຫວັດສາດຂອງປັນຍາທຽມ
- ສ້າງຕົວແທນທີ່ສະຫຼາດ (ຄົ້ນຫາ, ເກມ, ເຫດຜົນ, ບັນຫາຄວາມເພິ່ງພໍໃຈ)
- ສູດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
- ການ ນຳ ໃຊ້ AI (ການແປພາສາ ທຳ ມະຊາດ, ຫຸ່ນຍົນ / ວິໄສທັດ, ຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາ)

ເນື້ອໃນຂອງແອັບ App

1) ບົດແນະ ນຳ ກ່ຽວກັບ AI

- ການທົດສອບຄວາມແຂງແຮງ
- ປະຫວັດສາດຂອງປັນຍາທຽມ
- ປັນຫາຂອງປັນຍາທຽມແບບ ທຳ ມະດາ
- ວົງຈອນປັນຍາທຽມ

2) ວິທີການແກ້ໄຂບັນຫາ AI

- ອາວະກາດຂອງລັດ
- ການຄົ້ນຫາກາຟ
- ການຄົ້ນຫາ A *
- ການຄົ້ນຫາແບບທົ່ວໆໄປ
- ສູດການ ກຳ ເນີດທາງພັນທຸ ກຳ
- ຄວາມຕ້ອງການຊອກຫາ ທຳ ອິດ
- ການຄົ້ນຫາຄວາມເລິກ
- Heuristic Search
- ເກມ
- Backtracking
- ສູດການຄິດໄລ່ Minimax
- ການຄົ້ນຫາທີ່ບໍ່ມີຂໍ້ມູນ
- ຕົວຢ່າງ N-Queen
- ການຕັດສິນໃຈທີ່ດີທີ່ສຸດ
- ຫຼັກຖານສະແດງຄວາມຍອມຮັບ
- ຕົ້ນໄມ້ຄົ້ນຫາ
- Alpha Beta Pruning
- ເບິ່ງໄປຂ້າງ ໜ້າ
- ຄວາມອ່ອນໂຍນ - ເລິກ
- Greedy ຄົ້ນຫາ
- ຄົ້ນຫາ Graph
- ການຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນ
- ການຄົ້ນຫາແບບສອງທິດທາງ
- ຄວາມສອດຄ່ອງກັບການຂັບເຄື່ອນ
- ການຄົ້ນຫາແບບ Adversarial
- ຄວາມສອດຄ່ອງຂອງເສັ້ນທາງ
- ວິທີການໃຫ້ຂໍ້ມູນ
- ຈຳ ກັດຄວາມ ຈຳ ອື່ນໆ
- ຄຸນສົມບັດຂອງຄວາມເລິກ

3) ຄວາມຮູ້ແລະເຫດຜົນ

- ການສະ ເໜີ ເຫດຜົນ
- ກົດລະບຽບຂອງ Inference
- Model Markov ທີ່ເຊື່ອງໄວ້
ເຄືອຂ່າຍ Bayesian
- ຕ່ອງໂສ້ໄປທາງ ໜ້າ
- ຕາມເຫດຜົນຕາມ ລຳ ດັບ ທຳ ອິດ
- ແລະ / ຫຼືຕົ້ນໄມ້
- Semantics
- ລະດັບຄວາມຮູ້
- ລະບົບອີງຕາມກົດລະບຽບ
- Pro-log ບໍລິສຸດ
- ເອກະພາບ
- ວິທະຍາໄລ Herbrand
- ຄວາມແຂງແຮງ
- ບໍ່ແມ່ນ Monotonic

4) ປະຕິບັດຢ່າງມີເຫດຜົນແລະຮຽນຮູ້

- ການຮຽນຮູ້ທີ່ເສີມສ້າງ
- Semantics of Bayesian
- ການຮຽນຮູ້ທີ່ຖືກຄວບຄຸມ
- ບັນຫາການຮຽນຮູ້
- ເຄືອຂ່າຍ Semantic
- Neural Network
- ແບບ Bayes ແບບດັ້ງເດີມ
- ທຽມທຽມ
- Probabilistic
- ກອບ
- ການຕັດຕົ້ນໄມ້
- Perceptron
- ການຮຽນຮູ້ສະຖິຕິ
- ການລົບລ້າງຜູ້ສະ ໝັກ
- ການຂະຫຍາຍພັນຫຼັງ
- ບໍ່ມີການຄວບຄຸມ
- ພາສີຂອງການຮຽນຮູ້
- ການຂະຫຍາຍ Semantic
- ຫຼາຍຊັ້ນ
- ການແບ່ງປັນ ໜ້າ ທີ່
- ການແຊກແຊງທຽບແລະການບໍ່ແຊກແຊງເຂົ້າໃນແຜນຍ່ອຍ
- ວາງແຜນເປັນການຄົ້ນຫາ
- ຮູບແບບທົ່ວໄປຂອງ EM Algorithm

5) ການສື່ສານ, ການຮັບຮູ້ແລະການກະ ທຳ

- Regression Algorithm
- ພາສາ ທຳ ມະຊາດ
- ການຄິດໄລ່ກຸ່ມ
- ສູດການຄິດໄລ່ດ້ານສະຖິຕິ
- ການຮັບຮູ້ຮູບແບບ
- ການ ນຳ ໃຊ້ແລະການ ນຳ ໃຊ້
- ຄວາມລຶກລັບ
- ຂັ້ນຕອນໃນພາສາ


ຫ້າ ໜ່ວຍ ນີ້ປະກອບມີ 142 ຫົວຂໍ້ແລະໂດຍການອ່ານທຸກທ່ານຈະດີພໍທີ່ຈະອອກແບບລະບົບໂດຍໃຊ້ພາສາເຊັ່ນ R, Python, SAS, Matlab, Weka, SPSS ແລະອື່ນໆ.

ມີຫຍັງໃໝ່

☞ New reading UI which allows seamless reading.
☞ Night mode and horizontal + vertical page scroll
☞ Bookmark and content highlight, underlining text, add note
☞ Ebook like reading experience