Artificial Intelligence (AI)

SkedSoft

ကြော်ငြာများ ပါရှိပါသည်

ဤအက်ပ်အကြောင်း

Artificial Intelligence (AI) ဆိုတာဘာလဲ။

Artificial Intelligence (AI) ဆိုသည်မှာလူသားများကဲ့သို့စဉ်းစားရန်နှင့်၎င်းတို့၏လုပ်ဆောင်မှုများကိုတုပရန်ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲထားသောစက်များတွင်လူသား၏ဉာဏ်ရည်ကိုပုံဖော်ခြင်းကိုရည်ညွှန်းသည်။ လူ့စိတ်နှင့်ဆက်စပ်သောစရိုက်များဖြစ်သောသင်ယူခြင်းနှင့်ပြexhibနာဖြေရှင်းခြင်းစသည့်မည်သည့်စက်တွင်မဆိုထိုအသုံးအနှုန်းကိုအသုံးပြုနိုင်သည်။

Artificial Intelligence (AI) သည်ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်လူသားများကဲ့သို့အလုပ်လုပ်ပြီးတုန့်ပြန်သောအသိဥာဏ်ရှိသောစက်များဖန်တီးခြင်းကိုအထူးပြုသည်။ သင်ယူခြင်း၊ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းနှင့်မိမိကိုယ်ကိုတည့်မတ်ခြင်းတို့ပါဝင်သည်။ AI သည်လူ့ ဦး နှောက်၏တွေးခေါ်ပုံနှင့်လူသားများမည်သို့ပြlearnနာဖြေရှင်းသည်ကိုလေ့လာခြင်း၊ ဆုံးဖြတ်ခြင်းနှင့်မည်သို့လုပ်ဆောင်သည်ကိုလေ့လာခြင်းအားဖြင့်ပြီးမြောက်သည်။

ပုံများ၊ စာသားများနှင့်အချိန်စီးရီးအချက်အလက်များအပေါ်ဗဟိုပြုသည့်အသိဉာဏ်ရှိသော application များကိုမည်သို့တည်ဆောက်ရမည်ကိုလေ့လာပါ။ ၎င်းသည်ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များ၊ ဓာတ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ စက်ရုပ်၊ ဘဏ္,ာရေးစသည့်နယ်ပယ်များစွာတွင်ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသည်။ Artificial Intelligence အက်ပလီကေးရှင်းများကိုတည်ဆောက်ရန်အသုံးပြုနိုင်သည့် algorithms အမျိုးမျိုးကိုသင်လေ့လာလိမ့်မည်။

မင်းအတွက်ဘာရှိလဲ

- Artificial Intelligence နှင့် Intelligent agent များနှင့်မိတ်ဆက်ခြင်း၊ Artificial Intelligence ၏သမိုင်း
- အသိဉာဏ်ရှိသူများကိုတည်ဆောက်ခြင်း (ရှာဖွေခြင်း၊ ဂိမ်းများ၊ ယုတ္တိဗေဒ၊ အကန့်အသတ်ရှိသောကျေနပ်မှုပြproblemsနာများ)
- စက်သင်ကြားခြင်းဆိုင်ရာ algorithms
- AI အပလီကေးရှင်းများ (သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း၊ စက်ရုပ် / အမြင်၊ ဘာသာစကားနားလည်မှု)

အက်ပလီကေးရှင်းများ

AI ကိုနိဒါန်း ၁)

- Turing စမ်းသပ်မှု
- Artificial Intelligence ၏သမိုင်း
- ပုံမှန် Artificial Intelligence ပြproblemနာ
- အဆိုပါအတုထောက်လှမ်းရေးသံသရာ

၂။ ပြIနာဖြေရှင်းခြင်းချဉ်းကပ်မှု AI

- ပြည်နယ်အာကာသ
- ဇယားရှာဖွေခြင်း
- တစ် ဦး က * ရှာဖွေရေး
- ယေဘူယျရှာဖွေခြင်း
- မျိုးရိုးဗီဇ Algorithm
- အနံ - ပထမ ဦး ဆုံးရှာဖွေရေး
- အနက်ရှာဖွေမှု
- Heuristic ရှာဖွေရေး
- ဂိမ်းများ
- နောက်ပြန်လှည့်ခြင်း
- Minimax Algorithm
- သတင်းအချက်အလက်မရရှိသေးသည့်ရှာဖွေခြင်း
- N- ဘုရင်မနမူနာ
- အကောင်းဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်
- လက်ခံနိုင်သောအထောက်အထား
- သစ်ပင်ရှာဖွေပါ
- အာလဖ Beta ကိုတံစဉ်များကို
- ရှေ့ကိုကြည့်ပါ
- ကြားဖြတ် - နက်ရှိုင်း
- လောဘကြီးရှာဖွေရေး
- ရှာဖွေရေးဇယား
- အသိပေးရှာဖွေရေး
- Bi-directional Search
- ရှေ့နောက်ညီညွတ်မှုကိုမောင်းနှင်သည်
- ဆန့်ကျင်ဘက်ရှာဖွေရေး
- Path ကိုရှေ့နောက်ညီညွတ်မှု
- အသိပေးနည်းလမ်း
- အခြားမှတ်ဉာဏ်ကန့်သတ်ထားသည်
- အတိမ်အနက်ကို၏ဂုဏ်သတ္တိများ

၃) ဗဟုသုတနှင့်ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှု

- အဆိုပြုချက်ဆိုင်ရာယုတ္တိဗေဒ
- စည်းမျဉ်းစည်းကမ်း
- Hidden Markov ပုံစံ
- Bayesian ကွန်ယက်များ
- ရှေ့သို့ချည်နှောင်
- ပထမ ဦး ဆုံးအမိန့်ယုတ္တိဗေဒ
- AND / OR သစ်ပင်များ
- Semantic
- ဗဟုသုတအဆင့်
- နည်းဥပဒေအခြေခံစနစ်များ
- စင်ကြယ်သော Pro- မှတ်တမ်း
- ပေါင်းစည်းခြင်း
- Herbrand iverseာ
- အသံ
- Non-Monotonic

၄) ယုတ္တိရှိစွာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့်သင်ယူခြင်း

- အားဖြည့်သင်ကြားမှု
- Bayesian ၏ Semantic
- ကြီးကြပ်လေ့လာသင်ယူမှု
- သင်ယူခြင်းပြissueနာ
- Semantic Network များ
- အာရုံကြောကွန်ယက်
- Native Bayes ပုံစံ
- အာရုံကြောအတု
- ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်
- ဘောင်များ
- ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်တံစဉ်များကို
- Perceptron
- စာရင်းအင်းသင်ယူမှု
- ကိုယ်စားလှယ်လောင်းပပျောက်ရေး
- ပြန် - ဝါဒဖြန့်
- ကြီးကြပ်မှုမပြု
- သင်ယူမှု၏ taxonomy
- Semantic တိုးချဲ့
- အလွှာစုံ
- Splitting Functions
- Sub-Plan ၏ကြားဖြတ် vs.
- ရှာဖွေရန်စီစဉ်ခြင်း
- EM Algorithm ၏အထွေထွေပုံစံ

၅။ ဆက်သွယ်ခြင်း၊ သိနားလည်ခြင်းနှင့်သရုပ်ဆောင်ခြင်း

- Regression Algorithm
- သဘာဝဘာသာစကား
- Clustering Algorithm
- စာရင်းအင်း Algorithm
- ပုံစံအသိအမှတ်ပြုမှု
- အသုံးပြုမှုနှင့်လျှောက်လွှာ
- ရှုတ်ထွေး
- ဘာသာစကားအဆင့်များ


ဤအပိုင်းငါးခုတွင်အကြောင်းအရာပေါင်း ၁၄၂ ခုပါ ၀ င်ပြီး R, Python, SAS, Matlab, Weka, SPSS စသည့်ဘာသာစကားများ သုံး၍ စနစ်တစ်ခုကိုဒီဇိုင်းဆွဲရန်အတွက်သင်ဖတ်ရန်အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီ။

အသစ်ရှိသလား

☞ 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