Artificial Intelligence (AI)

SkedSoft

มีโฆษณา

เกี่ยวกับแอปนี้

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) หมายถึงการจำลองความฉลาดของมนุษย์ในเครื่องจักรที่ตั้งโปรแกรมให้คิดเหมือนมนุษย์และเลียนแบบการกระทำของพวกเขา คำนี้อาจนำไปใช้กับเครื่องจักรที่แสดงลักษณะที่เกี่ยวข้องกับจิตใจมนุษย์เช่นการเรียนรู้และการแก้ปัญหา

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่เน้นการสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะที่ทำงานและตอบสนองเหมือนมนุษย์ กระบวนการรวมถึงการเรียนรู้การใช้เหตุผลและการแก้ไขตนเอง AI นั้นสำเร็จได้โดยการศึกษาว่าสมองของมนุษย์คิดอย่างไรและมนุษย์เรียนรู้ตัดสินใจและทำงานอย่างไรขณะที่พยายามแก้ปัญหา

ค้นพบวิธีสร้างแอปพลิเคชั่นอัจฉริยะที่มีศูนย์กลางอยู่ที่ข้อมูลรูปภาพข้อความและอนุกรมเวลา มันถูกใช้อย่างกว้างขวางในหลาย ๆ ด้านเช่นเครื่องมือค้นหาการจดจำรูปภาพหุ่นยนต์การเงินและอื่น ๆ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึมต่าง ๆ ที่สามารถใช้สร้างแอพปัญญาประดิษฐ์

สำหรับคุณคืออะไร

- ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และตัวแทนอัจฉริยะประวัติศาสตร์ของปัญญาประดิษฐ์
- การสร้างตัวแทนอัจฉริยะ (การค้นหาเกมตรรกะปัญหาความพึงพอใจของข้อ จำกัด )
- อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
- การประยุกต์ใช้ AI (การประมวลผลภาษาธรรมชาติหุ่นยนต์ / วิสัยทัศน์ความเข้าใจภาษา)

เนื้อหาแอป

1) ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ AI

- การทดสอบของทัวริง
- ประวัติความเป็นมาของปัญญาประดิษฐ์
- ปัญหาปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป
- วงจรปัญญาประดิษฐ์

2) แนวทางการแก้ไขปัญหา AI

- พื้นที่ของรัฐ
- การค้นหากราฟ
- การค้นหา A *
- การค้นหาทั่วไป
- อัลกอริทึมทางพันธุกรรม
- การค้นหาความกว้าง - แรก
- ค้นหาความลึก
- ค้นหา Heuristic
- เกม
- การย้อนรอย
- ขั้นตอนวิธีขั้นต่ำ
- การค้นหาที่ไม่รู้ข้อมูล
- ตัวอย่าง N-Queen
- การตัดสินใจที่เหมาะสมที่สุด
- หลักฐานการรับสมัคร
- แผนผังการค้นหา
- การตัดแต่งกิ่งเบต้า
- มองไปข้างหน้า
- ซ้ำลึกลงไป
- ค้นหาโลภ
- กราฟการค้นหา
- ค้นหาข้อมูล
- ค้นหาแบบสองทิศทาง
- ความสอดคล้องขับเคลื่อน
- การค้นหาคู่ปรับ
- ความสอดคล้องของเส้นทาง
- วิธีการแจ้ง
- หน่วยความจำอื่น จำกัด
- คุณสมบัติของความลึก

3) ความรู้และการใช้เหตุผล

- Propositional Logic
- กฎการอนุมาน
- โมเดลมาร์คอฟที่ซ่อนอยู่
- เครือข่ายแบบเบย์
- การผูกมัดส่งต่อ
- ตรรกะลำดับแรก
- และ / หรือต้นไม้
- ความหมาย
- ระดับความรู้
- ระบบตามกฎ
- Pure Pro-log
- การรวมกัน
- จักรวาล Herbrand
- ความสมบูรณ์
- Non-Monotonic

4) ทำหน้าที่อย่างมีเหตุผลและเรียนรู้

- เสริมการเรียนรู้
- ความหมายของ Bayesian
- การเรียนรู้ภายใต้การดูแล
- ปัญหาการเรียนรู้
- เครือข่ายความหมาย
- โครงข่ายประสาทเทียม
- โมเดลเบย์เนทีฟ
- ระบบประสาทเทียม
- ความน่าจะเป็น
- เฟรม
- การตัดแต่งกิ่งการตัดสินใจ
- Perceptron
- สถิติการเรียนรู้
- การกำจัดผู้สมัคร
- การขยายพันธุ์กลับ
- ไม่ได้รับการสนับสนุน
- อนุกรมวิธานของการเรียนรู้
- การขยายความหมาย
- หลายชั้น
- ฟังก์ชั่นการแยก
- Interleaving vs. Interleaving ของแผนย่อย
- การวางแผนเป็นการค้นหา
- รูปแบบทั่วไปของอัลกอริทึม EM

5) การสื่อสารการรับรู้และการแสดง

- อัลกอริทึมการถดถอย
- ภาษาธรรมชาติ
- อัลกอริทึมการจัดกลุ่ม
- อัลกอริทึมทางสถิติ
- การจดจำรูปแบบ
- การใช้งานและการใช้งาน
- ความกำกวม
- ขั้นตอนในภาษา


ห้าหน่วยนี้มี 142 หัวข้อและโดยการอ่านทั้งหมดคุณจะดีพอที่จะออกแบบระบบโดยใช้ภาษาเช่น R, Python, SAS, Matlab, Weka, SPSS เป็นต้น

มีอะไรใหม่

☞ 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