Artificial Intelligence : AI

Inteligência Artificial (IA):
É um livro de engenharia de bolso e onde quer que você possa lê-lo. Neste livro abordamos a maioria dos tópicos e explicamos com figuras, tabelas etc.
Abrange mais de 600 tópicos de Inteligência Artificial, Autômatos, Sistemas em tempo real e Neuro fuzzy em detalhes. Os tópicos estão divididos em 5 unidades.
É campo de estudo na criação de computadores e softwares capazes de comportamento inteligente.
O App é um Manual para facilitar o entendimento da Inteligência Artificial (IA). Abrange 142 tópicos de Inteligência Artificial em detalhes.
O campo da IA ​​é interdisciplinar, no qual convergem várias ciências e profissões, incluindo ciência da computação, matemática, psicologia, linguística, filosofia e neurociência, além de outros campos especializados, como a psicologia artificial.
Alguns dos tópicos abordados nesta aplicação são:
1. Teste de Turing
2. Introdução à Inteligência Artificial
3. História da IA
4. O Ciclo de IA
5. Representação do Conhecimento
6. Problemas típicos de IA
7. Limites da IA
8. Introdução aos Agentes
9. Desempenho do Agente
10. Agentes Inteligentes
11. Estrutura de Agentes Inteligentes
12. Tipos de programa de agente
13. Agentes baseados em objetivos
14. Agentes baseados em utilitários
15. Agentes e ambientes
16. Arquiteturas de agentes
17. Procure soluções
18. Espaços Estaduais
19. Pesquisa de Gráficos
20. Um Algoritmo de Pesquisa Genérico
21. Estratégias de pesquisa desinformadas
22. Pesquisa em amplitude
23. Pesquisa heurística
24. Formulação matemática do problema de aprendizagem indutiva
25. Árvore de Pesquisa
26. Primeira Pesquisa de Profundidade
27. Propriedades da primeira pesquisa de profundidade
28. Pesquisa bidirecional
29. Gráficos de pesquisa
30. Estratégias de pesquisa informadas
31. Métodos de Pesquisa Informada
32. Pesquisa gananciosa
33. Comprovante de Admissibilidade de A*
34. Propriedades da Heurística
35. Aprofundamento Iterativo A*
36. Pesquisa heurística limitada por outra memória
37. Exemplo N-Queens
38. Pesquisa Adversária
39. Algoritmos Genéticos
40. Jogos
41. Decisões ótimas nos Jogos
42. algoritmo minimax
43. Poda Alfa Beta
44. Retrocesso
45. Técnicas Orientadas à Consistência
46. ​​Consistência de Caminho (K-Consistência)
47. Olhe para frente
48. Lógica Proposicional
49. Sintaxe do Cálculo Proposicional
50. Representação do Conhecimento e Raciocínio
51. Inferência Lógica Proposicional
52. Cláusulas Definitivas Proposicionais
53. Depuração em nível de conhecimento
54. Regras de Inferência
55. Solidez e Completude
56. Lógica de Primeira Ordem
57. Unificação 58. Semântica
59. Universo Herbrand
60. Solidez, Completude, Consistência, Satisfação
61. Resolução
62. Herbrand revisitada
63. Prova como Pesquisa
64. Algumas Estratégias de Prova
65. Raciocínio Não Monotônico
66. Sistemas de Manutenção da Verdade
67. Sistemas Baseados em Regras
68. Prólogo Puro
69. Encadeamento para frente
70. Encadeamento para trás
71. Escolha entre encadeamento para frente e para trás
72. E/OU Árvores
73. Modelo de Markov Oculto
74. Redes Bayesianas
75. Questões de Aprendizagem
76. Aprendizado Supervisionado
77. Árvores de Decisão
78. Formalismos de Representação do Conhecimento
79. Redes Semânticas
80. Inferência em uma Rede Semântica
81. Estendendo Redes Semânticas
82. Quadros
83. Slots como Objetos
84. Interpretando quadros
85. Introdução ao Planejamento
86. Resolução de Problemas vs. Planejamento
87. Planejamento baseado em lógica
88. Sistemas de Planejamento
89. Planejamento como Pesquisa
90. Algoritmos de Planejamento de Situação-Espaço
91. Planejamento de Pedido Parcial
92. Algoritmos de Planejamento do Plano-Espaço
93. Intercalação vs. Não Intercalação das Etapas do Subplano
94. Exemplo Simples de Meia/Sapato
95. Raciocínio Probabilístico
96. Revisão da Teoria da Probabilidade
97. Semântica das Redes Bayesianas
98. Introdução à Aprendizagem
99. Taxonomia de Sistemas de Aprendizagem
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