Artificial Intelligence : AI

Artificial Intelligence (Paketname: engg.hub.artificial) wird von Engineering Wale Baba entwickelt und die neueste Version von Artificial Intelligence : AI 18.0 wurde am 15. März 2026 aktualisiert. Artificial Intelligence : AI liegt in der Kategorie von Lernen. Sie können alle Apps von dem Entwickler der Artificial Intelligence : AI durchsuchen. Derzeit ist diese APP kostenlos. Diese App kann auf Android 7.0+ auf APKFab oder Google Play heruntergeladen werden. Alle APK/XAPK Dateien auf APKFab.com sind original und 100% sicher, schnell herunterzuladen.

Künstliche Intelligenz (KI):
Es ist ein technisches Taschenbuch und überall dort, wo Sie es lesen können. In diesem Buch werden die meisten Themen behandelt und mit Abbildungen, Tabellen usw. erklärt.
Es behandelt mehr als 600 Themen aus Künstlicher Intelligenz, Automaten, Echtzeitsystemen und Neuro Fuzzy im Detail. Die Themen sind in 5 Einheiten gegliedert.
Es ist ein Studiengebiet zur Erstellung von Computern und Software, die zu intelligentem Verhalten fähig sind.
Die App ist ein Handbuch zum einfachen Verständnis der Künstlichen Intelligenz (KI). Es behandelt 142 Themen rund um Künstliche Intelligenz im Detail.
Der KI-Bereich ist interdisziplinär, in dem eine Reihe von Wissenschaften und Berufen zusammenlaufen, darunter Informatik, Mathematik, Psychologie, Linguistik, Philosophie und Neurowissenschaften sowie andere Spezialgebiete wie die künstliche Psychologie.
Einige der in dieser Anwendung behandelten Themen sind:
1. Turing-Test
2. Einführung in die künstliche Intelligenz
3. Geschichte der KI
4. Der KI-Zyklus
5. Wissensdarstellung
6. Typische KI-Probleme
7. Grenzen der KI
8. Einführung in Agenten
9. Agentenleistung
10. Intelligente Agenten
11. Struktur intelligenter Agenten
12. Arten von Agentenprogrammen
13. Zielbasierte Agenten
14. Utility-basierte Agenten
15. Agenten und Umgebungen
16. Agentenarchitekturen
17. Suche nach Lösungen
18. Zustandsräume
19. Graphsuche
20. Ein generischer Suchalgorithmus
21. Uninformierte Suchstrategien
22. Breitensuche
23. Heuristische Suche
24. Mathematische Formulierung des induktiven Lernproblems
25. Suchbaum
26. Tiefensuche zuerst
27. Eigenschaften der Tiefensuche
28. Bidirektionale Suche
29. Suchdiagramme
30. Fundierte Suchstrategien
31. Methoden der informierten Suche
32. Gierige Suche
33. Nachweis der Zulässigkeit von A*
34. Eigenschaften von Heuristiken
35. Iterativ-Vertiefung A*
36. Sonstige Speicherbegrenzte heuristische Suche
37. N-Queens-Beispiel
38. Kontradiktorische Suche
39. Genetische Algorithmen
40. Spiele
41. Optimale Entscheidungen in Spielen
42. Minimax-Algorithmus
43. Alpha-Beta-Beschneidung
44. Zurückverfolgen
45. Konsistenzgesteuerte Techniken
46. ​​Pfadkonsistenz (K-Konsistenz)
47. Schau nach vorne
48. Aussagenlogik
49. Syntax des Aussagenkalküls
50. Wissensdarstellung und Argumentation
51. Aussagenlogische Inferenz
52. Aussagekräftige Definitivsätze
53. Debugging auf Wissensebene
54. Schlußregeln
55. Solidität und Vollständigkeit
56. Logik erster Ordnung
57. Vereinigung 58. Semantik
59. Herbrand-Universum
60. Korrektheit, Vollständigkeit, Konsistenz, Erfüllbarkeit
61. Auflösung
62. Wiedersehen mit Herbrand
63. Beweis als Recherche
64. Einige Beweisstrategien
65. Nicht-monotones Denken
66. Wahrheitserhaltungssysteme
67. Regelbasierte Systeme
68. Reiner Prolog
69. Vorwärtsverkettung
70. Rückwärtsverkettung
71. Wahl zwischen Vorwärts- und Rückwärtsverkettung
72. UND/ODER Bäume
73. Verstecktes Markov-Modell
74. Bayessche Netzwerke
75. Lernprobleme
76. Überwachtes Lernen
77. Entscheidungsbäume
78. Wissensrepräsentationsformalismen
79. Semantische Netze
80. Inferenz in einem semantischen Netz
81. Semantische Netze erweitern
82. Rahmen
83. Slots als Objekte
84. Rahmen interpretieren
85. Einführung in die Planung
86. Problemlösung vs. Planung
87. Logikbasierte Planung
88. Planungssysteme
89. Planung als Suche
90. Situationsraum-Planungsalgorithmen
91. Teilauftragsplanung
92. Plan-Space-Planungsalgorithmen
93. Verschachtelung vs. Nicht-Verschachtelung von Teilplanschritten
94. Einfaches Socken-/Schuh-Beispiel
95. Probabilistisches Denken
96. Überprüfung der Wahrscheinlichkeitstheorie
97. Semantik Bayes'scher Netze
98. Einführung in das Lernen
99. Taxonomie von Lernsystemen
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