Artificial Intelligence

La aplicación es gratuita un manual completo de inteligencia artificial con diagramas y gráficos. Es parte de la informática o la enseñanza de la ingeniería de software que trae temas importantes, notas, noticias y blog sobre el tema. La aplicación sirve como una guía de referencia rápida sobre este tema de ingeniería.
Cubre más de 600 temas de inteligencia artificial, los autómatas, sistemas de tiempo real y de la neuro difusos en detalle. Los temas se dividen en 5 unidades.
Cada tema se completa con diagramas, ecuaciones y otras formas de representaciones gráficas para un mejor aprendizaje y la comprensión rápida. La aplicación proporcionará un aprendizaje más rápido y revisiones rápidas sobre el tema.
Pocos temas adicionales que han sido incluidos en la aplicación son
autómatas
sistemas difusos red neuronal
Sistemas en tiempo real
Algunos de los temas tratados en esta aplicación son:
1. Prueba de Turing
2. Introducción a la Inteligencia Artificial
3. Historia de la IA
Ciclo 4. La IA
Representación 5. Conocimiento
6. Los problemas típicos de AI
7. Límites de la gripe aviar
8. Introducción a los agentes
9. Performance Agent
10. Agentes Inteligentes
11. Estructura de agentes inteligentes
12. Tipos de programa del agente
13. Agentes basados ​​en Meta
14. Los agentes basados ​​en servicios públicos
15. Los agentes y entornos
16. arquitecturas de agentes
17. Búsqueda de Soluciones
18. Los espacios del Estado
19. Gráfico de la búsqueda
20. Un algoritmo de búsqueda genérica
21. Las estrategias de búsqueda no informadas
22. Buscar en amplitud
23. Búsqueda Heurística
24. AÃ ¢ Ë † â € "Buscar
25. Búsqueda de Árbol
26. primera búsqueda en profundidad
27. Propiedades de la primera búsqueda en profundidad
28. Búsqueda bi-direccional
29. Buscar Gráficos
30. informadas estrategias de búsqueda
31. Los métodos de búsqueda Informado
32. Greedy Buscar
33. La prueba de la admisibilidad de una *
34. Propiedades de la heurística
35.-La profundización iterativa A *
36. Otras Memorias búsqueda heurística limitada
37. N-Queens eample
38. Buscar Acusatorio
39. Algoritmos Genéticos
40. Juegos
41. Las decisiones óptimas en Juegos
42. algoritmo minimax
43. poda alfa-beta
44. Backtracking
45. Técnicas de consistencia Driven
46. ​​Ruta de consistencia (K-consistencia)
47. Mire hacia adelante
48. Lógica Proposicional
49. Sintaxis del cálculo proposicional
50. Representación del Conocimiento y Razonamiento
51. La inferencia lógica proposicional
52. cláusulas positivas proposicionales
53. El conocimiento de nivel de depuración
54. Reglas de inferencia
55. La solidez e integridad
56. lógica de primer orden
57. Unificación 58. Semántica
59. Universo de Herbrand
60. La solidez, integridad, coherencia, satisfacibilidad
61. Resolución
62. Herbrand Revisited
63. Prueba según Buscar
64. Algunas Estrategias de prueba
65. El razonamiento no monótono
66. Sistemas de mantenimiento de la verdad
67. Los sistemas de reglas basadas
68. Pure Prolog
69. encadenamiento hacia adelante
70. encadenamiento hacia atrás
71. Elección entre adelante y el encadenamiento hacia atrás
72. Y / o árboles
73. Modelo Oculto de Markov
74. redes bayesianas
75. Problemas de Aprendizaje
76. Aprendizaje Supervisado
77. Los árboles de decisión
78. Los formalismos de representación del conocimiento
79. Las redes semánticas
80. Inferencia en una red semántica
81. La ampliación de redes semánticas
82. Marcos
83. Las ranuras como objetos
84. Los marcos de interpretación
85. Introducción a la planificación
86. Solución de problemas vs. Planificación
Planificación de la base 87. La lógica
88. Los sistemas de planificación
89. Planificación como Buscar
90. Situación en el espacio algoritmos de planificación
91. Planificación Parcial-Order
92. Plan-Space algoritmos de planificación
93. El intercalado contra no-entrelazado de Sub-Plan de Pasos
94. simple calcetín / Ejemplo de zapatos
95. Razonamiento Probabilístico
96. Revisión de la Teoría de la Probabilidad
97. La semántica de redes bayesianas
98. Introducción al Aprendizaje
99. Taxonomía de los sistemas de aprendizaje
100. La formulación matemática del problema de aprendizaje inductivo
AI va a ser una de las tecnologías más importantes en los próximos días. Se trata de un estudio debe tener para la ingeniería, ciencias de la computación, ingeniería de software y otros estudiantes de la ciencia cognitiva. También va a ser muy importante para los estudiantes de ingeniería y profesionales de la mecánica, automotriz y eléctrica.
Descarga la aplicación para la introducción de la IA y la tecnología relacionada.

Actualización de Artificial Intelligence 6.0

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