Artificial Intelligence

►L'application fournit une nouvelle synthèse rafraîchissante et motivante du domaine de l'intelligence artificielle : une nouvelle synthèse emmène l'utilisateur dans une visite complète de ce nouveau monde intrigant de l'IA.✴

►L'intelligence artificielle est l'étude de la façon de construire ou de programmer des ordinateurs pour leur permettre de faire ce que les esprits peuvent faire.✦

►Cette application explique comment les idées informatiques et la modélisation informatique peuvent nous aider à comprendre l'esprit humain et animal.✴

► Les grandes approches théoriques sont esquissées, ainsi que quelques développements récents. Cette application convient à tout psychologue, philosophe ou informaticien souhaitant connaître l'état de l'art actuel dans ce domaine des sciences cognitives.✦

Sujets couverts énumérés ci-dessous】

Intelligence Artificielle - Introduction

Philosophie de l'IA

Objectifs de l'IA

➻ Qu'est-ce qui contribue à l'IA ?

➻ Programmation sans et avec IA

Qu'est-ce que la technique d'IA ?

Applications de l'IA

Histoire de l'IA

Qu'est-ce que l'intelligence ?

Types d'intelligence

De quoi se compose l'intelligence ?

Différence entre l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle

➻ Intelligence Artificielle - Domaines de Recherche

Fonctionnement des systèmes de reconnaissance vocale et vocale

Applications réelles des domaines de recherche en IA

➻ Classification des tâches de l'IA

➻ Que sont l'agent et l'environnement ?

➻ Terminologie des agents

Rationalité

➻ Qu'est-ce qu'un agent rationnel idéal ?

La structure des agents intelligents

Nature des environnements

Propriétés de l'environnement

AI - Algorithmes de recherche populaires

➻ Terminologie de recherche

➻ Stratégies de recherche par force brute

➻ Comparaison de diverses complexités d'algorithmes

➻ Stratégies de recherche éclairées (heuristiques)

➻ Algorithmes de recherche locale

➻ Recuit simulé

➻ Problème de voyageur de commerce

Systèmes de logique floue

Architecture des systèmes de logique floue

➻ Exemple de système de logique floue

➻ Domaines d'application de la logique floue

➻ Avantages des FLS

➻ Inconvénients des FLS

Traitement du langage naturel

Composants de la PNL

Difficultés en NLU

➻ Terminologie PNL

Les étapes de la PNL

➻ Aspects de mise en œuvre de l'analyse syntaxique

Analyseur de haut en bas

Systèmes experts

Base de connaissances

➻ Moteur d'inférence

Interface utilisateur

➻ Limitations des systèmes experts

Applications du système expert

Technologie des systèmes experts

Développement de systèmes experts : étapes générales

Avantages des systèmes experts

Robotique

➻ Différence entre le système robotique et les autres programmes d'IA

Robot Locomotion

Composants d'un robot

Vision par ordinateur

➻ Domaines d'application de la vision par ordinateur

Applications de la robotique

Réseaux de neurones

➻ Types de réseaux de neurones artificiels

Fonctionnement des ANN

Machine Learning dans les ANN

Réseaux Bayésiens (BN)

Construire un réseau bayésien

Applications des réseaux de neurones

IA - Problèmes

➻ A I- Terminologie

➻ Système intelligent de contrôle d'un filtre actif triphasé

➻ Étude comparative des méthodes basées sur l'IA dans l'énergie éolienne

➻ Contrôle de logique floue des entraînements de moteur à réluctance commutée

➻ Avantages du contrôle flou lors du traitement de la dynamique de modèle complexe/inconnu : un exemple de quadricoptère

➻ Récupération de la constante optique et de la distribution de la taille des particules des milieux particulaires à l'aide de l'algorithme de réseau neuronal basé sur PSO

➻ Un nouveau contrôleur organique artificiel avec retour de flux optique Hermite pour la navigation de robots mobiles