Artificial Intelligence : AI

Intelligenza Artificiale (AI):

È un libro di ingegneria tascabile e ovunque tu possa leggerlo. In questo libro tratta la maggior parte degli argomenti e spiega con figure, tabelle, ecc.

Copre più di 600 argomenti di Intelligenza Artificiale, Automi, Sistemi in tempo reale e Neuro fuzzy in dettaglio. Gli argomenti sono divisi in 5 unità.

È campo di studio sulla creazione di computer e software capaci di comportamenti intelligenti.

L'App è un Manuale per una facile comprensione dell'Intelligenza Artificiale (AI). Copre in dettaglio 142 argomenti relativi all'Intelligenza Artificiale.

Il campo dell'IA è interdisciplinare, in cui convergono numerose scienze e professioni, tra cui informatica, matematica, psicologia, linguistica, filosofia e neuroscienze, nonché altri campi specializzati come la psicologia artificiale.

Alcuni degli argomenti trattati in questa applicazione sono:

1. Prova di Turing

2. Introduzione all'Intelligenza Artificiale

3. Storia dell'IA

4. Il ciclo dell'IA

5. Rappresentazione della conoscenza

6. Problemi tipici dell'IA

7. Limiti dell'IA

8. Introduzione agli agenti

9. Prestazioni dell'agente

10. Agenti intelligenti

11. Struttura degli agenti intelligenti

12. Tipi di programma agente

13. Agenti basati sugli obiettivi

14. Agenti basati sull'utilità

15. Agenti e ambienti

16. Architetture degli agenti

17. Cerca soluzioni

18. Spazi di Stato

19. Ricerca di grafici

20. Un algoritmo di ricerca generico

21. Strategie di ricerca non informate

22. Ricerca in ampiezza

23. Ricerca euristica

24. Formulazione matematica del problema dell'apprendimento induttivo

25. Albero di ricerca

26. Prima ricerca in profondità

27. Proprietà della prima ricerca in profondità

28. Ricerca bidirezionale

29. Grafici di ricerca

30. Strategie di ricerca informate

31. Metodi di ricerca informata

32. Ricerca avida

33. Prova di ammissibilità di A*

34. Proprietà dell'euristica

35. Approfondimento iterativo A*

36. Altro Ricerca euristica con memoria limitata

37. Esempio di N-Queens

38. Ricerca contraddittoria

39. Algoritmi genetici

40. Giochi

41. Decisioni ottimali nei giochi

42. Algoritmo minimax

43. Potatura alfa beta

44. Tornare indietro

45. Tecniche guidate dalla coerenza

46. ​​Coerenza del percorso (coerenza K)

47. Guarda avanti

48. Logica proposizionale

49. Sintassi del calcolo proposizionale

50. Rappresentazione e ragionamento della conoscenza

51. Inferenza logica proposizionale

52. Clausole proposizionali definitive

53. Debug a livello di conoscenza

54. Regole di inferenza

55. Solidità e Completezza

56. Logica del primo ordine

57. Unificazione 58. Semantica

59. Universo Herbrand

60. Solidità, Completezza, Coerenza, Soddisfabilità

61. Risoluzione

62. Herbrand rivisitato

63. Prova come ricerca

64. Alcune strategie di prova

65. Ragionamento non monotono

66. Sistemi di mantenimento della verità

67. Sistemi basati su regole

68. Puro Prologo

69. Concatenamento in avanti

70. Concatenamento all'indietro

71. Scelta tra concatenamento avanti e indietro

72. E/O Alberi

73. Modello Markov nascosto

74. Reti bayesiane

75. Problemi di apprendimento

76. Apprendimento supervisionato

77. Alberi decisionali

78. Formalismi di rappresentazione della conoscenza

79. Reti semantiche

80. Inferenza in una rete semantica

81. Estendere le reti semantiche

82. Cornici

83. Slot come oggetti

84. Interpretare i frame

85. Introduzione alla pianificazione

86. Risoluzione dei problemi vs. pianificazione

87. Pianificazione basata sulla logica

88. Sistemi di pianificazione

89. Pianificazione come ricerca

90. Algoritmi di pianificazione dello spazio-situazione

91. Pianificazione dell'ordine parziale

92. Algoritmi di pianificazione dello spazio-piano

93. Interleaving vs. Non-interleaving delle fasi del sottopiano

94. Esempio di calza/scarpa semplice

95. Ragionamento probabilistico

96. Revisione della teoria della probabilità

97. Semantica delle reti bayesiane

98. Introduzione all'apprendimento

99. Tassonomia dei sistemi di apprendimento

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