Artificial Intelligence

The app is a complete free handbook of Artificial Intelligence with diagrams and graphs. It is part of Computer science or software engineering education which brings important topics, notes, news & blog on the subject. The App serves as a quick reference guide on this engineering subject.

It covers more than 600 topics of Artificial Intelligence, Automata, Real-time systems & Neuro fuzzy in detail. The topics are divided into 5 units.

Each topic is complete with diagrams, equations and other forms of graphical representations for better learning and quick understanding. The App will provide faster learning and quick revisions on the subject.

Few Additional subjects which have been included in the app are

Automata

Neural network fuzzy systems

Real-time Systems

Some of the topics Covered in this application are:

1. Turing test

2. Introduction to Artificial Intelligence

3. History of AI

4. The AI Cycle

5. Knowledge Representation

6. Typical AI problems

7. Limits of AI

8. Introduction to Agents

9. Agent Performance

10. Intelligent Agents

11. Structure Of Intelligent Agents

12. Types of agent program

13. Goal based Agents

14. Utility-based agents

15. Agents and environments

16. Agent architectures

17. Search for Solutions

18. State Spaces

19. Graph Searching

20. A Generic Searching Algorithm

21. Uninformed Search Strategies

22. Breadth-First Search

23. Heuristic Search

24. A∗ Search

25. Search Tree

26. Depth first Search

27. Properties of Depth First Search

28. Bi-directional search

29. Search Graphs

30. Informed Search Strategies

31. Methods of Informed Search

32. Greedy Search

33. Proof of Admissibility of A*

34. Properties of Heuristics

35. Iterative-Deepening A*

36. Other Memory limited heuristic search

37. N-Queens eample

38. Adversarial Search

39. Genetic Algorithms

40. Games

41. Optimal decisions in Games

42. minimax algorithm

43. Alpha Beta Pruning

44. Backtracking

45. Consistency Driven Techniques

46. Path Consistency (K-Consistency)

47. Look Ahead

48. Propositional Logic

49. Syntax of Propositional Calculus

50. Knowledge Representation and Reasoning

51. Propositional Logic Inference

52. Propositional Definite Clauses

53. Knowledge-Level Debugging

54. Rules of Inference

55. Soundness and Completeness

56. First Order Logic

57. Unification 58. Semantics

59. Herbrand Universe

60. Soundness, Completeness, Consistency, Satisfiability

61. Resolution

62. Herbrand Revisited

63. Proof as Search

64. Some Proof Strategies

65. Non-Monotonic Reasoning

66. Truth Maintenance Systems

67. Rule Based Systems

68. Pure Prolog

69. Forward chaining

70. backward Chaining

71. Choice between forward and backward chaining

72. AND/OR Trees

73. Hidden Markov Model

74. Bayesian networks

75. Learning Issues

76. Supervised Learning

77. Decision Trees

78. Knowledge Representation Formalisms

79. Semantic Networks

80. Inference in a Semantic Net

81. Extending Semantic Nets

82. Frames

83. Slots as Objects

84. Interpreting frames

85. Introduction to Planning

86. Problem Solving vs. Planning

87. Logic Based Planning

88. Planning Systems

89. Planning as Search

90. Situation-Space Planning Algorithms

91. Partial-Order Planning

92. Plan-Space Planning Algorithms

93. Interleaving vs. Non-Interleaving of Sub-Plan Steps

94. Simple Sock/Shoe Example

95. Probabilistic Reasoning

96. Review of Probability Theory

97. Semantics of Bayesian Networks

98. Introduction to Learning

99. Taxonomy of Learning Systems

100. Mathematical formulation of the inductive learning problem

AI is going to be one of the most important technologies in the coming days. It is a must have study for engineering, computer science, software engineering and other cognitive science students. It also going to be extremely important for mechanical, Automotive & electrical engineering students and Professionals.

Download the app for the introduction to AI and related technology.

Aplikasi ini adalah buku pegangan gratis lengkap Artificial Intelligence dengan diagram dan grafik. Ini adalah bagian dari ilmu komputer atau perangkat lunak pendidikan teknik yang membawa topik penting, catatan, berita & blog pada subjek. App berfungsi sebagai panduan referensi cepat pada subjek teknik ini.

Ini mencakup lebih dari 600 topik dari Artificial Intelligence, Automata, sistem real-time & Neuro Fuzzy secara rinci. Topik dibagi menjadi 5 unit.

Setiap topik lengkap dengan diagram, persamaan dan bentuk lain dari representasi grafis untuk belajar lebih baik dan pemahaman yang cepat. App akan memberikan pembelajaran yang lebih cepat dan revisi cepat pada subjek.

Beberapa mata pelajaran lain yang telah termasuk dalam aplikasi ini adalah

automata

sistem fuzzy neural network

Sistem real-time

Beberapa topik Covered dalam aplikasi ini adalah:

1. tes Turing

2. Pengantar Kecerdasan Buatan

3. Sejarah AI

4. AI Cycle

5. Representasi Pengetahuan

6. masalah AI Khas

7. Batas AI

8. Pengantar Agen

9. Kinerja Agen

10. Agen Cerdas

11. Struktur Agen Cerdas

12. Jenis program agen

13. Agen Goal berdasarkan

14. agen berbasis Utilitas

15. Agen dan lingkungan

16. arsitektur Agen

17. Cari Solusi

18. Spaces Negara

19. Grafik Mencari

20. Sebuah Generik Mencari Algoritma

21. Strategi pencarian uninformed

Cari 22. Breadth-First

Cari 23. Heuristic

24. AA ¢ Ë † â € "Cari

25. Search Tree

26. Kedalaman Cari pertama

27. Sifat Depth Cari Pertama

28. Bi-directional pencarian

29. Cari Grafik

30. Strategi Cari Informed

31. Metode Pencarian Informed

32. Cari Greedy

33. Bukti Dapat diterima dari A *

34. Sifat Heuristik

35. berulang-Memperdalam A *

36. Memory lain pencarian heuristik terbatas

37. N-Queens eample

38. Adversarial Cari

39. Algoritma Genetika

40. Game

41. keputusan Optimal di Game

algoritma 42. minimax

43. Alpha Beta Pruning

44. Backtracking

45. Konsistensi Driven Teknik

46. ​​Jalur Konsistensi (K-Konsistensi)

47. Look Ahead

48. Logika proposisional

49. Sintaks Kalkulus Proposisi

Representasi Pengetahuan 50. dan Penalaran

51. Logika proposisional Inference

52. Klausul Definite proposisional

53. Pengetahuan Tingkat Debugging

54. Aturan Inference

55. Tingkat Kesehatan dan Kelengkapan

56. First Order Logic

57. Unifikasi 58. Semantik

59. Herbrand Universe

60. Tingkat Kesehatan, Kelengkapan, Konsistensi, satisfiability

61. Resolusi

62. Herbrand Revisited

63. Bukti sebagai Search

64. Beberapa Strategi Bukti

65. Non-monoton Penalaran

66. Sistem Pemeliharaan Kebenaran

67. Sistem Rule Berdasarkan

68. Pure Prolog

69. Teruskan chaining

70. Chaining mundur

71. Pilihan antara depan dan backward chaining

72. DAN / ATAU Pohon

73. Hidden Markov Model

74. jaringan Bayesian

75. Masalah Belajar

76. Belajar Diawasi

77. Pohon Keputusan

78. Pengetahuan formalisme Representasi

79. Jaringan Semantic

80. Inference di Net Semantic

81. Memperluas Nets Semantic

82. Frames

83. Slot sebagai Objects

84. frame Menafsirkan

85. Pengantar Perencanaan

86. Pemecahan Masalah vs Perencanaan

87. Logika Berdasarkan Perencanaan

88. Sistem Perencanaan

89. Perencanaan sebagai Search

90. Situasi-Perencanaan Ruang Algoritma

Perencanaan 91. Partial-Order

92. Rencana-Perencanaan Ruang Algoritma

93. Interleaving vs Non-Interleaving dari Langkah Sub-Rencana

94. Simple Sock / Sepatu Contoh

95. Penalaran Probabilistik

96. Ulasan Teori Probabilitas

97. Semantik dari Bayesian Networks

98. Pengantar Belajar

99. Taksonomi Pembelajaran Sistem

100. formulasi matematika dari masalah pembelajaran induktif

AI akan menjadi salah satu teknologi yang paling penting dalam beberapa hari mendatang. Ini adalah studi harus memiliki untuk rekayasa, ilmu komputer, rekayasa perangkat lunak dan mahasiswa ilmu kognitif lainnya. Ini juga akan menjadi sangat penting bagi mekanik, Otomotif & listrik mahasiswa teknik dan Profesional.

Mengunduh aplikasi untuk pengenalan AI dan teknologi yang terkait.