Learn AI with Python [PRO]

Análisis Y Revisión De La Aplicación Android: Learn AI with Python [PRO], Desarrollado Por Epic Code Studio. Listado En La Categoría Educación. La Versión Actual Es 1.5.4, Actualizada En 25/10/2023 . Según Las Revisiones De Los Usuarios En Google Play: Learn AI with Python [PRO]. Logró Más De 179 Instalaciones. Learn AI with Python [PRO] Actualmente Tiene Revisiones De 1, Calificación Promedio De 5.0 Estrellas

Esta inteligencia artificial completa proporciona conocimientos introductorios sobre inteligencia artificial. Sería de gran ayuda si está a punto de seleccionar. Puede saber brevemente sobre el área de investigación que está prosperando. Los conocimientos básicos de informática son obligatorios. El conocimiento de Matemáticas, Ciencias, Ingeniería Mecánica o Eléctrica es un plus.

La aplicación Learn Artificial Intelligence proporciona una nueva síntesis refrescante y motivadora del campo de la inteligencia artificial: una nueva síntesis lleva al usuario a un recorrido completo por este nuevo e intrigante mundo de la inteligencia artificial.

La Inteligencia Artificial es el estudio de cómo construir o programar computadoras para permitirles hacer lo que las mentes pueden hacer.

Se describen los principales enfoques teóricos, así como algunos desarrollos recientes. Esta aplicación es apta para cualquier psicólogo, filósofo o informático que desee conocer el estado actual del arte en esta área de las ciencias cognitivas.

En esta aplicación de inteligencia artificial aprenderá los siguientes temas

- Introducción a la inteligencia artificial
- Filosofía de la inteligencia artificial
- Objetivos de la inteligencia artificial
- ¿Qué aporta la inteligencia artificial?
- Programación sin y con inteligencia artificial
- ¿Qué es la técnica de inteligencia artificial?
- Aplicaciones de la inteligencia artificial
- Historia de la inteligencia artificial
- ¿Qué es la inteligencia?
- Tipos de inteligencia
- ¿De qué se compone la inteligencia?
- Diferencia entre inteligencia humana y mecánica
- Inteligencia artificial - Áreas de investigación
- Trabajo de sistemas de reconocimiento de voz y voz
- Aplicaciones de la vida real de las áreas de investigación de IA
- Clasificación de tareas de la inteligencia artificial
- ¿Qué son el agente y el entorno?
- Terminología de agentes
- Racionalidad
- ¿Qué es el Agente Racional Ideal?
- La estructura de los agentes inteligentes
- Naturaleza de los entornos
- Propiedades del medio ambiente
- Algoritmos de búsqueda populares de inteligencia artificial
- Terminología de búsqueda
- Estrategias de búsqueda de fuerza bruta
- Comparación de diversas complejidades de algoritmos
- Estrategias de búsqueda informadas (heurísticas)
- Algoritmos de búsqueda local
- Recocido simulado
- Problema del vendedor ambulante
- Sistemas de lógica difusa
- Arquitectura de sistemas de lógica difusa
- Ejemplo de un sistema de lógica difusa
- Áreas de aplicación de la lógica difusa
- Ventajas de los FLS
- Desventajas de los FLS
- Procesamiento natural del lenguaje
- Componentes de PNL
- Dificultades en NLU
- Terminología de PNL
- Pasos en PNL
- Aspectos de implementación del análisis sintáctico
- Analizador de arriba hacia abajo
- Sistemas expertos
- Base de conocimientos
- Máquina de inferencia
- Interfaz de usuario
- Limitaciones de los sistemas expertos
- Aplicaciones del sistema experto
- Tecnología de sistema experto
- Desarrollo de sistemas expertos: Pasos generales
- Beneficios de los sistemas expertos
- Tutorial de robótica de inteligencia artificial
- Diferencia en el sistema de robot y otro programa de inteligencia artificial
- Robot de locomoción
- Componentes de un robot
- Visión por computador
- Dominios de aplicación de la visión por computadora
- Aplicaciones de la robótica
- Redes neuronales
- Tipos de redes neuronales artificiales
- Trabajo de ANN
- Aprendizaje automático en ANN
- Redes Bayesianas (BN)
- Construyendo una red bayesiana
- Aplicaciones de redes neuronales
- Problemas de inteligencia artificial
- Terminología de inteligencia artificial
- Sistema inteligente para controlar un filtro activo trifásico
- Estudio comparativo de métodos basados ​​en IA en energía eólica
- Control de lógica difusa de accionamientos de motor de reluctancia conmutados
- Ventajas del control difuso al tratar con dinámicas de modelo complejas / desconocidas: un ejemplo de cuadricóptero
- Recuperación de la distribución óptica constante y del tamaño de las partículas de los medios particulados utilizando el algoritmo de red neuronal basado en PSO
- Un nuevo controlador orgánico artificial con retroalimentación de flujo óptico de Hermite para la navegación de robots móviles

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