Artificial Intelligence (AI)

Android Lietotņu Analīze Un Pārskats: Artificial Intelligence (AI), Izstrādājusi SkedSoft. Uzskaitīts Izglītība Kategorijā. Pašreizējā Versija Ir 3.0.0, Atjaunināta 11.-22. Saskaņā Ar Lietotāju Pārskatiem Vietnē Google Play: Artificial Intelligence (AI). Sasniegts Vairāk Nekā 161 Tūkstoš Instalācijas. Artificial Intelligence (AI) Pašlaik Ir 415 Atsauksmes, Vidējais Vērtējums 3.6 Zvaigznes

Kas ir mākslīgais intelekts (AI)?

Mākslīgais intelekts (AI) attiecas uz cilvēka intelekta simulāciju mašīnās, kuras ir ieprogrammētas domāt tāpat kā cilvēki un imitēt viņu darbības. Šo terminu var attiecināt arī uz jebkuru mašīnu, kurai piemīt pazīmes, kas saistītas ar cilvēka prātu, piemēram, mācīšanās un problēmu risināšana.

Mākslīgais intelekts (AI) ir datorzinātnes joma, kas uzsver inteliģentu mašīnu izveidi, kas darbojas un reaģē tāpat kā cilvēki. Procesi ietver mācīšanos, spriešanu un sevis labošanu. AI tiek sasniegts, izpētot, kā domā smadzenes un kā cilvēki mācās, izlemj un strādā, mēģinot atrisināt problēmu.

Uzziniet, kā izveidot inteliģentas lietojumprogrammas, kuru centrā ir attēli, teksts un laikrindu dati. To plaši izmanto daudzās jomās, piemēram, meklētājprogrammās, attēlu atpazīšanā, robotikā, finansēs utt. Jūs uzzināsit par dažādiem algoritmiem, kurus var izmantot mākslīgā intelekta lietotņu izveidošanai.

kas jums ir domāts?

- Ievads mākslīgā intelekta un inteliģento aģentu starpā, mākslīgā intelekta vēsture
- Saprātīgu aģentu veidošana (meklēšana, spēles, loģika, problēmas ar ierobežojumiem)
- mašīnmācīšanās algoritmi
- AI pielietojumi (dabiskās valodas apstrāde, robotika / redze, valodas izpratne)

Lietotnes saturs

1) Ievads AI

- Tīringa tests
- Mākslīgā intelekta vēsture
- tipiska mākslīgā intelekta problēma
- Mākslīgā intelekta cikls

2) Problēmu risināšanas pieeja AI

- Valsts telpa
- Grafiku meklēšana
- meklēšana *
- vispārīgs meklēšana
- Ģenētiskais algoritms
- Pirmais plašums
- Dziļuma meklēšana
- heiristiskā meklēšana
- spēles
- Atpakaļceļošana
- Minimax algoritms
- neinformēta meklēšana
- N-Queen paraugs
- optimāls lēmums
- Pieņemamības pierādījums
- meklēšanas koks
- Alfa Beta atzarošana
- Skaties uz priekšu
- Iteratīvi-padziļinot
- mantkārīga meklēšana
- meklēšanas grafiks
- Apzināta meklēšana
- Divvirzienu meklēšana
- Konsekvences vadīts
- Sacensību meklēšana
- Ceļa konsekvence
- Informētas metodes
- Cita atmiņa ierobežota
- dziļuma īpašības

3) Zināšanas un argumentācija

- Propozīcijas loģika
- secinājuma noteikums
- slēptais Markova modelis
- Bajesijas tīkli
- priekšu ķēdēšana
- Pirmās kārtas loģika
- UN / VAI Koki
- Semantika
- Zināšanu līmenis
- uz noteikumiem balstītas sistēmas
- Tīrs Pro žurnāls
- apvienošana
- Herbranda Visums
- pareizība
- Nemonotoniski

4) rīkoties loģiski un mācīties

- Pastiprināta mācīšanās
- Bajesijas semantika
- Pārraudzīta mācīšanās
- mācīšanās jautājums
- Semantiskie tīkli
- Neironu tīkls
- Vietējais Beilija modelis
- mākslīgais neirons
- Varbūtība
- Rāmji
- lēmumu koku atzarošana
- Perceptrons
- statistikas mācība
- Kandidātu izslēgšana
- Pavairošana
- bez uzraudzības
- Mācīšanās taksonomija
- paplašinot semantiku
- daudzslāņu
- Sadalīšanas funkcijas
- Apakšplāna savietošana ar nesavienotību
- plānošana kā meklēšana
- EM algoritma vispārīgā forma

5) Komunikācija, uztvere un darbība

- Regresijas algoritms
- Dabiskā valoda
- Klasterizācijas algoritms
- statistikas algoritms
- Rakstu atpazīšana
- Lietošana un pielietojums
- Neskaidrība
- soļi valodā


Šīs piecas vienības satur 142 tēmas, un, izlasot visas, jūs būsiet pietiekami labs, lai izveidotu sistēmu, izmantojot tādas valodas kā R, Python, SAS, Matlab, Weka, SPSS utt.

Read more