Artificial Intelligence (AI)

Аналіз Та Огляд Додатків Android: Artificial Intelligence (AI), Розроблений SkedSoft. Перелічено В Категорії Освіта. Поточна Версія-3.0.0, Оновлена ​​На 18/06/2020 . Відповідно До Оглядів Користувачів У Google Play: Artificial Intelligence (AI). Досягнуто Понад 2Х7 Встановлення. В Даний Час Artificial Intelligence (AI) Має 2Х8 Відгуків, Середній Рейтинг 2Х9 Зірок

Що таке штучний інтелект (ШІ)?

Штучний інтелект (AI) відноситься до моделювання інтелекту людини в машинах, які запрограмовані мислити як люди і імітують їх дії. Цей термін може також застосовуватися до будь-якої машини, яка виявляє такі риси, пов'язані з розумом людини, як навчання та вирішення проблем.

Штучний інтелект (AI) - область інформатики, яка наголошує на створенні розумних машин, які працюють і реагують як люди. Процеси включають навчання, міркування та самокорекцію. ШІ досягається вивченням того, як мислить людський мозок і як люди навчаються, вирішують і працюють, намагаючись вирішити проблему.

Дізнайтеся, як створювати інтелектуальні програми, орієнтовані на зображення, текст та дані часових рядів. Він широко використовується у багатьох сферах, таких як пошукові системи, розпізнавання зображень, робототехніка, фінанси тощо. Ви дізнаєтесь про різні алгоритми, які можна використовувати для створення програм штучного інтелекту.

Що для вас?

- Вступ у Штучний інтелект та інтелектуальні агенти, історія Штучного інтелекту
- Створення інтелектуальних агентів (пошук, ігри, логіка, проблеми задоволення обмежень)
- Алгоритми машинного навчання
- Застосування ШІ (обробка природних мов, робототехніка / бачення, розуміння мови)

Вміст програми

1) Вступ до ШІ

- Тест Тьюрінга
- Історія штучного інтелекту
- Типова проблема штучного інтелекту
- Цикл штучного інтелекту

2) Підхід до розв’язання задач AI

- Державний простір
- Пошук графіків
- * пошук
- Загальний пошук
- Генетичний алгоритм
- Перший пошук
- Глибинний пошук
- Евристичний пошук
- Ігри
- Зворотний трек
- Алгоритм Мінімакса
- Неінформований пошук
- зразок N-Queen
- Оптимальне рішення
- доказ прийнятності
- Дерево пошуку
- альфа-бета обрізка
- Дивитися вперед
- Ітеративний-Поглиблення
- Жадібний пошук
- Графік пошуку
- Інформований пошук
- Двонаправлений пошук
- Послідовність
- змагальний пошук
- Послідовність контуру
- Метод інформування
- Інша пам'ять обмежена
- Властивості глибини

3) Знання та міркування

- Логіка пропозицій
- Правило умовиводу
- Модель прихованого Маркова
- Байєсівські мережі
- Вперед ланцюг
- Логіка першого порядку
- І / АБО Дерева
- Семантика
- Рівень знань
- Системи на основі правил
- Чистий Про-журнал
- Об’єднання
- Всесвіт Гербранда
- Звучність
- Немонотонні

4) Діяти логічно і вчитися

- посилене навчання
- семантика баєсів
- Контрольоване навчання
- Питання навчання
- Семантичні мережі
- Нейронна мережа
- Рідна модель Байєса
- Штучний нейрон
- Імовірнісний
- Кадри
- Обрізка дерев рішень
- Перцепторон
- Статистичне навчання
- усунення кандидатури
- Назад-розповсюдження
- Без нагляду
- Таксономія навчання
- Розширення семантичного
- багатошаровий
- Розщеплення функцій
- Перемежування проти непереплетення підплану
- Планування як пошук
- Загальна форма алгоритму Е. М.

5) Спілкування, сприйняття та дію

- Алгоритм регресії
- Природна мова
- Алгоритм кластеризації
- Статистичний алгоритм
- Розпізнавання образів
- Використання та застосування
- Неоднозначність
- Кроки з мови


Ці п'ять підрозділів містять 142 теми, і, прочитавши все, вам буде досить добре створити систему, використовуючи такі мови, як R, Python, SAS, Matlab, Weka, SPSS тощо.

Read more