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.

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Die App ist eine komplette kostenlose Handbuch der Künstlichen Intelligenz mit Diagrammen und Grafiken. Es ist Teil der Informatik oder Software-Engineering-Ausbildung, die wichtige Themen, Notizen, Nachrichten und Blog zum Thema bringt. Die App dient als Kurzanleitung auf dieser Engineering-Thema.

Es umfasst mehr als 600 Themen der Künstlichen Intelligenz, Automata, Echtzeitsysteme & Neuro Fuzzy im Detail. Die Themen werden in fünf Einheiten unterteilt.

Jedes Thema ist komplett mit Grafiken, Gleichungen und andere Formen der grafischen Darstellungen für ein besseres Lernen und schnelles Verständnis. Die App wird eine schnellere Lernen und schnelle Änderungen zu diesem Thema.

Wenige Weitere Themen, die in der App enthalten wurden, sind

Automata

Neuronales Netz Fuzzy-Systeme

Echtzeitsysteme

Einige der Themen, die in dieser Anmeldung abgedeckt sind:

1. Turing-Test

2. Einführung in die Künstliche Intelligenz

3. Geschichte von AI

4. Der AI-Zyklus

5. Wissensrepräsentation

6. Typische AI ​​Probleme

7. Grenzen der AI

8. Einführung in die Agents

9. Agent-Leistung

10. Intelligente Agenten

11. Struktur von intelligenten Agenten

12. Arten von Agentenprogramm

13. Tor basierte Agents

14. Utility-basierende Mittel

15. Agenten und Umgebungen

16. Agenten-Architekturen

17. Suche nach Lösungen

18. Staat Spaces

19. Graph Suche

20. Allgemeine Suchalgorithmus

21. Uninformed Suchstrategien

22. Breitensuche

23. heuristische Suche

24. AÃ ¢ Ë † â € "Suchen

25. Suchen Baum

26. Tiefensuche

27. Eigenschaften der Tiefensuche

28. Bidirektionale Suche

29. Suchen Graphs

30. Informierte Suchstrategien

31. Methoden der Informierte Suche

32. Greedy Search

33. Nachweis der Zulässigkeit von A *

34. Eigenschaften von Heuristiken

35. Iterative-Vertiefen A *

36. Sonstige Speicher begrenzt heuristische Suche

37. N-Queens eample

38. Adversarial Suche

39. Genetische Algorithmen

40. Spiele

41. Optimale Entscheidungen in Spielen

42. Minimax-Algorithmus

43. Alpha Beta Pruning

44. Backtracking

45. Konsistenz Driven Techniques

46. ​​Pfad Konsistenz (K-Konsistenz)

47. Look Ahead

48. Aussagenlogik

49. Syntax von Aussagenlogik

50. Wissensrepräsentation Reasoning

51. Aussagenlogik Inference

52. Propositionale Definite Klauseln

53. Knowledge-Level-Debugging

54. Geschäfts Inference

55. Korrektheit und Vollständigkeit

56. First Order Logic

57. Vereinigung 58. Semantics

59. Herbrand-Universum

60. Korrektheits, Vollständigkeit, Konsistenz, Erfüllbarkeit

61. Auflösung

62. Herbrand Revisited

63. Nachweis als Such

64. Einige Beweisstrategien

65. Nicht-Monotone Reasoning

66. Truth Maintenance Systems

67. Regelbasierte Systeme

68. Rein Prolog

69. Vorwärts Verkettungs

70. rückwärts Chaining

71. Wahl zwischen Vorwärts- und Rückwärtsverkettung

72. UND / ODER-Bäume

73. Hidden-Markov-Modell

74. Bayes-Netzwerke

75. Lernthemen

76. wachtes Lernen

77. Decision Trees

78. Wissensrepräsentation Formalismen

79. Semantische Netze

80. Inference in einem semantischen Netz

81. Erweiterung Semantic Nets

82. Frames

83. Slots als Objekte

84. Interpretieren Rahmen

85. Einführung in die Planung

86. Problem vs. Planungslösung

87. Logikbasierte Planung

88. Planungssysteme

89. Planung als Suche

90. Situationsraumplanungsalgorithmen

91. Partial-Auftragsplanung

92. Plan-Raumplanungsalgorithmen

93. Verschachtelung vs. Nicht Verschachtelung von Sub-Plan Steps

94. Einfache Socken / Schuh Beispiel

95. Probabilistic Reasoning

96. Überprüfung der Wahrscheinlichkeitstheorie

97. Semantics von Bayesian Networks

98. Einführung in die Lern

99. Taxonomy of Learning Systems

100. mathematische Formulierung des induktiven Lernproblem

AI wird eine der wichtigsten Technologien in den kommenden Tagen zu sein. Es ist eine Studie haben muss für das Engineering, Informatik, Software-Engineering und andere kognitive Wissenschaft Studenten. Es werde auch für die mechanische extrem wichtig sein, Automobil- und Elektrotechnik-Studenten und Profis.

Laden Sie die App für die Einführung in die AI und der damit verbundenen Technologie.