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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. AÃ¢Ë†â€” 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.
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.


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