Artificial Intelligence

Vollständiges kostenloses Handbuch der künstlichen Intelligenz, Lernen Sie ein Thema in einer Minute

Künstliche Intelligenz (KI):

Es ist ein technisches Taschenbuch und überall dort, wo Sie es lesen können. In diesem Buch werden die meisten Themen behandelt und mit Abbildungen, Tabellen usw. erklärt.

Es behandelt mehr als 600 Themen aus Künstlicher Intelligenz, Automaten, Echtzeitsystemen und Neuro Fuzzy im Detail. Die Themen sind in 5 Einheiten gegliedert.

Es ist ein Studiengebiet zur Erstellung von Computern und Software, die zu intelligentem Verhalten fähig sind.

Die App ist ein Handbuch zum einfachen Verständnis der Künstlichen Intelligenz (KI). Es behandelt 142 Themen rund um Künstliche Intelligenz im Detail.

Der KI-Bereich ist interdisziplinär, in dem eine Reihe von Wissenschaften und Berufen zusammenlaufen, darunter Informatik, Mathematik, Psychologie, Linguistik, Philosophie und Neurowissenschaften sowie andere Spezialgebiete wie die künstliche Psychologie.

Einige der in dieser Anwendung behandelten Themen sind:

1. Turing-Test

2. Einführung in die künstliche Intelligenz

3. Geschichte der KI

4. Der KI-Zyklus

5. Wissensdarstellung

6. Typische KI-Probleme

7. Grenzen der KI

8. Einführung in Agenten

9. Agentenleistung

10. Intelligente Agenten

11. Struktur intelligenter Agenten

12. Arten von Agentenprogrammen

13. Zielbasierte Agenten

14. Utility-basierte Agenten

15. Agenten und Umgebungen

16. Agentenarchitekturen

17. Suche nach Lösungen

18. Zustandsräume

19. Graphsuche

20. Ein generischer Suchalgorithmus

21. Uninformierte Suchstrategien

22. Breitensuche

23. Heuristische Suche

24. Mathematische Formulierung des induktiven Lernproblems

25. Suchbaum

26. Tiefensuche zuerst

27. Eigenschaften der Tiefensuche

28. Bidirektionale Suche

29. Suchdiagramme

30. Fundierte Suchstrategien

31. Methoden der informierten Suche

32. Gierige Suche

33. Nachweis der Zulässigkeit von A*

34. Eigenschaften von Heuristiken

35. Iterativ-Vertiefung A*

36. Sonstige Speicherbegrenzte heuristische Suche

37. N-Queens-Beispiel

38. Kontradiktorische Suche

39. Genetische Algorithmen

40. Spiele

41. Optimale Entscheidungen in Spielen

42. Minimax-Algorithmus

43. Alpha-Beta-Beschneidung

44. Zurückverfolgen

45. Konsistenzgesteuerte Techniken

46. ​​Pfadkonsistenz (K-Konsistenz)

47. Schau nach vorne

48. Aussagenlogik

49. Syntax des Aussagenkalküls

50. Wissensdarstellung und Argumentation

51. Aussagenlogische Inferenz

52. Aussagekräftige Definitivsätze

53. Debugging auf Wissensebene

54. Schlußregeln

55. Solidität und Vollständigkeit

56. Logik erster Ordnung

57. Vereinigung 58. Semantik

59. Herbrand-Universum

60. Korrektheit, Vollständigkeit, Konsistenz, Erfüllbarkeit

61. Auflösung

62. Wiedersehen mit Herbrand

63. Beweis als Recherche

64. Einige Beweisstrategien

65. Nicht-monotones Denken

66. Wahrheitserhaltungssysteme

67. Regelbasierte Systeme

68. Reiner Prolog

69. Vorwärtsverkettung

70. Rückwärtsverkettung

71. Wahl zwischen Vorwärts- und Rückwärtsverkettung

72. UND/ODER Bäume

73. Verstecktes Markov-Modell

74. Bayessche Netzwerke

75. Lernprobleme

76. Überwachtes Lernen

77. Entscheidungsbäume

78. Wissensrepräsentationsformalismen

79. Semantische Netze

80. Inferenz in einem semantischen Netz

81. Semantische Netze erweitern

82. Rahmen

83. Slots als Objekte

84. Rahmen interpretieren

85. Einführung in die Planung

86. Problemlösung vs. Planung

87. Logikbasierte Planung

88. Planungssysteme

89. Planung als Suche

90. Situationsraum-Planungsalgorithmen

91. Teilauftragsplanung

92. Plan-Space-Planungsalgorithmen

93. Verschachtelung vs. Nicht-Verschachtelung von Teilplanschritten

94. Einfaches Socken-/Schuh-Beispiel

95. Probabilistisches Denken

96. Überprüfung der Wahrscheinlichkeitstheorie

97. Semantik Bayes'scher Netze

98. Einführung in das Lernen

99. Taxonomie von Lernsystemen

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