Artificial Intelligence (AI)

Ta aplikacja pomaga nauczyć się wszystkiego na temat sztucznej inteligencji (AI)

Ta aplikacja pomaga nauczyć się wszystkiego na temat sztucznej inteligencji (AI) Obejmuje:

Sztuczna inteligencja - Wprowadzenie

Filozofia sztucznej inteligencji

Cele AI

Co przyczynia się do sztucznej inteligencji?

Programowanie bez i z AI

Czym jest AI Technique?

Zastosowania sztucznej inteligencji

Historia sztucznej inteligencji

Czym jest inteligencja?

Rodzaje inteligencji

Co składa się na inteligencję?

Różnica między inteligencją człowieka i maszyny

Sztuczna inteligencja - obszary badawcze

Działanie systemów rozpoznawania mowy i głosu

Zastosowania rzeczywistych obszarów badawczych AI

Klasyfikacja zadań AI

Czym jest Agent i środowisko?

Terminologia agenta

Racjonalność

Co to jest Ideal Rational Agent?

Struktura inteligentnych agentów

Charakter środowiska

Właściwości środowiska

AI - Popularne algorytmy wyszukiwania

Wyszukaj terminologię

Strategie wyszukiwania Brute-Force

Porównanie różnych złożoności algorytmów

Poinformowane (heurystyczne) strategie wyszukiwania

Algorytmy wyszukiwania lokalnego

Symulowanego wyżarzania

Problem z podróżującym sprzedawcą

Fuzzy Logic Systems

Architektura Fuzzy Logic Systems

Przykład systemu Fuzzy Logic

Obszary zastosowania logiki rozmytej

Zalety FLS

Wady FLS

Przetwarzanie języka naturalnego

Komponenty NLP

Trudności w NLU

Terminologia NLP

Kroki w NLP

Aspekty implementacji analizy syntaktycznej

Top-Down Parser

Systemy eksperckie

Baza wiedzy

Silnik wnioskowania

Interfejs użytkownika

Ograniczenia systemów Expert

Aplikacje systemu Expert

Zaawansowana technologia systemu

Rozwój systemów eksperckich: Ogólne kroki

Zalety systemów Expert

Robotyka

Różnice w systemie robotów i innych programach AI

Lokomocja robota

Elementy robota

Wizja komputerowa

Domeny aplikacji wizji komputerowej

Zastosowania robotyki

Sieci neuronowe

Rodzaje sztucznych sieci neuronowych

Działanie SSN

Uczenie maszynowe w SSN

Bayesian Networks (BN)

Budowanie sieci Bayesian

Zastosowania sieci neuronowych

AI - Problemy

A- Terminologia

Przegląd AI

Krótka historia

Cele

Cele długoterminowe

Aplikacje AI

Przybory

Wybór działania

# Podstawowe pojęcie sztucznej inteligencji.

# Odliczanie, rozumowanie, rozwiązywanie problemów

# Reprezentacja wiedzy

# Planowanie

# Uczenie się

# Przetwarzanie w języku naturalnym (komunikacja)

# Percepcja

# Ruch i manipulacja

# Wybór akcji

# Affective computing

# Pudełko AI

# AI-complete

# Prawdopodobieństwo algorytmu

# Automatyczne rozumowanie

# Obliczenia autonomiczne

# Autonomiczne sieci

# Łańcuch powrotny

# Sieć bayesowska

# Komputery z inspiracją biologiczną

# Sztuczne systemy odpornościowe

# System Blackboard

# Chatterbot

# Metoda grzebieni

# Rozumowanie zdroworozsądkowe

# Obliczeniowy humor

# Dowód wspomagany komputerowo

# Konceptualna teoria zależności

# Maszyna Darwina

# Opis logiki

# Problem z ramką

# Teoria gry

# Teoria systemów gramatycznych

# Informatyka (dziedzina akademicka)

# Inteligentna kontrola

# Kinect

# LIDA (architektura poznawcza)

# Analiza końcówek

# Paradoks Moraveca

# Muzyka i sztuczna inteligencja

# Uporządkowany ważony uśredniający operator agregacji

# PEAS - wydajność, środowisko, elementy wykonawcze, czujniki

# Percept (sztuczna inteligencja)

# Obliczenia percepcyjne

# System oparty na regułach

# Samodzielne zarządzanie (informatyka)

# Miękkie obliczenia

# Agent oprogramowania

# Inteligentny agent / Rational agent

# Autonomiczny agent

# Automatyczne planowanie i harmonogramowanie

# Układ sterowania

# Hierarchiczny system kontroli

# Sieciowy system kontroli

# Dystrybucja sztucznej inteligencji

# System wieloagentowy

# Agenci monitorujący i nadzorujący

# Ucieczniony agent

# Położony AI

# Anomalia Sussmana

# Wetware (mózg)