Learn AI with Python [PRO]

學習人工智能，學習機器學習，學習數據科學

本《人工智能全書》提供了有關人工智能的入門知識。如果您要選擇它將對您有很大的幫助。您可以簡要了解該研究領域正在蓬勃發展。計算機科學的基本知識是強制性的。具有數學，科學，機械或電氣工程方面的知識者優先。

學習人工智能應用程序為人工智能領域提供了令人耳目一新的新動感：“新綜合”將帶用戶全面瀏覽這個有趣的人工智能新世界。

人工智能是關於如何構建或編程計算機以使其能夠執行思維所能做的研究。

概述了主要的理論方法以及最近的一些發展。此應用適合任何希望了解認知科學領域最新技術的心理學家，哲學家或計算機科學家。

在此人工智能應用中，您將學習以下主題

-人工智能導論

-人工智能哲學

-人工智能的目標

-對人工智能有何貢獻？

-在沒有人工智能的情況下進行編程

-什麼是人工智能技術？

-人工智能的應用

-人工智能的歷史

-什麼是情報？

-智力類型

-情報由什麼組成？

-人與機器智能之間的區別

-人工智能-研究領域

-語音和語音識別系統的工作

-人工智能研究領域的現實應用

-人工智能的任務分類

-什麼是代理和環境？

-代理術語

-合理性

-什麼是理想的Rational Agent？

-智能代理的結構

-環境性質

-環境性質

-人工智能熱門搜索算法

-搜索術語

-蠻力搜索策略

-各種算法複雜度的比較

-明智的（啟發式）搜索策略

-本地搜索算法

-模擬退火

-旅行推銷員問題

-模糊邏輯系統

-模糊邏輯系統架構

-模糊邏輯系統的例子

-模糊邏輯的應用領域

-FLS的優勢

-FLS的缺點

-自然語言處理

-NLP的組成部分

-NLU的困難

-NLP術語

-NLP中的步驟

-句法分析的實現方面

-自上而下的解析器

-專家系統

- 知識庫

-推理機

- 用戶界面

-專家系統局限性

-專家系統的應用

-專家系統技術

-專家系統的開發：一般步驟

-專家系統的好處

-機器人人工智能教程

-機器人系統與其他人工智能程序的差異

-機器人運動

-機器人的組成

- 計算機視覺

-計算機視覺的應用領域

-機器人技術的應用

- 神經網絡

-人工神經網絡的類型

-人工神經網絡的工作

-人工神經網絡中的機器學習

-貝葉斯網絡（BN）

-建立貝葉斯網絡

-神經網絡的應用

-人工智能問題

-人工智能術語

-用於控制三相有源濾波器的智能係統

-基於AI的風能方法的比較研究

-開關磁阻電機驅動器的模糊邏輯控制

-處理複雜/未知模型動力學時模糊控制的優勢：四軸飛行器示例

-基於PSO的神經網絡算法檢索顆粒介質的光學常數和粒徑分佈

-具有Hermite光流反饋的新型人工有機控制器，用於移動機器人導航