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.

Download the app for the introduction to AI and related technology.

Ứng dụng là một cuốn sổ tay miễn phí hoàn toàn của trí tuệ nhân tạo với các biểu đồ và đồ thị. Nó là một phần của khoa học máy tính hoặc giáo dục kỹ thuật phần mềm đó mang chủ đề quan trọng, ghi chú, tin tức và blog về chủ đề này. Các ứng dụng phục vụ như một hướng dẫn tham khảo nhanh về chủ đề kỹ thuật này.

Nó bao gồm hơn 600 đề tài của trí tuệ nhân tạo, Máy tự động, hệ thống thời gian thực & Neuro mờ trong chi tiết. Các chủ đề được chia thành 5 đơn vị.

Mỗi chủ đề được hoàn thành với sơ đồ, phương trình và các hình thức khác của đại diện đồ họa cho việc học tập tốt hơn và hiểu biết nhanh chóng. Các ứng dụng sẽ cung cấp cho học tập nhanh hơn và sửa đổi nhanh chóng về đề tài này.

Vài đối tượng khác mà đã được bao gồm trong ứng dụng này

Máy tự động

hệ thống mờ mạng nơron

Hệ thống thời gian thực

Một số chủ đề Bao trong ứng dụng này là:

1. kiểm tra Turing

2. Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo

3. Lịch sử của AI

Chu kỳ 4. AI

5. Kiến thức đại diện

6. vấn đề AI tiêu biểu

7. Giới hạn của AI

8. Giới thiệu về Đại lý

9. Đại lý Hiệu suất

10. Đại lý thông minh

11. Cơ Cấu đại lý thông minh

12. Các loại chương trình đại lý

13. Đại lý mục tiêu dựa

14. đại lý Tiện ích dựa trên

15. Đại lý và môi trường

16. kiến ​​trúc Agent

17. Tìm kiếm các giải pháp

18. Không gian Nhà nước

19. Đồ thị tìm kiếm

20. Một Generic Thuật toán tìm kiếm

21. Nhóm thiếu thông tin Tìm kiếm chiến lược

Tìm kiếm 22. Breadth-First

23. Tìm kiếm Heuristic

24. ÂÃ ¢ Ë † â € "Tìm kiếm

25. Tìm kiếm Tree

26. Độ sâu đầu tiên Tìm kiếm

27. Tài sản của sâu tìm kiếm đầu tiên

tìm kiếm 28. Bi-directional

29. Tìm kiếm đồ thị

30. Chiến lược kiếm có thông tin

31. Phương pháp được thông báo Tìm kiếm

32. Tham lam Tìm kiếm

33. Bằng chứng về năng chấp nhận của A *

34. Tài sản của Heuristics

35. Lặp-Tăng cường A *

36. Bộ nhớ khác tìm kiếm heuristic hạn chế

37. N-Queens eample

38. Tìm kiếm đối địch

Các thuật toán di truyền 39.

40. Games

41. quyết định tối ưu trong Games

thuật toán 42. minimax

43. Alpha Beta Pruning

44. thụt lùi

45. Tính nhất quán Driven kỹ thuật

46. ​​Đường dẫn nhất quán (K-thống nhất)

47. Look Ahead

48. mệnh đề logic

49. Cú pháp của mệnh đề Calculus

50. Kiến thức đại diện và Lý

51. mệnh đề logic suy luận

52. khoản từ xác định mệnh đề

53. Kiến thức-Level Debugging

54. Quy tắc suy luận

55. Sự hợp lý và Đầy đủ

56. Sắp xếp logic

57. Thống nhất 58. Semantics

59. Herbrand Universe

60. Sự hợp lý, Đầy đủ, nhất quán, Satisfiability

61. Nghị quyết

62. Herbrand Revisited

63. Bằng chứng là Tìm kiếm

64. Một số chiến lược Proof

65. Lý luận không Monotonic

66. Hệ thống bảo trì Truth

67. Hệ thống Rule Dựa

68. Tinh Khiết Prolog

69. Chuyển tiếp chaining

70. Chaining lạc hậu

71. Sự lựa chọn giữa phía trước và chuỗi ngược

72. VÀ / HOẶC Trees

73. Hidden Markov mẫu

74. mạng Bayes

75. Vấn Đề Học Tập

76. Học có giám sát

77. Quyết định Trees

78. Formalisms biểu diễn tri thức

79. Mạng ngữ nghĩa

80. Suy luận trong một Net Semantic

81. Mở rộng Nets Semantic

82. Frames

83. Slots là đối tượng

84. Giải thích khung

85. Giới thiệu về Kế hoạch

86. Giải quyết vấn đề, so với kế hoạch

87. logic Kế hoạch Dựa

88. Hệ thống Kế hoạch

89. Kế hoạch như Tìm kiếm

90. Tình hình-Space Kế hoạch giải thuật

Kế hoạch 91. Partial-Order

92. Kế hoạch-Space Kế hoạch giải thuật

93. Interleaving vs Non-Interleaving của Sub-Kế hoạch bước

94. Đơn giản Sock / giày Ví dụ

95. Lý luận xác suất

96. Xem xét các lý thuyết xác suất

97. Ngữ nghĩa của Bayesian Networks

98. Giới thiệu để học tập

99. Phân loại các hệ thống học tập

100. công thức toán học của vấn đề học tập quy nạp

AI sẽ là một trong những công nghệ quan trọng nhất trong những ngày tới. Đây là một nghiên cứu phải có cho kỹ thuật, khoa học máy tính, kỹ thuật phần mềm và sinh viên khoa học nhận thức khác. Nó cũng sẽ là vô cùng quan trọng đối với cơ khí, ô tô và điện sinh viên kỹ thuật và chuyên gia.

Tải ứng dụng cho việc giới thiệu tới AI và công nghệ liên quan.