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.

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L'application est un guide complet et gratuit de l'intelligence artificielle avec des diagrammes et des graphiques. Il fait partie de la science informatique ou d'un logiciel d'éducation d'ingénierie qui apporte des sujets importants, des notes, des nouvelles et blog sur le sujet. L'application sert de guide de référence rapide sur ce génie sujet.

Il couvre plus de 600 sujets de l'intelligence artificielle, Automates, systèmes en temps réel et Neuro floue en détail. Les sujets sont divisés en 5 unités.

Chaque sujet est complet avec des diagrammes, des équations et d'autres formes de représentations graphiques pour un meilleur apprentissage et la compréhension rapide. L'application fournira un apprentissage plus rapide et des révisions rapides sur le sujet.

Peu de sujets supplémentaires qui ont été inclus dans l'application sont

Automates

systèmes flous de réseau neuronal

Systèmes en temps réel

Certains des sujets abordés dans cette application sont:

1. test de Turing

2. Introduction à l'intelligence artificielle

3. Histoire de l'IA

Cycle 4. L'AI

Représentation 5. Connaissance

6. Problèmes typiques AI

7. Limites de l'IA

8. Introduction aux agents

9. Performance Agent

10. Agents intelligents

11. Structure d'agents intelligents

12. Les types de programme d'agent

13. Agents basés But

14. agents fondée sur l'utilité

15. Les agents et environnements

16. architectures Agent

17. Recherche de solutions

18. Les espaces de l'État

19. Graphique Recherche

20. Générique Algorithme Recherche

21. Stratégies de recherche mal informés

22. Largeur-First Search

23. Heuristic Rechercher

24. AÃ ¢ Ë † â € "Recherche

25. Recherche Arbre

26. Profondeur première Recherche

27. Propriétés de la profondeur de recherche d'abord

Recherche 28. Bi-directionnel

29. Recherche Graphiques

30. Stratégies de recherche informées

31. Méthodes de Recherche en connaissance

32. Greedy Recherche

33. Preuve de la recevabilité de A *

34. Propriétés de Heuristique

35. itératif-Approfondir A *

36. Autres Mémoire recherche heuristique limitée

37. N-Queens eample

38. Adversarial Recherche

39. Algorithmes génétiques

40. Jeux

41. décisions optimales dans Jeux

algorithme 42. minimax

43. Alpha Beta Elagage

44. Backtracking

45. Cohérence Driven Techniques

46. ​​Chemin de cohérence (K-cohérence)

47. Look Ahead

48. Logique propositionnelle

49. Syntaxe du calcul propositionnel

50. Représentation des connaissances et raisonnement

51. Logique propositionnelle Inference

52. Clauses Definite propositionnelle

53. Connaissance niveau Debugging

54. Règles de Inference

55. Solidité et Complétude

56. Premier Ordre logique

57. Unification 58. Sémantique

59. Herbrand Universe

60. Solidité, complétude, cohérence, Satisfiability

61. Résolution

62. Herbrand Revisited

63. Preuve que Recherche

64. Certaines stratégies Proof

65. Raisonnement non monotones

66. Maintenance Systems Vérité

67. Systèmes règle basée

68. Pur Prolog

69. Forward chaînage

70. chaînage arrière

71. Choix entre chaînage avant et arrière

72. ET / OU arbres

73. Modèle de Markov Caché

74. Les réseaux bayésiens

75. Questions d'apprentissage

76. Apprentissage Supervisé

77. Arbres de décision

78. Connaissances formalismes de représentation

79. Réseaux sémantiques

80. Inference dans un réseau sémantique

81. Extension de réseaux sémantiques

82. Cadres

83. Slots comme objets

84. Les cadres d'interprétation

85. Introduction à la planification

86. Résolution de problèmes par rapport à la planification

87. Logique planification fondée

88. Systèmes de planification

89. Planification de la recherche

90. Situation de l'espace Algorithmes de planification

Planification 91. partielle-Order

92. Plan-espace Algorithmes de planification

93. entrelacée et non-entrelacée du Sous-plan Étapes

94. Simple Sock / Exemple de chaussure

95. Le raisonnement probabiliste

96. Examen de la théorie des probabilités

97. Sémantique des réseaux bayésiens

98. Introduction à l'apprentissage

99. Taxonomie des systèmes d'apprentissage

100. Formulation mathématique du problème d'apprentissage inductive

AI va être l'une des technologies les plus importantes dans les prochains jours. Il est une étude doit avoir pour l'ingénierie, de l'informatique, le génie logiciel et d'autres étudiants en sciences cognitives. Il va aussi être extrêmement important pour les étudiants et les professionnels de l'ingénierie mécanique, automobile et électrique.

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