Artificial Intelligence (AI) APK

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Che cos'è l'intelligenza artificiale (AI)?

L'intelligenza artificiale (AI) si riferisce alla simulazione dell'intelligenza umana in macchine programmate per pensare come gli umani e imitare le loro azioni. Il termine può anche essere applicato a qualsiasi macchina che mostri tratti associati a una mente umana come l'apprendimento e la risoluzione dei problemi.

L'intelligenza artificiale (AI) è un'area dell'informatica che enfatizza la creazione di macchine intelligenti che funzionano e reagiscono come gli umani. I processi includono l'apprendimento, il ragionamento e l'auto-correzione. L'intelligenza artificiale si ottiene studiando come pensa il cervello umano e come gli umani imparano, decidono e lavorano mentre cercano di risolvere un problema.

Scopri come creare applicazioni intelligenti incentrate su immagini, testo e dati di serie temporali. È ampiamente utilizzato in molti settori come motori di ricerca, riconoscimento delle immagini, robotica, finanza e così via. Imparerai a conoscere vari algoritmi che possono essere utilizzati per creare app di Intelligenza Artificiale.

Cosa fa per te?

- Introduzione all'intelligenza artificiale e agli agenti intelligenti, storia dell'intelligenza artificiale
- Creazione di agenti intelligenti (ricerca, giochi, logica, problemi di soddisfazione dei vincoli)
- Algoritmi di Machine Learning
- Applicazioni dell'IA (elaborazione del linguaggio naturale, robotica / visione, comprensione del linguaggio)

Contenuti dell'app

1) Introduzione all'intelligenza artificiale

- Test di Turing
- Storia dell'intelligenza artificiale
- Tipico problema di intelligenza artificiale
- Il ciclo di intelligenza artificiale

2) Approccio alla risoluzione dei problemi AI

- Spazio statale
- Ricerca grafico
- Una ricerca
- Una ricerca generica
- Algoritmo genetico
- Ampia ricerca
- Ricerca di profondità
- Ricerca euristica
- Giochi
- Backtracking
- Algoritmo di Minimax
- Ricerca non informata
- Campione N-Queen
- Decisione ottimale
- Prova di ammissibilità
- Albero di ricerca
- Potatura Alpha Beta
- Guarda avanti
- Approfondimento iterativo
- Ricerca golosa
- Grafico di ricerca
- Ricerca informata
- Ricerca bidirezionale
- Coerenza guidata
- Ricerca contraddittoria
- Coerenza del percorso
- Metodo di informazione
- Altra memoria limitata
- Proprietà di profondità

3) Conoscenza e ragionamento

- Proposizione logica
- Regola dell'inferenza
- Modello nascosto di Markov
- Reti bayesiane
- Concatenamento in avanti
- Logica del primo ordine
- AND / OR Alberi
- Semantica
- Livello di conoscenza
- Sistemi basati su regole
- Pro-log puro
- Unificazione
- Herbrand Universe
- Solidità
- Non monotonico

4) Agire logicamente e apprendere

- Apprendimento rinforzato
- Semantica di bayesiano
- Apprendimento supervisionato
- Problema di apprendimento
- Reti semantiche
- Rete neurale
- Modello nativo di Bayes
- Neurale artificiale
- Probabilistico
- Cornici
- Potatura dell'albero delle decisioni
- Perceptron
- Apprendimento statistico
- Eliminazione del candidato
- Back-Propagation
- Senza supervisione
- Tassonomia dell'apprendimento
- Estensione della semantica
- Multistrato
- Funzioni di divisione
- Interleaving vs. non interleaving del sottopiano
- Pianificazione come ricerca
- La forma generale dell'algoritmo EM

5) Comunicare, percepire e agire

- Algoritmo di regressione
- Linguaggio naturale
- Algoritmo di clustering
- Algoritmo statistico
- Riconoscimento del modello
- Utilizzo e applicazione
- Ambiguità
- Passaggi in lingua


Queste cinque unità contengono 142 argomenti e leggendo tutto sarai abbastanza bravo da progettare un sistema usando linguaggi come R, Python, SAS, Matlab, Weka, SPSS ecc.