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.

La aplicación es gratuita un manual completo de inteligencia artificial con diagramas y gráficos. Es parte de la informática o la enseñanza de la ingeniería de software que trae temas importantes, notas, noticias y blog sobre el tema. La aplicación sirve como una guía de referencia rápida sobre este tema de ingeniería.

Cubre más de 600 temas de inteligencia artificial, los autómatas, sistemas de tiempo real y de la neuro difusos en detalle. Los temas se dividen en 5 unidades.

Cada tema se completa con diagramas, ecuaciones y otras formas de representaciones gráficas para un mejor aprendizaje y la comprensión rápida. La aplicación proporcionará un aprendizaje más rápido y revisiones rápidas sobre el tema.

Pocos temas adicionales que han sido incluidos en la aplicación son

autómatas

sistemas difusos red neuronal

Sistemas en tiempo real

Algunos de los temas tratados en esta aplicación son:

1. Prueba de Turing

2. Introducción a la Inteligencia Artificial

3. Historia de la IA

Ciclo 4. La IA

Representación 5. Conocimiento

6. Los problemas típicos de AI

7. Límites de la gripe aviar

8. Introducción a los agentes

9. Performance Agent

10. Agentes Inteligentes

11. Estructura de agentes inteligentes

12. Tipos de programa del agente

13. Agentes basados ​​en Meta

14. Los agentes basados ​​en servicios públicos

15. Los agentes y entornos

16. arquitecturas de agentes

17. Búsqueda de Soluciones

18. Los espacios del Estado

19. Gráfico de la búsqueda

20. Un algoritmo de búsqueda genérica

21. Las estrategias de búsqueda no informadas

22. Buscar en amplitud

23. Búsqueda Heurística

24. AÃ ¢ Ë † â € "Buscar

25. Búsqueda de Árbol

26. primera búsqueda en profundidad

27. Propiedades de la primera búsqueda en profundidad

28. Búsqueda bi-direccional

29. Buscar Gráficos

30. informadas estrategias de búsqueda

31. Los métodos de búsqueda Informado

32. Greedy Buscar

33. La prueba de la admisibilidad de una *

34. Propiedades de la heurística

35.-La profundización iterativa A *

36. Otras Memorias búsqueda heurística limitada

37. N-Queens eample

38. Buscar Acusatorio

39. Algoritmos Genéticos

40. Juegos

41. Las decisiones óptimas en Juegos

42. algoritmo minimax

43. poda alfa-beta

44. Backtracking

45. Técnicas de consistencia Driven

46. ​​Ruta de consistencia (K-consistencia)

47. Mire hacia adelante

48. Lógica Proposicional

49. Sintaxis del cálculo proposicional

50. Representación del Conocimiento y Razonamiento

51. La inferencia lógica proposicional

52. cláusulas positivas proposicionales

53. El conocimiento de nivel de depuración

54. Reglas de inferencia

55. La solidez e integridad

56. lógica de primer orden

57. Unificación 58. Semántica

59. Universo de Herbrand

60. La solidez, integridad, coherencia, satisfacibilidad

61. Resolución

62. Herbrand Revisited

63. Prueba según Buscar

64. Algunas Estrategias de prueba

65. El razonamiento no monótono

66. Sistemas de mantenimiento de la verdad

67. Los sistemas de reglas basadas

68. Pure Prolog

69. encadenamiento hacia adelante

70. encadenamiento hacia atrás

71. Elección entre adelante y el encadenamiento hacia atrás

72. Y / o árboles

73. Modelo Oculto de Markov

74. redes bayesianas

75. Problemas de Aprendizaje

76. Aprendizaje Supervisado

77. Los árboles de decisión

78. Los formalismos de representación del conocimiento

79. Las redes semánticas

80. Inferencia en una red semántica

81. La ampliación de redes semánticas

82. Marcos

83. Las ranuras como objetos

84. Los marcos de interpretación

85. Introducción a la planificación

86. Solución de problemas vs. Planificación

Planificación de la base 87. La lógica

88. Los sistemas de planificación

89. Planificación como Buscar

90. Situación en el espacio algoritmos de planificación

91. Planificación Parcial-Order

92. Plan-Space algoritmos de planificación

93. El intercalado contra no-entrelazado de Sub-Plan de Pasos

94. simple calcetín / Ejemplo de zapatos

95. Razonamiento Probabilístico

96. Revisión de la Teoría de la Probabilidad

97. La semántica de redes bayesianas

98. Introducción al Aprendizaje

99. Taxonomía de los sistemas de aprendizaje

100. La formulación matemática del problema de aprendizaje inductivo

AI va a ser una de las tecnologías más importantes en los próximos días. Se trata de un estudio debe tener para la ingeniería, ciencias de la computación, ingeniería de software y otros estudiantes de la ciencia cognitiva. También va a ser muy importante para los estudiantes de ingeniería y profesionales de la mecánica, automotriz y eléctrica.

Descarga la aplicación para la introducción de la IA y la tecnología relacionada.