Learn AI with Python [PRO]

Aprenda inteligencia artificial, aprenda aprendizaje automático, aprenda ciencia de datos

Esta inteligencia artificial completa proporciona conocimientos introductorios sobre inteligencia artificial. Sería de gran ayuda si está a punto de seleccionar. Puede saber brevemente sobre el área de investigación que está prosperando. Los conocimientos básicos de informática son obligatorios. El conocimiento de Matemáticas, Ciencias, Ingeniería Mecánica o Eléctrica es un plus.

La aplicación Learn Artificial Intelligence proporciona una nueva síntesis refrescante y motivadora del campo de la inteligencia artificial: una nueva síntesis lleva al usuario a un recorrido completo por este nuevo e intrigante mundo de la inteligencia artificial.

La Inteligencia Artificial es el estudio de cómo construir o programar computadoras para permitirles hacer lo que las mentes pueden hacer.

Se describen los principales enfoques teóricos, así como algunos desarrollos recientes. Esta aplicación es apta para cualquier psicólogo, filósofo o informático que desee conocer el estado actual del arte en esta área de las ciencias cognitivas.

En esta aplicación de inteligencia artificial aprenderá los siguientes temas

- Introducción a la inteligencia artificial

- Filosofía de la inteligencia artificial

- Objetivos de la inteligencia artificial

- ¿Qué aporta la inteligencia artificial?

- Programación sin y con inteligencia artificial

- ¿Qué es la técnica de inteligencia artificial?

- Aplicaciones de la inteligencia artificial

- Historia de la inteligencia artificial

- ¿Qué es la inteligencia?

- Tipos de inteligencia

- ¿De qué se compone la inteligencia?

- Diferencia entre inteligencia humana y mecánica

- Inteligencia artificial - Áreas de investigación

- Trabajo de sistemas de reconocimiento de voz y voz

- Aplicaciones de la vida real de las áreas de investigación de IA

- Clasificación de tareas de la inteligencia artificial

- ¿Qué son el agente y el entorno?

- Terminología de agentes

- Racionalidad

- ¿Qué es el Agente Racional Ideal?

- La estructura de los agentes inteligentes

- Naturaleza de los entornos

- Propiedades del medio ambiente

- Algoritmos de búsqueda populares de inteligencia artificial

- Terminología de búsqueda

- Estrategias de búsqueda de fuerza bruta

- Comparación de diversas complejidades de algoritmos

- Estrategias de búsqueda informadas (heurísticas)

- Algoritmos de búsqueda local

- Recocido simulado

- Problema del vendedor ambulante

- Sistemas de lógica difusa

- Arquitectura de sistemas de lógica difusa

- Ejemplo de un sistema de lógica difusa

- Áreas de aplicación de la lógica difusa

- Ventajas de los FLS

- Desventajas de los FLS

- Procesamiento natural del lenguaje

- Componentes de PNL

- Dificultades en NLU

- Terminología de PNL

- Pasos en PNL

- Aspectos de implementación del análisis sintáctico

- Analizador de arriba hacia abajo

- Sistemas expertos

- Base de conocimientos

- Máquina de inferencia

- Interfaz de usuario

- Limitaciones de los sistemas expertos

- Aplicaciones del sistema experto

- Tecnología de sistema experto

- Desarrollo de sistemas expertos: Pasos generales

- Beneficios de los sistemas expertos

- Tutorial de robótica de inteligencia artificial

- Diferencia en el sistema de robot y otro programa de inteligencia artificial

- Robot de locomoción

- Componentes de un robot

- Visión por computador

- Dominios de aplicación de la visión por computadora

- Aplicaciones de la robótica

- Redes neuronales

- Tipos de redes neuronales artificiales

- Trabajo de ANN

- Aprendizaje automático en ANN

- Redes Bayesianas (BN)

- Construyendo una red bayesiana

- Aplicaciones de redes neuronales

- Problemas de inteligencia artificial

- Terminología de inteligencia artificial

- Sistema inteligente para controlar un filtro activo trifásico

- Estudio comparativo de métodos basados ​​en IA en energía eólica

- Control de lógica difusa de accionamientos de motor de reluctancia conmutados

- Ventajas del control difuso al tratar con dinámicas de modelo complejas / desconocidas: un ejemplo de cuadricóptero

- Recuperación de la distribución óptica constante y del tamaño de las partículas de los medios particulados utilizando el algoritmo de red neuronal basado en PSO

- Un nuevo controlador orgánico artificial con retroalimentación de flujo óptico de Hermite para la navegación de robots móviles