Learn AI with Python [PRO]

Học trí tuệ nhân tạo, học máy học, học khoa học dữ liệu

Trí tuệ nhân tạo đầy đủ này cung cấp Kiến thức giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo. Nó sẽ giúp ích rất nhiều nếu bạn sắp chọn. Bạn có thể biết sơ qua về khu vực nghiên cứu đang khởi sắc. Kiến thức cơ bản về khoa học máy tính là bắt buộc. Kiến thức về Toán học, Khoa học, Cơ khí hoặc Kỹ thuật Điện là một điểm cộng.

Ứng dụng Learn Artificial Intelligence cung cấp một tổng hợp mới đầy thú vị và đầy động lực về lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo: Một tổng hợp mới đưa người dùng tham quan đầy đủ thế giới mới đầy hấp dẫn của Trí tuệ nhân tạo này.

Trí tuệ nhân tạo là nghiên cứu về cách xây dựng hoặc lập trình máy tính để cho phép chúng thực hiện những gì trí óc có thể làm.

Các cách tiếp cận lý thuyết chính được nêu ra, cũng như một số phát triển gần đây. Ứng dụng này phù hợp cho bất kỳ nhà tâm lý học, triết học hoặc nhà khoa học máy tính nào muốn biết tình trạng hiện tại của nghệ thuật trong lĩnh vực khoa học nhận thức này.

Trong Ứng dụng trí tuệ nhân tạo này, bạn sẽ học các chủ đề sau

- Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo

- Triết lý trí tuệ nhân tạo

- Mục tiêu của Trí tuệ nhân tạo

- Điều gì đóng góp cho trí tuệ nhân tạo?

- Lập trình không cần và có trí tuệ nhân tạo

- Kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo là gì?

- Các ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo

- Lịch sử của Trí tuệ nhân tạo

- Thông minh là gì?

- Các loại trí thông minh

- Trí thông minh bao gồm những gì?

- Sự khác biệt giữa trí tuệ con người và máy móc

- Trí tuệ nhân tạo - Khu vực nghiên cứu

- Hoạt động của các hệ thống nhận dạng giọng nói và giọng nói

- Các ứng dụng trong cuộc sống thực của các khu vực nghiên cứu AI

- Phân loại nhiệm vụ của trí tuệ nhân tạo

- Tác nhân và Môi trường là gì?

- Thuật ngữ đại lý

- Tính hợp lý

- Tác nhân lý tưởng là gì?

- Cấu trúc của các tác nhân thông minh

- Bản chất của môi trường

- Thuộc tính của môi trường

- Các thuật toán tìm kiếm phổ biến của trí tuệ nhân tạo

- Thuật ngữ Tìm kiếm

- Chiến lược tìm kiếm bạo lực

- So sánh các thuật toán phức tạp khác nhau

- Các chiến lược tìm kiếm được thông báo (Heuristic)

- Thuật toán tìm kiếm cục bộ

- Ủ mô phỏng

- Vấn đề nhân viên bán hàng đi du lịch

- Hệ thống logic mờ

- Kiến trúc hệ thống logic mờ

- Ví dụ về một hệ thống logic mờ

- Các lĩnh vực ứng dụng của Logic mờ

- Ưu điểm của FLSs

- Nhược điểm của FLSs

- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

- Các thành phần của NLP

- Khó khăn trong trường ĐHNL

- Thuật ngữ NLP

- Các bước trong NLP

- Các khía cạnh triển khai của phân tích cú pháp

- Trình phân tích cú pháp từ trên xuống

- Những hệ thống chuyên gia

- Kiến thức cơ bản

- Động cơ suy diễn

- Giao diện người dùng

- Giới hạn của hệ thống chuyên gia

- Các ứng dụng của Hệ thống Chuyên gia

- Công nghệ Hệ thống Chuyên gia

- Phát triển hệ thống chuyên gia: Các bước chung

- Lợi ích của Hệ thống Chuyên gia

- Hướng dẫn về trí tuệ nhân tạo người máy

- Sự khác biệt trong Hệ thống Robot và Chương trình Trí tuệ Nhân tạo khác

- Chuyển động robot

- Các thành phần của Robot

- Tầm nhìn máy tính

- Miền ứng dụng của Thị giác máy tính

- Các ứng dụng của Robotics

- Mạng thần kinh

- Các loại mạng thần kinh nhân tạo

- Làm việc của ANN

- Học máy trong ANN

- Mạng Bayesian (BN)

- Xây dựng mạng Bayes

- Các ứng dụng của mạng thần kinh

- Các vấn đề về trí tuệ nhân tạo

- Thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo

- Hệ thống thông minh để điều khiển bộ lọc hoạt động ba pha

- Nghiên cứu so sánh các phương pháp dựa trên AI trong năng lượng gió

- Điều khiển logic mờ của các ổ đĩa động cơ điện trở được chuyển mạch

- Ưu điểm của điều khiển mờ trong khi xử lý động lực mô hình phức tạp / không xác định: Ví dụ về Quadcopter

- Truy xuất hằng số quang học và phân bố kích thước hạt của môi trường hạt bằng cách sử dụng thuật toán mạng nơ-ron dựa trên PSO

- Bộ điều khiển hữu cơ nhân tạo mới lạ với phản hồi luồng quang học Hermite để điều hướng robot di động