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.

ဒီ app ကားချပ်များနှင့်ဂရပ်များနှင့်အတူ Artificial Intelligence ၏ပြီးပြည့်စုံအခမဲ့လက်စွဲစာအုပ်ဖြစ်ပါသည်။ ဒါဟာဘာသာရပ်အပေါ်အရေးကြီးသောအကြောင်းအရာများ, မှတ်စု, သတင်း & ဘလော့ဂ်ဆောင်တတ်၏သောကွန်ပျူတာသိပ္ပံပညာသို့မဟုတ်ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာပညာရေး၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ အဆိုပါ App ကိုဒီအင်ဂျင်နီယာဘာသာရပ်အပေါ်တစ်ဦးအမြန်ရည်ညွှန်းလမ်းညွှန်အဖြစ်ဆောင်ရွက်ပါသည်။

ဒါဟာအသေးစိတျထဲမှာ fuzzy Artificial Intelligence, Automata, ရီးရဲလ်အချိန်စနစ်များ & Neuro ၏ 600 ကျော်သည့်အကြောင်းအရာများဖုံးလွှမ်း။ အဆိုပါအကြောင်းအရာများ 5 ယူနစ်သို့ခွဲခြားထားတယ်။

တစ်ခုချင်းစီကိုခေါင်းစဉ်ကားချပ်, ညီမျှခြင်းနဲ့ပိုကောင်းတဲ့လေ့လာသင်ယူမှုနှင့်အမြန်နားလည်သော graphical ကိုယ်စားပြု၏အခြားပုံစံများနှင့်အတူပြီးပြည့်စုံသည်။ အဆိုပါ App ကိုပိုမြန်သင်ယူမှုနှင့်ဘာသာရပ်အပေါ်အမြန်တည်းဖြတ်မူများကိုပေးလိမ့်မည်။

app ကို၌ရှိကြ၏ထည့်သွင်းခဲ့ပြီးသောအနည်းငယ်ထပ်ဆောင်းဘာသာရပ်

Automata

အာရုံကြောကွန်ယက်ကို fuzzy စနစ်များ

real-time စနစ်များ

ဤလျှောက်လွှာကိုအတွက်ဖုံးအုပ်အအကြောင်းအရာများတချို့ကနေသောခေါင်းစဉ်:

1. Turing စမ်းသပ်

Artificial Intelligence 2. နိဒါန်း

AI အများ၏ 3. သမိုင်း

4. AI အ Cycle

5. အသိပညာကိုယ်စားပြုမှု

6. ပုံမှန် AI အပြဿနာများ

AI အ 7 န့်သတ်ချက်များ

အေးဂျင်မှ 8. နိဒါန်း

9. အေးဂျင့်စွမ်းဆောင်ရည်

10. ထောက်လှမ်းရေးများ

ထောက်လှမ်းရေးများ 11 ဖွဲ့စည်းပုံ

အေးဂျင့်အစီအစဉ်၏ 12 အမျိုးအစားများ

13. ပန်းတိုင်အခြေစိုက်ကိုယ်စားလှယ်

14. Utility ကို-based အေးဂျင့်

15. ကိုယ်စားလှယ်နှင့်ပတ်ဝန်းကျင်မှာ

16. အေးဂျင့် Architecture က

ဖြေရှင်းနည်းအဘို့ 17. ရှာရန်

18. ပြည်နယ် Spaces

19. ဇယားရှာဖွေရေး

20. တစ်ဦးက Generic ရှာဖွေရေး Algorithm

21. မပြည့်မရှာရန်မဟာဗျူဟာ

22. အနံ-ပထမဦးစွာရှာရန်

23. Heuristic ရှာရန်

24. AA ¢ e †â€ "ရှာရန်

25. ရှာရန်သစ်ပင်

26 အနက်ပထမဦးဆုံးရှာရန်

အနက်ပထမဦးစွာရှာရန်၏ 27 Properties ကို

28. Bi-directional ရှာဖွေရေး

29. ရှာရန် graph

30. အကြောင်းကြားရှာရန်မဟာဗျူဟာ

Informed ရှာရန်၏ 31 နည်းလမ်းများ

32. လောဘရှာရန်

တစ်ဦး၏ဝန်ခံချက်၏ 33 သက်သေပြချက် *

Heuristics ၏ 34 Properties ကို

35. ကြားမှာ-နက်ရှိုင်းတစ်ဦးက *

36. အခြားမှတ်ဉာဏ်ကန့်သတ် heuristic ရှာဖွေရေး

37. N-Queens eample

38 ရန်သူတို့ကိုအရှာရန်

39. မွေးရာဇာတိအယ်လဂိုရီသမ်

40 အားကစားပြိုင်ပွဲ

အားကစားပြိုင်ပွဲအတွက် 41 ပေးနိုင်သောဆုံးဖြတ်ချက်များ

42 minimax algorithm ကို

43 အာလဖ Beta ကိုသုတ်သင်

44 Backtrack

45. တသမတ်တည်း Driven Techniques

46. ​​Path ကိုတသမတ်တည်း (K-တသမတ်တည်း)

47. ရှေ့ကိုကြည့်ပါ

48. အဆိုပြု Logic

အဆိုပြုကဲကုလသင်္ချာ၏ 49. Syntax

50. အသိပညာကိုယ်စားပြုမှုနှင့်ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်

51 အဆိုပြု Logic အခြ

52 အဆိုပြုချက်နှင့်အဓိပ္ပါယ် Clauses

53 အသိပညာ-အဆင့် Debugging

အခြ၏ 54 စည်းကမ်းများ

55 အသံနဲ့ပြီးပြည့်စုံ

56 ပထမဦးဆုံးမိန့် Logic

57. ပြန်လည်ပေါင်းစည်းရေး 58. ဝေါဟာရအသုံးအနှုံး

59. Herbrand ဠာ

60 sound, complete, တသမတ်တည်း, စိတ်ကျေနပ်စရာ

61 ဆုံးဖြတ်ချက်

62 Herbrand ပြန်လည်လည်ပတ်

ရှာရန်အဖြစ် 63 သက်သေပြချက်

64. တချို့ကသက်သေပြချက်မဟာဗျူဟာ

65. က Non-ငွီးငှေ့ဖှယျကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်

66. အမှန်တရားကို Maintenance စနစ်များ

67. နည်းဥပဒေအခြေခံပြီးစနစ်များ

68 သန့်စင်သော Prolog

69 Forward ကို Chain

70 နောက်ပြန် Chain

ရှေ့ဆက်ဆုတ် Chain အကြား 71 ရွေးချယ်မှု

72. နှင့် / သို့မဟုတ်သစ်ပင်များ

73 Hidden Markov မော်ဒယ်

74 Bayesian ကွန်ရက်များ

75 သင်ယူကိစ္စများ

76 ကြီးကြပ်မှုခံသင်ယူ

77. ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များ

78. အသိပညာကိုယ်စားပြုမှု formal

79. ဝေါဟာရအသုံးအနှုံးကွန်ယက်

တစ်ဦးဝေါဟာရအသုံးအနှုံး Net ကအတွက် 80 အခြ

81 တိုးချဲ့ဝေါဟာရအသုံးအနှုံးပိုက်ကွန်

82. ဘောင်များ

တ္တုအဖြစ် 83. slot

84. အနက်အဓိပ္ပာယ်ဖွဘောင်

စီမံကိန်းဖို့ 85. နိဒါန်း

စီမံကိန်း vs. ဖြေရှင်း 86 ပြဿနာ

87 Logic အခြေခံ. စီမံကိန်း

88 စီမံကိန်းစနစ်များ

ရှာရန်အဖြစ် 89 စီမံကိန်း

90. အခြေအနေ-Space ကိုစီမံကိန်းအယ်လဂိုရီသမ်

91 တစိတ်တပိုင်း-အမိန့်စီမံကိန်း

92. စီမံကိန်း-Space ကိုစီမံကိန်းအယ်လဂိုရီသမ်

Sub-Plan ကိုခြေလှမ်းများ၏က Non-Interleave vs. 93. Interleave

94. ရိုးရှင်းသော SOCKS / ဖိနပ်ဥပမာ

95 ဖြစ်နိုင်ဖွယ်အလားအလာကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်

ဖြစ်တန်ရာကိန်းသီအိုရီ၏ 96 ကိုပြန်လည်ဆန်းစစ်ခြင်း

Bayesian ကွန်ယက်၏ 97. ဝေါဟာရအသုံးအနှုံး

သင်ယူဖို့ 98. နိဒါန်း

သင်ယူစနစ်များ၏ 99. taxonomy

အ inductive သင်ယူမှုပြဿနာရဲ့ 100 သင်္ချာရေးဆွဲ

AI အလာမည့်နေ့ရက်ကာလ၌အရေးအပါဆုံးနည်းပညာတွေထဲကတစ်ခုဖြစ်သွားသည်။ ဒါဟာအင်ဂျင်နီယာဘို့ရှိရမည်လေ့လာမှု, ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ, ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာနှင့်အခြားသိမြင်မှုဆိုင်ရာသိပ္ပံပညာကျောင်းသားများကိုဖြစ်ပါတယ်။ ဒါဟာအစစက်ပိုင်းဆိုင်ရာ, Automotive & လျှပ်စစ်အင်ဂျင်နီယာကျောင်းသားများနှင့်ပညာရှင်များအဘို့အလွန်အရေးကြီးသောဖြစ်သွား။

AI အများနှင့်ဆက်စပ်သည့်နည်းပညာဖို့နိဒါန်းအဘို့အပလီကေးရှင်းကို Download လုပ်။