Learn AI with Python [PRO]

Apprenez l'intelligence artificielle, apprenez l'apprentissage automatique, apprenez la science des données

Cette intelligence artificielle complète fournit des connaissances d'introduction sur l'intelligence artificielle. Cela vous serait d'une grande aide si vous êtes sur le point de sélectionner. Vous pouvez brièvement savoir sur le domaine de la recherche prospère. Les connaissances de base en informatique sont obligatoires. La connaissance des mathématiques, des sciences, du génie mécanique ou électrique est un plus.

Learn Artificial Intelligence App propose une nouvelle synthèse rafraîchissante et motivante du domaine de l'intelligence artificielle: une nouvelle synthèse emmène l'utilisateur dans une visite complète de ce nouveau monde fascinant de l'intelligence artificielle.

L'intelligence artificielle est l'étude de la façon de construire ou de programmer des ordinateurs pour leur permettre de faire ce que les esprits peuvent faire.

Les principales approches théoriques sont décrites, ainsi que certains développements récents. Cette application convient à tout psychologue, philosophe ou informaticien souhaitant connaître l'état actuel de l'art dans ce domaine des sciences cognitives.

Dans cette application d'intelligence artificielle, vous apprendrez les sujets suivants

- Introduction à l'intelligence artificielle

- Philosophie de l'intelligence artificielle

- Objectifs de l'intelligence artificielle

- Qu'est-ce qui contribue à l'intelligence artificielle?

- Programmation sans et avec intelligence artificielle

- Qu'est-ce que la technique d'intelligence artificielle?

- Applications de l'intelligence artificielle

- Histoire de l'intelligence artificielle

- Qu'est-ce que l'intelligence?

- Types d'intelligence

- De quoi est composée l'intelligence?

- Différence entre l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle

- Intelligence artificielle - Domaines de recherche

- Fonctionnement des systèmes de reconnaissance vocale et vocale

- Applications réelles des domaines de recherche sur l'IA

- Classification des tâches de l'intelligence artificielle

- Que sont l'agent et l'environnement?

- Terminologie des agents

- Rationalité

- Qu'est-ce que Ideal Rational Agent?

- La structure des agents intelligents

- Nature des environnements

- Propriétés de l'environnement

- Algorithmes de recherche populaires d'intelligence artificielle

- Rechercher la terminologie

- Stratégies de recherche Brute-Force

- Comparaison de diverses complexités d'algorithmes

- Stratégies de recherche informées (heuristiques)

- Algorithmes de recherche locale

- Recuit simulé

- Problème de vendeur itinérant

- Systèmes de logique floue

- Architecture des systèmes à logique floue

- Exemple de système de logique floue

- Domaines d'application de la logique floue

- Avantages des FLS

- Inconvénients des FLS

- Traitement du langage naturel

- Composants de la PNL

- Difficultés en NLU

- Terminologie PNL

- Étapes de la PNL

- Aspects de mise en œuvre de l'analyse syntaxique

- Analyseur de haut en bas

- Systèmes experts

- Base de connaissances

- Moteur d'inférence

- Interface utilisateur

- Limitations des systèmes experts

- Applications du système expert

- Technologie de système expert

- Développement de systèmes experts: étapes générales

- Avantages des systèmes experts

- Tutoriel sur l'intelligence artificielle robotique

- Différence entre le système de robot et un autre programme d'intelligence artificielle

- Locomotion robotique

- Composants d'un robot

- Vision par ordinateur

- Domaines d'application de la vision par ordinateur

- Applications de la robotique

- Les réseaux de neurones

- Types de réseaux neuronaux artificiels

- Fonctionnement des ANNs

- Apprentissage automatique dans les ANN

- Réseaux bayésiens (BN)

- Construire un réseau bayésien

- Applications des réseaux de neurones

- Problèmes d'intelligence artificielle

- Terminologie de l'intelligence artificielle

- Système intelligent de contrôle d'un filtre actif triphasé

- Etude comparative des méthodes basées sur l'IA dans l'énergie éolienne

- Contrôle logique floue des entraînements de moteurs à réluctance commutée

- Avantages du contrôle flou lors de la gestion de la dynamique des modèles complexes / inconnus: un exemple de quadricoptère

- Récupération de la constante optique et de la distribution de la taille des particules du milieu particulaire à l'aide de l'algorithme de réseau neuronal basé sur PSO

- Un nouveau contrôleur organique artificiel avec retour de flux optique Hermite pour la navigation de robot mobile