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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. AÃ¢Ë†â€” 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.
O aplicativo é um manual livre completa de Inteligência Artificial com diagramas e gráficos. Faz parte da ciência da computação ou engenharia de software de educação que traz temas importantes, notas, notícias e blog sobre o assunto. A App serve como um guia de referência rápida sobre este assunto de engenharia.

Abrange mais de 600 temas de Inteligência Artificial, Automata, sistemas de tempo real & Neuro difusos em detalhe. Os temas são divididos em 5 unidades.

Cada tópico é completo com diagramas, equações e outras formas de representações gráficas para uma melhor aprendizagem e compreensão rápida. A App irá proporcionar o aprendizado mais rápido e revisões rápidas sobre o assunto.

Poucos assuntos adicionais que foram incluídos no aplicativo são

Automata
sistemas fuzzy de rede neural
Sistemas em tempo real

Alguns dos tópicos abordados nesta aplicação são:

1. Teste de Turing
2. Introdução à Inteligência Artificial
3. História da AI
Ciclo 4. A AI
Representação 5. Conhecimento
6. Problemas AI típicos
7. Limites da AI
8. Introdução aos Agentes
9. Desempenho do agente
10. Agentes Inteligentes
11. Estrutura de agentes inteligentes
12. Tipos de programa de agente
13. Os agentes baseados Goal
14. Os agentes à base de Utilidade
15. Agentes e ambientes
16. arquiteturas Agent
17. Busca de Soluções
18. Os espaços estatais
19. Gráfico Pesquisando
20. Um genérico algoritmo de busca
21. Estratégias de Pesquisa Uninformed
22. em largura Pesquisa
23. Heurística Pesquisa
24. AÃ ¢ Ë † â € "Pesquisa
25. Pesquisa Árvore
26. busca em profundidade
27. Propriedades de busca em profundidade
Pesquisa 28. Bi-direcional
29. Pesquisa Gráficos
30. Estratégias de Pesquisa informadas
31. Os métodos de Informação e Pesquisa
32. Greedy Pesquisa
33. Prova de admissibilidade de uma *
34. Propriedades de heurísticas
35. iterativo-Aprofundamento A *
36. Outra Memória busca heurística limitada
37. N-Rainhas eample
38. Adversarial Pesquisa
39. Algoritmos Genéticos
40. Games
41. decisões ótimas em Jogos
algoritmo 42. minimax
43. Alpha Beta Poda
44. Backtracking
45. Coerência Impulsionado Techniques
46. ​​Caminho de consistência (K-consistência)
47. Look Ahead
48. Lógica Proposicional
49. Sintaxe de cálculo proposicional
50. Representação do Conhecimento e Raciocínio
51. Lógica Proposicional Inference
52. cláusulas definidas Proposicionais
53. Conhecimento Nível de Depuração
54. regras de inferência
55. correcção e completude
56. Primeira Ordem Lógica
57. Unificação 58. Semântica
59. Herbrand Universo
60. Solidez, exaustividade, coerência, satisfiability
61. resolução
62. Herbrand Revisited
63. Prova de Pesquisa
64. Algumas Estratégias de prova
65. Não Monotonic Raciocínio
66. Sistemas de Manutenção Verdade
67. Sistemas baseados em regras
68. Pure Prolog
69. Adiante encadeamento
70. encadeamento para trás
71. Escolha entre a frente e encadeamento para trás
72. E / OU Árvores
73. Hidden Markov Modelo
74. redes Bayesian
75. Problemas de Aprendizagem
76. Aprendizagem Supervisionada
77. Árvores de Decisão
78. Formalismos representação do conhecimento
79. redes semânticas
80. Inferência em uma rede semântica
81. Estendendo redes semânticas
82. Frames
83. Slots como objetos
84. quadros Interpretação
85. Introdução ao Planejamento
86. Resolução de Problemas vs. Planejamento
87. Lógica de Planejamento Baseado
88. Sistemas de Planejamento
89. Planeamento como Search
90. Situação-Espaço algoritmos de planeamento
Planejamento 91. Parcial-Ordem
92. Plano-Espaço algoritmos de planeamento
93. intercalação vs. não-intercalação de Passos Sub-Plano
94. Simples Sock / Exemplo de sapatos
95. raciocínio probabilístico
96. Revisão da Teoria das Probabilidades
97. Semântica de Bayesian Networks
98. Introdução à Aprendizagem
99. Taxonomia de Sistemas de Ensino
100. formulação matemática do problema de aprendizagem indutiva

AI vai ser uma das tecnologias mais importantes nos próximos dias. É um estudo deve ter para engenharia, ciência da computação, engenharia de software e outros estudantes de ciência cognitiva. Ele também vai ser extremamente importante para a mecânica, automotiva e elétrica estudantes de engenharia e Profissionais.

Baixe o aplicativo para a introdução de AI e tecnologias relacionadas.


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