आपको कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) विशेषज्ञ बनाते हैं।
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| नाम | Artificial Intelligence (AI) |
|---|---|
| संस्करण | 3.0.0 |
| अद्यतन | 22 जून 2020 |
| आकार | 13 MB |
| श्रेणी | शिक्षा |
| इंस्टॉल की संख्या | 100हज़ार+ |
| डेवलपर | SkedSoft |
| Android OS | Android 5.0+ |
| Google Play ID | com.skedsoft.ai |
Artificial Intelligence (AI) · स्क्रीनशॉट
Artificial Intelligence (AI) · वर्णन
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मशीनों में मानव बुद्धि के अनुकरण को संदर्भित करता है जो मनुष्यों की तरह सोचने और उनके कार्यों की नकल करने के लिए प्रोग्राम किए जाते हैं। यह शब्द किसी भी मशीन पर भी लागू किया जा सकता है जो मानव मन से जुड़े लक्षणों जैसे कि सीखने और समस्या को सुलझाने में प्रदर्शित करता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कंप्यूटर विज्ञान का एक क्षेत्र है जो बुद्धिमान मशीनों के निर्माण पर जोर देता है जो मनुष्यों की तरह काम करते हैं और प्रतिक्रिया करते हैं। प्रक्रियाओं में सीखना, तर्क और आत्म सुधार शामिल हैं। एआई का अध्ययन इस बात से किया जाता है कि मानव मस्तिष्क कैसे सोचता है, और मनुष्य किसी समस्या को हल करने की कोशिश करते हुए कैसे सीखते हैं, निर्णय लेते हैं और काम करते हैं।
छवियों, पाठ और समय श्रृंखला डेटा पर केंद्रित बुद्धिमान एप्लिकेशन बनाने का तरीका जानें। यह खोज इंजन, छवि मान्यता, रोबोटिक्स, वित्त, और इतने पर जैसे कई क्षेत्रों में बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है। आप विभिन्न एल्गोरिदम के बारे में जानेंगे जिनका उपयोग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ऐप बनाने के लिए किया जा सकता है।
आपके लिए क्या है?
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और बुद्धिमान एजेंटों का परिचय, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इतिहास
- बुद्धिमान एजेंटों का निर्माण (खोज, खेल, तर्क, बाधा संतुष्टि समस्याएं)
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम
- एआई (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, रोबोटिक्स / विजन, भाषा समझ) के अनुप्रयोग
ऐप सामग्री
1) एआई का परिचय
- ट्यूरिंग टेस्ट
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इतिहास
- विशिष्ट कृत्रिम बुद्धिमत्ता समस्या
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस साइकिल
2) समस्या को सुलझाने के दृष्टिकोण एअर इंडिया
- राज्य अंतरिक्ष
- ग्राफ खोज
- एक खोज
- एक सामान्य खोज
- जन्म प्रमेय
- पहले चौड़ाई खोजो
- गहराई खोज
- अनुमानी खोज
- खेल
- पीछे हटना
- मिनिमैक्स एल्गोरिथम
- बिन खोज
- एन-रानी नमूना
- इष्टतम निर्णय
- प्रवेश का प्रमाण
- खोज ट्री
- अल्फा बीटा Pruning
- भविष्य का ध्यान करना
- धमनी-दीपन
- लालची खोज
- ग्राफ़ खोजें
- सूचित खोज
- द्वि-दिशात्मक खोज
- संगति संचालित
- सलाहकार खोज
- पथ स्थिरता
- सूचित की विधि
- अन्य मेमोरी सीमित
- गहराई के गुण
३) ज्ञान और तर्क
- अनुपाती आदेश
- अंतर्ज्ञान का नियम
- हिडन मार्कोव मॉडल
- बायेसियन नेटवर्क
- फॉरवर्ड चेनिंग
- पहला ऑर्डर लॉजिक
- और / या पेड़
- शब्दार्थ
- ज्ञान स्तर
- नियम आधारित प्रणाली
- शुद्ध प्रो-लॉग
- एकीकरण
- हेरब्रांड यूनिवर्स
- ध्वनि
- गैर-मोनोटोनिक
4) तार्किक रूप से कार्य करना और सीखना
- प्रबलित शिक्षण
- बायेसियन के शब्दार्थ
- पर्यवेक्षित अध्ययन
- सीखने का मुद्दा
- सिमेंटिक नेटवर्क
- तंत्रिका नेटवर्क
- मूल निवासी मॉडल
- कृत्रिम तंत्रिका
- संभाव्य
- फ्रेम
- निर्णय ट्री प्रूनिंग
- परसेप्ट्रॉन
- सांख्यिकीय शिक्षा
- उम्मीदवार उन्मूलन
- बैक-प्रचार
- अनसुना
- सीखने की वर्गीकरण
- विस्तारित शब्दार्थ
- बहु परत
- विभाजन कार्य
- इंटर-स्कीइंग बनाम नॉन-इंटरलीविंग ऑफ सब-प्लान
- खोज के रूप में योजना
- ईएम एल्गोरिदम का सामान्य रूप
5) संवाद, विचार करना और अभिनय करना
- प्रतिगमन एल्गोरिथम
- प्राकृतिक भाषा
- क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म
- सांख्यिकीय एल्गोरिथम
- पैटर्न मान्यता
- उपयोग और आवेदन
- अस्पष्टता
- भाषा में कदम
इन पांच इकाइयों में 142 विषय हैं और सभी को पढ़कर आप आर, पायथन, एसएएस, मैटलैब, वीका, एसपीएसएस आदि भाषाओं का उपयोग करते हुए एक प्रणाली डिजाइन करने के लिए पर्याप्त होंगे।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मशीनों में मानव बुद्धि के अनुकरण को संदर्भित करता है जो मनुष्यों की तरह सोचने और उनके कार्यों की नकल करने के लिए प्रोग्राम किए जाते हैं। यह शब्द किसी भी मशीन पर भी लागू किया जा सकता है जो मानव मन से जुड़े लक्षणों जैसे कि सीखने और समस्या को सुलझाने में प्रदर्शित करता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कंप्यूटर विज्ञान का एक क्षेत्र है जो बुद्धिमान मशीनों के निर्माण पर जोर देता है जो मनुष्यों की तरह काम करते हैं और प्रतिक्रिया करते हैं। प्रक्रियाओं में सीखना, तर्क और आत्म सुधार शामिल हैं। एआई का अध्ययन इस बात से किया जाता है कि मानव मस्तिष्क कैसे सोचता है, और मनुष्य किसी समस्या को हल करने की कोशिश करते हुए कैसे सीखते हैं, निर्णय लेते हैं और काम करते हैं।
छवियों, पाठ और समय श्रृंखला डेटा पर केंद्रित बुद्धिमान एप्लिकेशन बनाने का तरीका जानें। यह खोज इंजन, छवि मान्यता, रोबोटिक्स, वित्त, और इतने पर जैसे कई क्षेत्रों में बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है। आप विभिन्न एल्गोरिदम के बारे में जानेंगे जिनका उपयोग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ऐप बनाने के लिए किया जा सकता है।
आपके लिए क्या है?
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और बुद्धिमान एजेंटों का परिचय, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इतिहास
- बुद्धिमान एजेंटों का निर्माण (खोज, खेल, तर्क, बाधा संतुष्टि समस्याएं)
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम
- एआई (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, रोबोटिक्स / विजन, भाषा समझ) के अनुप्रयोग
ऐप सामग्री
1) एआई का परिचय
- ट्यूरिंग टेस्ट
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इतिहास
- विशिष्ट कृत्रिम बुद्धिमत्ता समस्या
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस साइकिल
2) समस्या को सुलझाने के दृष्टिकोण एअर इंडिया
- राज्य अंतरिक्ष
- ग्राफ खोज
- एक खोज
- एक सामान्य खोज
- जन्म प्रमेय
- पहले चौड़ाई खोजो
- गहराई खोज
- अनुमानी खोज
- खेल
- पीछे हटना
- मिनिमैक्स एल्गोरिथम
- बिन खोज
- एन-रानी नमूना
- इष्टतम निर्णय
- प्रवेश का प्रमाण
- खोज ट्री
- अल्फा बीटा Pruning
- भविष्य का ध्यान करना
- धमनी-दीपन
- लालची खोज
- ग्राफ़ खोजें
- सूचित खोज
- द्वि-दिशात्मक खोज
- संगति संचालित
- सलाहकार खोज
- पथ स्थिरता
- सूचित की विधि
- अन्य मेमोरी सीमित
- गहराई के गुण
३) ज्ञान और तर्क
- अनुपाती आदेश
- अंतर्ज्ञान का नियम
- हिडन मार्कोव मॉडल
- बायेसियन नेटवर्क
- फॉरवर्ड चेनिंग
- पहला ऑर्डर लॉजिक
- और / या पेड़
- शब्दार्थ
- ज्ञान स्तर
- नियम आधारित प्रणाली
- शुद्ध प्रो-लॉग
- एकीकरण
- हेरब्रांड यूनिवर्स
- ध्वनि
- गैर-मोनोटोनिक
4) तार्किक रूप से कार्य करना और सीखना
- प्रबलित शिक्षण
- बायेसियन के शब्दार्थ
- पर्यवेक्षित अध्ययन
- सीखने का मुद्दा
- सिमेंटिक नेटवर्क
- तंत्रिका नेटवर्क
- मूल निवासी मॉडल
- कृत्रिम तंत्रिका
- संभाव्य
- फ्रेम
- निर्णय ट्री प्रूनिंग
- परसेप्ट्रॉन
- सांख्यिकीय शिक्षा
- उम्मीदवार उन्मूलन
- बैक-प्रचार
- अनसुना
- सीखने की वर्गीकरण
- विस्तारित शब्दार्थ
- बहु परत
- विभाजन कार्य
- इंटर-स्कीइंग बनाम नॉन-इंटरलीविंग ऑफ सब-प्लान
- खोज के रूप में योजना
- ईएम एल्गोरिदम का सामान्य रूप
5) संवाद, विचार करना और अभिनय करना
- प्रतिगमन एल्गोरिथम
- प्राकृतिक भाषा
- क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म
- सांख्यिकीय एल्गोरिथम
- पैटर्न मान्यता
- उपयोग और आवेदन
- अस्पष्टता
- भाषा में कदम
इन पांच इकाइयों में 142 विषय हैं और सभी को पढ़कर आप आर, पायथन, एसएएस, मैटलैब, वीका, एसपीएसएस आदि भाषाओं का उपयोग करते हुए एक प्रणाली डिजाइन करने के लिए पर्याप्त होंगे।
