PC 용 Artificial Intelligence App

호환되는 PC 앱 또는 대안 확인

소프트웨어	다운로드	평점	개발자
Artificial Intelligence App	PC 앱 받기	/5 0 리뷰	Two Minds Technology Pvt. Ltd.

1 : Windows 용 Android 소프트웨어 에뮬레이터 다운로드

에뮬레이터의 중요성은 컴퓨터에서 안드로이드 환경을 흉내 내고 안드로이드 폰을 구입하지 않고도 안드로이드 앱을 설치하고 실행하는 것을 매우 쉽게 만들어주는 것입니다. 누가 당신이 두 세계를 즐길 수 없다고 말합니까? 우선 아래에있는 에뮬레이터 앱을 다운로드 할 수 있습니다.
A. Nox App . OR
B. Bluestacks App .
Bluestacks는 매우 대중적이므로 개인적으로 "B"옵션을 사용하는 것이 좋습니다. 문제가 발생하면 Google 또는 Naver.com에서 좋은 해결책을 찾을 수 있습니다. 

2 : 이제 Windows PC에 소프트웨어 에뮬레이터 설치

Bluestacks.exe 또는 Nox.exe를 성공적으로 다운로드 한 경우 컴퓨터의 다운로드 폴더 또는 다운로드 한 파일을 일반적으로 저장하는 곳으로 이동하십시오.
찾으면 클릭하여 응용 프로그램을 설치하십시오. PC에서 설치 프로세스를 시작해야합니다.
다음을 클릭하여 EULA 라이센스 계약에 동의하십시오.
응용 프로그램을 설치하려면 화면 지시문을 따르십시오.
위 사항을 올바르게 수행하면 소프트웨어가 성공적으로 설치됩니다.

3 : Windows PC 용 Artificial Intelligence App 사용 방법 - Windows 7/10/11

이제 설치 한 에뮬레이터 애플리케이션을 열고 검색 창을 찾으십시오. 지금 입력하십시오. - Artificial Intelligence App 앱을 쉽게 볼 수 있습니다. 그것을 클릭하십시오. 응용 프로그램 창이 열리고 에뮬레이터 소프트웨어에 응용 프로그램이 표시됩니다. 설치 버튼을 누르면 응용 프로그램이 다운로드되기 시작합니다. 이제 우리는 모두 끝났습니다.
그런 다음 "모든 앱"아이콘이 표시됩니다.
클릭하면 설치된 모든 응용 프로그램이 포함 된 페이지로 이동합니다.
당신은 Artificial Intelligence App 상. 그것을 클릭하고 응용 프로그램 사용을 시작하십시오.

Mac OS 에서 Artificial Intelligence App 다운로드

개발자 설명

This Artificial Intelligence 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.The topics are divided into 5 units. 1. Introduction to AI 2. Problem Solving with AI 3. knowledge and Reasoning 4. Learning 5. Natural Response Processing 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.