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人工智能

人工智能教程

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人工智能概论 人工智能的应用 人工智能的历史 人工智能的类型 人工智能代理的类型 人工智能中的代理 人工智能中的代理环境 人工智能中的图灵测试 人工智能中的搜索算法 人工智能的不知情搜索算法 人工智能的智能搜索算法 人工智能中的爬山算法 人...

人工智能的子集

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本文概述 机器学习 自然语言处理 深度学习 专家系统 机器人技术 机器视觉 语音识别 到目前为止,我们已经了解了什么是AI,现在我们将在本主题中了解AI的各种子集。以下是AI最常见的子集: 机器学习 深度学习 自然语言处理 专业系统 机器人...

人工智能中的贝叶斯信念网络

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本文概述 联合概率分布 贝叶斯网络的解释 贝叶斯信念网络是处理概率事件并解决不确定性问题的关键计算机技术。我们可以将贝叶斯网络定义为: “贝叶斯网络是一种概率图形模型,它使用有向无环图表示一组变量及其条件相关性。” 也称为贝叶斯网络,信念网...

人工智能中的贝叶斯定理

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本文概述 贝叶斯定理 应用贝叶斯规则 贝叶斯定理在人工智能中的应用 贝叶斯定理 贝叶斯定理也称为贝叶斯定律,贝叶斯定律或贝叶斯推理,它确定具有不确定知识的事件的概率。 在概率论中,它涉及两个随机事件的条件概率和边际概率。 贝叶斯定理以英国数...

人工智能中的概率推理

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本文概述 不确定 不确定原因 概率推理 条件概率 不确定 到目前为止,我们已经确定地使用了一阶逻辑和命题逻辑学习了知识表示,这意味着我们对谓词有把握。用这种知识表示,我们可以写成A→B,这意味着如果A为真,那么B为真,但是考虑一种情况,即我...

归纳推理和演绎推理的区别

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人工智能中的推理有两种重要形式,即归纳推理和演绎推理。两种推理形式都有前提和结论,但是两种推理相互矛盾。以下是归纳和演绎推理之间的比较列表: 演绎推理使用可用的事实,信息或知识来得出有效的结论,而演绎推理则涉及根据特定的事实和观察进行概括。...

人工智能中的推理

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本文概述 推理 推理类型 在先前的主题中,我们学习了人工智能中知识表示的各种方法。现在,我们将学习使用不同的逻辑方案根据这些知识进行推理的各种方法。 推理 推理是从逻辑上得出结论并根据可用的知识,事实和信念做出预测的心理过程。或者我们可以说...

ai中的前向链和后向链

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本文概述 推理机 A.前向链接 前向链证明 B.向后链接 向后证明 在人工智能中,正向和反向链接是重要的主题之一,但是在理解正向和反向链接之前,首先要了解这两个术语的来源。 推理机 推理引擎是人工智能中智能系统的组件,该引擎将逻辑规则应用于...

后向链接和前向链接的区别

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以下是正向链接和反向链接之间的区别: 顾名思义,前向链接从已知事实开始,然后通过应用推理规则来提取更多数据,然后继续前进直到到达目标为止;而后向链接从目标开始,通过使用推理规则确定后退链接满足目标的事实。 前向链接称为数据驱动的推理技术,而...

一阶逻辑中的人工智能解释

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本文概述 解析度 解释推断规则 解决步骤 解释图的说明 解析度 解析是一种定理证明技术,通过建立反驳证明(即,矛盾证明)来进行。它是由数学家John Alan Robinson于1965年发明的。 如果给出各种陈述,则使用解决方案,我们需要...