Как написать искусственный интеллект в .net(С#)

Ответ 1

Искусственный интеллект - это огромное поле со многими субдисциплинами. Конкретная библиотека, которую вы хотите, почти наверняка будет функцией того, что вы пытаетесь сделать.

Вы пытаетесь сделать какое-то машинное обучение (например, регрессия)? Тогда вам, вероятно, захочется найти библиотеку, содержащую самые современные классификаторы, такие как нейронные сети, SVM, расширенные деревья решений, k-средние классификаторы и т.д.

Вы пытаетесь разработать системы управления роботами? Тогда вы, вероятно, захотите изучить фильтры частиц, фильтры Калмана, вероятностные дорожные карты и т.д.

Вы пытаетесь сделать компьютерное зрение или распознавание речи? Тогда вам может понадобиться доступ к библиотекам обработки сигналов в дополнение к вышеупомянутым инструментам машинного обучения.

Вы пытаетесь заставить компьютер играть в игру? Тогда вам могут понадобиться библиотеки для минимакса, UCT (мой личный фаворит!) Или моделирование методом Монте-Карло.

Короче говоря, существует огромное количество библиотек. Определение конкретной проблемы, которую вы хотите решить, станет первым шагом к поиску подходящего для ваших целей.

Ответ 2

Вы хотите работать с AForge, http://code.google.com/p/aforge/

AForge.NET Framework - это структура С# предназначен для разработчиков и исследователи в области компьютеров Видение и искусственный интеллект - обработка изображений, нейронные сети, генетические алгоритмы, машинное обучение, робототехника и т.д.

Структура состоит из набора библиотек и примеров приложений, которые демонстрируют их возможности: http://www.aforgenet.com/framework/

Я использую его для Imaging в течение нескольких лет, отлично работает каждый раз;)

Ответ 3

Если вы хотите работать с генетическими алгоритмами, попробуйте использовать GeneticSharp

Быстрый, расширяемый, многоплатформенный и многопоточный .NET. Библиотека алгоритмов, которая упрощает разработку приложений используя генетические алгоритмы (GA).

Библиотека реализует полный набор операторов GA: выбор, кроссовер, мутацию, повторное вхождение и завершение. Более того, он имеет множество реализаций операторов:

Выбор

• Elite (также известен как Truncate или Truncation)
• Рулетка колесо
• Стохастическая универсальная выборка
• Tournament

Кроссоверы

• Вырезание и сращивание
• Цикл (CX)
• Один-точка
• Заказ OX1
• Частично сопоставлено (PMX)
• Три родителя
• Два-точка
• Равномерное

Мутации

• Обратная последовательность (RSM)
• Twors
• Равномерное

Reinsertions

• Элитарная
• Фитнес-дизайн
• Pure
• Равномерное

Концевые

• Номер поколения
• Развитие времени
• Застой в фитнесе
• Порог пригодности
• И e Or (позволяет комбинировать другие окончания)

Ответ 4

Смотрите Infra.Net. Это часть проектов Microsoft Research и содержит хорошие ресурсы.

Ответ 5

Существует много SDK для искусственного интеллекта, например , но всегда логика программирования ваша!