Monte Carlo methods are used to approximate a distribution.

मोंटे कार्लो विधियों का उपयोग एक वितरण का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है।


Rejection sampling helps generate independent and identically distributed samples.

अस्वीकृति नमूनाकरण स्वतंत्र और समान रूप से वितरित नमूने उत्पन्न करने में मदद करता है।


Importance sampling uses a simpler distribution for sampling.

महत्व नमूनाकरण नमूनाकरण के लिए एक सरल वितरण का उपयोग करता है।


MCTS is successful in games like Computer Go.

एम सी टी एस कंप्यूटर गो जैसे खेलों में सफल है।


The goal is to maximize the reward collected over the first T trials.

लक्ष्य पहले टी परीक्षणों में एकत्र किए गए इनाम को अधिकतम करना है।


UCB algorithms determine a confidence interval.

यू सी बी एल्गोरिदम एक आत्मविश्वास अंतराल निर्धारित करते हैं।


यह विधि 40 के दशक में विकसित की गई थी।


The agent wants to estimate the Q-function.

एजेंट क्यू-फंक्शन का अनुमान लगाना चाहता है।


Minimax algorithm is used for perfect-information games.

मिनिमैक्स एल्गोरिदम का उपयोग पूर्ण-जानकारी वाले खेलों के लिए किया जाता है।


Alpha-beta pruning improves the efficiency of minimax.

अल्फा-बीटा प्रूनिंग मिनिमैक्स की दक्षता में सुधार करता है।


Evaluation functions estimate the desirability of a position.

मूल्यांकन कार्य एक स्थिति की वांछनीयता का अनुमान लगाते हैं।


MCTS is a generic and powerful planning method.

एम सी टी एस एक सामान्य और शक्तिशाली योजना विधि है।


The method is applicable on any discrete domain.

यह विधि किसी भी असतत डोमेन पर लागू होती है।


पेड़ असंतुलित रूप से बढ़ता है।


The goal of the learner should be to learn as fast as possible.

शिक्षार्थी का लक्ष्य यथासंभव तेजी से सीखना होना चाहिए।


Dynamic programming methods are important.

डायनेमिक प्रोग्रामिंग विधियाँ महत्वपूर्ण हैं।


MDPs are the basis of Reinforcement Learning.

एमडीपी सुदृढीकरण सीखने का आधार हैं।


We assume P(s'|s,a) and P(r|s,a) independent of time.

हम समय से स्वतंत्र P(s'|s,a) और P(r|s,a) मानते हैं।


The value of policy π is the expected discounted return.

नीति π का मान अपेक्षित रियायती वापसी है।


The Markov property refers to how we defined state.

मार्कोव संपत्ति इस बात को संदर्भित करती है कि हमने राज्य को कैसे परिभाषित किया है।


The course provides an introduction to the field of Artificial Intelligence.

यह पाठ्यक्रम कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक परिचय प्रदान करता है।


Search algorithms are fundamental tools for decision-making in AI.

खोज एल्गोरिदम एआई में निर्णय लेने के लिए मूलभूत उपकरण हैं।


The agent interacts with the environment, sensing and acting upon it.

एजेंट पर्यावरण के साथ बातचीत करता है, उसे महसूस करता है और उस पर कार्य करता है।


What is a sufficient definition of state for a thermostat scenario?

थर्मोस्टैट परिदृश्य के लिए राज्य की पर्याप्त परिभाषा क्या है?


The agent stores all previous observations and maps them to actions.

एजेंट पिछली सभी टिप्पणियों को संग्रहीत करता है और उन्हें क्रियाओं पर मैप करता है।


Breadth-first search explores all nodes at a given depth before moving to the next level.

ब्रेड्थ-फर्स्ट सर्च अगले स्तर पर जाने से पहले एक दी गई गहराई पर सभी नोड्स की खोज करता है।


The value alignment dilemma is a core challenge in AI ethics.

मूल्य संरेखण दुविधा एआई नैतिकता में एक मुख्य चुनौती है।


Optimization principles are a means to describe systems.

अनुकूलन सिद्धांत प्रणालियों का वर्णन करने का एक साधन हैं।


The agent maintains a full probability distribution over the state.

एजेंट राज्य पर एक पूर्ण संभाव्यता वितरण बनाए रखता है।


The course covers topics like search, CSP, and logic.

पाठ्यक्रम खोज, सीएसपी और तर्क जैसे विषयों को शामिल करता है।


The goal is to reach Bucharest as quickly as possible.

लक्ष्य जितनी जल्दी हो सके बुखारेस्ट पहुंचना है।


The agent function maps observations to actions.

एजेंट फ़ंक्शन टिप्पणियों को क्रियाओं पर मैप करता है।


दुनिया एक नई स्थिति में बदल जाती है।


The course material is available online.

पाठ्यक्रम सामग्री ऑनलाइन उपलब्ध है।


परीक्षा एक लिखित परीक्षा होगी।


The agent is in interaction with a domain.

एजेंट एक डोमेन के साथ बातचीत में है।


The notion of state is often used imprecisely.

राज्य की धारणा का प्रयोग अक्सर अस्पष्ट रूप से किया जाता है।


The agent stores only the recent history.

एजेंट केवल हाल के इतिहास को संग्रहीत करता है।


उद्देश्य अनुकूलन करना है।


The course covers basic search algorithms.

पाठ्यक्रम बुनियादी खोज एल्गोरिदम को शामिल करता है।


Yes: nodes expanded in increasing order of g(n)

हाँ: g(n) के बढ़ते क्रम में विस्तारित नोड्स।


Depth-first search •Pick deepest unexpanded node

गहराई-प्रथम खोज • सबसे गहरे अप्रसारित नोड का चयन करें।


Implementation: fringe=LIFOqueue, i.e., put successors at front

कार्यान्वयन: सीमा = LIFOqueue, यानी, उत्तराधिकारियों को सामने रखें।


Properties of depth-first search Complete??

गहराई-प्रथम खोज के गुण पूर्ण??


No: fails in infinite-depth spaces, spaces with loops

नहीं: अनंत-गहराई वाले स्थानों, लूप वाले स्थानों में विफल रहता है।


Modify to avoid repeated states along path⇒complete in finite spaces

पथ के साथ दोहराए गए राज्यों से बचने के लिए संशोधित करें ⇒ परिमित स्थानों में पूर्ण।


Time??O(b m ): terrible ifmis much larger thand but if solutions are dense, may be much faster than breadth-first

समय??O(b m ): यदि m d से बहुत बड़ा है तो भयानक है, लेकिन यदि समाधान सघन हैं, तो चौड़ाई-प्रथम से बहुत तेज़ हो सकता है।


स्थान ??O(bm), यानी, रैखिक स्थान!


इष्टतम?? नहीं


Depth-limited search •depth-first search with depth limit l, i.e., nodes at depth l have no successors

गहराई-सीमित खोज • गहराई सीमा l के साथ गहराई-प्रथम खोज, यानी, गहराई l पर नोड्स के कोई उत्तराधिकारी नहीं होते हैं।


Recursive implementation using the stack as LIFO:

LIFO के रूप में स्टैक का उपयोग करके पुनरावर्ती कार्यान्वयन:


Iterative deepening search function ITERATIVE-DEEPENING-SEARCH(problem)returnsa solution inputs:problem, a problem fordepth←0to∞do result←DEPTH-LIMITED-SEARCH(problem, depth) ifresult6=cutoffthen returnresult end

पुनरावर्ती गहन खोज फ़ंक्शन ITERATIVE-DEEPENING-SEARCH(समस्या) एक समाधान देता है इनपुट: समस्या, गहराई के लिए एक समस्या ←0to∞do परिणाम←DEPTH-LIMITED-SEARCH(समस्या, गहराई) यदि परिणाम 6=कटऑफ तो परिणाम लौटाएँ अंत


Properties of iterative deepening search Complete ?? Yes

पुनरावर्ती गहन खोज के गुण पूर्ण ?? हाँ


इष्टतम?? हाँ, यदि चरण लागत = 1


Can be modified to explore uniform-cost tree

समान-लागत वाले पेड़ का पता लगाने के लिए संशोधित किया जा सकता है


Numerical comparison forb= 10andd= 5, solution at far left leaf:

b= 10andd= 5 के लिए संख्यात्मक तुलना, सबसे बायीं पत्ती पर समाधान:


Loops: Repeated states •Failure to detect repeated states can turn a linear problem into an exponential one!

लूप: दोहराए गए राज्य • दोहराए गए राज्यों का पता लगाने में विफलता एक रैखिक समस्या को एक घातीय समस्या में बदल सकती है!


In BFS (or uniform-cost search), the fringe propagates layer-wise, containing nodes of similar distance-from-start (cost-so-far), leading to optimal paths but exponential space complexityO(b d+1 )

BFS (या समान-लागत खोज) में, सीमा परत-वार प्रसारित होती है, जिसमें समान दूरी-से-प्रारंभ (अब तक की लागत) के नोड्स होते हैं, जिससे इष्टतम पथ मिलते हैं लेकिन घातीय स्थान जटिलता O(b d+1 ) होती है।


is optimal iff ∀s:V π ∗ (s) =V ∗ (s)whereV ∗ (s) = max π V π (s) (simultaneously maximising the value in all states) (In MDPs there always exists (at least one) optimal deterministic policy.)

यह इष्टतम है यदि और केवल यदि ∀s:V π ∗ (s) =V ∗ (s) जहाँ V ∗ (s) = max π V π (s) (एक साथ सभी राज्यों में मान को अधिकतम करना) (एमडीपी में हमेशा (कम से कम एक) इष्टतम नियतात्मक नीति मौजूद होती है।)


Values provide a gradient towards desirable states

मान वांछनीय राज्यों की ओर एक ढलान प्रदान करते हैं।


The value functionVis a central concept in all of RL! Many algorithms can directly be derived from properties of the value function.

मूल्य फ़ंक्शन V, RL में एक केंद्रीय अवधारणा है! कई एल्गोरिदम सीधे मूल्य फ़ंक्शन के गुणों से प्राप्त किए जा सकते हैं।


We can write this in vector notationV π =R π +γP π V π with vectorsV π s =V π (s),R π s =R(s,π(s))and matrixP π ss ′ =P(s ′ |s,π(s))

हम इसे वेक्टर नोटेशन में लिख सकते हैं V π =R π +γP π V π जिसमें वेक्टर V π s =V π (s), R π s =R(s,π(s)) और मैट्रिक्स P π ss ′ =P(s ′ |s,π(s)) हैं।


बेलमैन इष्टतमता समीकरण


This is the principle of optimality in the stochastic case

यह स्टोकेस्टिक मामले में इष्टतमता का सिद्धांत है।


हम इसका उपयोग V ∗ की गणना कैसे कर सकते हैं?


Value Iteration converges to the optimal value functionV ∗ (proof below)

मान पुनरावृत्ति इष्टतम मान फ़ंक्शन V ∗ (नीचे प्रमाण) में परिवर्तित होती है।


The state-action value function (or Q-function) is the expected discounted return when starting in states and taking first action a:

स्टेट-एक्शन वैल्यू फ़ंक्शन (या Q-फ़ंक्शन) अपेक्षित रियायती रिटर्न है जब राज्यों में शुरू होता है और पहला क्रिया a लेता है:


Bellman optimality equation for the Q-function

Q-फ़ंक्शन के लिए बेलमैन इष्टतमता समीकरण


Q-Iteration converges to the optimal state-action value functionQ ∗

Q-पुनरावृत्ति इष्टतम स्टेट-एक्शन वैल्यू फ़ंक्शन Q ∗ में परिवर्तित होती है।


Let ∆ k =||Q ∗ −Q k || ∞ = max s,a |Q ∗ (s,a)−Q k (s,a)|

मान लीजिए ∆ k =||Q ∗ −Q k || ∞ = max s,a |Q ∗ (s,a)−Q k (s,a)|


The proof translates directly also to value iteration

प्रमाण सीधे मान पुनरावृत्ति में भी अनुवादित होता है।


Policy Evaluation computes V π instead of V ∗

नीति मूल्यांकन V ∗ के बजाय V π की गणना करता है।


किसी तरह π 0 को आरंभ करें (उदाहरण के लिए, बेतरतीब ढंग से)।


सारांश: बेलमैन समीकरण


This recursive computation of the value functions is a form of Dynamic Programming

मूल्य कार्यों की यह पुनरावर्ती गणना डायनेमिक प्रोग्रामिंग का एक रूप है।


Tree search is a form of forward search, where heuristics (A ∗ or UCB) may optimistically estimate the value-to-go

ट्री सर्च फॉरवर्ड सर्च का एक रूप है, जहाँ अनुमान (A ∗ या UCB) आशावादी रूप से वैल्यू-टू-गो का अनुमान लगा सकते हैं।


Dynamic Programming is a form of backward inference, which exactly computes the value-to-go backward from a horizon

डायनेमिक प्रोग्रामिंग बैकवर्ड इन्फरेंस का एक रूप है, जो बिल्कुल एक क्षितिज से बैकवर्ड वैल्यू-टू-गो की गणना करता है।


In deterministic worlds, Value Iteration is the same as Dijkstra backward; it labels all nodes with the value-to-go (↔cost-to-go).

नियतात्मक दुनिया में, मान पुनरावृत्ति डिज्क्स्ट्रा बैकवर्ड के समान है; यह सभी नोड्स को वैल्यू-टू-गो (↔कॉस्ट-टू-गो) के साथ लेबल करता है।


एनपी हार्ड समस्या का समाधान करना।


Damping can be used to tackle the problems with BP convergence.

बीपी अभिसरण की समस्याओं से निपटने के लिए डैम्पिंग का उपयोग किया जा सकता है।


The Junction Tree Algorithm converts a loopy model into a tree.

जंक्शन ट्री एल्गोरिदम एक लूप वाले मॉडल को एक ट्री में बदल देता है।


Loops are resolved by defining larger variable groups.

लूप को बड़े चर समूहों को परिभाषित करके हल किया जाता है।


This can be viewed as a variable substitution.

इसे एक चर प्रतिस्थापन के रूप में देखा जा सकता है।


A single random variable may be part of multiple separators.

एकल यादृच्छिक चर कई विभाजकों का हिस्सा हो सकता है।


कारक ग्राफ उत्पन्न करें।


प्रत्येक कारक को एक क्लिक में अनुवादित करें।


अनिर्देशित ग्राफ को त्रिभुजित करें।


यह महत्वपूर्ण कदम है!


Choose an order of variable elimination.

चर उन्मूलन का एक क्रम चुनें।


शेष शब्दों का ट्रैक रखें।


Often we want to compute the most likely global assignment.

अक्सर हम सबसे संभावित वैश्विक असाइनमेंट की गणना करना चाहते हैं।


इसे एमएपी अनुमान कहा जाता है।


This is frequently needed in the inner-loop of CRF learning algorithms.

यह अक्सर सी आरएफ सीखने के एल्गोरिदम के आंतरिक-लूप में आवश्यक होता है।


A CRF defines a mapping from input to a factor graph.

एक सी आरएफ इनपुट से एक कारक ग्राफ तक एक मैपिंग को परिभाषित करता है।


If variables are discrete, a feature is usually an indicator feature.

यदि चर असतत हैं, तो एक विशेषता आमतौर पर एक संकेतक विशेषता होती है।


Here I’ll discuss only the basic methods.

यहाँ मैं केवल बुनियादी तरीकों पर चर्चा करूँगा।


The method developed in the 40ies, where computers became faster.

40 के दशक में विकसित विधि, जहाँ कंप्यूटर तेज़ हो गए।


हम एक भारित नमूना सेट उत्पन्न करते हैं।


Simple heuristics can give huge gains in speed.

सरल अनुमान गति में भारी लाभ दे सकते हैं।


अगला कौन सा चर निर्दिष्ट किया जाना चाहिए?


क्या हम शुरुआती दौर में अपरिहार्य विफलता का पता लगा सकते हैं?


Constraint propagation reduces these domains.

बाध्यता प्रसार इन डोमेन को कम करता है।


Initially, every variable has the full domain.

शुरू में, प्रत्येक चर का पूर्ण डोमेन होता है।


Deleting a value from the domain of one variable might imply infeasibility.

एक चर के डोमेन से एक मान को हटाने से अयोग्यता का संकेत मिल सकता है।


Constraint propagation generally loops through the set of constraints.

बाध्यता प्रसार आम तौर पर बाधाओं के समूह के माध्यम से लूप करता है।


Arc consistency detects failure earlier than forward checking.

आर्क संगति आगे की जाँच की तुलना में पहले विफलता का पता लगाती है।


If X loses a value, neighbors of X need to be rechecked.

यदि X एक मान खो देता है, तो X के पड़ोसियों को फिर से जांचने की आवश्यकता होती है।


Theorem: if the constraint graph has no loops, the CSP can be solved in O(nd^2) time.

प्रमेय: यदि बाधा ग्राफ में कोई लूप नहीं है, तो CSP को O(nd^2) समय में हल किया जा सकता है।


Choose a variable as root, order variables from root to leaves.

एक चर को रूट के रूप में चुनें, रूट से पत्तियों तक चरों को क्रमबद्ध करें।


This is forward sequential assignment (trivial backtracking).

यह आगे क्रमिक असाइनमेंट है (मामूली बैकट्रैकिंग)।


CSP एक मौलिक प्रकार की समस्या है।


Graphical models are a generic language to express probabilistic models.

ग्राफिकल मॉडल संभाव्य मॉडल को व्यक्त करने के लिए एक सामान्य भाषा हैं।


Structured simply means that we talk about many random variables.

संरचित का अर्थ है कि हम कई यादृच्छिक चरों के बारे में बात करते हैं।


The problem then is either to find the most probable value assignment.

समस्या तब या तो सबसे संभावित मान असाइनमेंट खोजना है।


Modelling gene networks to understand genetic diseases.

आनुवंशिक रोगों को समझने के लिए जीन नेटवर्क का मॉडलिंग।


In this lecture we introduce Bayesian networks and factor graphs.

इस व्याख्यान में हम बेयसियन नेटवर्क और फैक्टर ग्राफ पेश करते हैं।


Exact inference amounts to summing over variables in a certain order.

सटीक अनुमान एक निश्चित क्रम में चरों पर योग करने के बराबर है।


The core difficulty in modelling is specifying what are the relevant variables?

मॉडलिंग में मुख्य कठिनाई यह निर्दिष्ट करना है कि प्रासंगिक चर क्या हैं?


The algorithm efficiently sorts the data.

यह एल्गोरिदम डेटा को कुशलता से सॉर्ट करता है।


She enjoys reading novels in her free time.

वह अपने खाली समय में उपन्यास पढ़ना पसंद करती है।


The company announced a new product launch.

कंपनी ने एक नए उत्पाद के लॉन्च की घोषणा की।


क्या आप कृपया मुझे नमक दे सकते हैं?


The weather forecast predicts rain for tomorrow.

मौसम विभाग कल बारिश की भविष्यवाणी करता है।


He is a highly skilled software engineer.

वह एक उच्च कुशल सॉफ्टवेयर इंजीनियर है।


The government is implementing new policies.

सरकार नई नीतियां लागू कर रही है।


वह कई भाषाओं में धाराप्रवाह है।


The research paper explores complex topics.

शोध पत्र जटिल विषयों की पड़ताल करता है।


The economic situation is improving gradually.

आर्थिक स्थिति धीरे-धीरे सुधर रही है।


The intricate details of the project were discussed.

परियोजना के जटिल विवरणों पर चर्चा की गई।


The implications of the new law are far-reaching.

नए कानून के निहितार्थ दूरगामी हैं।


The philosophical debate engaged many scholars.

दार्शनिक बहस में कई विद्वानों ने भाग लिया।


The company's innovative approach revolutionized the industry.

कंपनी के नवीन दृष्टिकोण ने उद्योग में क्रांति ला दी।


Despite the challenges, they persevered and succeeded.

चुनौतियों के बावजूद, वे डटे रहे और सफल हुए।


The algorithm's efficiency is a key factor.

एल्गोरिदम की दक्षता एक महत्वपूर्ण कारक है।


The political landscape is constantly evolving.

राजनीतिक परिदृश्य लगातार बदल रहा है।


वह अपने क्षेत्र में एक प्रसिद्ध विशेषज्ञ हैं।


The technical specifications are quite detailed.

तकनीकी विशिष्टताएँ काफी विस्तृत हैं।


The economic reforms have had a significant impact.

आर्थिक सुधारों का महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा है।


Early AI research focused on symbolic manipulation and rule-based systems.

प्रारंभिक एआई अनुसंधान प्रतीकात्मक हेरफेर और नियम-आधारित प्रणालियों पर केंद्रित था।


Neural networks have evolved significantly since the 1980s, driven by advancements in computing power and algorithms.

1980 के दशक के बाद से, न्यूरल नेटवर्क में काफी विकास हुआ है, जो कंप्यूटिंग शक्ति और एल्गोरिदम में प्रगति से प्रेरित है।


The field of machine learning aims to create systems that can learn from data without explicit programming.

मशीन लर्निंग का क्षेत्र ऐसी प्रणालियाँ बनाने का लक्ष्य रखता है जो स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना डेटा से सीख सकें।


Big data and GPUs have played a crucial role in the recent successes of deep learning.

बड़े डेटा और जीपीयू ने डीप लर्निंग की हालिया सफलताओं में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है।


Convolutional neural networks (CNNs) are particularly effective for image recognition tasks.

कन्वेल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) विशेष रूप से छवि पहचान कार्यों के लिए प्रभावी हैं।


LSTMs are designed to handle long-term dependencies in sequential data, such as time series.

एलएसटीएम को समय श्रृंखला जैसे अनुक्रमिक डेटा में दीर्घकालिक निर्भरताओं को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है।


The concept of explainable AI (XAI) is gaining importance to understand the decisions made by AI systems.

एक्स्प्लेनेबल एआई (एक्सएआई) की अवधारणा एआई सिस्टम द्वारा लिए गए निर्णयों को समझने के लिए महत्व प्राप्त कर रही है।


Stochastic gradient descent is a common optimization method used in training neural networks.

स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने में उपयोग की जाने वाली एक सामान्य अनुकूलन विधि है।


The Wumpus world is a classic example used to illustrate knowledge-based agents in AI.

वम्पस वर्ल्ड एआई में ज्ञान-आधारित एजेंटों को चित्रित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक क्लासिक उदाहरण है।


Propositional logic is a fundamental concept in AI for representing and reasoning about knowledge.

ज्ञान का प्रतिनिधित्व और तर्क करने के लिए एआई में प्रस्तावपरक तर्क एक मौलिक अवधारणा है।


Inference rules, such as forward and backward chaining, are used to derive new facts from existing knowledge.

अग्र और पश्च श्रृंखला जैसे अनुमान नियम, मौजूदा ज्ञान से नए तथ्यों को प्राप्त करने के लिए उपयोग किए जाते हैं।


Resolution is a complete inference rule for propositional logic, often used in automated theorem proving.

संकल्प प्रस्तावपरक तर्क के लिए एक पूर्ण अनुमान नियम है, जिसका उपयोग अक्सर स्वचालित प्रमेय प्रमाणन में किया जाता है।


The syntax of propositional logic defines the structure of sentences in the language.

प्रस्तावपरक तर्क का वाक्यविन्यास भाषा में वाक्यों की संरचना को परिभाषित करता है।


The semantics of propositional logic defines the meaning of sentences in terms of truth values.

प्रस्तावपरक तर्क का अर्थ विज्ञान सत्य मूल्यों के संदर्भ में वाक्यों का अर्थ परिभाषित करता है।


A knowledge base is a collection of sentences representing facts about the world.

एक ज्ञान आधार दुनिया के बारे में तथ्यों का प्रतिनिधित्व करने वाले वाक्यों का एक संग्रह है।


Entailment in logic means that a sentence logically follows from a knowledge base.

तर्क में निहितार्थ का अर्थ है कि एक वाक्य तार्किक रूप से एक ज्ञान आधार से अनुसरण करता है।


Model checking is a method for determining whether a sentence is entailed by a knowledge base.

मॉडल चेकिंग यह निर्धारित करने की एक विधि है कि क्या एक वाक्य एक ज्ञान आधार से निहित है।


Forward chaining starts with known facts and applies inference rules to derive new facts.

अग्र श्रृंखला ज्ञात तथ्यों से शुरू होती है और नए तथ्यों को प्राप्त करने के लिए अनुमान नियमों को लागू करती है।


Backward chaining starts with a goal and works backward to find supporting facts.

पश्च श्रृंखला एक लक्ष्य से शुरू होती है और सहायक तथ्यों को खोजने के लिए पीछे की ओर काम करती है।


The goal of AI is to create intelligent agents that can perceive, reason, and act.

एआई का लक्ष्य बुद्धिमान एजेंट बनाना है जो अनुभव कर सकें, तर्क कर सकें और कार्य कर सकें।


First-order logic (FOL) is exactly what is sometimes been thought of as “Good Old- Fashioned AI” (GOFAI).

प्रथम-क्रम तर्क (एफओएल) बिल्कुल वही है जिसे कभी-कभी “पुराने जमाने का एआई” (जीओएफएआई) माना जाता रहा है।


Logic reasoning indeed is only applicable on discrete & deterministic knowledge bases.

वास्तव में, तर्कसंगत तर्क केवल असतत और नियतात्मक ज्ञान आधारों पर ही लागू होता है।


However, using “first-order (or relational) representations” means to represent knowledge in such a way that it refers only to object properties and relations.

हालांकि, “प्रथम-क्रम (या संबंधपरक) अभ्यावेदन” का उपयोग करने का अर्थ है ज्ञान को इस तरह से प्रस्तुत करना कि यह केवल वस्तु गुणों और संबंधों को संदर्भित करता है।


Sure, classical FOL knowledge bases are first-order knowledge representations.

निश्चित रूप से, शास्त्रीय एफओएल ज्ञान आधार प्रथम-क्रम ज्ञान अभ्यावेदन हैं।


Therefore the current state-of-the-art provides a series of unifications of probabilistic and first-order representations.

इसलिए वर्तमान अत्याधुनिक तकनीक संभाव्य और प्रथम-क्रम अभ्यावेदन के एकीकरण की एक श्रृंखला प्रदान करती है।


I think this is what makes it important to learn and understand first-order representations – which is best taught in the context of FOL.

मुझे लगता है कि यही कारण है कि प्रथम-क्रम अभ्यावेदन को सीखना और समझना महत्वपूर्ण है – जिसे एफओएल के संदर्भ में सबसे अच्छी तरह से पढ़ाया जाता है।


Still, some basic aspects of logical reasoning, such as com- puting all possible substitutions for an abstract sentence, thereby grounding the sentence, are essential in all first-order models.

फिर भी, तार्किक तर्क के कुछ बुनियादी पहलू, जैसे कि एक अमूर्त वाक्य के लिए सभी संभावित प्रतिस्थापनों की गणना करना, जिससे वाक्य को आधार मिलता है, सभी प्रथम-क्रम मॉडलों में आवश्यक हैं।


Modern research on relational machine learning has, around 2011, lead to some new optimism about modern AI, also called the spring of AI.

संबंधपरक मशीन लर्निंग पर आधुनिक शोध, लगभग 2011 में, आधुनिक एआई के बारे में कुछ नए आशावाद की ओर ले गया, जिसे एआई का वसंत भी कहा जाता है।


That wave of optimism now got over-rolled by the new hype on deep learning, which in the media is often equated with AI.

आशावाद की वह लहर अब डीप लर्निंग पर नए प्रचार से अभिभूत हो गई है, जिसे मीडिया में अक्सर एआई के बराबर माना जाता है।


However, at least up to now, one should clearly distinguish between deep learning as a great tool for machine learning with huge amounts of data; and rea- soning, which includes model-based decision making, control, planning, and also (Bayesian) learning from few data.

हालांकि, कम से कम अब तक, किसी को डीप लर्निंग के बीच स्पष्ट रूप से अंतर करना चाहिए, जो बड़ी मात्रा में डेटा के साथ मशीन लर्निंग के लिए एक महान उपकरण है; और तर्क, जिसमें मॉडल-आधारित निर्णय लेना, नियंत्रण, योजना बनाना और कुछ डेटा से (बेयसियन) सीखना भी शामिल है।


यह व्याख्यान एफओएल का परिचय देता है।


The goal is to understand FOL as the basis for decision-making problems such as STRIPS rules, as well as for relational proba- bilistic models such as relational Reinforcement Learning and statistical relational learning methods.

लक्ष्य एफओएल को निर्णय लेने की समस्याओं जैसे स्ट्रिप्स नियमों के आधार के रूप में समझना है, साथ ही संबंधपरक संभाव्य मॉडल जैसे संबंधपरक सुदृढीकरण सीखना और सांख्यिकीय संबंधपरक सीखने के तरीकों के लिए भी।


We first introduce the FOL language, then basic inference algorithms.

हम पहले एफओएल भाषा का परिचय देते हैं, फिर बुनियादी अनुमान एल्गोरिदम का।


Perhaps one of the most important concepts is the problem of computing substitutions (also called unification or matching problem), where much of the computational complex- ity of FOL representations arises.

शायद सबसे महत्वपूर्ण अवधारणाओं में से एक प्रतिस्थापनों की गणना की समस्या है (जिसे एकीकरण या मिलान समस्या भी कहा जाता है), जहां एफओएल अभ्यावेदन की अधिकांश कम्प्यूटेशनल जटिलता उत्पन्न होती है।


Propositional logic has very limited expressive power, unlike natural language.

प्रातिनिधिक तर्क में बहुत सीमित अभिव्यंजक शक्ति होती है, प्राकृतिक भाषा के विपरीत।


E.g., we cannot express “pits cause breezes in adjacent squares” except by writing one sentence for each square.

उदाहरण के लिए, हम “गड्ढे आसन्न वर्गों में हवा का कारण बनते हैं” को व्यक्त नहीं कर सकते हैं, सिवाय प्रत्येक वर्ग के लिए एक वाक्य लिखने के।


Whereas propositional logic assumes that a world contains facts, first-order logic (like natural language) assumes the world contains –Objects: people, houses, numbers, theories, Ronald McDonald, colors, baseball games, wars, centuries...

जबकि प्रातिनिधिक तर्क मानता है कि एक दुनिया में तथ्य शामिल हैं, प्रथम-क्रम तर्क (प्राकृतिक भाषा की तरह) मानता है कि दुनिया में शामिल हैं – वस्तुएं: लोग, घर, संख्याएं, सिद्धांत, रोनाल्ड मैकडॉनल्ड, रंग, बेसबॉल खेल, युद्ध, सदियाँ...


Relations: red, round, bogus, prime, multistoried..., brother of, bigger than, inside, part of, has color, occurred after, owns, comes between,...

संबंध: लाल, गोल, बोगस, प्राइम, बहुमंजिला..., का भाई, से बड़ा, अंदर, का हिस्सा, रंग है, के बाद हुआ, का मालिक है, के बीच आता है,...


Functions: father of, best friend, third inning of, one more than, end of...

कार्य: का पिता, सबसे अच्छा दोस्त, का तीसरा दौर, एक से अधिक, का अंत...


The law says that it is a crime for an American to sell weapons to hostile na- tions.

कानून कहता है कि एक अमेरिकी के लिए शत्रुतापूर्ण राष्ट्रों को हथियार बेचना एक अपराध है।


The last exercise counts towards the programming assignments.

अंतिम अभ्यास प्रोग्रामिंग असाइनमेंट में गिना जाता है।


यह एक बोनस कार्य नहीं है।


Attendance and voting assignments are no longer available.

उपस्थिति और मतदान असाइनमेंट अब उपलब्ध नहीं हैं।


Submission deadline is Monday, February 20th.

जमा करने की अंतिम तिथि सोमवार, 20 फरवरी है।


Decide whether the following sentences are satisfiable, valid, or none of the above.

निर्धारित करें कि निम्नलिखित वाक्य संतुष्ट करने योग्य, मान्य हैं या इनमें से कोई नहीं।


(a) धुआँ ⇒ धुआँ


(b) धुआँ ⇒ आग


Consider propositional logic with symbols A, B, C and D. In total, there are 16 models.

प्रतीकों A, B, C और D के साथ प्रस्तावपरक तर्क पर विचार करें। कुल मिलाकर, 16 मॉडल हैं।


In how many models are the following sentences satisfied?

निम्नलिखित वाक्य कितने मॉडलों में संतुष्ट हैं?


Give the most general unifier for each pair of atomic sentences, if it exists.

यदि मौजूद है, तो परमाणु वाक्यों के प्रत्येक जोड़े के लिए सबसे सामान्य यूनिफायर दें।


Otherwise, return a dictionary that contains the variable as the key and the constant as the value.

अन्यथा, एक शब्दकोश लौटाएँ जिसमें चर को कुंजी के रूप में और स्थिरांक को मान के रूप में शामिल किया गया हो।


Show constructively that the problem of finding a substitution θ (also called matching problem) is equivalent to a Constraint Satisfaction Problem.

रचनात्मक रूप से दिखाएँ कि प्रतिस्थापन θ (जिसे मिलान समस्या भी कहा जाता है) खोजने की समस्या एक बाधा संतुष्टि समस्या के बराबर है।


A question is whether this is equivalent to ∀x,y,p,z FirstCousin(x,y)⇐⇒Parent(p,x)∧Sibling(z,p)∧Parent(z,y)

एक प्रश्न यह है कि क्या यह ∀x,y,p,z FirstCousin(x,y)⇐⇒Parent(p,x)∧Sibling(z,p)∧Parent(z,y) के बराबर है


Let’s simplify: Show that the following two ∀x A(x)⇐⇒ ∃y B(y,x)(22) ∀x,y A(x)⇐⇒B(y,x)(23) are different.

आइए सरल करें: दिखाएँ कि निम्नलिखित दो ∀x A(x)⇐⇒ ∃y B(y,x)(22) ∀x,y A(x)⇐⇒B(y,x)(23) अलग हैं।


This sheet contains presence exercises that will be discussed in the exercise group on 26.01. and also serve to prepare for the exam.

इस शीट में उपस्थिति अभ्यास शामिल हैं जिन पर 26.01 को अभ्यास समूह में चर्चा की जाएगी और यह परीक्षा की तैयारी के लिए भी काम आएगा।


You are standing on a bridge over the B14 in Stuttgart at night and would like to count how many trucks, buses and small vans are driving in the direction of Bad Canstatt.

आप रात में स्टटगार्ट में B14 के ऊपर एक पुल पर खड़े हैं और यह गिनना चाहते हैं कि कितने ट्रक, बसें और छोटे वैन बैड कैनस्टैट की दिशा में जा रहे हैं।


Since you observe several lanes at the same time and it is dark, you make the following mistakes when observing traffic:

चूंकि आप एक ही समय में कई लेन देखते हैं और अंधेरा है, इसलिए आप यातायात का निरीक्षण करते समय निम्नलिखित गलतियाँ करते हैं:


You know for sure that the first observed vehicle is actually a small van.

आपको यकीन है कि पहला देखा गया वाहन वास्तव में एक छोटा वैन है।


The probability of contracting the specific tropical disease is 0.02%.

विशिष्ट उष्णकटिबंधीय बीमारी से संक्रमित होने की संभावना 0.02% है।


A test that determines whether one is ill is correct in 99.995% of cases.

एक परीक्षण जो यह निर्धारित करता है कि कोई बीमार है या नहीं, 99.995% मामलों में सही है।