en: The course provides an introduction to Artificial Intelligence.

translation: یہ کورس مصنوعی ذہانت کا تعارف فراہم کرتا ہے۔

target_lang: ur

domain: general

complexity: simple


en: Search algorithms are crucial for decision-making.

translation: تلاش کے الگورتھم فیصلہ سازی کے لیے اہم ہیں۔

domain: technical

complexity: moderate


en: The agent interacts with the environment.

translation: ایجنٹ ماحول کے ساتھ تعامل کرتا ہے۔


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

translation: تھرموسٹیٹ منظر نامے کے لیے ریاست کی کافی تعریف کیا ہے؟


en: The agent stores all previous observations.

translation: ایجنٹ تمام پچھلی مشاہدات کو محفوظ کرتا ہے۔


en: The world transitions to a new state.

translation: دنیا ایک نئی حالت میں منتقل ہوتی ہے۔


en: Intelligence means to optimize.

translation: ذہانت کا مطلب ہے بہتر بنانا۔


en: The objective is to reach it as quickly as possible.

translation: مقصد یہ ہے کہ جتنی جلدی ہو سکے اس تک پہنچا جائے۔


en: Coming up with objective functions is a core part of AI research.

translation: مقصد کے افعال کے ساتھ آنا مصنوعی ذہانت کی تحقیق کا ایک بنیادی حصہ ہے۔

complexity: complex


en: The agent senses observations.

translation: ایجنٹ مشاہدات کو محسوس کرتا ہے۔


en: The agent decides on an action.

translation: ایجنٹ ایک عمل کا فیصلہ کرتا ہے۔


en: The value alignment dilemma is a key challenge.

translation: ویلیو الائنمنٹ کا مخمصہ ایک اہم چیلنج ہے۔


en: We distinguish between system and environment.

translation: ہم نظام اور ماحول کے درمیان فرق کرتے ہیں۔


en: The course covers basic search algorithms.

translation: کورس بنیادی تلاش کے الگورتھم کا احاطہ کرتا ہے۔


en: Breadth-first search is a fundamental algorithm.

translation: چوڑائی سے پہلے کی تلاش ایک بنیادی الگورتھم ہے۔


en: The fringe is a FIFO queue.

translation: فِنج ایک FIFO قطار ہے۔


en: Time and space complexity are important considerations.

translation: وقت اور جگہ کی پیچیدگی اہم غور و فکر ہیں۔


en: The algorithm explores the search tree.

translation: الگورتھم تلاش کے درخت کو تلاش کرتا ہے۔


en: The goal is to find an optimal solution.

translation: مقصد ایک بہترین حل تلاش کرنا ہے۔


en: This is a deterministic, fully observable search problem.

translation: یہ ایک قطعی، مکمل طور پر قابل مشاہدہ تلاش کا مسئلہ ہے۔


en: Monte Carlo methods approximate an integral.

translation: مونٹی کارلو طریقے ایک انٹیگرل کا تخمینہ لگاتے ہیں۔


en: What is the probability that a solitaire would come out successful?

translation: کیا امکان ہے کہ سولیٹیئر کامیاب ہو جائے گا؟


en: We can sample x from a simpler distribution q(x).

translation: ہم ایک آسان تقسیم q(x) سے x کا نمونہ لے سکتے ہیں۔


en: This generates an unweighted sample set S to approximate p(x).

translation: یہ p(x) کا تخمینہ لگانے کے لیے ایک غیر وزنی نمونہ سیٹ S تیار کرتا ہے۔


en: The weights wi = p(xi) / q(xi) are called importance weights.

translation: وزن wi = p(xi) / q(xi) کو اہمیت کے وزن کہا جاتا ہے۔


en: MCTS estimates the Q-function at branchings in decision trees or games.

translation: MCTS فیصلہ سازی کے درختوں یا گیمز میں برانچنگ پر Q-فنکشن کا تخمینہ لگاتا ہے۔


en: If we combine this we get Monte-Carlo Tree Search (MCTS).

translation: اگر ہم اس کو ملاتے ہیں تو ہمیں Monte-Carlo Tree Search (MCTS) ملتا ہے۔


en: Bandits are a kind of minimalistic problem setting of this kind.

translation: بنڈٹ اس قسم کے ایک کم سے کم مسئلہ کی ترتیب ہیں۔


en: Your goal is to maximize the reward, say, collected over the first T trials.

translation: آپ کا مقصد انعام کو زیادہ سے زیادہ کرنا ہے، مثال کے طور پر، پہلے T ٹرائلز میں جمع کیا گیا۔


en: The bandit problem is an archetype for sequential decision making.

translation: بنڈٹ کا مسئلہ مسلسل فیصلہ سازی کے لیے ایک نمونہ ہے۔


en: Choose the next action at to maximize the reward.

translation: انعام کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے اگلا عمل منتخب کریں۔


en: UCB algorithms determine a confidence interval.

translation: UCB الگورتھم ایک اعتماد وقفہ کا تعین کرتے ہیں۔


en: UCB became a core method for algorithms to decide what to explore.

translation: UCB ان الگورتھم کے لیے ایک بنیادی طریقہ بن گیا جو یہ فیصلہ کرتے ہیں کہ کیا تلاش کرنا ہے۔


en: MCTS is very successful on Computer Go and other games.

translation: MCTS کمپیوٹر گو اور دیگر گیمز پر بہت کامیاب ہے۔


en: The tree grows unbalanced.

translation: درخت غیر متوازن ہو جاتا ہے۔


en: UCT uses UCB to realize the TREEPOLICY.

translation: UCT TREEPOLICY کو محسوس کرنے کے لیے UCB کا استعمال کرتا ہے۔


en: MCTS combines forward and backward information.

translation: MCTS آگے اور پیچھے کی معلومات کو یکجا کرتا ہے۔


en: Minimax is perfect play for deterministic, perfect-information games.

translation: Minimax قطعی، کامل معلومات والے گیمز کے لیے بہترین کھیل ہے۔


en: Good move ordering improves effectiveness of pruning!

translation: اچھی موو آرڈرنگ تراشنے کی تاثیر کو بہتر بناتی ہے!


en: Standard approach: Use CUTOFF-TEST instead of TERMINAL-TEST.

translation: معیاری طریقہ: TERMINAL-TEST کے بجائے CUTOFF-TEST استعمال کریں۔


en: The agent's decisions change the state of the world.

translation: ایجنٹ کے فیصلے دنیا کی حالت کو بدل دیتے ہیں۔


en: Reinforcement Learning combines learning about the environment and decision-making.

translation: تقویت سیکھنا ماحول کے بارے میں سیکھنے اور فیصلہ سازی کو یکجا کرتا ہے۔


en: The Bellman optimality equation is central to understanding Reinforcement Learning.

translation: بیلمین کی بہترین مساوات تقویت سیکھنے کو سمجھنے کے لیے مرکزی حیثیت رکھتی ہے۔


en: Value Iteration converges to the optimal value function.

translation: ویلیو تکرار بہترین ویلیو فنکشن پر جمع ہوتی ہے۔


en: Q-learning is an off-policy algorithm.

translation: Q-learning ایک آف پالیسی الگورتھم ہے۔


en: The agent uses its current belief to anticipate observations.

translation: ایجنٹ مشاہدات کی پیش گوئی کے لیے اپنے موجودہ عقیدے کا استعمال کرتا ہے۔


en: Dynamic Programming is a form of backward inference.

translation: متحرک پروگرامنگ پیچھے کی طرف استدلال کی ایک شکل ہے۔


en: Optimal policies navigate through belief space.

translation: بہترین پالیسیاں عقیدے کی جگہ سے گزرتی ہیں۔


en: The concept of state is central in Reinforcement Learning.

translation: ریاست کا تصور تقویت سیکھنے میں مرکزی حیثیت رکھتا ہے۔


en: We will explore model-free methods first.

translation: ہم پہلے ماڈل سے پاک طریقوں کو تلاش کریں گے۔


en: Q-learning was a significant advancement in the field.

translation: Q-learning اس شعبے میں ایک اہم پیش رفت تھی۔


en: The agent collects data in the form of (state, action, reward, next state).

translation: ایجنٹ ڈیٹا کو (ریاست، عمل، انعام، اگلی ریاست) کی شکل میں جمع کرتا ہے۔


en: TD-Gammon used an MLP to represent the value function.

translation: TD-Gammon نے ویلیو فنکشن کی نمائندگی کے لیے ایک MLP کا استعمال کیا۔


en: The goal is to learn to perform well in an unknown environment.

translation: مقصد نامعلوم ماحول میں اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرنا سیکھنا ہے۔


en: This process is formalized as a Markov Decision Process (MDP).

translation: اس عمل کو مارکوف ڈیسیژن پروسیس (MDP) کے طور پر رسمی شکل دی گئی ہے۔


en: The agent's policy determines its actions.

translation: ایجنٹ کی پالیسی اس کے اعمال کا تعین کرتی ہے۔


en: Experience replay is used in large state spaces.

translation: تجربے کا دوبارہ چلانا بڑے ریاستی جگہوں میں استعمال ہوتا ہے۔


en: The exploration-exploitation problem is very relevant.

translation: تلاش-استحصال کا مسئلہ بہت متعلقہ ہے۔


en: We can learn from the data collected by the agent.

translation: ہم ایجنٹ کے جمع کردہ ڈیٹا سے سیکھ سکتے ہیں۔


en: The Bellman equation is formulated for continuous states and time.

translation: بیلمین کی مساوات مسلسل ریاستوں اور وقت کے لیے تیار کی گئی ہے۔


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

translation: جی ہاں: نوڈس کو g(n) کے بڑھتے ہوئے ترتیب میں پھیلایا گیا ہے۔


en: Depth-first search •Pick deepest unexpanded node

translation: گہرائی سے پہلے تلاش کریں • سب سے گہرے غیر توسیع شدہ نوڈ کو منتخب کریں۔


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

translation: عمل درآمد: fringe=LIFOqueue، یعنی، جانشینوں کو سامنے رکھیں۔


en: Properties of depth-first search Complete??

translation: گہرائی سے پہلے تلاش کی خصوصیات مکمل؟؟


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

translation: نہیں: لامحدود گہرائی والے خالی جگہوں میں ناکام ہو جاتا ہے، لوپس والی جگہیں


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

translation: راستے کے ساتھ بار بار آنے والی ریاستوں سے بچنے کے لیے ترمیم کریں ⇒ محدود جگہوں میں مکمل


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

translation: وقت؟؟O(b m ): خوفناک اگر m d سے بہت بڑا ہے لیکن اگر حل گھنے ہیں، تو چوڑائی سے پہلے سے بہت تیز ہو سکتا ہے۔


en: Space ??O(bm), i.e., linear space!

translation: جگہ؟؟O(bm)، یعنی، لکیری جگہ!


en: Optimal?? No

translation: بہترین؟؟ نہیں


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

translation: گہرائی سے محدود تلاش • گہرائی کی حد l کے ساتھ گہرائی سے پہلے تلاش، یعنی، گہرائی l پر نوڈس کے کوئی جانشین نہیں ہوتے ہیں۔


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

translation: تکراری گہرائی کی تلاش فنکشنITERATIVE-DEEPENING-SEARCH(مسئلہ) ایک حل واپس کرتا ہے ان پٹ: مسئلہ، گہرائی کے لیے ایک مسئلہ←0to∞do result←DEPTH-LIMITED-SEARCH(مسئلہ، گہرائی) اگر نتیجہ6=کٹ آف ہو تو نتیجہ واپس کریں


en: Properties of iterative deepening search Complete ?? Yes

translation: تکراری گہرائی کی تلاش کی خصوصیات مکمل؟؟ ہاں


en: Optimal?? Yes, if step cost = 1

translation: بہترین؟؟ ہاں، اگر قدم کی قیمت = 1


en: Can be modified to explore uniform-cost tree

translation: یکساں لاگت والے درخت کو تلاش کرنے کے لیے تبدیل کیا جا سکتا ہے۔


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

translation: لوپس: بار بار آنے والی ریاستیں • بار بار آنے والی ریاستوں کا پتہ لگانے میں ناکامی ایک لکیری مسئلے کو ایک ایکسپونینشل میں بدل سکتی ہے!


en: 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 )

translation: BFS (یا یکساں لاگت کی تلاش) میں، fringe پرت کے لحاظ سے پھیلتا ہے، جس میں شروع سے ملتے جلتے فاصلے (اب تک کی لاگت) کے نوڈس ہوتے ہیں، جس سے بہترین راستے بنتے ہیں لیکن ایکسپونینشل جگہ کی پیچیدگیO(b d+1 )


en: Idea: use an arbitrary priority function f(n) for each node – actually f(n) is neg-priority: nodes with lower f(n) have higher priority

translation: خیال: ہر نوڈ کے لیے ایک من مانی ترجیحی فنکشن f(n) استعمال کریں – درحقیقت f(n) منفی ترجیح ہے: کم f(n) والے نوڈس کی ترجیح زیادہ ہوتی ہے۔


en: A ∗ search uses an admissible (= optimistic) heuristic – i.e., h(n) ≤ h ∗ (n) where h ∗ (n) is the true cost-to-go from n.

translation: A ∗ تلاش ایک قابل قبول (= پر امید) ہسٹک کا استعمال کرتا ہے – یعنی، h(n) ≤ h ∗ (n) جہاں h ∗ (n) n سے جانے کی اصل لاگت ہے۔


en: Simple heuristics can give huge gains in speed.

translation: سادہ ہسٹکس رفتار میں بہت زیادہ اضافہ دے سکتے ہیں۔


en: Which variable should be assigned next?

translation: اگلا کون سا متغیر تفویض کیا جانا چاہیے؟


en: Can we detect inevitable failure early?

translation: کیا ہم ناگزیر ناکامی کا جلد پتہ لگا سکتے ہیں؟


en: Constraint propagation reduces these domains.

translation: محدودیت کی تبلیغ ان ڈومینز کو کم کرتی ہے۔


en: Arc consistency detects failure earlier than forward checking.

translation: آرک مستقل مزاجی آگے کی جانچ سے پہلے ناکامی کا پتہ لگاتی ہے۔


en: The joint distribution can be factored as P(X 1:n ) = n ∏ i=1 P(X i |Parents(X i )).

translation: مشترکہ تقسیم کو P(X 1:n ) = n ∏ i=1 P(X i |Parents(X i )) کے طور پر منقسم کیا جا سکتا ہے۔


en: Graphical models are a generic language to express “structured” probabilistic models.

translation: گرافیکل ماڈل “منظم” احتمالی ماڈلز کے اظہار کے لیے ایک عام زبان ہیں۔


en: Inference requires summing over (eliminating) hidden variables.

translation: انفرنس کے لیے پوشیدہ متغیرات پر جمع (ختم) کرنے کی ضرورت ہے۔


en: What is the implication (the implied information, the posterior) on a non-observed variable?

translation: غیر مشاہدہ شدہ متغیر پر کیا مضمرات ہیں (مطلب شدہ معلومات، بعد میں)؟


en: The core difficulty in modelling is specifying What are the relevant variables?

translation: ماڈلنگ میں بنیادی مشکل یہ بتانا ہے کہ متعلقہ متغیرات کیا ہیں؟


en: Hello, how are you doing today?

translation: ہیلو، آج آپ کیسے ہیں؟


en: The weather is beautiful today.

translation: آج موسم بہت خوبصورت ہے۔


en: I am going to the market.

translation: میں بازار جا رہا ہوں۔


en: Could you please help me with this?

translation: کیا آپ اس میں میری مدد کر سکتے ہیں؟


en: I need to buy some groceries.

translation: مجھے کچھ گروسری خریدنے کی ضرورت ہے۔


en: The traffic is very heavy this morning.

translation: آج صبح ٹریفک بہت زیادہ ہے۔


en: I am feeling a little bit under the weather.

translation: میں تھوڑا سا بیمار محسوس کر رہا ہوں۔


en: The situation is quite complex.

translation: صورتحال کافی پیچیدہ ہے۔


en: We need to address this issue immediately.

translation: ہمیں اس مسئلے کو فوری طور پر حل کرنے کی ضرورت ہے۔


en: The government announced new policies.

translation: حکومت نے نئی پالیسیوں کا اعلان کیا۔

domain: news


en: Logical agents use inference to derive new information.

translation: منطقی ایجنٹ نئی معلومات اخذ کرنے کے لیے استدلال کا استعمال کرتے ہیں۔


en: First-order logic is a powerful tool for representing knowledge.

translation: پہلی آرڈر کی منطق علم کی نمائندگی کے لیے ایک طاقتور ذریعہ ہے۔


en: Propositional logic has limited expressive power.

translation: بیانیہ منطق میں اظہار کی محدود طاقت ہے۔


en: First-order logic assumes the world contains objects, relations, and functions.

translation: پہلی آرڈر کی منطق فرض کرتی ہے کہ دنیا میں اشیاء، تعلقات اور افعال شامل ہیں۔


en: Quantifiers are essential in first-order logic.

translation: مقدار کار پہلی آرڈر کی منطق میں ضروری ہیں۔


en: Universal quantification means something is true for all objects.

translation: آفاقی مقدار کاری کا مطلب ہے کہ کوئی چیز تمام اشیاء کے لیے درست ہے۔


en: Existential quantification means something is true for at least one object.

translation: وجودیت مقدار کاری کا مطلب ہے کہ کوئی چیز کم از کم ایک شے کے لیے درست ہے۔


en: The syntax of FOL defines the structure of sentences.

translation: FOL کا نحو جملوں کی ساخت کی وضاحت کرتا ہے۔


en: The semantics of FOL defines the truth of sentences.

translation: FOL کی لسانیات جملوں کی سچائی کی وضاحت کرتی ہے۔


en: Entailment is a key concept in logic.

translation: استلزام منطق میں ایک اہم تصور ہے۔


en: Inference derives new sentences from existing ones.

translation: استدلال موجودہ جملوں سے نئے جملے اخذ کرتا ہے۔


en: Soundness ensures that derivations produce only entailed sentences.

translation: صحت اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ اخذ صرف شامل جملے تیار کرتے ہیں۔


en: Completeness ensures that all entailed sentences can be derived.

translation: کاملتا اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ تمام شامل جملے اخذ کیے جا سکتے ہیں۔


en: Resolution is a complete inference procedure for propositional logic.

translation: حل بیانیہ منطق کے لیے ایک مکمل استدلال طریقہ کار ہے۔


en: First-order logic allows us to represent partial and negated information.

translation: پہلی آرڈر کی منطق ہمیں جزوی اور منکر معلومات کی نمائندگی کرنے کی اجازت دیتی ہے۔


en: Forward and backward chaining are inference methods.

translation: فارورڈ اور بیک ورڈ چیننگ استدلال کے طریقے ہیں۔


en: Unification is a key process in FOL inference.

translation: یونیفیکیشن FOL استدلال میں ایک اہم عمل ہے۔


en: Generalized Modus Ponens (GMP) is used in FOL.

translation: جنرلائزڈ موڈس پونس (GMP) FOL میں استعمال ہوتا ہے۔


en: Relational probabilistic modeling combines logic and probability.

translation: رشتہ دار احتمالی ماڈلنگ منطق اور احتمال کو یکجا کرتا ہے۔


en: STRIPS rules are used to model deterministic transitions.

translation: STRIPS کے اصول قطعی منتقلیوں کو ماڈل کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔


en: The field of Artificial Intelligence has seen rapid advancements in recent years.

translation: مصنوعی ذہانت کے شعبے میں حالیہ برسوں میں تیزی سے ترقی ہوئی ہے۔


en: Convolutional Neural Networks (CNNs) are particularly effective for image recognition.

translation: کنولوشنل نیورل نیٹ ورکس (CNNs) تصویری شناخت کے لیے خاص طور پر مؤثر ہیں۔


en: Big data and GPUs have significantly impacted the progress of deep learning.

translation: بڑے ڈیٹا اور GPUs نے گہری سیکھنے کی ترقی پر نمایاں اثر ڈالا ہے۔


en: Explainable AI is crucial for building trust in AI systems.

translation: قابل وضاحت AI AI سسٹمز میں اعتماد پیدا کرنے کے لیے بہت ضروری ہے۔


en: Stochastic gradient descent is a common optimization method used in machine learning.

translation: اسٹاکسٹک گریڈینٹ نزول مشین لرننگ میں استعمال ہونے والا ایک عام اصلاحی طریقہ ہے۔


en: The Wumpus world is a classic example used in AI to demonstrate reasoning.

translation: وومپس ورلڈ AI میں استدلال کو ظاہر کرنے کے لیے استعمال ہونے والی ایک کلاسک مثال ہے۔


en: Understanding the syntax and semantics of propositional logic is fundamental.

translation: بیاناتی منطق کی نحو اور معنی کو سمجھنا بنیادی ہے۔


en: Forward chaining and backward chaining are inference methods.

translation: فارورڈ چیننگ اور بیک ورڈ چیننگ استدلال کے طریقے ہیں۔


en: Resolution is a complete inference rule for propositional logic.

translation: حل بیاناتی منطق کے لیے ایک مکمل استدلال کا اصول ہے۔


en: The agent needs to navigate the Wumpus world safely.

translation: ایجنٹ کو وومپس ورلڈ میں محفوظ طریقے سے تشریف لے جانے کی ضرورت ہے۔


en: Machine learning algorithms are used to analyze large datasets.

translation: مشین لرننگ الگورتھم بڑے ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔


en: Deep learning models often require significant computational resources.

translation: ڈیپ لرننگ ماڈلز کو اکثر نمایاں کمپیوٹیشنل وسائل کی ضرورت ہوتی ہے۔


en: The goal is to build intelligent systems that can reason and learn.

translation: مقصد ذہین نظام بنانا ہے جو استدلال اور سیکھنے کی صلاحیت رکھتے ہوں۔


en: The development of AI has been influenced by various researchers and their work.

translation: AI کی ترقی مختلف محققین اور ان کے کام سے متاثر ہوئی ہے۔


en: The use of GPUs has accelerated the training of neural networks.

translation: GPUs کے استعمال نے نیورل نیٹ ورکس کی تربیت کو تیز کیا ہے۔


en: The concept of explainability is becoming increasingly important in AI.

translation: وضاحت کا تصور AI میں تیزی سے اہم ہوتا جا رہا ہے۔


en: The agent must avoid the pits and the wumpus.

translation: ایجنٹ کو گڑھوں اور وومپس سے بچنا چاہیے۔


en: The sentence is true if and only if both parts are true.

translation: جملہ اس وقت سچ ہے جب اور صرف اس وقت جب دونوں حصے سچ ہوں۔


en: The model must be able to generalize well to unseen data.

translation: ماڈل کو غیر دیکھے گئے ڈیٹا پر اچھی طرح سے عام کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔


en: The knowledge base contains facts and rules about the world.

translation: علمی بنیاد میں دنیا کے بارے میں حقائق اور قوانین شامل ہیں۔


en: Solving an NP hard problem requires significant computational resources.

translation: ایک این پی ہارڈ مسئلے کو حل کرنے کے لیے کافی کمپیوٹیشنل وسائل کی ضرورت ہوتی ہے۔


en: Damping is a technique used to improve the convergence of belief propagation.

translation: ڈیمپنگ ایک تکنیک ہے جو یقین کی تبلیغ کے عمل کو بہتر بنانے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔


en: The Junction Tree Algorithm converts loopy models into tree structures.

translation: جنکشن ٹری الگورتھم لوپی ماڈلز کو ٹری ڈھانچے میں تبدیل کرتا ہے۔


en: Moralization and triangulation are key steps in the Junction Tree Algorithm.

translation: اخلاقیات اور ترییانی جنکشن ٹری الگورتھم کے اہم مراحل ہیں۔


en: The algorithm resolves loops by defining larger variable groups.

translation: یہ الگورتھم بڑے متغیر گروہوں کی تعریف کرکے لوپس کو حل کرتا ہے۔


en: Maximum a-posteriori (MAP) inference aims to find the most likely assignment.

translation: زیادہ سے زیادہ بعد ازاں (MAP) استدلال کا مقصد سب سے زیادہ ممکنہ تفویض تلاش کرنا ہے۔


en: Conditional Random Fields (CRFs) are a type of conditional factor graph.

translation: کنڈیشنل رینڈم فیلڈز (CRFs) مشروط عنصر گراف کی ایک قسم ہیں۔


en: Sampling methods are used to estimate expectations from a distribution.

translation: نمونے لینے کے طریقے کسی تقسیم سے توقعات کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔


en: Monte Carlo simulations generate random samples to approximate integrals.

translation: مونٹی کارلو نقالی انٹیگرلز کا تخمینہ لگانے کے لیے بے ترتیب نمونے تیار کرتی ہیں۔


en: Rejection sampling involves generating samples and rejecting those that don't match observations.

translation: رد کرنے کے نمونے میں نمونے تیار کرنا اور ان کو مسترد کرنا شامل ہے جو مشاہدات سے مماثل نہیں ہیں۔


en: Importance sampling uses weights to correct for sampling from an incorrect distribution.

translation: اہمیت کا نمونہ غلط تقسیم سے نمونے لینے کی اصلاح کے لیے وزن کا استعمال کرتا ہے۔


en: Gibbs sampling iteratively updates variables based on their neighbors.

translation: گبز نمونے لینے والے تکراری طور پر متغیرات کو ان کے پڑوسیوں کی بنیاد پر اپ ڈیٹ کرتے ہیں۔


en: Dynamic models are used for processes that evolve over time.

translation: متحرک ماڈل ان عملوں کے لیے استعمال ہوتے ہیں جو وقت کے ساتھ ساتھ تیار ہوتے ہیں۔


en: Hidden Markov Models (HMMs) are a cornerstone of time series analysis.

translation: ہیڈن مارکوف ماڈل (HMMs) ٹائم سیریز تجزیہ کا سنگ بنیاد ہیں۔


en: The forward-backward algorithm is used for inference in HMMs.

translation: فارورڈ بیکورڈ الگورتھم HMMs میں استدلال کے لیے استعمال ہوتا ہے۔


en: Kalman filtering is a special case of inference in continuous dynamic models.

translation: کالمن فلٹرنگ مسلسل متحرک ماڈلز میں استدلال کی ایک خاص صورت ہے۔


en: Neural networks are parameterized functions that can be fit to data.

translation: نیورل نیٹ ورکس پیرامیٹرائزڈ فنکشن ہیں جنہیں ڈیٹا میں فٹ کیا جا سکتا ہے۔


en: Machine learning involves fitting functions to data.

translation: مشین لرننگ میں ڈیٹا میں فنکشن فٹ کرنا شامل ہے۔


en: AI aims to create systems that make optimal decisions.

translation: AI کا مقصد ایسے نظام بنانا ہے جو بہترین فیصلے کریں۔


en: Backpropagation is a key algorithm for training neural networks.

translation: بیک پروپیگیشن نیورل نیٹ ورکس کو تربیت دینے کے لیے ایک اہم الگورتھم ہے۔


en: The last exercise counts towards the programming assignments.

translation: آخری مشق پروگرامنگ اسائنمنٹس میں شمار ہوتی ہے۔


en: This is not a bonus task.

translation: یہ کوئی بونس ٹاسک نہیں ہے۔


en: Attendance and voting assignments are no longer available.

translation: حاضری اور ووٹنگ کے اسائنمنٹس اب دستیاب نہیں ہیں۔


en: Submission deadline is Monday, February 20th.

translation: جمع کرانے کی آخری تاریخ پیر، 20 فروری ہے۔


en: 16.7.1 Satisfiability and general validity (propositional logic) (30%)

translation: 16.7.1 اطمینان اور عمومی صداقت (بیانات کی منطق) (30%)


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

translation: فیصلہ کریں کہ آیا مندرجہ ذیل جملے قابل اطمینان، درست، یا ان میں سے کوئی نہیں ہیں۔


en: (a)Smoke⇒Smoke

translation: (a)دھواں ⇒ دھواں


en: (b)Smoke⇒Fire

translation: (b)دھواں ⇒ آگ


en: (c)(Smoke⇒Fire)⇒(¬Smoke⇒¬Fire)

translation: (c)(دھواں ⇒ آگ)⇒(¬دھواں⇒¬آگ)


en: (d)Smoke∨Fire∨¬Fire

translation: (d)دھواں ∨ آگ ∨ ¬آگ


translation: (e)((دھواں ∧ گرمی)⇒آگ)⇔((دھواں⇒آگ)∨(گرمی⇒آگ))


en: (f)(Smoke⇒Fire)⇒((Smoke∧Heat)⇒Fire)

translation: (f)(دھواں⇒آگ)⇒((دھواں ∧ گرمی)⇒آگ)


en: (g)Big∨Dumb∨(Big⇒Dumb)

translation: (g)بڑا ∨ بے وقوف ∨ (بڑا⇒بے وقوف)


en: (h)(Big∧Dumb)∨¬Dumb

translation: (h)(بڑا ∧ بے وقوف) ∨ ¬بے وقوف


en: 16.7.2 Enumerate models (propositional logic) (30%)

translation: 16.7.2 ماڈلز کو شمار کریں (بیانات کی منطق) (30%)


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

translation: علامتوں A, B, C اور D کے ساتھ بیانات کی منطق پر غور کریں۔ کل ملا کر، 16 ماڈل ہیں۔


en: In how many models are the following sentences satisfied?

translation: مندرجہ ذیل جملے کتنے ماڈلز میں مطمئن ہیں؟


en: 1. (A∧B)∨(B∧C)

translation: 1. (A∧B)∨(B∧C)


en: 16.7.3 Unification (predicate logic) (40%)

translation: 16.7.3 اتحاد (predicate منطق) (40%)


en: Each grounded predicate→random variable •PRMs are nice because they draw clear connections to relational databases.

translation: ہر گراؤنڈڈ پیشین گوئی→ بے ترتیب متغیر • PRMs اچھے ہیں کیونکہ وہ رشتہ دار ڈیٹا بیس سے واضح تعلقات قائم کرتے ہیں۔


en: But there is a easier/cleaner formulation of such types of models: Markov Logic Networks (MLN).

translation: لیکن اس قسم کے ماڈلز کی ایک آسان/صاف تشکیل ہے: مارکوف منطق نیٹ ورکس (MLN).


en: Consider threeweightedHorn clauses w 1 = 1.5,F 1 :cancer(x)←smoking(x) w 2 = 1.1,F 2 :smoking(x)←friends(x,y)∧smoking(y) w 3 = 1.1,F 3 :smoking(y)←friends(X,Y)∧smoking(x)

translation: تین وزن والے ہارن شقوں پر غور کریں w 1 = 1.5,F 1 :کینسر(x)←تمباکو نوشی(x) w 2 = 1.1,F 2 :تمباکو نوشی(x)←دوست(x,y)∧تمباکو نوشی(y) w 3 = 1.1,F 3 :تمباکو نوشی(y)←دوست(X,Y)∧تمباکو نوشی(x)


en: Consider the domainD={Anna,Bob}

translation: ڈومینD={Anna,Bob} پر غور کریں۔


en: The MLN is defined by a set{(F i ,w i )}of pairs where –F i is a formula in first-order logic –w i ∈Ris a weight

translation: MLN کو جوڑوں کے ایک سیٹ {(F i ,w i )} کے ذریعے بیان کیا گیا ہے جہاں –F i پہلی آرڈر منطق میں ایک فارمولا ہے –w i ∈Ris ایک وزن


en: For a domainDthis generates a factor graph with – one random variable for each grounded predicate – one factor for each grounding of each formula F(X,D)∝exp{ ∑ i ∑ true groudings ofF i inX w i }

translation: ایک ڈومینD کے لیے یہ ایک عنصر گراف تیار کرتا ہے جس میں – ہر گراؤنڈڈ پیشین گوئی کے لیے ایک بے ترتیب متغیر – ہر فارمولا F(X,D)∝exp{ ∑ i ∑ true groudings ofF i inX w i } کے ہر گراؤنڈنگ کے لیے ایک عنصر


en: MLNs can be viewed as afactor graph template – For every domainDa grounded factor graphF(X;D)is defined – The ground factor graph has manyshared parameters→learning the weights implies strong generalization across objects

translation: MLNs کو ایک عنصر گراف ٹیمپلیٹ کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے – ہر ڈومینDa کے لیے ایک گراؤنڈڈ عنصر گرافF(X;D) کی وضاحت کی گئی ہے – گراؤنڈ عنصر گراف میں بہت سے مشترکہ پیرامیٹرز ہیں → وزن سیکھنے کا مطلب ہے اشیاء میں مضبوط عمومیات


en: Special (non-relational) cases: (Limit of all predicates zero-arity) – Markov networks – Markov random fields – Bayesian networks – Log-linear models – Exponential models – Max. entropy models – Gibbs distributions – Boltzmann machines – Logistic regression

translation: خصوصی (غیر رشتہ دار) معاملات: (تمام پیشین گوئیوں کی صفر-اریٹی کی حد) – مارکوف نیٹ ورکس – مارکوف بے ترتیب فیلڈز – بیزیئن نیٹ ورکس – لاگ-لکیری ماڈل – ایکسپونینشل ماڈل – زیادہ سے زیادہ اینٹروپی ماڈل – گبز کی تقسیم – بولٹزمین مشینیں – لاجسٹک رجعت


en: Inferencein MLN: Create the grounded factor graph

translation: MLN میں استدلال: گراؤنڈڈ عنصر گراف بنائیں


en: Learning: Gradient descent on the likelihood (often hard, even with full data)

translation: سیکھنا: امکان پر گریڈینٹ نزول (اکثر مشکل، یہاں تک کہ مکمل ڈیٹا کے ساتھ بھی)


en: The learned factor graphF(X;D)can also define adiscriminative function: – Relational logistic regression – Relational Conditional Random Fields (See alsoDiscriminative probabilistic models for relational data, Taskar, Abbeel & Koller; UAI 2002.)

translation: سیکھا ہوا عنصر گرافF(X;D) ایک امتیازی فنکشن کی بھی وضاحت کر سکتا ہے: – رشتہ دار لاجسٹک رجعت – رشتہ دار مشروط بے ترتیب فیلڈز (رشتہ دار ڈیٹا کے لیے امتیازی احتمالی ماڈل بھی دیکھیں، ٹاسکر، ابیل اور کولر؛ UAI 2002.)


en: What all approaches have in common: – A “syntax” for atemplatethat, for every domainD, defines a grounded factor graph, Bayes Net, or DBN – The grounding implies parameter sharing and strong generalization, e.g. over ob- ject identities – Inference, learning & planning often operate on the grounded model

translation: تمام طریقوں میں کیا مشترک ہے: – ایک ٹیمپلیٹ کے لیے ایک “سنٹیکس” جو، ہر ڈومینD کے لیے، ایک گراؤنڈڈ عنصر گراف، بائیس نیٹ، یا DBN کی وضاحت کرتا ہے – گراؤنڈنگ پیرامیٹر شیئرنگ اور مضبوط عمومیات کا مطلب ہے، مثلاً اشیاء کی شناخت پر – استدلال، سیکھنا اور منصوبہ بندی اکثر گراؤنڈڈ ماڈل پر کام کرتے ہیں


en: Using probabilistic modelling, inference and learningon top of first-order repre- sentations

translation: احتمالی ماڈلنگ، استدلال اور پہلی آرڈر نمائندگیوں کے اوپر سیکھنے کا استعمال


en: What is the benefit of the probabilities in these approaches?

translation: ان طریقوں میں احتمالات کا کیا فائدہ ہے؟


en: Obviously: If the world is stochastic, we’d like to represent this – But, at least as important: Uncertaintyenables to compress/regularize and thereby learn strongly generalizingmodels

translation: ظاہر ہے: اگر دنیا بے ترتیب ہے، تو ہم اسے ظاہر کرنا چاہیں گے – لیکن، کم از کم اتنا ہی اہم: غیر یقینی صورتحال کمپریس/ریگولرائز کرنے اور اس طرح مضبوطی سے عمومی ماڈل سیکھنے کے قابل بناتی ہے


en: The core problem with deterministic AI islearningdeterministic models

translation: قطعی AI کے ساتھ بنیادی مسئلہ قطعی ماڈل سیکھنا ہے


en: Implement each function and you are done with the exercise.

translation: ہر فنکشن کو نافذ کریں اور آپ مشق سے فارغ ہو جائیں گے۔


en: Implement breadth-first search, uniform-cost search, limited-depth search, iterative deepening search and A-star as described in the lecture.

translation: وسیع تر تلاش، یکساں لاگت کی تلاش، محدود گہرائی کی تلاش، تکراری گہری تلاش اور A-اسٹار کو نافذ کریں جیسا کہ لیکچر میں بیان کیا گیا ہے۔


en: What is the probability of choosing an apple?

translation: سیب کے انتخاب کا کیا امکان ہے؟


en: What is the probability that the yellow M&M came from the 1994 bag?

translation: اس بات کا کیا امکان ہے کہ پیلا M&M 1994 کے بیگ سے آیا تھا؟