MC9294Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â ARTIFICIAL INTELLIGENCEÂ Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â LT P C
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UNIT IÂ Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â INTRODUCTIONÂ Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â 8
Intelligent Agents â€" Agents and environments â€" Good behavior â€" The nature of environments â€"  structure of agents â€" Problem Solving â€" problem solving agents â€" example problems â€" searching for solutions â€" uniformed search strategie s â€" avoiding repeated states â€" searching with partial information.
UNIT IIÂ Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â SEARCHING TECHNIQUESÂ Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â 10
Informed search strategies â€" heuristic function â€" local search algorithms and optimistic problems â€" local search in continuous spaces â€" online search agents and unknown environments  â€" Constraint satisfaction problems (CSP) â€" Backtra cking search and Local  search   â€"  Structure  of  problems  â€"  Adversarial Search  â€"  Games  â€"  Optimal decisions in games â€" Alpha â€" Beta Pruning â€" imperfect real-time decision â€" games that include an element of chance.
UNIT IIIÂ Â Â Â Â Â Â Â Â Â KNOWLEDGE REPRESENTATIONÂ Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â 10
First  order  logic  -  syntax  and  semantics â€"  Using  first  order  logic  â€"  Knowledge engineering â€"  Inference  â€" prepositional versus first order logic â€" unification and lifting â€" forward chaining â€" backward chaining â€"  Resolution â€" Knowledge representation â€" Ontological Engineering â€"  Categories and objects â€" Actions â€" Simulation a< span>nd events â€" Mental events and mental objects.
UNIT IVÂ Â Â Â Â Â Â Â Â LEARNINGÂ Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â 9
Learning from observations â€"  forms of learning â€" Inductive learning - Learning decision trees â€"  Ensemble lear ning â€"  Knowledge in learning â€" Logical formulation of learning â€" Explanation based learning â€" Learning us< span>ing relevant information â€" Inductive logic programming - Statistical learning methods â€"  Learning with comple
UNIT VÂ Â Â Â Â Â Â Â Â Â APPLICATIONSÂ Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â 8
Communication â€" Communication as action â€" Formal grammar for a fragment of English
â€" Syntactic analysis â€" Augmented grammars â€" Semantic interpretation â€" Ambiguity and disambiguation  â€"  Di scourse  understanding  â€"  Grammar  induction  â€"    Probabilistic
language processing â€"  Probabilistic language models â€" Information retrieval â€" Information Extraction â€" M
TOTAL : 45 PERIODS REFERENCES
1.  Stuart Russell, Peter Norvig, “Artificial Intelligence â€" A Modern Approachâ€, Second
Edition, Pearson Education / Prentice Hall of  India, 2004.
2.  Nils J. Nilsson, “Artificial Intelligence: A new Synthesisâ€, Harcourt Asia Pvt. Ltd.,
2000.
3.  Elaine Rich and Kevin Knight, “Artificial Intelligenceâ€, Second Edition, Tata McGraw
Hill, 2003.
4.  George  F.  Luger,  “Artificial  Intelligence-Structures  And  Strategies  For  Complex
Problem Solvingâ€, Pearson Education / PHI, 2002.
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