ВОПРОСЫ

по дисциплине

СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

для специальности АСОИУ 2011 г.

1.  Знания как основа принятия решений

2.  Понятие «система»

3.  Понятия «данные», «информация», «знания» и связь между ними

4.  Формализованные знания. Сущность и сферы использования. Примеры

5.  Неформализованные знания и задачи

6.  Слабоструктурированные задачи. Источники неопределенности при принятии решений

7.  Основные виды неопределенности и способы ее уменьшения

8.  Понятие «искусственный интеллект». Задачи искусственного интеллекта. Основные этапы развития искусственного интеллекта

9.  Особенности человеческого мышления. Принципы построения систем искусственного интеллекта

10.  Особенности и признаки интеллектуальных систем

11.  Понятие «экспертная система». Основные модели представления знаний в экспертных системах.

12.  Логические модели представления знаний. Модель, основанная на логике высказываний

13.  Логические модели представления знаний. Модель, использующая исчисление предикатов

14.  Продукционная модель представления знаний. Структура экспертных систем продукционного типа.

15.  Механизм логического вывода в продукционных системах. Примеры логического вывода

16.  Управляющий компонент продукционной экспертной системы

17.  Общая характеристика математического аппарата теории нечетких множеств

18.  Основные идеи теории и нечетких множеств. Сравнение обычных и нечетких множеств

19.  Операции над нечеткими множествами (кроме алгебраических)

20.  Алгебраические операции над нечеткими множествами

21.  Нечеткая и лингвистическая переменные

22.  Нечеткие отношения

23.  Операции композиции нечетких отношений и нечеткой импликации, их значение для нечеткого логического вывода

24.  Нечеткий логический вывод

25.  Особенности нечеткого логического вывода по Мамдани и Ларсену

26.  Способы дефазификации результатов нечеткого вывода.

27.  Нечеткие аппроксиматоры

28.  Основные проблемы, решаемые при помощи искусственных нейронных сетей

29.  Биологический прототип искусственных нейронных сетей

30.  Понятие и основные идеи коннекционизма

31.  Схема формального нейрона. Роль его составных частей

32.  Функции активации формального нейрона, их смысл и основные виды

33.  Сравнение ветвей компьютерной эволюции

34.  Архитектура нейронных сетей. Понятие, основные виды. Примеры

35.  Обучение нейронных сетей, сущность и основные алгоритмы обучения

36.  Обучение нейронных сетей как задача оптимизации.

37.  Сравнение ветвей компьютерной эволюции.