ВОПРОСЫ

по дисциплине

СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

для гр. ИВТ-304

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.

9.  Основные этапы развития искусственного интеллекта

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

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

12.  Логические модели представления знаний. Модель, использующая исчисление предикатов (увязать с курсовым проектом).

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

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

15.  Управляющий компонент продукционной экспертной системы

16.  Компоненты базы знаний продукционной системы, их взаимодействие в процессе логического вывода.

17.  Основные проблемы, решаемые при помощи искусственных нейронных сетей*

18.  Биологический прототип искусственных нейронных сетей*

19.  Понятие и основные идеи коннекционизма*

20.  Схема формального нейрона. Роль его составных частей*

21.  Функции активации формального нейрона, их смысл и основные виды*

22.  Сравнение ветвей компьютерной эволюции*

23.  Архитектура нейронных сетей. Понятие, основные виды. Примеры*

24.  Обучение нейронных сетей, сущность и основные алгоритмы обучения*

Вопросы, помеченные звездочкой, даются на самостоятельную проработку