Рабочая программа дисциплины «Основы искусственного интеллекта» (стр. 2 )

3. Раздел «Искусственные нейронные сети»

Биологический и искусственный нейроны. Области применения, моделирование и реализация. Математический нейрон Мак-Каллока – Питса. Персептрон и его развитие. Возможности и сферы применения персептронов. Обучение искусственных нейронных сетей. Приобретение знаний. Извлечение знаний из данных. Машинное обучение на примерах. Сети Хэмминга. Применение искусственных нейронных сетей.

4. Раздел «Основы логического программирования»

Представление о логическом программировании. Представление знаний о предметной области в виде фактов и правил базы знаний Пролога. Общие сведения о структуре языка логического программирования. Основные разделы Пролог-программ: раздел предложений, раздел предикатов, раздел доменов, раздел цели. Синтаксис правил. Задание типов аргументов при декларации предикатов. Автоматическое преобразование типов. Управление поиском решений. Организация повторений. Поиск с возвратом. Прерывание поиска с возвратом: отсечение. Списки, операции над списками, сортировка списков.

5. Раздел «Основы функционального программирования»

Введение в функциональное программирование. Виды вычислений. λ-исчисление.

Темы лабораторных работ:

1. Раздел «Системы, основанные на знаниях»

Проектирование экспертных систем, как класса интеллектуальных систем.

2. Раздел «Искусственные нейронные сети»

Моделирование искусственных нейронных сетей. Математический нейрон Мак-Каллока-Питтса. Дельта-правило, его обобщение и распознавание букв. Ограниченность однослойного персептрона. Многослойный персептрон. Виды активационных функций. Алгоритм обучения персептрона. Нейросетевое математическое моделирование на примере нейросимулятора. Диагностика в медицине.

3. Раздел «Основы логического программирования»

Логическое программирование на языке Пролог в среде VIP 5.2. Представление знаний о предметной области в виде фактов и правил базы знаний Пролога. Дескриптивный, процедурный и машинный смысл программы на Прологе. Синтаксис и значения программ в Prolog. Рекурсия и структуры данных в программах на Прологе. Предикат отсечения Сut и управление логическим выводом с помощью Fail для организации повторений. Обработка списков. Решение логических задач на Прологе.

Примерные вопросы для контроля и самоконтроля.

1. Раздел «История развития и области приложения искусственного интеллекта»

−  Описать тест Тьюринга и мысленный эксперимент Сирла с «китайской комнатой».

−  Описать понятия оптимального рассуждения и человеческого рассуждения.

−  Описать понятия оптимального поведения и человеческого поведения.

−  Привести список примеров интеллектуальных систем, которые зависят от моделей мира.

−  Описать роль эвристики и необходимость компромиссного выбора между оптимальностью и эффективностью.

2. Раздел «Системы, основанные на знаниях»

−  Для решения каких задач предназначены экспертные системы?

−  Из каких составных частей состоит процесс приобретения знаний?

−  Чем знания первого рода отличаются от знаний второго рода?

−  Что такое подсистема объяснений?

−  От каких факторов зависит успех реализации экспертной системы?

−  Какие существуют виды экспертных систем?

−  Каким требованиям должен удовлетворять прототип экспертной системы?

−  Какие существуют виды проектировочного инструментария?

−  Какие этапы создания экспертной системы существуют?

−  Опишите один из них по своему выбору.

−  Опишите особенности субпроблем?

−  Какие факторы влияют на процесс формализации?

−  Чем характеризуются первый и второй прототипы экспертной системы?

−  Назовите основные источники неудач в экспертной системе?

−  Сколько лет обычно уходит на создание коммерческой экспертной системы?  

3. Раздел «Искусственные нейронные сети»

−  Каково строение биологического нейрона?

−  Что такое вес синапса?

−  Какими параметрами описывается искусственный нейрон?

−  Перечислите основные виды функций активации?

−  Какова модель перцептрона?

−  В чем заключается  метод обучения перцептрона?

−  Что такое искусственная нейронная сеть?

−  Каковы этапы построения нейросетей?

−  В чем заключается первый этап?

−  Какие типы сетей выделяют на основе топологии?

−  Перечислите основные классификации нейронных сетей.

−  Какова цель обучения?

−  В чем заключается процесс обучения с учителем?

−  С помощью каких классов можно реализовать программную модель алгоритма обратного распространения?

−  Какова цель обучения?

−  В чем заключается процесс обучения без учителя?

−  Какие алгоритмы обучения без учителя существуют?

−  С помощью каких классов можно реализовать программную модель алгоритма Кохонена?

−  Сколько слоев в сети Хемминга?

−  Какова структурная схема сети Хемминга?

−  В чем заключается идея работы сети Хемминга?

−  Какой вид имеет активационная функция?

−  Сколько слоев в сети Хопфилда?

−  Какова структурная схема сети Хопфилда?

−  Какую задачу решает данная сеть Хопфилда?

−  В каких областях могут применяться искусственные нейронные сети?

−  Приведите пример задачи классификации.

−  Что такое кластеризация?

4. Раздел «Основы логического программирования»

−  Какова структура окон в программе Visual Prolog?

−  Каким образом обрабатываются ошибки в программах Visual Prolog’а?

−  Сформулируйте отличие между атомами и переменными.

−  Какие символы можно использовать в имени переменной?

−  Что такое «правило» с точки зрения Prolog’а?

−  Перечислите требования, предъявляемые к постановке вопросов в Prolog’е.

−  Какие разделы выделяются в предложениях языка Prolog?

−  В каком разделе описываются факты? Правила? Запросы? Каковы особенности их записи?

−  В каких случаях используется запятая при формировании запроса?

−  Дайте понятие структуры.

−  Каково взаиморасположение названия структуры и ее аргументов?

−  Что такое функтор? Перечислите его параметры.

−  В чем отличие простой переменной от анонимной? Укажите их отличия от констант.

−  Что такое список? Как его можно объявить в Visual Prolog’е?

−  Можно ли разделить пустой список на голову и хвост?

−  Для чего используются функторы в списках?

−  Какие операции можно выполнять со списками?

−  Какие компоненты входят в арифметические выражения?

−  Назовите четыре основные арифметические операции. Каков порядок их вычисления?

−  Назовите несколько встроенных математических функций и предикатов. Для чего они используются?

−  Какие средства дают возможность управлять поиском решений, в чем их различие?

−  Можно ли помещать подцель после fail в теле правила?

−  В каких случаях выполняется обрезка?

−  Какие виды обрезки Вы знаете?

−  Какие встроенные предикаты вы знаете? Для чего используется каждый из них? Назовите отличия.

−  С какими целями может открываться файл?

−  В чем особенность задания имени файла?

−  Сколько в программе разрешено доменов file? Назовите встроенные альтернативы домена file. Что делает каждая из них?

−  Как задается путь доступа файла в программе?

−  Охарактеризуйте каждый из стандартных предикатов для открытия и закрытия файлов.

−  Какие процедуры для вывода списка на внешнее устройство вам известны?

−  Что такое дерево и как оно задается?

−  Сколько может быть аргументов у функтора?

−  В чем заключается процедура «обход дерева»? Каков основной алгоритм обхода. Приведите пример.

−  Как можно создать дерево из одного узла?

−  Зачем нужно бинарное поисковое дерево?

5. Раздел «Основы функционального программирования»

−  Перечислите базовые функции?

−  Каковы типы аргументов базовых функций?

−  Назовите основные отличия предикатов eq, equal и =?

−  Особенности свойств символов?

−  Что такое лямбда-выражение?

−  Для чего используется функция defun?

−  Чем различаются основные функции вывода?

−  Что возвращает в качестве значения функция read?

−  Особенности функций, изменяющих структуру?

−  Для чего используется предложение let?

−  В чем его отличие от предложения let*?

−  Чем различаются функции cond и if?

−  Почему не желательно использовать операторы передачи управления? Чем их можно заменить?

−  Что такое рекурсия?

−  Назовите достоинства ее использования?

−  Что такое функционал?

−  Что такое макрос?

4.  перечень учебно-методического обеспечения для самостоятельной работы обучающихся по
дисциплине (модулю)

Для организации самостоятельной работы студентов по дисциплине в электронном виде представлены (http://e-portal. uspu. ru и сетевой диск z:\ 4-й курс\ Интеллектуальные системы)

1. учебные материалы, лабораторные работы, презентация по вышеописанным разделам.

2. Электронная энциклопедия «История искусственного интеллекта».

3. Электронная энциклопедия «Экспертные системы»

4. Каткова искусственного интеллекта. Учебно-методическое пособие для студентов вузов. СШГПИ. 2008. 80 с.

5. Эдуардо Коста Visual Prolog 7.1 для начинающих. Пер. с англ. яз. М. Сафронов. 2008.