Цели и задачи: Изучение дидуктивных моделей представления знаний.
Учебные вопросы: Явное представление знаний. Классификация моделей представления знаний. Дедуктивные модели. Силлогистика Аристотеля. Алгебры логики. Квазибулева алгебра. Логико-арифметическая алгебра. Управляемая алгебра выбора.
Вопросы для самопроверки:
В чем заключается формализация дедуктивных схем рассуждения? Что такое простейшие формализмы представления знаний? Алгебраические модели и их расширения. формализация рассуждений с помощью нечеткой логики.Список литературы:
, , Искусственный интеллект и робототехника. «Диалог-МИФИ», 2008 г. Представление и обработка знаний в обучающих системах Уч. пособия, Владивосток, 2006 г. Интеллектуальные системы управления. «ЛИБРОКОМ», 2009 г. югер Искусственный интеллект: Стратегии и методы решения сложных проблем. «Вильямс», 2005 г. Интеллектуальные информационные системы. Учебн. для вузов. – М.: Высш. шк., 2003 г.Лекция 6. Формальные системы исчисления. 2 ч.
Цели и задачи: Ознакомление с современным аппаратом формальных систем и логических исчислений.
Учебные вопросы: Модели исчисления высказываний. Метапроцедура Ван-Хао. Модели исчисления предикатов. Метапроцедура резолюций Робинсона. Немонотонность вывода в логических моделях представления знаний.
Вопросы для самопроверки:
Что такое формальные системы? Что такое логическое исчисление? Метапроцедура Ван-Хао в исчислении высказываний. Метод резолюций Робинсона. Достоинства и недостатки логических процедур вывода.Список литературы:
Интернет ресурсы
http://e. /books/element. php? pl1_cid=25&pl1_id=3508 Системы искусственного интеллекта. Практикум для проведения лабораторных работ. Ч. 1: Учебное пособие для вузов. – М.: Издательство Московского государственного горного университета, 2006. - 80 с. http:///tehnologii-ekonomike-informatsionnyie/sistemyi-iskusstvennogo-intellekta17420.html ,. Информатика и информационные системы в экономике. Учебник. ЧАСТЬ 1, 2005Лекция 7. Традуктивные модели. 2 ч.
Цели и задачи: Ознакомление с методами представления обработки знаний в виде правил.
Учебные вопросы: Продукции. Стратегии управления продукциями. Продукционная система – как программная среда. Динамическое описание продукционной системы. Нечеткий вывод на продукциях с недетерминированным ядром. Составные продукции.
Вопросы для самопроверки:
Что такое продукция? Классификация продукций. Прямая и обратная процедуры вывода в продукционных моделях. Стратегии управления продукциями.Список литературы:
, , Модели и методы искусственного интеллекта. «ИНФРА-М», 2008 г. G. F. Luger Искусственный интеллект. Структуры и стратегии для комплексного решения задач. «Addison Wesley», 2004 г. , Моделирование микроэкономических процессов и систем. «Кно Рус», 2012 г. Валерий Макаров. Вопросы искусственного интеллекта. «Ленанд», 2010 г.Лекция 8. Индуктивные модели. 2 ч.
Цели и задачи: Изучить модели индуктивного обобщения.
Учебные вопросы: Индуктивное обобщение по аналогии. Прецеденты. Частичные прецеденты. Обучение. Ассоциативное обобщение на коннекторах. ДСМ-метод. Теория Демпстера-Шеффера.
Вопросы для самопроверки:
Моделирование человеческих рассуждений построенных по принципу «От частного к общему». Понятие прецедента. Обучение на частичных и полных прецедентах. Реализация схем ассоциативного обобщения.Список литературы:
, , Модели и методы искусственного интеллекта. «ИНФРА-М», 2008 г. G. F. Luger Искусственный интеллект. Структуры и стратегии для комплексного решения задач. «Addison Wesley», 2004 г. , Моделирование микроэкономических процессов и систем. «Кно Рус», 2012 г. Валерий Макаров. Вопросы искусственного интеллекта. «Ленанд», 2010 г.Лекция 9. Структурные модели. 2 ч.
Цели и задачи: Изучение класса структурных моделей представления знаний.
Учебные вопросы: Семантические сети. Классификация сетей. Базовые отношения и операции на сетях. Проблема изоморфизма сетевых моделей. Фреймы. Функциональные семантические сети. Фреймоподобные структуры. Сценарии.
Вопросы для самопроверки:
Классификация семантических сетей. Функциональные семантические сети. Что такое фреймы и фреймоподобные структуры? Эвристические методы решения проблем изоморфизма сетевых моделей. Разработка сценариев и их реализация.Список литературы:
, , Модели и методы искусственного интеллекта. «ИНФРА-М», 2008 г. G. F. Luger Искусственный интеллект. Структуры и стратегии для комплексного решения задач. «Addison Wesley», 2004 г. , Моделирование микроэкономических процессов и систем. «Кно Рус», 2012 г. Валерий Макаров. Вопросы искусственного интеллекта. «Ленанд», 2010 г. Давид Дубровский, Владислав Лекторский. Естественный и искусственный интеллект. «Канон+РООИ "Реабилитация"», 2011 г.Лекция 10. Онтологические системы. 2 ч.
Цели и задачи: Изучение и приобретение навыков в работе с антологическими системами.
Учебные вопросы: Эксплицитная спецификация концептуализации. Формальная модель онтологии. Простые словари. Пассивные и активные словари. Таксономии. Машина вывода в онтологической системе. Методология и жизненный цикл онтологий.
Вопросы для самопроверки:
Специфические особенности баз знаний в онтологиях. Классификация онтологий. Что такое таксономии? Управление онтологическими системами.Список литературы:
Технологии искусственного интеллекта. «СПбГУ ИТМО», 2010 г. Автономный искусственный интеллект. Москва: «БИНОМ» – лаборатория знаний, 2009 г. G. F. Luger Искусственный интеллект. Структуры и стратегии для комплексного решения задач. «Addison Wesley», 2004 г. , , Основы искусственного интеллекта, ДЕСС, 2007 г. , Интеллектуальные информационные системы. Учебн. для вузов, 2004 г. , , Интеллектуальные Интернет – технологии.: Учебн. для вузов, 2009 г. , , Модели и методы искусственного интеллекта. «ИНФРА-М», 2008 г. , , Идеи и решения фундаментальных проблем науки и техники. Санкт – Петербург: «БХВ – Петербург», 2010 г.Интернет ресурсы
http://e. /books/element. php? pl1_cid=25&pl1_id=3508 Системы искусственного интеллекта. Практикум для проведения лабораторных работ. Ч. 1: Учебное пособие для вузов. – М.: Издательство Московского государственного горного университета, 2006. - 80 с. http:///tehnologii-ekonomike-informatsionnyie/sistemyi-iskusstvennogo-intellekta17420.html ,. Информатика и информационные системы в экономике. Учебник. ЧАСТЬ 1, 2005Лекция 11. Мультиагентные системы. 2 ч.
Цели и задачи: Изучение нового класса интеллектуальных систем, основанных на агентной парадигме.
Учебные вопросы: Распределенный искусственный интеллект (DAI), распределенное решение задач (DPS) и параллельный искусственный интеллект(PAI). Программные агентыи фоновый (background) режим выполнения. Основная идея агентно-ориентированных систем и их классификация. Интенциональные и ментальные характеристики агентов.
Вопросы для самопроверки:
Построение интеллектуальной модели построения, основная задача управления содержанием «Content management». В чем сущность агентной парадигмы? Компоненты описания разработки и функционирования мультиагентных систем.Список литературы:
Стюарт Рассел, Питер Норвиг. Искусственный интеллект. Современный подход. «Вильямс», 2005 г. Интеллектуальные системы управления. «ЛИБРОКОМ», 2009 г. югер Искусственный интеллект: Стратегии и методы решения сложных проблем. «Вильямс», 2005 г. Технологии искусственного интеллекта. «СПбГУ ИТМО», 2010 г. Автономный искусственный интеллект. Москва: «БИНОМ» – лаборатория знаний, 2009 г. G. F. Luger Искусственный интеллект. Структуры и стратегии для комплексного решения задач. «Addison Wesley», 2004 г. , , Основы искусственного интеллекта, ДЕСС, 2007 г.Интернет ресурсы
http://e. /books/element. php? pl1_cid=25&pl1_id=3508 Системы искусственного интеллекта. Практикум для проведения лабораторных работ. Ч. 1: Учебное пособие для вузов. – М.: Издательство Московского государственного горного университета, 2006. - 80 с. http:///tehnologii-ekonomike-informatsionnyie/sistemyi-iskusstvennogo-intellekta17420.html ,. Информатика и информационные системы в экономике. Учебник. ЧАСТЬ 1, 2005Лекция 12. Агентные технологии. 2 ч.
Цели и задачи: Изучение современных подходов, методов и средств реализаций агентных технологий.
Учебные вопросы: Технологии агентов и их моделей. Архитектуры мультиатентных систем. Агентные библиотеки и средства поддержки. Делиберативные агенты и мультиатентные системы. Реактивные агенты с реакциями, генерируемыми конечными автоматами.
Вопросы для самопроверки:
Классификация архитектур агентов и мультиагентных систем. Делиберативные архитектуры. Реактивные архитектуры. Гибридные архитектуры.Список литературы:
, , Интеллектуальные Интернет – технологии.: Учебн. для вузов, 2009 г. , , Модели и методы искусственного интеллекта. «ИНФРА-М», 2008 г. , , Идеи и решения фундаментальных проблем науки и техники. Санкт – Петербург: «БХВ – Петербург», 2010 г. Интеллектуальные информационные системы. Учебн. для вузов. – М.: Высш. шк., 2003 г. Проектирование радиоэлектронных средств на основе современных информационных технологий. «Бином», 2011 г. Иван Братко. Язык PROLOG: Алгоритм искусственного интеллекта – «Вильямс», 2004 г. Основы построения интеллектуальных систем. «ИНФРА-М», 2010 г.Лекция 13. Системы распознавания образов. 2 ч.
Цели и задачи: Изучение и приобретение практических навыков проектирования и реализации систем распознавания образов.
Учебные вопросы: Распознавание образов (Patter Recoguition). Основные модели и соответствующие им системы. Перцептронная модель и нейронная сеть. Классификация нейронных сетей в рамках выбранной парадигмы распознавания. Нейросетевой компьютинг.
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 |
