Вопросы для самопроверки:
Классификация моделей и методов распознаваний. Перцептронная модель распознаваний. Нейросетевые системы распознаваний. Обучение с учителем и без учителя.Список литературы:
Базы знаний интеллектуальных систем/ , Сиб «Питер», 2000 г. Представление и обработка знаний в обучающих системах Уч. пособия, Владивосток, 2006 г. Математическая логика событий и логические нейронные сети. Учебное пособие, 2007 г. , , Искусственный интеллект и робототехника. «Диалог-МИФИ», 2008 г. Станислав Емельянов. Искусственный интеллект и принятие решений. «Ленанд», 2011 г. Давид Дубровский, Владислав Лекторский. Естественный и искусственный интеллект. «Канон+РООИ "Реабилитация"», 2011 г.Лекция 14. Диагностические обучающие системы. 2 ч.
Цели и задачи: Изучение и приобретение практических навыков проектирования и реализации систем распознавания образов.
Учебные вопросы: Обучение, распознавание и диагностика на основе прецедентов. Тестовые методы распознавания. Обучающие системы как экспертные системы. Принципы разработки мультиатентных обучающих систем.
Вопросы для самопроверки:
Обучение и диагностика на основа прецедентов. Тестовые диагностические системы как экспертные системы.Список литературы:
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. Проектирование радиоэлектронных средств на основе современных информационных технологий. «Бином», 2011 г. Станислав Емельянов. Искусственный интеллект и принятие решений. «Ленанд», 2011 г. Давид Дубровский, Владислав Лекторский. Естественный и искусственный интеллект. «Канон+РООИ "Реабилитация"», 2011 г.Лекция 15. Технология разработки интеллектуальных систем. 2 ч.
Цели и задачи: Знакомство с современными технологиями ИС.
Учебные вопросы: Основные этапы разработки СИИ. Идентификация проблемы. Концептуализация и формализация. Программная реализация. Концептуализация и формализация. Тестирование. Опытная эксплуатация.
Вопросы для самопроверки:
Основные стадии и этапы разработки ИС. В чем заключается этап структурирования знаний? С какой целью и как реализуется этап формализации знаний? Критерии по которым осуществляется тестирование ИС.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. , 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.Лекция 16. Программно – интеллектуальные средства разработки систем. 2 ч.
Цели и задачи: Приобретение практических навыков программной реализации ИИ.
Учебные вопросы: Традиционные языки программирования. Языки представления знаний. Функциональное (LISP), логическое (PROLOG), объектно-ориентированное (SMALLTALK) программирование. Особенности программирования в средах: CLIPS, OPS-5, FRL, KEE. Оболочки. Инструментальные средства разработки мобильных агентов DCOM, Java RMI, COBRA.
Вопросы для самопроверки:
Классификация программно – интеллектуальных средств. Языки представления, управления и обмена информацией. Библиотеки и среды разработки систем. Оболочки и языки программирования высокого уровня.Список литературы:
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. 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.
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Дальневосточный федеральный университет»
(ДВФУ)
Школа естественных наук ДВФУ
МАТЕРИАЛЫ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ
по дисциплине «Системы искусственного интеллекта»
230102.65 – Автоматизированные системы обработки информации и управления
г. Владивосток
2012
Лабораторная работа №1. Реализация лабиринтных задач с помощью оценочных функций (6часов).
Цель работы: Изучить различные способы поиска целей в лабиринтных задачах с помощью оценочных функций и стратегий поиска.
Порядок выполнения работы.
Ознакомится с общими методическими указаниями. Разработать алгоритм, согласно заданию и варианту. Реализовать разработанный алгоритм. Придумать контрольные примеры и поместить в отчет: результаты работы программы с этими примерами. Подготовить отчет о проделанной работе.Содержание отчета.
Задание согласно варианту. Теория. Алгоритмы, которые реализованы в программе. Текст программы (с необходимыми пояснениями в виде комментариев).Варианты заданий.
Разработать программу «Генерация лабиринта (10х10) и поиск кратчайшего маршрута в лабиринте» или предложить и разработать игру с поиском в пространстве состояний (согласуется с преподавателем). Реализовать в программе алгоритмы (рекурсивно или итеративно). Разработать программу «Игра пятнашки (4х4)» или предложить и разработать игру с поиском в пространстве состояний (согласуется с преподавателем). Реализовать в программе алгоритмы (рекурсивно или итеративно). Разработать программу «Реверсы (10х10)» или предложить и разработать игру с поиском в пространстве состояний (согласуется с преподавателем). Реализовать в программе алгоритмы (рекурсивно или итеративно). Разработать программу «Крестики-нолики (4х4)» или предложить и разработать игру с поиском в пространстве состояний (согласуется с преподавателем). Реализовать в программе алгоритмы (рекурсивно или итеративно). Разработать программу «Домино (с открытой колодой)» или предложить и разработать игру с поиском в пространстве состояний (согласуется с преподавателем). Реализовать в программе алгоритмы (рекурсивно или итеративно). Разработать программу «Генерация лабиринта (10х10) и поиск кратчайшего маршрута в лабиринте» или предложить и разработать игру с поиском в пространстве состояний (согласуется с преподавателем). Реализовать в программе алгоритмы (рекурсивно или итеративно). Разработать программу «Крестики-нолики (4х4)» или предложить и разработать игру с поиском в пространстве состояний (согласуется с преподавателем). Реализовать в программе алгоритмы (рекурсивно или итеративно).Контрольные вопросы.
Дать определение лабиринтной задачи. Что такое пространство состояний и поиск в нем? Какие основные проблемы возникают при поиске в пространстве состояний и какие существуют пути решения этих проблем? Какие есть стратегии поиска в пространстве состояний? В каких случаях необходимо применять поиск от данных, а в каких от цели? Преимущества и недостатки поиска в глубину? Преимущества и недостатки поиска в ширину? Что такое оценочная функция? Из каких компонентов она состоит? В чем отличия поиска в глубину от поиска в ширину?Список литературы:
скусственный интеллект. Методы поиска решений: Пер. с англ. – М.: Мир, 1973 г. Слейгл Дж. Искусственный интеллект. Подход на основе эвристического программирования: Пер. с англ. – М.: Мир, 1973 г. Люггер, Джордж, Ф. Л83 Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. – 864.: ил. Парал. Тит. Англ. Рассел, Стюарт, Норвиг, Питер. Р24 Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2007. – 1408 с.: ил. – Парал. Тит. Англ.Лабораторная работа №2. Реализация механизма вывода с помощью метода Ван-Хао (6часов).
Цель работы: изучить механизм вывода истинности или ложности теорем с помощью метода Ван-Хао.
Порядок выполнения работы.
Ознакомится с общими методическими указаниями. Реализовать программу механизма вывода методом Ван-Хао. Программа должна поддерживать операции: (?,?,?), и должна распечатывать все шаги, которые потребовались для вывода доказуемости или не доказуемости теоремы. Просчитать вручную контрольный пример с деревом вывода. Просчитать контрольный пример в разработанной программе. Сделать проверку на наличие различий между шагами ручного вывода и вывода программой. Придумать и рассчитать два контрольных примера с операциями из таблицы 1. Подготовить отчет о проделанной работе.Содержание отчета.
Задание согласно варианту. Теория метода Ван-Хао. Просчитанный вручную контрольный пример с деревом вывода. Результат должен быть перепроверен с помощью таблицы истинности. Расчет контрольного примера в разработанной программе. Шаги вывода (при наличии различия не конечных результатах ручного вывода и вывода программой, объяснить несовпадения и причину их возникновения). Результаты выполнения программы для контрольных примеров.Варианты заданий.
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 |
