Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

I-семестр




Москва 2012 г.

СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

С.А.МИТРОФАНОВ

 

 

 

ЛЕКЦИЯ 1

Введение………………………………………………………………………4

Глава 1. Основные определения, история проблемы,

современные направления развития.………………………. 4

1.1. Основные определения искусственного интеллекта 4

1.2. Тест Тьюринга 14

1.3. Науки, лежащие в основе искусственного интеллекта………… 17

1.4. История искусственного интеллекта……………………………… 30

ЛЕКЦИЯ 2

1.5. Основные современные направления развития искусственного интеллекта 43

1.6. Основные понятия о знаниях. 45

1.7. Выводы по 1-ой главе 47

1.8. Контрольные вопросы и задание 48

ЛЕКЦИЯ 3

Глава 2 Онтологическая инженерия описания предметной области ……50

2.1. Понятие онтологии. 50

2.2. Теория множеств - математический аппарат описания онтологии. 52

2.2.1.Основные понятия и определения. 52

ЛЕКЦИЯ 4

2.2.2. Операции над множествами. 52

2.2.3. Декартово произведение множеств. 53

2.2.4. Отношения и их свойства. 53

2.3. Предметы, свойства и отношения предметной области 54

ЛЕКЦИЯ 5

2.4. Понятие цели 55

2.5. Методика решения задач 56

2.6. Понятие модели. 59

2.7. Методика построения онтологии. 61

2.8.Выводы по 2-ой главе 63

2.9. Контрольные вопросы и задание 64

ЛЕКЦИЯ 6

Глава 3. Представление и вывод знаний в системах искусственного интеллекта на основе логических моделей. 65

3.1. Основы математической логики 65

3.1.1.Классификация и определение логик, алгебр, исчислений, теорий. 65

3.1.2.Традиционная логика….......................... 68

ЛЕКЦИЯ 7

3.1.3.Логика, алгебра и исчисление высказываний…......................... 70

3.1.4.Логика, алгебра и исчисление предикатов…........................ 75

ЛЕКЦИЯ 8

3.1.5.Формальные методы вывода решений в аксиоматических теориях 81

3.1.6.Приведение формул исчисления предикатов к дизъюнктам Хорна. 85

3.2.Логическая модель представления знаний 87

3.3. Вывод в в системах искусственного интеллекта с логическим представлением знаний 88

3.3.1. Правило резолюции 88

3.4. Выводы по 3-ой главе 96

3.5. Контрольные вопросы и задание 96

ЛЕКЦИЯ 9

Глава 4 Представление и вывод знаний в системах искусственного интеллекта на основе семантических сетей 98

4.1. Элементы теории графов……………………………………… … 98

4.1.1.Способы задания графов 97

4.1.2.Задачи решаемые с помощью графа 101

ЛЕКЦИЯ 10

4.2. Представления знаний в виде семантических сетей 102

4.3. Вывод в в системах искусственного интеллекта с представлением знаний в виде семантических сетей 106

4.4. Выводы по 4-ой главе 110

4.5. Контрольные вопросы и задание 110

ЛЕКЦИЯ 11

Глава 5. Представление и вывод знаний в системах искусственного интеллекта на основе фреймовых моделей. 111

5.1. Представления знаний в виде фреймов 111

5.2. Вывод в в системах искусственного интеллекта с фреймовым представлением знаний. 115

5.3. Выводы по 5-ой главе 117

5.4. Контрольные вопросы и задание 118

ЛЕКЦИЯ 12

Глава 6. Представление и вывод знаний в системах искусственного интеллекта на основе продукционных моделей. 118

6.1. Представление знаний в виде в виде системы продукций 119

6.2. Продукционные системы 120

6.3. Прямой и обратный вывод в системах искусственного интеллекта продукционного типа 121

ЛЕКЦИЯ 13

6.4. Пример работы продукционной системы. 129

6.5. Выводы по 6-ой главе 132

Контрольные вопросы и задание 132

ЛЕКЦИЯ 14

Глава 7. Представление и вывод неопределённых знаний в системах искусственного интеллекта. 132

7.1. Представление и вывод при нечётких знаниях. 132

7.1.1. Определение нечёткого множества. 133

7.1.2. Операции над нечёткими множествами. 133

ЛЕКЦИЯ 15

7.1.3. Нечёткие отношения 135

7.1.4. Формальные методы вывода решений в нечёткой логике. 139

ЛЕКЦИЯ 16

7.2. Представление и вывод при неполных знаниях. 141

7.2.1. Вероятностный подход к представлению неполных знаний. 141

7.2.2. Определения и виды вероятности 145

7.2.3. Аксиомы вероятности 148

ЛЕКЦИЯ 17

7.2.4. Формальные методы вывода решений при вероятностном подходе.149

7.2.5. Правило Байеса и его использование. 152

7.2.6. Байесовская сеть представления и вывода вероятностных знаний.153

7.3. Другие способы представления и вывода неопределённых знаний157

7.4. Выводы по 7-ой главе 159

7.5. Контрольные вопросы и задание 159

Литература 161

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-06-27; Просмотров: 534; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.007 сек.