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
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 |