Монография содержит изложение основных методов искусственного интеллекта: методов представления знаний, методов моделирования рассуждений, методов моделирования поведения, методов обучения и приобретения знаний интеллектуальными системами. Весь материал излагается с единых позиций. В качестве основных средств используются системы правил в их общем виде и семантические сети; особенное внимание уделено неоднородным семантическим сетям, а также методам планирования и моделирования целенаправленного поведения. Системы правил использованы и для описания этих методов. Описаны методы автоматизации приобретения знаний, для чего применен аппарат неоднородных семантических сетей. Для специалистов, аспирантов и студентов старших курсов университетов, изучающих информатику и информационные технологии.
Содержание:
Предисловие Введение Формальные языки и формальные системы Системы, основанные на правилах, или продукционные системы Cемантические сети для представления знаний Совместность Представление знаний в системах фреймов Элементы дескриптивной логики Методы автоматизации рассуждений Автоматизация дедуктивных рассуждений Поиск доказательств теорем методом резолюций Примеры Индуктивные рассуждения Аргументационные рассуждения Рассуждения на основе прецедентов Методы интеллектуального планирования Хронология методов интеллектуального планирования Планирование как поиск доказательства теорем Планирование в пространстве состояний Поиск в пространстве планов Планирование как задача удовлетворения ограничений Планирование на основе прецедентов Интеллектуальные динамические системы Уточнение постановки задачи Правила Стратегии применения правил Состояния и траектория системы Управляемые динамические системы, основанные на правилах Особенности баз знаний динамических систем, основанных на правилах Элементы теории управляемости интеллектуальных динамических систем Примеры интеллектуальных динамических систем Приобретение знаний и машинное обучение Источники знаний для интеллектуальных систем Прямые методы приобретения знаний Приобретение знаний из примеров Искусственные нейронные сети и их обучение Приобретение знаний и анализ текстов Коммуникативная грамматика русского языка Реляционно-ситуационный анализ текста Установление значений синтаксем в безглагольных предложениях Установление отношений на множестве синтаксем Литература
Развитие современных средств вычислительной техники стимулирует развитие методов интеллектуальной обработки информации, проектирование систем и средств, базирующихся на технологиях искусственного интеллекта и баз знаний.
Основные понятия, касающиеся теории искусственного интеллекта (ИИ) и интеллектуальных систем (ИС). Типичными примерами интеллектуальных систем являются экспертные системы и искусственные нейронные сети. Общие вопросы построения экспертных систем, их архитектуре, режимам работы, этапам разработки. Взаимосвязь таких понятий, как ИИ, машинное обучение ...
Основы искусственного интеллекта — Учебное пособие знакомит читателей с историей искусственного интеллекта, моделями представления знаний, экспертными системами и нейронными сетями. Описаны основные направления и методы, применяемые при анализе, разработке и реализации интеллектуальных систем.
Настоящее учебное пособие включает в себя основы программирования на языке Prolog, решение задач методом поиска, вероятностные методы, основы нейронных сетей, а также принципы представления знаний с помощью семантических сетей. Каждый из разделов учебного пособия обеспечен практическими и лабораторными работами. В приложениях содержатся краткие опи ...
Данный материал НЕ НАРУШАЕТ авторские права никаких физических или юридических лиц. Если это не так - свяжитесь с администрацией сайта. Материал будет немедленно удален. Электронная версия этой публикации предоставляется только в ознакомительных целях. Для дальнейшего её использования Вам необходимо будет приобрести бумажный (электронный, аудио) вариант у правообладателей.
Название: 
Распечатать
