Многотомная работа посвящена систематическому изложению общих формализмов, математических моделей и алгоритмических методов, которые могут быть исспользуемы при моделировании и исследованиях математических моделей объектов искусственного интеллекта. Развиваются представления и методы решения, основанные на теориях эвристического поиска и автоматическом доказательстве теорем, а также процедуральные методы, базирующиеся на классе проблемно-ориентированных языков, сочетающих свойства языков программирования и автоматических решателей задач отображения искусственного интеллекта различными математическими средствами. В работе излагаются основы теории отображения искусственного интеллекта такими математическими средствами как: множества, отношения, поверхности, пространства, алгебраические системы, матрицы, графы, математическая логика и др.
Искусственные интеллекты — устройства, наделенные синтезированным разумом, — часто подразделяются на две фундаментальные группы: прикладную и общую. Прикладной искусственный интеллект имеет более простое и узкое назначение: такие системы могут торговать акциями или управлять автономным автомобилем.
Общие системы искусственного интеллекта в теории способны выполнять любое задание, и именно в этой сфере сегодня происходят самые захватывающие события. Развитие этого направления привело к возникновению такого феномена, как машинное обучение, которому мы уделим внимание в одном из томов настоящей работы.
Названия книг: 1) Кн. 1 : Введение в теорию систем искусственного интеллекта – 2017 2) Кн. 2 : Эпистемология искусственного интеллекта. – 2017 3) Кн. 3 : Зрительное восприятие изображений искусственным интеллектом. – Ч. 1 – 2017 4) Кн. 3 : Зрительное восприятие изображений искусственным интеллектом. – Ч. 2 – 2017 5) Кн. 3 : Зрительное восприятие изображений искусственным интеллектом. – Ч. 3 : Системы тепловидения как расширяющие средства зрения в СИИ. – 2017 6) Кн. 3 : Зрительное восприятие изображений искусственным интеллектом. – Ч. 4 : Системы тепловидения как расширяющие средства зрения в СИИ (окончание). – 2017 7) Кн. 4 : Слуховое и речевое восприятие и отображение информации искусственным интеллектом. – 2017 8) Кн. 5 : Интеллектуальные сенсоры как органы чувств систем искусственного интеллекта. – 2017 9) Кн. 6 : Формирование понятийного аппарата искусственного интеллекта. – 2018 10) Кн. 7 : Меры, размерности, измерения – фундаментальные атрибуты ИИ. – Ч. 1 : Меры, размерности, измерения, интервалы. – 2018 11) Кн. 7 : Меры, размерности, измерения – фундаментальные атрибуты ИИ. – Ч. 2 (начало) : Система физических величин, понятий и обозначений. – 2018 12) Кн. 7 : Меры, размерности, измерения – фундаментальные атрибуты ИИ. – Ч. 2 (окончание) : Система физических величин, понятий и обозначений. – 2018 13) Кн. 8 : Искусственный интеллект как решатель интеллектуальных задач. – 2018 14) Кн. 9 : Представление данных в искусственном интеллекте. – 2018 15) Кн. 10 : Представление знаний в искусственном интеллекте. – 2018
Для бакалавров, специалистов, магистров, аспирантов, докторантов всех специальностей.
Многотомная работа посвящена систематическому изложению общих формализмов, математических моделей и алгоритмических методов, которые могут быть использованы при моделировании и исследованиях математических моделей объектов облачных технологий. Развиваются представления и методы решения задач облачных технологий, основанные на теориях эвристического ...
Введение в искусственный интеллект — В монографии изложены концептуальные основы и методы представления знаний в системах искусственного интеллекта. Рассмотрены различные подходы, применяемые при проектировании и разработке интеллектуальных систем и технологий в транспортном комплексе, а также рассмотрены тенденции развития систем искусствен ...
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.
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 ...
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
