Задачи искусственного интеллекта 6 Тест по теме «История развития искусственного интеллекта» 8
СодержаниеЧасть 2. Основы теории искусственного интеллекта 29
Часть 1. Введение в искусственный интеллект §1. История развития искусственного интеллекта как науки
История развития искусственного интеллекта
Формирование искусственного интеллекта
Задачи искусственного интеллекта
Тест по теме «История развития искусственного интеллекта»
6. Кто разработал язык РЕФАЛ?
7. Кто разработал теорию ситуационного управления?
Основные подходы к исследованию искусственного интеллекта
Основные направления исследований в области искусственного интеллекта
Тест по теме «Направления и подходы исследований в области искусственного интеллекта»
5. Искусственная жизни имеет следующие направления?
6. Какие задачи решаются в рамках искусственного интеллекта?
7. Экспертные знания активно используются в следующих направлениях?
8. Принцип организации социальных систем используется в направлении?
Определение интеллектуальной информационной системы
Классификация интеллектуальных систем
Рис.1 . Классификация интеллектуальных информационных систем по типам систем.
Естественно-языковой интерфейс предполагает
Системы контекстной
Системы когнитивной графики
Экспертных систем
Индуктивные системы
Нейронные сети
Адаптивная информационная система
Рис.2 .Классификация интеллектуальных информационных систем по решаемым задачам
Мягкие вычисления
Рис.3. Классификация интеллектуальных информационных систем по методам
Рис. 4. Классификация интеллектуальных систем по назначению
Тест по теме «Классификация интеллектуальных информационных систем»
2. Если система использует генетические вычисления и базы данных, она относится к каким интеллектуальным системам?
3. Системы генерации музыки можно отнести к?
4. Какие системы являются системами общего назначения?
5. К самоорганизующимся системам относятся?
6. На знаниях основываются системы?
7. Эвристический поиск используется в?
8. К системам компьютерной лингвистике относятся?
Часть 2. Основы теории искусственного интеллекта §1. Представление знаний
Семантическая метрика.
Рис. 5. Классификация знаний
Научные знания в любом случае должны быть обоснованными на эмпирической или теоретической доказательной основе. Теоретические зн
Классификация моделей представления знаний
База знаний
Рис. 6. Модели представления знаний
Логико -алгебраические модели представления знаний
П1: Если "отдых — летом" и "человек — активный", то "ехать в горы".
Прямой вывод
2-й проход.
1-й проход.
Семантические сети
Имя фрейма
Тест по теме «Представление знаний»
2. Какие определения представленные ниже не являются моделями представления знаний?
3. Что представляют собой семантическая сеть?
4. Какой из основных типов отношений семантической сети, представленных ниже, может быть названа как АКО (A - Kind – Of)?
5. Чем отличаются семантические сети и фреймы?
6. Что объединяет семантические сети и фреймы?
7. Какие из выражений, представленных ниже, являются структурной частью фрейма?
8. На каком формализме НЕ основаны логические модели?
§2. Нейронные сети
Машина фон Неймана
Классификация искусственных нейронных сетей
Рис.12 Активационные функции
Однослойные искусственные нейронные сети
Рис. 13.Однослойная нейронная сеть
Многослойные нейронные сети
Рис. 14. Многослойная нейронная сеть прямого распространения
Обучение методом обратного распространения ошибки
Q – общее число примеров, H
Задачи, решаемые нейронными сетями
Тест по теме «Нейронные сети»
Какую функцию не может решить однослойная нейронная сеть?
4. Что из ниже перечисленного относится к персептрону?
5. Кто написал книгу «Персепторны»?
7. Какую нейронную сеть обучают с алгоритма обратного распространения ошибки?
8. Какие из перечисленных сетей являются рекуррентными?
§3. Эволюционное моделирование
Генетические алгоритмы
Схема функционирования генетического алгоритма
Пропорциональный отбор (Proportional selection)
Турнирный отбор
Отбор усечением
Ранговый отбор
Элитный отбор
Особь до мутации
Особь до инверсии
Особь до транслокации
Рис.16. Схождение генетического алгоритма
Виды генетических алгоритмов
Рис. 17. Островная модель генетического алгоритма
Рис. 18. Ячеистый генетический алгоритм
Тест по теме «Эволюционное моделирование»
5. Какие бывают операторы генетического алгоритма?
6. Какие виды генетического алгоритма подразумевают параллельную обработку?
7. Из какого числа особей можно выбирать пару (второго родителя) для особи в островной модели?
8. Какой оператор применен к особи (0001000 -> 0000000)?
Теория нечетких множеств
Нечеткое множество
Операции над нечеткими множествами
Нечеткая логика
Лингвистической переменной
Лингвистическую переменную
Рис.22. Функция принадлежности значения «молодой» лингвистической переменной «возраст»
То...", "если.., то.., иначе
A. Тогда из мы можем сделать вывод о том, что B
Высокая, Средняя, Низкая
Рис.26. Функции принадлежности термов лингвистической переменной Давление
Рис.27. Функции принадлежности термов лингвистической переменной Расход
Этап фаззификации
Рис.28. Результат этапа фаззификации.
Рис.29. Результат этапа аккумуляции.
Тест по теме «Нечеткие множества и нечеткая логика»
5. В случае ограниченных операций не будут выполняться ..?
Часть 3. Интеллектуальные информационные системы §1. Экспертные системы
AM (Artifical Mathematician - искусственный математик) и EURISCO
Модель экспертных систем
Рис. 30. Базовая структура экспертной системы
Инженер по знаниям
База знаний
Подсистема объяснений —
Интеллектуальный редактор базы знаний —
Рис. 31. Структура экспертной системы
Классификация экспертных систем и оболочек экспертных систем
По назначению
Рис 32. Классификация экспертных систем
Средства разработки экспертных систем
Языки искусственного интеллекта
Среды разработки
Оболочка экспертных систем
Рис.33. Классификация инструментальных средств разработки ЭС
Рис.34 . Классификация оболочек экспертных систем
Тест по теме «Экспертные системы»
2. Какую задачу решала экспертная система PROSPECTOR?
3. Какие подсистемы являются для экспертной системы обязательными?
4. Какая экспертная система имеет базу знаний размером от 1000 до 10000 структурированных правил?
6. Для решения каких задач предназначены статические оболочки экспертных систем?
7. Гибридная экспертная система подразумевает..?
8. Кто создает базу знаний экспертной системы?
§2. Системы поддержки принятия решений
Структура систем поддержки принятия решений
Рис. 35. Обобщенная структура системы поддержки принятия решений
Классификация систем поддержки принятия решений
На уровне данных
Витрина данных
Хранилище данных
Тест по теме «Системы поддержки принятия решений»
2. Какие подсистемы входят в системы поддержки принятия решений?
3. Какие методы используют в системах поддержки принятия решений?
4. Как можно классифицировать систему поддержки принятия решений?
5. Какая система поддержки принятия решений позволяет модифицировать решения системы, опирающиеся на большие объемы данных из ра
6. К какому классу относится система поддержки принятия решения, чья база знаний сформирована многими экспертами?
7. Какие архитектуры систем поддержки принятия решений бывают?
8. Данные хранятся в одном в единственном экземпляре при архитектуре..?
Рекомендованная литература
Основные определения по теме «Направления исследований в области искусственного интеллекта»
Основные определения по теме «Представление знаний»
Основные определения по теме «Нейронные сети»
Основные определения по теме «Эволюционное моделирование»
Основные определения по теме «Нечеткие множества и нечеткая логика»
Основные определения по теме «Экспертные системы»
Основные термины по теме «Системы поддержки принятия решений»
