Акамсина Н.В. Курс лекций по дисциплине Информатика и вычислительная техника

Рассматриваются методы достоверного (дедуктивного) и правдоподобного (абдуктивного, индуктивного) выводов в интеллектуальных системах различного назначения. Приводятся методы дедуктивного вывода на графовых структурах: вывод на графе связей, графе дизъюнктов, вывод на иерархических структурах. Даются различные виды параллелизма при выводе на графовых структурах. Описываются как классические, так и немонотонные модальные логики: логики убеждения и...

Учебное пособие. – Краснодар: КубГАУ, 2004. –633 с. Пособие состоит из трех частей: курса лекций; практикума и программы самостоятельной работы студентов. Курс лекций включает 16 лекций, сгруппированных в 4 раздела: введение в интеллектуальные информационные системы; теоретические основы и эксплуатация универсальной когнитивной аналитической системы "Эйдос"; принципы построения интеллектуальных информационных систем; применение и перспективы си...

Учебное пособие. 2-е изд., перераб. и доп. – Краснодар: КубГАУ, 2006. –615 с. Пособие представляет собой 1-й том двухтомного комплекта учебной литературы и включает в себя "Курс лекций", состоящий из 16 лекций, сгруппированных в 4 раздела: - введение в интеллектуальные информационные системы; - теоретические основы и эксплуатация универсальной когнитивной аналитической системы "Эйдос"; - принципы построения интеллектуальных информационных сис...

Учебное пособие. Изд. 2-е, испр. и доп. – Краснодар: КубГАУ, 2006. –645 с. Пособие (с грифами УМО и Министерства) состоит из трех частей: курса лекций; практикума и программы самостоятельной работы студентов. Курс лекций включает 16 лекций, сгруппированных в 4 раздела: введение в интеллектуальные информационные системы; теоретические основы и эксплуатация универсальной когнитивной аналитической системы "Эйдос"; принципы построения интеллектуал...

Цели и задачи дисциплины Цель изучения дисциплины Задачи изучения дисциплины Требования к уровню освоения содержания дисциплины Содержание дисциплины Практические (семинарские) занятия Лабораторный практикум Расчётно–графические работы Контрольные работы Курсовое проектирование Производственная (учебная) практика Самостоятельная работа студентов под контролем преподавателя по дисциплине Виды и объём самостоятельной работы Задания для самостоя...

Курс лекций. - Томск: ТПУ. Курс Искусственный интеллект и нейросетевое управление входит в цикл дисциплин специализации. Он включен в учебные планы с целью усвоения студентами современных знаний в области использования элементов искусственного интеллекта для управления различного рода объектами и процессами современных промышленных производств. Изложение курса Искусственный интеллект и нейросетевое управление базируется в основном на курсах Инфо...

МГТУ. Введение. Модели и методы решения задач. Представление знаний в интеллектуальных системах. Представление знаний в интеллектуальных системах (часть 2). Планирование задач. Экспертные системы. Методы работы со знаниями. Системы понимания естественного языка. Системы машинного зрения. Тенденции развития систем искусственного интеллекта.rn

Учебное пособие по циклу расчетно-графических работ. - Красноярск: СФУ, 2007. - 59с. Учебное пособие содержит описание ряда расчетно-графических работ позволяющих студентам реализовать несколько современных методов анализа данных в виде программных стендов и тем самым получить реальный практический опыт в анализе данных и закрепить полученные на лекциях теоретические сведения. Теоретический материал сопровождается примерами. Предназначено для ст...

Семиотика и информатика. 8 выпуск. Сб. под ред. Михайлова А. И., М: ВИНИТИ, 1977, 217с. С. И. Самойленко. Субоптимальное программирование, Н. Я. Виленкин, Ю. Шрейдер. Мажоритарные пространства и квантор "большинства", Н. Я. Виленкин, Ю. Шрейдер. Приянтие экспертных решения на основе мажоритарных структур, Е. В. Падучева. Понятие презумпции в лингвистичекой семантике, Э. М. Погосян. К теории автоматического синтеза понятий, Ю. И. Левин. Некоторые...

-М.: Знание, 1985. 192 с. Данный выпуск содержит книгу, в которой рассматриваются проблемы и методы применения математики в планировании и управлении с позиций теории сложности. Краткое содержание: Что такое категория "сложность" и зачем она нужна?; Алгоритмическая сложность; Вычислительная сложность; Информационная сложность; Сложность статистической обработки информации; Категория "сложность" и искусственный интеллект.