Учебное пособие - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2005. - 304
с.: ил. — (Информатика в техническом университете).
Интеллектуальные информационные технологии — одна из наиболее
перспективных и быстро развивающихся научных и прикладных областей
информатики. В учебном пособии рассматриваются ее основные
направления: обработка текстов на естественном языке, моделирование
знаний и базы знаний, управление знаниями, распознавание образов,
нейротехнологии, интеллектуализация Inteet, концептуальное
программирование и др. Основное внимание уделяется математическим
моделям, методам и инструментальным средствам разработки
программного обеспечения интеллектуальных автоматизированных
систем.
Содержание учебного пособия основано на материалах, используемых авторами в учебном процессе в МГТУ им. Н. Э. Баумана и МЭИ (ТУ).
Для студентов высших технических учебных заведений, изучающих информационные технологии и методы их интеллектуализации. Может быть полезно аспирантам и специалистам, занимающимся данной проблематикой. Содержание: Предисловие
Список основных сокращений
Структура исследований в области искусственного интеллекта
Введение
Технология концептуального программирования Основы теории концептуального программирования
Инструментарий концептуального программирования
Вопросы для самопроверки Технологии автоматического распознавания образов Основные понятия теории автоматического распознавания образов
Примеры программной реализации OCR-систем
Вопросы для самопроверки Автоматизация работы со знаниями, представленными в текстовом виде Основы гипертекстовой информационной технологии
Основные понятия гипертекстовой информационной технологии
Формализованная модель гипертекста
Условно-типовая модель гипертекста
Инструментальные средства для создания гипертекста
Гипертекстовые информационно-поисковые системы
Методы извлечения знаний для построения гипертекста
Автоматизация построения гипертекста
Место гипертекстовой информационной технологии среди технологий искусственного интеллекта
Вопросы для самопроверки
Автоматизированное извлечение знаний из текста
Проблема понимания текста на естественном языке
Компьютерные методы поиска в тексте
Вопросы для самопроверки
Автоматическое реферирование и аннотирование
Вопросы для самопроверки
Машинный перевод
Вопросы для самопроверки
Автоматическая классификация документов
Вопросы для самопроверки
Комплексные интеллектуальные программные системы для обработки текстов
Комплексный смысловой анализатор текста Text Analyst
Промышленная информационно-поисковая система Excalibur RetrievalWare
Пакет NeurOK Semantic Suite
Вопросы для самопроверки Метаданные для информационных ресурсов Системы и модели метаданных
Семантический web и платформа XML
Вопросы для самопроверки Моделирование знаний о предметных областях как основа интеллектуальных автоматизированных систем Категория знания
Вопросы для самопроверки
Модели знаний
Вопросы для самопроверки
Сетевые модели знаний
Модель M1 —расширенные семантические сети
Модель M2 — неоднородные семантические сети
Модель М3 — нечеткие семантические сети
Модель М4 — обобщенная модель представления знаний о предметной области
Вопросы для самопроверки
Онтологический подход и его использование
Понятие онтологии
Основные задачи, решаемые с помощью онтологии
Модель онтологии
Методики построения онтологии и требования к средствам их спецификации
Обзор наиболее известных онтологических проектов
Примеры использования онтологии
Вопросы для самопроверки
Основы технологии баз знаний
Общие положения
Система операций для работы со знаниями в базе знаний
Элементарные операции
Комплексные операции
Вопросы для самопроверки Нейронные семиотические системы Общая характеристика направления
Нейропакеты
Модели сенсорных и языковой систем человека
Вопросы для самопроверки Системы управления знаниями Общая характеристика направления
Вопросы для самопроверки
Технологии хранилищ данных и интеллектуального анализа данных
Основные понятия
Технология OLAP и многомерные модели данных
Глубинный анализ данных
Вопросы для самопроверки
Системы поддержки инновационной деятельности
Вопросы для самопроверки Заключение
Список основной литературы
Список дополнительной литературы
Предметный указатель
систем.
Содержание учебного пособия основано на материалах, используемых авторами в учебном процессе в МГТУ им. Н. Э. Баумана и МЭИ (ТУ).
Для студентов высших технических учебных заведений, изучающих информационные технологии и методы их интеллектуализации. Может быть полезно аспирантам и специалистам, занимающимся данной проблематикой. Содержание: Предисловие
Список основных сокращений
Структура исследований в области искусственного интеллекта
Введение
Технология концептуального программирования Основы теории концептуального программирования
Инструментарий концептуального программирования
Вопросы для самопроверки Технологии автоматического распознавания образов Основные понятия теории автоматического распознавания образов
Примеры программной реализации OCR-систем
Вопросы для самопроверки Автоматизация работы со знаниями, представленными в текстовом виде Основы гипертекстовой информационной технологии
Основные понятия гипертекстовой информационной технологии
Формализованная модель гипертекста
Условно-типовая модель гипертекста
Инструментальные средства для создания гипертекста
Гипертекстовые информационно-поисковые системы
Методы извлечения знаний для построения гипертекста
Автоматизация построения гипертекста
Место гипертекстовой информационной технологии среди технологий искусственного интеллекта
Вопросы для самопроверки
Автоматизированное извлечение знаний из текста
Проблема понимания текста на естественном языке
Компьютерные методы поиска в тексте
Вопросы для самопроверки
Автоматическое реферирование и аннотирование
Вопросы для самопроверки
Машинный перевод
Вопросы для самопроверки
Автоматическая классификация документов
Вопросы для самопроверки
Комплексные интеллектуальные программные системы для обработки текстов
Комплексный смысловой анализатор текста Text Analyst
Промышленная информационно-поисковая система Excalibur RetrievalWare
Пакет NeurOK Semantic Suite
Вопросы для самопроверки Метаданные для информационных ресурсов Системы и модели метаданных
Семантический web и платформа XML
Вопросы для самопроверки Моделирование знаний о предметных областях как основа интеллектуальных автоматизированных систем Категория знания
Вопросы для самопроверки
Модели знаний
Вопросы для самопроверки
Сетевые модели знаний
Модель M1 —расширенные семантические сети
Модель M2 — неоднородные семантические сети
Модель М3 — нечеткие семантические сети
Модель М4 — обобщенная модель представления знаний о предметной области
Вопросы для самопроверки
Онтологический подход и его использование
Понятие онтологии
Основные задачи, решаемые с помощью онтологии
Модель онтологии
Методики построения онтологии и требования к средствам их спецификации
Обзор наиболее известных онтологических проектов
Примеры использования онтологии
Вопросы для самопроверки
Основы технологии баз знаний
Общие положения
Система операций для работы со знаниями в базе знаний
Элементарные операции
Комплексные операции
Вопросы для самопроверки Нейронные семиотические системы Общая характеристика направления
Нейропакеты
Модели сенсорных и языковой систем человека
Вопросы для самопроверки Системы управления знаниями Общая характеристика направления
Вопросы для самопроверки
Технологии хранилищ данных и интеллектуального анализа данных
Основные понятия
Технология OLAP и многомерные модели данных
Глубинный анализ данных
Вопросы для самопроверки
Системы поддержки инновационной деятельности
Вопросы для самопроверки Заключение
Список основной литературы
Список дополнительной литературы
Предметный указатель