Бровкова М.Б. Системы искусственного интеллекта в машиностроении

Конспект лекций. - Челябинск: ЮУрГУ, кафедра систем управления, 2004. -85 с. В пособии рассмотрены теоретические и практические вопросы построения различных систем с элементами искусственного интеллекта; приведены логические модели и фреймы для представления знаний, примеры построения систем искусственного интеллекта; рассмотрены вопросы распознавания образов, приведены алгоритмы обработки изображений в системах технического зрения и моделях вос...

Учебное пособие. СПб: СПбГУ ИТМО, 2005. 99с В пособии представлены методические материалы по курсу «Оптические технологии искусственного интеллекта». Кратко изложены сведения из области искусственного интеллекта, обсуждаются вопросы применения оптических технологий для реализации интеллектуальной обработки. Рекомендовано УМО по образованию в области приборостроения и оптотехники в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений,...

СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. - 81 с. В пособии представлены методические материалы по курсу "Оптические технологии искусственного интеллекта". Кратко изложены базовые сведения из области искусственного интеллекта, теории искусственных нейронных сетей, теории нечетких множеств, парадигмы когнитивной системы. Обсуждаются вопросы применения оптических технологий для реализации ряда моделей искусственных нейронных сетей, нечетких логик и когнитивных систем...

СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. - 71 с. В пособии представлены методические материалы по курсу "Оптические технологии искусственного интеллекта". Кратко изложены базовые сведения из области искусственного интеллекта, теории искусственных нейронных сетей, теории нечетких множеств, парадигмы когнитивной системы. Обсуждаются вопросы применения оптических технологий для реализации ряда моделей искусственных нейронных сетей, нечетких логик и когнитивных систем...

Учеб. пособие: в 2-х. В части 1 настоящего пособия рассматриваются основные понятия искусственного интеллекта, прикладных систем искусственного интеллекта, методы представления и обработки знаний, вопросы построения экспертных систем, общие сведения о методах приобретения знаний и инструментарии для создания экспертных систем, дано краткое описание возможностей и особенностей инструментального ПО ESWin для создания экспертных систем. Учебное посо...

Учебное пособие. - М.: РГУ нефти и газа им.И.М.Губкина, 1998. Пособие предназначено для студентов кафедры АСУ, специализирующихся в области искусственного интеллекта (220205). В работе рассматриваются основные направления развития систем искусственного интеллекта, модели представления знаний. Более подробно описывается представление знаний на основе логики предикатов и декларативный язык Пролог. Анализируются примеры использования и перспективы...

15 лекций: Определение интеллекта; цели искусственного интеллекта; теория объектов; объекты третьего порядка; построение искусственного интеллекта; нейронные сети; технологии нейронного управления; нейроконтроллеры; параллельные схемы управления; примеры нейронного управления; архитектура системы нечётких ассоциативных правил.

Искусственный интеллект. Агенты - носители искусственного интеллекта. Среды и агенты. Логические рассуждения. Логика высказываний. Исчисление высказываний. Рассуждения в терминах интервалов. Логика предикатов. Исчисление предикатов. Прямой и обратный вывод. Полнота и непротиворечивость исчисления. Вывод на основе правила резолюции. Автомат и среда. Язык и автомат. Вопросы и упражнения. Куцый Н. Н. Системы искусственного интеллекта. - Иркутск, изд...

Ведение в системы искусственного интеллекта. Архитектура систем искусственного интеллекта. База знаний и данных. Машина вывода. Извлечение знаний и обучение. Обучение системы. Интерфейс с пользователем. Организация работы. Инструментальные средства создания систем искусственного интеллекта. База знаний. Методы извлечения знаний. Формальное описание понятий предметной области (ПО). Методы классификации. СОБЫТИЯ И ПРОЦЕССЫ. Системы продукций: струк...

Учебное пособие/ П.В. Сараев.– Липецк: ЛГТУ, 2007.– 64 с. В учебном пособии представлены структуры и алгоритмы применения нейронных сетей в задачах искусственного интеллекта. Основное внимание уделено нейронным сетям прямого распространения. Рассмотрены самоорганизующиеся карты Кохонена и их использование в задачах кластеризации объектов. Приведено описание нейронных сетей с обратными связями на примере сетей Хопфилда и их применение в задачах р...