Лекции - модели и методы представления знаний в ИС

1997 г. Изложены математические и алгоритмические основы интеллектуальных информационных систем: исчисление предиквтов первого порядка, модели представления знаний, выводы на знаниях, нечеткая информация и выводы, нейронные сети, новые методы эвристического поиска решений и приемы программирования задач в системе Турбо-Пролог.

Введение в искусственный интеллект: некоторые понятия искусственного интеллекта, основные направления исследований в области искусственного интеллекта. Методы эвристического программирования: направления эвристического программирования, эвристический поиск в пространстве состояний, эвристический поиск в пространстве задач, игровая модель эвристического поиска. Модели представления знаний: логическое представление знаний, представление знаний сема...

Ташкентский университет информационных технологий, 7 семестр, направления Информационные технологии и информационная безопасность. Содержание: Общие сведения об интеллектуальных системах, модели представления знаний, организация знаний, вероятность и нечеткая логика в экспертных системах, самообучающиеся системы, инструментальные средства построения экспертных систем, аспекты получения знаний, прямая и обратная цепочка рассужденийrn

База знаний и данных. Понятие модели. Логические модели. Модели знаний на основе продукций. Фреймовая модель знаний. Семантические сети. Машина вывода. Понятие формальной системы. Примеры стратегии вывода. Как функционирует машина вывода. Извлечение знаний и обучение. Извлечение знаний от многих экспертов. Проблема непротиворечивости формализованной базы знаний. Обучение системы. Интерфейс с пользователем. Инструментальные средства создания эксп...

ПГТУ, ИСТз-08, 5 семестр. Преподаватель: Сабатуллина Т. Л. Проблемная область искусственного интеллекта. Представление знаний. Исчисление высказываний. Правила вывода в исчислении предикатов (силлогизмы). Графы. Введение в фреймы. Способ формализации фреймов. Сетевые модели. Продукционная модель. Управление поиском в продукционных системах. Практика: логическая модель представления знаний. Вопросы к лекциям.

Введение. Лекции 2-3: Модели и методы решения задач. Представление знаний в интеллектуальных системах. Представление знаний в интеллектуальных системах (часть 2). Планирование задач. Лекции 7-8: Экспертные системы. Методы работы со знаниями. Системы понимания естественного языка. Системы машинного зрения. Тенденции развития систем искусственного интеллекта.

Лекции Донецк, Украина, ДонНТУ. Преподаватель Прыгунов, 2012 г., 1 Основные понятия и определения теории интеллектуальных информационных систем(интеллект, психика; сознание; разум.). 2 Что понимают под понятием "искусственный интеллект". 3 Приведите смысл теста Тьюринга и схему его проведения. 4 Классификация интеллектуальных информационных систем. Их различия. 5 Особенности систем, основанных на знаниях. 6 Особенности самоорганизующихся систем...

Основные понятия интеллектуальных систем. Знания. Модели представления знаний. Экспертные системы. Нечеткие множества. Нечеткая логика. Нечеткие системы логического вывода. Нейронные сети. (с) Липецкий Государственный Технический Университет, факультет Автоматизации и информатики

История исследований в области ии иосновные понятия ии, Прикладные системы ии, Методы представления знаний и решения задач в интеллектуальных системах.

Физматлит, 2004, 208 c. В работе представлены базовые модели современного искусственного интеллекта, теоретические обоснования и практически полезные примеры построения разумных систем. Изложен авторский взгляд на основные достижения и пути дальнейшего развития программ с искусственным интеллектом. Рассмотрены практические аспекты применения интеллектуальных систем в предметных областях. Работа отличается простотой изложения — многие формулы доп...