Лекции по представлению знаний в информационных системах

Приводится классификация программных средств для интеллектуальных систем. Описываются конкретные языки представления знаний и манипулирования ими, базовые языки, используемые в интеллектуальных системах, системы поддержки разработки интеллектуальных систем, ЭВМ с высоким уровнем интерпретации языков, спецпроцессоры баз данных, знаний и логического вывода для ЭВМ пятого и последующих поколений. Для специалистов в области управления, информационных...

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

Тема работы: Семантическая сеть как модель представления знаний. История, типы отношений, работа с семантическими сетями.

Учебное пособие - Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2005. 80 с. Рассматриваются общие сведения по структуре и составу экспертных систем. Даны рекомендации по различным способам представления знаний в экспертных системах. Рассматриваются различные методы принятия решения в экспертных системах. Учебное пособие по дисциплине "Интеллектуальные подсистемы в САПР" предназначено для студентов 5 курса дневного отделения специальности 2203.

Включает следующие темы: Основные области исследований по искусственному интеллекту. Преимущества ЭС. Задачи ЭС. Структура экспертных систем. Состав знаний экспертной системы. Семантические сети. Фрейм. Управление выводом во фреймовых системах. Системы продукций. Управление выводом в продукционной системе. Этапы разработки ЭС. Инструментальные средства построения ЭС. Способы представления знаний и методы разработки. Примеры инструментальных средс...

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...

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

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