Морозов М.Н. Курс лекций по дисциплине Системы искусственного интеллекта

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...

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.

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. – 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...

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...