История развития систем искусственного интеллекта.
Направления развития искусственного интеллекта.
Понятие интеллектуальной системы
Общая структура систем искусственного интеллекта.
Основные особенности систем искусственного интеллекта.
Данные и знания. Виды знаний.
Общие сведения о моделях представления знаний.
Семантические сети.
Фреймы как модели представления знаний.
Продукционные модели представления знаний.
Методы вывода решения в продукционных моделях представления знаний.
Методы вывода решения во фреймовых моделях представления знаний и семантических сетях.
Методы вывода решения в логических моделях представления знаний.
Структура экспертных систем.
Классификация экспертных систем.
Цикл работы экспертных систем.
Технология разработки экспертных систем.
Биологический нейрон.
Искусственный нейрон.
Классификация и свойства нейронных сетей.
Обучение нейронных сетей. Общие сведения.
Теорема Колмогорова и её развитие.
Персептрон Розенблатта. Обучение одно нейронного персептрона.
Дельта-правило для обучения персептрона.
Адалайн, мадалайн и обобщенное дельта-правило.
Линейная разделимость и ограниченность однослойного персептрона.
Нейронные сети обратного распространения.
Алгоритм обучения нейронной сети обратного распространения.
Нейронные сети встречного распространения.
Обучения нейронной сети встречного распространения.
Предмет и проблемы распознавания образов.
Основные понятия теории распознавания образов.
Пандемониум Селфриджа.
Распознавание с помощью персептронов.
Геометрическая интерпретация распознавания.
Мотивации и история зарождения теории нечетких множеств.
Определение множества в канторовской теории множеств и традиционная двухзначная логика.
Определение нечеткого множества.
Основные характеристики нечетких множеств.
Операции над нечеткими множествами.
Нечеткие отношения.
Направления развития искусственного интеллекта.
Понятие интеллектуальной системы
Общая структура систем искусственного интеллекта.
Основные особенности систем искусственного интеллекта.
Данные и знания. Виды знаний.
Общие сведения о моделях представления знаний.
Семантические сети.
Фреймы как модели представления знаний.
Продукционные модели представления знаний.
Методы вывода решения в продукционных моделях представления знаний.
Методы вывода решения во фреймовых моделях представления знаний и семантических сетях.
Методы вывода решения в логических моделях представления знаний.
Структура экспертных систем.
Классификация экспертных систем.
Цикл работы экспертных систем.
Технология разработки экспертных систем.
Биологический нейрон.
Искусственный нейрон.
Классификация и свойства нейронных сетей.
Обучение нейронных сетей. Общие сведения.
Теорема Колмогорова и её развитие.
Персептрон Розенблатта. Обучение одно нейронного персептрона.
Дельта-правило для обучения персептрона.
Адалайн, мадалайн и обобщенное дельта-правило.
Линейная разделимость и ограниченность однослойного персептрона.
Нейронные сети обратного распространения.
Алгоритм обучения нейронной сети обратного распространения.
Нейронные сети встречного распространения.
Обучения нейронной сети встречного распространения.
Предмет и проблемы распознавания образов.
Основные понятия теории распознавания образов.
Пандемониум Селфриджа.
Распознавание с помощью персептронов.
Геометрическая интерпретация распознавания.
Мотивации и история зарождения теории нечетких множеств.
Определение множества в канторовской теории множеств и традиционная двухзначная логика.
Определение нечеткого множества.
Основные характеристики нечетких множеств.
Операции над нечеткими множествами.
Нечеткие отношения.