Курс лекций. — М.: Национальный Открытый Университет "Интуит", 2016
(2-е издание, исправленное). — 228 с.
Курс посвящен рассмотрению базовых понятий систем искусственного интеллекта. В курсе рассматривается архитектура систем искусственного интеллекта, системы распознавания образов, вопросы адаптации, обучения и самообучения систем ИИ, персептроны, методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных, неформальные процедуры, алгоритмические модели, основы языков РЕФАЛ и Пролог, ключевые понятия бинарных деревьев, базовые понятия экспертных систем, автоматизированный синтез, поиск физических принципов действия, методы синтеза речи человека.
Целью изучения дисциплины является подготовка специалистов в области автоматизации сложноформализуемых задач, которые до сих пор считаются прерогативой человека. Дисциплина изучается для приобретения знаний о способах мышления человека, а также о методах их реализации на компьютере. Основным предметом изучения являются мыслительные способности человека и способы их реализации техническими средствами. Содержание:
Лекция 1. Базовые понятия
Лекция 2. Архитектура и основные составные части систем ИИ
Лекция 3. Системы распознавания образов (идентификации)
Лекция 4. Адаптация и обучение
Лекция 5. Методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных
Лекция 6. Логический подход к построению систем ИИ
Лекция 7. Язык программирования Пролог
Лекция 8. Бинарные деревья
Лекция 9. Экспертные системы
Лекция 10. Машинная эволюция
Лекция 11. Автоматизированный синтез физических принципов действия. Синтез речи
Список литературы Формат файла: PDF без оглавления и текстового слоя
Онлайн-курс здесь.
Курс посвящен рассмотрению базовых понятий систем искусственного интеллекта. В курсе рассматривается архитектура систем искусственного интеллекта, системы распознавания образов, вопросы адаптации, обучения и самообучения систем ИИ, персептроны, методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных, неформальные процедуры, алгоритмические модели, основы языков РЕФАЛ и Пролог, ключевые понятия бинарных деревьев, базовые понятия экспертных систем, автоматизированный синтез, поиск физических принципов действия, методы синтеза речи человека.
Целью изучения дисциплины является подготовка специалистов в области автоматизации сложноформализуемых задач, которые до сих пор считаются прерогативой человека. Дисциплина изучается для приобретения знаний о способах мышления человека, а также о методах их реализации на компьютере. Основным предметом изучения являются мыслительные способности человека и способы их реализации техническими средствами. Содержание:
Лекция 1. Базовые понятия
Лекция 2. Архитектура и основные составные части систем ИИ
Лекция 3. Системы распознавания образов (идентификации)
Лекция 4. Адаптация и обучение
Лекция 5. Методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных
Лекция 6. Логический подход к построению систем ИИ
Лекция 7. Язык программирования Пролог
Лекция 8. Бинарные деревья
Лекция 9. Экспертные системы
Лекция 10. Машинная эволюция
Лекция 11. Автоматизированный синтез физических принципов действия. Синтез речи
Список литературы Формат файла: PDF без оглавления и текстового слоя
Онлайн-курс здесь.