rpd000001592 (1006638), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

1.1.4. Реализация простейшей экспертной системы средствами логического программирования(АЗ: 4, СРС: 4)

Форма организации: Лабораторная работа

1. Типовые задания

Приложение 3
к рабочей программе дисциплины
«Искусственный интеллект »

Прикрепленные файлы

вопросы.doc

Вопросы к экзамену по курсу

«Искусственный интеллект»

1. Искусственный интеллект как направление знаний. Основные направления. «Сильный» и «слабый» ИИ. Критерий интеллектуальности. Тест Тьюринга. Критика теста Тьюринга.

2. Модели памяти и мышления человека. Чанки. Структуры и процессы.

3. Восходящий, нисходящий и эволюционный подходы к ИИ. Понятие о нейронных сетях.

4. Знания и информация. Понятие о представлении знаний. Статические и динамические знания. Модели явного и неявного представления знаний.

5. Процедурное представление знаний. Продукции. Деревья И-ИЛИ.

6. Сетевое представление знаний. Семантические сети. Концептуальные графы. Представление знаний тройками объект-атрибут-значение.

7. Фреймовое представление знаний. Основные операции логического вывода во фреймовом представлении.

8. Представление знаний на основе формальной логики. Пролог как возможный язык логического представления знаний.

9. Представление графов. Задача поиска пути в графе. Решение задач методом поиска в пространстве состояний.

10. Алгоритм поиска в глубину и его реализация на Прологе.

11. Алгоритм поиска в ширину и его реализация на Прологе.

12. Поиск в нагруженном графе. Алгоритм поиска с весовой функцией и его реализация на Прологе.

13. Понятие об эвристическом поиске. Допустимость, монотонность, информированность. Критерий допустимости A-алгоритма поиска. Примеры.

14. Поиск по принципу первый-лучший (жадный алгоритм поиска) и его реализация на Прологе.

15. Реализация алгоритма A* на Прологе.

16. Поиск с итерационным погружением (ID).

17. Различные способы повышения эффективности алгоритмов поиска: поиск с использованием списка пар пройденных вершин, представление путей деревьями.

18. Экспертные системы. Структура экспертной системы. База знаний. Машина вывода.

19. Прямой логический вывод. Иллюстрация прямого вывода на деревьях И-ИЛИ. Конфликтное множество. Связь с поиском в пространстве состояний. Применение различных алгоритмов поиска.

20. Обратный логический вывод. Иллюстрация обратного логического вывода на деревьях И-ИЛИ. Конфликтное множество. Связь с поиском в пространстве состояний. Применение различных алгоритмов поиска.

21. Принципы построения баз знаний продукционного и фреймового типа на языке Пролог.

22. Инструментарий JULIA для создания экспертных систем. Назначение и архитектура. Основные языковые конструкции языка FMDL. Особенности реализации прямого и обратного вывода. Примеры.

23. Методологии создания экспертных систем. Модели жизненного цикла экспертных систем. Методики извлечения и накопления знаний.

24. Дескриптивные логики, синтаксис, семантика. Концепты, роли, конструкторы. Понятие об интерпретации и интепретационном множестве.

25. Табличные алгоритмы вывода на дескриптивных логиках. Классификация дескриптивных логик.

26. Понятие онтологии и онтологической системы. Таксономия и тезаурус. Примеры проектов использующих онтологии. Трансляционный подход. База знаний СyC, WordNet и др.

27. Языки онтологических описаний RDF, RDFS и OWL, их связь с дескриптивными логиками. SemanticWeb.

28. Распределенный искусственный интеллект. Многоагентные системы. Использование онтологий в многоагентных системах. Примеры. Связь МАС и SemanticWeb.

Список литературы

1. Люгер Дж. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. 4-е издание. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2003. - 864 с.

2. Гаврилова Т.А. Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем, СПБ: Питер, 2000.

3. Джексон П. Введение в экспертные системы. - Изд.: Вильямс, 2001.

4. Малпс Дж., Реляционный язык Пролог и его применение: Пер. с англ / под редакцией В.Н. Соболева. – М. Наука 1990.

5. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта/Пер. с англ. - М.: Мир, 1990.

6. А-В Шеер. Моделирование бизнес-процессов. Весть-Метатехнология, 1998.

7. Маклаков С.В. Моделирование бизнес-процессов с AllFusion. М.: Диалог-Мифи, 2003.

8. Марка Д., МакГоуен К. Методология структурного анализа и проектирования. МетаТехнология. - М.: 1993.

9. Р.Л. Солсо. Когнитивная психология. - М.: Тривола, 1996. – 600 с.

10. IDEF0. - http://www.idef0.ru/idef0/idef0.html (20.12.2004)

11. Сошников Д. Инструментарий JULIA для построения распределенных интеллектуальных систем на основе продукционно-фреймового представления знаний. Электронный журнал "Труды МАИ" --- М.: МАИ, 2002, № 7 ( http://www.soshnikov.com/publications/ )

12. Дубовик С.Е., Сошников Д.В. ”Использование семантических сетей, расширенных деревьями и/или для представления структурно-динамических знаний в интеллектуальных системах” М: Труды МАИ. ( http://www.soshnikov.com/publications/ )

13. Ким Дж.- О., Мьюллер Ч.У. Факторный анализ: статистические методы и практические вопросы // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989

14. Справка к пакету STATISTICA - http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm

Версия: AAAAAAS+rbg Код: 000001592

Характеристики

Список файлов учебной работы