Lectures_1-7 (1040445)

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

Текст из файла

1.Цели и задачи курса . История развития и основные направления искусственногоинтеллектаЦели и задачи курса . Структура дисциплины. История развития ИИ . ЭтапЭтап2 (60-7G-e rоды).Этап3 (70-80-еrоды). Этаn4 (80-90-еrоды). Этап1 (50--бG-е rоды).5 (1990-2000-е годы).Основные направления развития ИИ.Учебный курс « Интеллектуальные системы» является дисциплиной сnециализации наnрав­ления «Информатика и вычислительная техника •(230100) и сnециальносТ\11 «АвтомаТ\1\зирован­(230102). Программа курса оодержит учеб­ные системы обработки информации и уnравления»ныевоnросы,которые соответствует дисциплине « Системыискусственногоинтеллекта »(СД.07), входящий в цикл сnециальных дисциплин государственного образовательного стан­дарта230102 сАСОИУ » .Программа курса также соответствует требованиям nроекта государственного образователь­ного стандарта третьего поколения ( ГОС-З)noнаnравлениям « Информационные системы » и« Информатика и вычислительная техн ика •Цели курсаЦель nреподавания дисциплины состоит в содействии формированию знаний теоретическихоснов создания и функционирования интеллектуальных систем, умений формализовать знанияв интеллектуальных системах и анализировать модели представления знаний , навыков проек­Т\1\рования и разработки эксnертных систем и систем вычислител ь ного интеллекта.Задачи курсаЗадачами преnодавания дисциплины являются :изучение различных моделей формализации знаний в интеллектуальных системах ;способов построения интеллектуальных систем на основе методов классического и вычисли­тельного интеллекта .Изучение дисциплины п редполагает nредварительное освоение следующих дисциплин учеб­ного плана бакалавра:1.2.3.Дискретная матемаТ\1\ка .Модели данных.Базы данных.Проектируемые (планируемые) результаты освоения содержания дисциплиныПосле освоения дисциплины студент доrокен приобрести следующие знания, умения и навыки ,соответствующие ком петенциям ООП .3.1.Студент должен знатьтеореТ\1\ческие основы создания и функционирования интеллектуальных систем3.2.Студент должен уметьформализовать знания в интеллектуальных системах,анализировать модели представления знаний.3.3.Студент должен иметь навы кипроеКТ\1\рования и разработки экспертных систем ,проеКТ\1\рования систем вычислительного интеллекта .Структура дисциплиныМодульМодуль1.12-Классичеа<ие интеллектуальные системыВычислительный интеллектЦели и задачи курса .

История развития и основные направления ис-кусственного интел­лекта2. Интеллектуальные сисrемы , как основа новых информационных технологий3. Формализация знаний в ИС4. Инженерия знаний в интеллектуал ьных сисrемах5. Формальные логические модели6. Сетевые и фреймовые модели представления знаний7. Продукционная модель представления знаний8. Вывод на знаниях9. Экспертные системыМодуль 2. Вычислительный интеллект10. Принятие решений в условиях неопределенности11 .

Принятие решений в условиях неопределенности12. Искусственные нейронные сети . Машинное обучение на основе нейронных сетей13. Искусственные нейронные сети . Персеmроны14. Искусственные нейронные сети . Нейронные сети обратного распро-странения15. Искусственные нейронные сети . Стохастические сети и сети с обрат-ными связями16. Генетические алгоритмы17. Когнитивная комп ьютерная графика18. ГибрИдные интеллектуальные системы19.

Нечеткие экспертные системы20. Метод ситуационного анализа и проектирования модели предмет-ной области21 . Онтологии и онтологические системы22. Многоагентные системы23. Системы когнити вного моделирования24. Машинное обучение и интеллектуальный анализ данныхОбщение через сайт: https://sites.google.com/site/oksumorontv/Раздел - Интеллектуальные системы,подразделы: Лекции ИС , Лаб. Работы ИСНАЧАЛЬНЫЙ ЭТАП -ЭВРИСТИЧЕСКИЕ ПРОГРАММЫНачало исследований в области искусственного интеллекта оnюсится к концу 50-х годов исвязывается с работами Ньюэлла, Саймона и Шоу[Newell.

1972), исследовавшихпроцессь1 ре­шения различных задач . Результатами их работ явились такие nрограммы, как Логик-Теоретик,nредназначенная для доказательства теорем в исчислении высказываний, и Общий РешательЗадач. Эти работы nоложили начало первому этаnу исследований в области искусственногоинтеллекта, связанному с разработкой программ , решающих задачи на основе nрименения раз­нообразных эвристических методов.Эвристический метод решения задачи nри этом рассматривался как свойственный челове­ческому мышлению "вообще" , для которого характерно возникновение "догадок" о ПУТ\о1 реше­ния задачи с последующей проверкой их.

Ему проти воnоставлялся используемый в ЭВМ алго­ритмический метод, который интерnретировался как механическое осуществление заданнойnоследовательности шагов, детерминировано nриводящей к nравильному ответу. Трактовка эв­ристических методов решения задач как суrубо человеческой деятельности и обусловила nояв­ление и дальнейшее расnространение термина искусственный интеллект. Исследователямтого времени казалось , что создание комnьютера , обладающего человеческим разумом , воnрос10-15 лет.В это же время был сф)рмирован бионический nодход к ИИ.

Он был nредставлен толькоnростейшими нейронными сетями, поэтому не nолучил своего развития. Другие наnравления(генетические алгоритмы, нечеткая логика и др. ) датируют свое появление тем же nромежуткомвремени, но тогда они были мало поnулярны и также не нашли области применения.Примерно в то время, когда работы Ныоэлла и Саймона стали привлекать к себе внимание,в Массачусетсом технологическом институте , Стэндфордском университете и Стэндфордскомисследовательском институте также сформировались исследовательские группы в области ИИ.В nротивоположность ранним работам Ныоэлла и Саймона эти исследования больше относи­лись к формальным математическим представлениям. Способы решения задач в этих иссле­дованиях развивались на основе расширения математической и символьной логики .

Модели­рованию же человеческого мышления придавалось второстепенное значение . К исследовате­лям этого направления можно отнести таких известных в области ИИ ученых, как Минский, Мак­карти, Слейгл, Рафаэль. Бобров. Бенерджи и др.На дальнейшие исследования в этой области ИИ большое влияние оказало nоявление ме­тода резолюции, предложенного Робинсоном, основанного на доказательстве теорем в логи кеnредикатов и являющегося теоретически исчерnывающим методом доказательства .Методологическое значение работ Робиноона и других аналогичных работ заключалось втом , что основное внимание в исследованиях по ИИ переместилось с разработки методов вос­произведен ия в ЭВМ человеческого мышления на разработку машинно-ориентированных ме­тодов решения задач.При этом определение термина ·искусственный интелnект" претерпело существенное изме­нение. Целью исследований, проводимых в направлении ИИ , стало не моделирование спооо­бов мышпения чеповека , а разработка программ , способных решать "ч еловеческие задачи· .Так, один из видных исследователей ИИ того времени Р.

Бенерджи в1969г. писал : "Областьисследований, обычно называемую искусственным интелnектом, вероятно, можно представить,как совокупность методов и средств анализа, конструирования машин , способных выполнятьзадания, с которыми до недавнего времени мог справиться только человек. При этом по скоро­сти и эффективности машины должны быть сравнимы с человеком" [Бенерджи.1972).Исследовательским полигоном для развития методов ИИ на первом этапе являлись всевоз­можные игры, головоломки, математические задачи. Выбор таких задач для исследований обу­словливался простотой и ясностью проблемной среды , ее относительно малой размерностью,возможностью достаточно легкого подбора решений. В то же время такие среды подходили дnямоделирования достаточно сложных процессов решения и исследования всевозможных стра­тегий решения с относительно небольшими затратами как человеческих, так и машинных ре­сурсов .Основной расцвет такого рода исследований приходится на конец 60-х годов, после чегостали делаться первые попытки применения разработанных методов для задач , решаемых нев искусственных, а в реальных проблемных средах.

Однако такие попытки натолкнулись набольшие трудносrи, обусловленные главным образом необходимостью моделирования внеш­него мира. Эти трудности были связаны с проблемами описания знаний о внешнем мире , орга­низации их хранения, эффективного поиска, введения в память ЭВМ новых знаний и устраненияустаревших, проверки полноты и непротиворечивости и т.

Характеристики

Тип файла PDF

PDF-формат наиболее широко используется для просмотра любого типа файлов на любом устройстве. В него можно сохранить документ, таблицы, презентацию, текст, чертежи, вычисления, графики и всё остальное, что можно показать на экране любого устройства. Именно его лучше всего использовать для печати.

Например, если Вам нужно распечатать чертёж из автокада, Вы сохраните чертёж на флешку, но будет ли автокад в пункте печати? А если будет, то нужная версия с нужными библиотеками? Именно для этого и нужен формат PDF - в нём точно будет показано верно вне зависимости от того, в какой программе создали PDF-файл и есть ли нужная программа для его просмотра.

Список файлов лекций