Программа курса " ОСНОВЫ ТЕОРИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ "

Приводится программа курса " Основы теории интеллектуальных вычислительных систем", которая читается в одном из нижегородских университетов. Автор программы к.т.н. Бронфельд Г.Б.

По данному курсу проводятся платные консультации, в т.ч. по Интернету.

СОДЕРЖАНИЕ ПРОГРАММЫ

ВВЕДЕНИЕ. История направления «искусственный интеллект»

РАЗДЕЛ 1. ЗНАНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЕ НА БАЗЕ ЗНАНИЙ

Что такое знания (современный подход): данные, информация, знания, мудрость. Носители знаний. Эффект гребня. Представления знаний и вывод на знаниях. Модели представлений: продукционные, семантические сети, фреймы, формальные логические модели. Нечеткие знания и нечеткая логика. Инженерия знаний.

Нейронные сети. Решаемые задачи: распознавание образов, прогнозирование, оптимизация. Персептрон. Сеть Кохонена. Нейроны Гроссберга. Синхронноеобучение Хебба. Сети асоциативной памяти.

Основные технологии с использованием знаний: системы поддержки принятия решений (СППР), распознавание образов, технологии OLAP, Data Mining, экспертные системы, Knowledge Мanagement, интеллектуальные роботы.

Проект ЭВМ 5 поколения. Основные положения. История и перспективы.

Языки, применяемые при создании интеллектуальных систем ПРОЛОГ, ЛИСП и другие.

РАЗДЕЛ 2. СИСТЕМЫ ПОДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ (СППР)

СППР как реализация современных представлений теории принятия решений.
Структура СППР. Задачи поиска и анализа решений в СППР. Роль математических моделей в СППР. Роль многокритериальной оптимизации в СППР. Современный подход к созданию СППР. Концепция лица, принимающего решение (ЛПР). Распределенное принятие решений.

Многокритериальные методы в СППР. Коллективные решения, аксиомы Эрроу, принятие коллективных решений в малых группах. Эвристические методы принятия решений, методы направленного синтеза решений. Теория полезности. Многомерные функции ценности, процедуры выбора, не требующие структуры предпочтений. Подход BSC. Некоторые специальные методы: метод внутренних точек, метод «надувного шарика».

РАЗДЕЛ 3. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ

Экспертные системы и направление «искусственный интеллект». Классификация систем. Гибридные системы.

Технология проектирования и разработки. Коллектив разработчиков.

Стратегии получения и извлечения знаний. Психологические, лингвистические и гносеологические аспекты. Практические методы извлечения знаний: коммуникативные методы, текстологические методы, специальные методы структурирования. Новые методы: методы психосемантики, метод репертуарных решеток.

Вывод на знаниях: прямой и обратный вывод, продукционный подход, исчисление предикатов, исчисление высказываний, метод резолюции, рекурсивный поиск, архитектура «классной доски».

РАЗДЕЛ 4. СИСТЕМЫ, ОСНОВАННЫЕ НА УПРАВЛЕНИИ ЗНАНИЯМИ

Корпорации знания – обучающая организация, гипертекстовая организация, виртуальная организация.

Системы управления знаниями Knowledge Мanagement. Онтологический подход. Проект Лената. Аналитические системы управления знаниями. Стадии разработки СУЗ, Жизненный цикл СУЗ, процедуры извлечения знаний.

Электронные книги, википедии. Интеллектуальный Интернет. Интеллектуальные электронные книги.

РАЗДЕЛ 5. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ РОБОТЫ

Интеллектуальные роботы, их структура, направления развития..
Мультиагентные системы. Машинное обучение: основанное на символьном представлении информации, на основе связей. Обучение на основе социальных и эмерджментных принципов, генетические алгоритмы. Обучение «без учителя» и обучение «с учителем».

Планирование задач. Поиск в пространстве состояний. Эвристический поиск. Комбинированные методы поиска. Рассуждения в условиях неопределенности, абдуктивный вывод. Вывод на иерархических структурах.


Главная страница



Хостинг от uCoz