Шпаргалки к экзамену по СИИ

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.