Ватьян А.С., Гусарова Н.Ф., Добренко Н.В. Системы искусственного интеллекта

Учебное пособие. — СПб.: Университет ИТМО, 2022. — 186 с. — ISBN 978-5-7577-0669-6.Изложены основы современных концепций построения систем искусственного интеллекта (ИИ), таких как соотношение естественного интеллекта и ИИ, базовые технологии ИИ, стандарты и требования в области ИИ. Особое внимание уделено построению систем объяснимого ИИ. Приведены примеры конкретных реализаций систем ИИ в области обработки медицинской информации. Издание может быть использовано в качестве учебного пособия для реализации основных профессиональных образовательных программ высшего образования бакалавриата по направлению 45.03.04 - Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере.ВведениеЕстественный интеллект и его когнитивные модели
Мозг как физическая и психическая основа естественного интеллекта
Интеллект и когнитивные функции
Соотношение знаний и данных в обработке информацииСтадии развития искусственного интеллекта
Стадия 0 – Предшественники
Стадия I – Логика и символы
Стадия II – Знания
Стадия III – Интеллектуальные агенты
Стадия IV – Глубокое обучение, большие данные, сильный ИИ
Глубокое обучение
Большие данные
Обучение с подкреплением
Сильный, слабый и гибридный ИИCтандарты и требования к системам ИИ
Обзор стандартов в сфере ИИ
Классификации систем ИИ
Обеспечение доверия к системам ИИ
Подходы к построению объяснимого ИИ
Класссификация средств объяснимого ИИ
Зоопарк» средств объяснимого ИИ
Сравнение средств объяснимого ИИ
Программные средства открытого доступа для объяснимого ИИБазовые технологии ИИ
Общие сведения
Логические модели
Логика Аристотеля
Исчисление высказываний
Исчисление предикатов
Логические системы с изменяющимися отношениями
Сетевые модели
Семантические сети
Сценарии
Фреймы
Продукционные модели
Байесовские сети
Средства обработки неопределенности
Нечеткие модели
Модели на основе логики Демпстера-Шафера
Модели на основе грубых множеств
Онтологические модели
Нейросетевые модели
Рекуррентные сети
Байесовские нейронные сети
Графовые НС
Генеративные модели в ИИСистемы ИИ
Мультимодальная система ИИ для диагностики рассеянного склероза
Сегментация тканей мозга на основе графовых нейронных сетей
Бенчмаркинг систем синтеза медицинских изображений на основе ГАН на пилотной стадии проектирования
Подход «human-in-the-loop» в он-лайн системе обработки и оценки медицинских изображенийЗаключение
Использованные источники