СПб.: Питер, 2020. — 416 с.: ил. — (Библиотека программиста). — ISBN 978-5-4461-1254-8. Искусственный интеллект (ИИ) быстро переходит из области научной фантастики в повседневную жизнь. Современные устройства распознают человеческую речь, способны отвечать на вопросы и выполнять машинный перевод. В самых разных областях, от управления беспилотным автомобилем до диагностирования...
Москва, АСТ, 2018. — 592 c. — ISBN: 978‑5‑17‑106639‑0. В конце 70‑х годов XX века Марвин Минский выдвинул неожиданную идею, согласно которой человеческий интеллект не так уж сильно отличается от искусственного, как это было принято считать. Со временем эта революционная и во многом обидная для человечества идея получила безупречное логическое обоснование в его программной книге...
Пермь: Пермский государственный технический университет, 2004. — 66 с. Приведены методические указания по самостоятельному изучению дисциплины «Модели и методы искусственного интеллекта» в 8 и 9 семестрах. Предназначены для студентов заочного отделения. введение; список литературы; краткие методические указания по самостоятельному изучению курса; методические указания по...
ДНУ ім. Олеся Гончара, Факультет ФЕКС, 1ий рік аспірантури, 2016. 31 питання. Поняття інформаційних систем і технологій. Інформація, її представлення та вимір. Сучасні проблеми інформаційних технологій та перспективи їх розвитку. Основні поняття інформаційних систем. Життєвий цикл інформаційних систем та технології їх розробки. Інформаційне моделювання та формалізація....
Учебное пособие. — Днепр: Изд-во ГВУЗ «НГУ», 2017. — 108 с. В учебном пособии рассмотрены основные задачи исследований в области ИИ, а также основные методы и модели представления знаний в компьютерах, излагаются основы логики высказываний и методы решения задач в данной области знаний. Приведены основы логики предикатов с примерами решения задач методом резолюций. Затронуты...
Выходные данные неизвестны. В пособии рассмотрена практическая реализация искусственных нейронных сетей в программной среде MatLAB. Оглавление: Глава 2 С34. Единичная функция активации с жестким ограничением hardlim. C34. Линейная функция активации purelin. C34. Логистическая функция активации logsig. C42. Формирование архитектуры нейронной сети. C42. Инициализация нейронной...
М.: ВМиК МГУ, 2002. — 83 с. В пособии излагаются основные понятия и алгоритмы теории эвристического поиска, представляющей одно из классических направлений исследований в области искусственного интеллекта. Пособие предназначено для студентов факультета ВМК МГУ в поддержку основного курса «Искусственный интеллект», а также для студентов и аспирантов программистских...
Выходные данные неизвестны. - 59 с.
Данная работа посвящена искусственному интеллекту, а так же рассмотрены виды в ИИ в играх и творчестве. В первой главе проанализирована история развития ИИ. Во второй главе проанализированы виды ИИ в целом. В третьей главе освещены основные тенденции и задачи ИИ. Она состоит из 46 страниц в том числе 19 рисунков,2 схемы, 14 источников...
КГТУ (н.в. ЮЗГУ), Бабанин А.Г., 2000г., 77с. Основные понятия искусственного интеллекта (ИИ) . Структура систем ИИ. Структура машины знаний (МЗ). Структура решателя. Структура интерфейса взаимодействия. Традиционное программное обеспечение и развитие языков для представления знаний. Классификация систем ИИ. Основные задачи ИИ. Системы решения задач . Сложность алгоритмов....
УлГТУ, г. Ульяновск, 2013г. 15 лекций по искусственному интеллекту.
Искусственный интеллект.
История.
Предметная область.
Задача.
Решение задач.
Метод пространства состояний.
Решение задач в формальных теориях.
Логика предикатов.
Экспертные системы.
Классификации.
Распознавание образов.
Интеррогативная логика.
Учебно-практическое пособие для студентов специальностей 210.200 и 220.200 всех форм обучения. — М.: МГУТУ, 2006. — 50 с. В учебно-практическом пособии профессора В.Ю. Янькова и доцента А.М. Иглицкого в кратком и систематическом виде изложено содержание курса «Системы искусственного интеллекта». После каждой главы даны вопросы и тесты, позволяющие контролировать степень...
Методические указания для выполнения контрольных работ для студентов специальности 220301 заочной формы обучения. Мелеуз:МГУТУ, 2012 г. 23 с
Введение
Особенности программирования в Маткаде
Методические указания выполнения контрольной работы
Задания к контрольной работе
Список литературы
Лабораторный практикум для студентов специальностей 210.200 и 220.200 всех форм обучения. — Москва: МГУТУ, 2006. — 31 с. Данный лабораторный практикум разработан для студентов специальностей 2202 и 2102 различных форм обучения. Студенты этих специальностей по учебному плану должны выполнить до 32-х часов лабораторных работ. Соответственно, практикум состоит из восьми лабораторных...
М.: МИЭТ, 2011. — 44 с.
Курс лекций по\искусственному интеллекту
Содержание:
Эволюция искусственного интеллекта и её становление как научной отрасли. Базовые понятия предметной области.
Классификация интеллектуальных информационных систем
Экспертные системы – системы, базирующиеся на знаниях.
Нейронные сети и процесс обучения.
Нейронные сети. Нейрон. Схема биологического нейрона. Модель искусственного нейрона. Активационная функция, ее виды. Обучение НС. Перцептрон. Реализация перцептроном булевой функции. Алгоритм обучения перцептрона. Решение задач распознавания на основе отдельных нейронов: правило Хебба и алгоритм обучения для бинарных и биполярных элементов. Нейронная сеть Хебба: структура и...
Введение.
Роль игр в развитии человека.
Термин искусственный интеллект.
Средства ИИ в мире компьютерных игр.
Препятствия.
Два типа игр.
Суть конфликта.
Астраханский Государственный Технический Университет, Астрахань/Россия, 2011г., 8 страниц.
Разработка и производство медицинских роботов в XXI веке достигли таких технических и экономических успехов, что информация о них с каждым годом все меньше кажется научной фантастикой.
Разделы доклада
1. Робоврачи
2. Робокомплексы
3. Робосестры
4. Робопротезы
5. Роботы внутри нас
6. Реабилитационные роботы
7. Робопособия
Ростовцев В.С. Системы искусственного интеллекта: курс лекций.-Киров: Изд-во ВятГУ, 2008.-345 с. Приведены основные понятиия и принципы построения систем искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы применения нейронных сетей и нечетких множеств в задачах искусственного интеллекта, понимания естественного языка, теоретические аспекты получения знаний, методы извлечения,...
(В файле 18 с.).
(Выходные данные не указаны).
Искусственный интеллект (ИИ) применяется сегодня во многих прикладных областях. Практически все они, может быть, и не так быстро, как хотелось бы, но неуклонно и непрерывно развиваются. В последние годы современные ИТ-технологии совершили очень резкий скачок вперед, в основном за счет повышения производительности массовых...
УГАТУ, 2013 г. 36с.
Дисциплина - Основы искусственного интеллекта.
Изучение основ проектирования нечетких систем управления.
Решение задач классификации с помощью нейронных сетей.
Решение задач прогнозирования и наблюдения с помощью нейронных сетей.
Решение задач управления и наблюдения методами.
Цель работы.
Задание на лабораторную работу.
Исходные данные для...
Введение,
Может ли машина мыслить?
Основные подходы к ИИ,
Электронный подход,
Кибернетический подход,
Нейронный подход,
Появление персептрона,
Применение ИИ,
Нейросети,
Заключение.
Литература.
Выходные данные неизвестны. - 13 с. Проблема искусственного интеллекта. Развитие информационной техники. Искусственный интеллект его совершенствование. Аналог телесной организации. Развитая кибернетическая система. К интеллекту ЭВМ предъявляются более высокие требования.
Выходные данные неизвестны. - 20 с. Введение. Феномен мышления. Создание искусственного интеллекта. Механический подход. Электронный подход. Кибернетический подход. Нейронный подход. Появление перцептрона. Заключение. Список литературы.
Южно-Уральский Государственный Университет, выполнил студент группы Пс-123 Васик А.А., проверил - доцент Коровин С.Е. Челябинск, 2012.
Содержание:
Введение.
Искусственный интеллект – новая информационная революция.
Основы теории нейроподобных сетей.
Некоторые сведения о мозге.
Нейрон как элементарное звено.
Нейроподобный элемент.
Нейроподобные сети.
Обучение нейроподобной...
Конспект лекций. - М. 1997-1998. Содержание: Базовые понятия ИИ Архитектура и основные составные части Систем ИИ Системы распознавания образов (идентификации) Логический подход к построению Систем ИИ Экспертные системы Машинная эволюция
Метод. указания к лаб. работам для студентов специальностей 210200 и 210300 всех форм обучения. — Н.Новгород: Изд-во НГТУ, 2006. — 62 с. Основы MatLAB Цель лабораторной работы. Описание системы MatLAB. Основные операции над матрицами. Графическая визуализация вычислений. Основы трехмерной графики. Программирование в среде MatLAB. Задания к лабораторной работе. Системы...
Курс лекций. 122 стр.
Введение.
Модели и методы решения задач.
Представление знаний в интеллектуальных системах.
Представление знаний в интеллектуальных системах (часть 2).
Планирование задач.
Экспертные системы.
Методы работы со знаниями.
Системы понимания естественного языка.
Системы машинного зрения.
Тенденции развития систем искусственного интеллекта.
Учебное пособие по дисциплине "Системы искусственного интеллекта" / ВолгГТУ, Волгоград, 2006. - 80 c. Ил. 49. Табл. 1. Библиогр.: - 12 назв. ISBN 5 – 230 – 04639 - 2 Учебное пособие является базовым конспектом лекций по дисциплине "Системы искусственного интеллекта". В нем рассмотрены основные структуры и методы систем искусственного интеллекта. Системы искусственного...
СКГУ; Петропавловск/Казахстан; преподаватель Зыкова Н. В.; факультет энергетики и приборостроения; специальность: приборостроение; предмет: интеллектуальные измерительные системы, приборы и комплексы; 2012г; 10 стр.
Понятие Искусственный интеллект
История искусственного интеллекта
Робототехника
История роботов
Роботы сегодня
Роботы в ближайшем будущем
Воздействие на...
Санкт-Петербург, СПБГЭТУ "ЛЭТИ", кафедра ИЗОС;
проверил Бойцов А. А., год написания: 2010, 18 стр.
Введение.
Вчера.
Викторианская эпоха.
Вторая половина XX века.
Сегодня.
Интеллектуальный ковер.
Мистер Рипли.
Экспертные системы.
Чат-боты.
Игровые технологии.
Завтра.
Экологические проблемы отношений людей и ИИ.
Заключение.
Список литературы.
Київ: Вид. "КМ Академія", 2002. - 366 с.
Неформальний вступ до проблеми штучного інтелекту:
Базові концепції
Загальна характеристика інтелектуальних систем
Основні класичні підходи до вирішення типових інтелектуальних задач:
Основні підходи до планування цілеспрямованих дій
Методи програмування ігрових задач
Конекціоністські методи
Представлення знань та методи...
ЛГТУ, Липецк/Россия - 8с.
Построение нечеткой системы логического вывода с несколькими входными переменными. Использование max в качестве оператора агрегации. В качестве импликации используется 1) импликация Мамдани, 2) импликацию Ларсена.
ЛГТУ, Липецк/Россия - 8с. Построение нечёткой системы логического вывода. Использование max-min композиции, импликации Мамдани и Ларсена, max в качестве оператора агрегации. Сравнение результатов, полученные при разных импликациях.
Николаев, Национальный университет кораблестроения (НУК). Дисциплина - "Компьютеризированные системы искусственного интеллекта". Лаба реализована в среде MatLAB. Задание: на площади XV с пределами по оси ОХ=(0;2N), по оси ОУ=(0;2N), расположены 2 класса Ω1 и Ω2, между которыми расположен объект А. Определить среднеквадратичный разброс между классами, среднеквадратичный разброс...
База знаний и данных. Понятие модели. Логические модели. Модели знаний на основе продукций. Фреймовая модель знаний. Семантические сети. Машина вывода. Понятие формальной системы. Примеры стратегии вывода. Как функционирует машина вывода. Извлечение знаний и обучение. Извлечение знаний от многих экспертов. Проблема непротиворечивости формализованной базы знаний. Обучение...
Курс лекций. - Томск: ТПУ.
Курс Искусственный интеллект и нейросетевое управление входит в цикл дисциплин специализации. Он включен в учебные планы с целью усвоения студентами современных знаний в области использования элементов искусственного интеллекта для управления различного рода объектами и процессами современных промышленных производств.
Изложение курса Искусственный...
Учебное заведение не указано, 26 стр.
Определение искусственного интеллекта
История развития ИИ и основные авторы, которые занимались его разработкой.
Представление знаний.
Прикладные интеллектуальные системы.
Алгоритм отжига, его применение в задачах оптимизации
Алгоритм муравья, естественная мотивация.
Применение генетического алгоритма в задачах оптимизации, теории...
Реферат на тему самообучающиеся системы. В нем входит. Введение. Автоматизированные системы распознавания образов. Особенности и признаки интеллектуальности информационных систем. Этапы жизненного цикла систем искусственного интеллекта. Swingly – новая самообучающаяся система поиска фактов.
Содержание лекций: * Введение в искусственный интеллект. * Введение и представление знаний. * Продукционные правила. * Семантические сети и фреймы. * Представление знаний и процедура вывода с помощью логики предикатов. * системы нечеткого рассуждения. Воронежский институт высоких технологий - АНОО ВПО. Воронеж 2009 год. 35 стр.
Чем отличаются алгоритмический и эвристический подход решения задач? В чем заключается принципиальное отличие знаний и данных? Какие допущения приняты при описании мира с помощью логических моделей? Каковы функции рабочей памяти и машины логического вывода в продукционной системе? Обоснуйте преимущества и недостатки прямого и обратного вывода. Какой тип информации представлен...
Введение Основные области исследований по искусственному интеллекту Преимущества ЭС. Задачи ЭС. Структура экспертных систем. Состав знаний экспертной системы Семантические сети Фрейм Управление выводом во фреймовых системах Системы продукций Управление выводом в продукционной системе
Оренбург: ГОУ ОГУ, 2009г. - Курс лекция по предмету "Системы искусственного интеллекта", специальность МОС. Лекции включают в себя следующие разделы: Введение. Общие сведения о системе ИИ Системы, основанные на знаниях. Нейронные сети Распознавание образов
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....
Этот класс пакетов включает: информационные системы, поддерживающие диалог на естественном языке (естественно-языковый интерфейс); экспертные системы, позволяющие давать рекомендации пользователю в различных ситуациях; интеллектуальные пакеты прикладных программ, позволяющие решать прикладные задачи без программирования.
Тут говорится о: Область применения. Краткий исторический обзор развития работ в области ИИ. Область применения. Функциональная структура использования СИИ. Инструментальные средства построения экспертных систем. Традиционные языки программированияЯзыки искусственного интеллекта. Специальный программный инструментарий. "Оболочки". страниц
8. курс 4.
Логический подход к построению систем ИИ. Основные стратегии решения задач Реализация задачи: «в мире кубиков». Используется двунаправленный поиск в глубину. ЧГУ, 230105, 7 курс
// Десятая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2006 : тр. конф. — М. : Физматлит, 2006. — Т. 2. — С. 678-686. В работе предложены подходы к кодированию символьной информации, имитирующие процессы, происходящие в мозге и нервной системе человека. Эти подходы сочетают в себе несколько различных направлений исследований: нанобиология,...
Введение.
Лекции 2-3: Модели и методы решения задач.
Представление знаний в интеллектуальных системах.
Представление знаний в интеллектуальных системах (часть 2).
Планирование задач.
Лекции 7-8: Экспертные системы.
Методы работы со знаниями.
Системы понимания естественного языка.
Системы машинного зрения.
Тенденции развития систем искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект.
Агенты - носители искусственного интеллекта.
Среды и агенты.
Логические рассуждения.
Логика высказываний.
Исчисление высказываний.
Рассуждения в терминах интервалов.
Логика предикатов.
Исчисление предикатов.
Прямой и обратный вывод.
Полнота и непротиворечивость исчисления.
Вывод на основе правила резолюции.
Автомат и среда.
Язык и автомат....
15 лекций: Определение интеллекта; цели искусственного интеллекта; теория объектов; объекты третьего порядка; построение искусственного интеллекта; нейронные сети; технологии нейронного управления; нейроконтроллеры; параллельные схемы управления; примеры нейронного управления; архитектура системы нечётких ассоциативных правил.
Дмитрий Афонин,
февраль 2006 г.
УГАТУ, преподаватель Зарипов А. Я. С появлением вычислительных машин и исследований по кибернетике, вопрос о природе человеческого мышления приобрел кибернетический аспект. Ученые направили свои усилия на исследование возможности создания машин, обнаруживающих поведение, которое у людей мы называем интеллектуальным. Это направление исследований и получило название...
Предложенный материал может служить фундаментом для дальнейшего изучения как теоретических и прикладных вопросов математической логики и теории алгоритмов в целом, так и отдельных ее направлений при изучении специальных дисциплин
1. Интеллектуальный анализ данных
2. Нечеткая логика
3. Распознавание образов
4. Базы знаний и экспертные системы
Учебное пособие. - М.: РГУ нефти и газа им.И.М.Губкина, 1998.
Пособие предназначено для студентов кафедры АСУ, специализирующихся в области искусственного интеллекта (220205). В работе рассматриваются основные направления развития систем искусственного интеллекта, модели представления знаний. Более подробно описывается представление знаний на основе логики предикатов и...
Шпоры по ИИС, всего 20 вопросов, оформлены, нужно только распечатать.Основные термины искусственного интеллекта.Направления исследования искусственного интеллекта.Особенности и признаки интеллектуальности информационных систем.Классификация ИИС.Классификация моделей представления знаний.Продукционная модель представления знаний.Продукционные интеллектуальные системы.Семантические...
Сибирский федеральный университет, Усть-Илимский филиал, Кафедра естественнонаучных и технических дисциплин, Усть-Илимск, 2008. - 56 стр.
Типовые проблемы, Связанные с распознаванием символол.
Структура систем оптического распознавания текстов.
Методы предобработки изображений текстовых символов.
Признаки символов, Используемые для автоматического распознавания.
Корреляция...
ТЛУМАЧНИЙ СЛОВНИК (язык - укр). Необхідність створення тлумачного словника зі ТЕОРІЇ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ викликана цілим рядом причин. Перша з них це відсутність україномовних термінологічних словників та стандартів взагалi, наступна - це суттєвi зміни в технологiї передавання даних, зв’язанi з об’єднанням автономних територіально розподілених процесів i систем зв’язку в єдину...
Ведение в системы искусственного интеллекта.
Архитектура систем искусственного интеллекта.
База знаний и данных.
Машина вывода.
Извлечение знаний и обучение.
Обучение системы.
Интерфейс с пользователем.
Организация работы.
Инструментальные средства создания систем искусственного интеллекта.
База знаний.
Методы извлечения знаний.
Формальное описание понятий предметной...
Лекции по Основам Искусственного Интеллекта от зав. кафедры Информатики В архиве лежат 6 раздельных файлов (по лекции в каждом). Содержание: Искусственный интеллект: основные понятия и история возникновения Данные и знания Общая характеристика задач решаемых методами ИИ Степень использования человеческого интеллекта Полнота априорной информации «Продвинутость» задач Нечеткая...
Базовые понятия ИИ. Цель преподавания дисциплины. Терминология. Философские аспекты проблемы систем ИИ (возможность существования, безопасность, полезность). История развития систем ИИ. Архитектура и основные составные части систем ИИ. Различные подходы к построению систем ИИ. Вспомогательные системы нижнего уровня (распознавание образов зрительных и звуковых, идентификация,...
Что такое искусственный интеллект?
Схема интеллектуального интерфейса.
Является ли ИИ наукой?
История развития науки ИИ.
Модели естественного интеллекта.
Структурная модель нейроной сети.
Персептрон - прообраз нейрокомпьютеров.
Структура элемента нейронной сети.
Свойства основных концепций программирования.
Процедурная концепция программирования.
Вычислительная модель....
Определение ИИ. Определение слабо формализуемых задач и их примеры. Определение сложных систем. История развития исследований в области ИИ. Основные свойства естественного интеллекта. Основные направления исследований в области ИИ. Две точки зрения на развитие СИИ. Нечеткая логика. Краткие исторические сведения. Аспекты неполноты информации. Определения четких и нечетких...
Искусственный интеллект. Слабоформализованные задачи. Сложная система. Свойства естественного интеллекта. Моторика. Мышление. История развития, исследования в области ИИ. Направления исследований в области ИИ. Нечеткая логика. Математические основы НЛ. Виды функций принадлежности. Выбор функции принадлежности.
Основные свойства нечетких множеств.
Определение операции...
Для справки:СИИ - Нечеткие алгоритмы, Нейронные сети, Распознавание образов и т.п. (фактически, теория ИИ); Представление знаний - Базы знаний, Эксперные системы и т.д. (практика ИИ).Уважаемые пользователи, при выкладывании/поиске литературы, пользуйтесь, пожалуйста, приведенной выше классификацией.
Здравствуйте! Много полезной инфы! За это - отдельное спасибо!Но так не интересно: Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд. у Веры "стоит" 30 баллов (добавлен 27.03.2009 10:18), но скачать мне не удалось (кстати, первый раз за все время работы с сайтом!), а та же книга - Хайкин Саймон. Нейронные сети. Полный курс. 2-е изд. строчкой ниже у Евгения за 10 баллов (добавлен 27.05.2009 13:17) отлично скачалась. У меня-то баллы честно заработанные есть, но все равно не хотелось бы, чтобы они в никуда улетали, и такие очевидные повторы, наверное, лишнее. Обратите, пожалуйста, внимание.И еще, огромное спаcисбо Вам, Админ, за то что не оставляете НИЧЕГО без внимания. И как только у Вас на ВСЕ и на ВСЕХ хватает время :) !?Уже давно с Вами - очень нравится следить за модификациями сайта (прежний дизайн нравился больше, но к обновленному постепенно привыкаем!), содержанием, информацией, а особенно новинками от Вас, Админ! Столько всего интересно и полезного Вы привносите! Привет клеткам ;) !Всего самого хорошего! С большим уважением к Вам и работе, которую Вы делаете с удовольствием :)! Удачи и процветания!
Комментарии
Представление знаний - Базы знаний, Эксперные системы и т.д. (практика ИИ).Уважаемые пользователи, при выкладывании/поиске литературы, пользуйтесь, пожалуйста, приведенной выше классификацией.
Много полезной инфы! За это - отдельное спасибо!Но так не интересно:
Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд. у Веры "стоит" 30 баллов (добавлен 27.03.2009 10:18), но скачать мне не удалось (кстати, первый раз за все время работы с сайтом!), а та же книга - Хайкин Саймон. Нейронные сети. Полный курс. 2-е изд. строчкой ниже у Евгения за 10 баллов (добавлен 27.05.2009 13:17) отлично скачалась. У меня-то баллы честно заработанные есть, но все равно не хотелось бы, чтобы они в никуда улетали, и такие очевидные повторы, наверное, лишнее. Обратите, пожалуйста, внимание.И еще, огромное спаcисбо Вам, Админ, за то что не оставляете НИЧЕГО без внимания. И как только у Вас на ВСЕ и на ВСЕХ хватает время :) !?Уже давно с Вами - очень нравится следить за модификациями сайта (прежний дизайн нравился больше, но к обновленному постепенно привыкаем!), содержанием, информацией, а особенно новинками от Вас, Админ! Столько всего интересно и полезного Вы привносите! Привет клеткам ;) !Всего самого хорошего!
С большим уважением к Вам и работе, которую Вы делаете с удовольствием :)!
Удачи и процветания!