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,...
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...
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...
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....
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
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.
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...
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....
PDF версия лекций /file/4252/. Отличия: Один PDF-файл, вместо 16-ти. Удобнее осуществлять поиск по документу. Наличие ссылочного оглавления (в закладках). Содержание: Искусственный интеллект: основные понятия и история возникновения Данные и знания Общая характеристика задач решаемых методами ИИ Степень использования человеческого интеллекта Полнота априорной информации...
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. 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.
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,...
УГАТУ, ФИРТ, ПО. Преп.: Ризванов Д.А.
Предыстория ИИ.
Краткая история ИИ.
Что такое ИИ?
Системы, которые действуют подобно людям.
Системы, которые думают рационально.
Различные подходы к построению систем ИИ.
Логический подход.
Структурный подход.
Эволюционный подход.
Имитационный подход.
Агентно-ориентированный подход.
Современное состояние разработок....
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
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....
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
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.
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.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 34 p. Reinforcement learning(RL). Categorization of RL approaches. Passive RL. Basic considerations. Direct utility estimation. Adaptive dynamic programming(ADP). Temporal difference (TD) learning. Algorithm for passive TD learner. Properties of passive TD learner. Active reinforcement learning. Effect of exploration...
Course "Shanghai Lectures 2015". — A project of the University of Zurich (Switzerland), which is a series of lectures on Artificial Intelligence in English. — 258 slides. The course was originally developed for Shanghai Jiao Tong University, China and was first taught there. Two capital letters "AI" stand for "artificial intelligence" (in the original "ShanghAI Lectures" -...
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 19 p. Definition of AI? Turing test approach Thinking humanly Thinking rationally Acting rationally Beneficial machines Foundations of AI History of AI State of the Art Applications Risks and Benefits
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 37 p. Goal: planning a course of actions to reach a goal. Definition of classical planning. Heuristics for planning. Heuristical planning. Planning, acting and nondeterministic domains. Time, schedules and resources. Analysis of planning approaches.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 35 p. Representing knowledge in an uncertain domain. The semantics of Bayesian networks. Exact inference in Bayesian networks. Approximate inference for Bayesian networks. Causal networks.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 15 p. Relational probability models. Open-Universe probability models. Keeping track of a complex world. Programs as probability models.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 30 p. Sequential decision problems. Algorithms for Markov Decision Processes(MDPs). Bandit problems. Partially observable MDPs(POMDPs). Algorithms for solving POMDPs.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 42 p. Forms of learning. Supervised learning. Learning decision trees, Model selection and optimization. The theory of learning. Linear regression and classification. Nonparametric models. Ensemble learning. Developing machine learning systems.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 24 Agents and environments. Performance measure. Properties of environments. The structure of agents.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 54 p. Simple feedforward networks. Computation graphs for deep learning. Convolutional neural network. Leaming algorithms. Generalization. Current Neural Networks. Unsupervised learning and transfer learning. Application.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 34 p. Natural language processing. - Language models. - Grammar. - Parsing. - Augmented grammars. - Semantic interpretation. - Complications of real natural language. - Disambiguation. - Tasks. - Deep learning for nlp. - Word embeddings. - RNN for nlp. - Sequence-to-Sequence models. - Attention. - Decoding. -...
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 47 p. Problem descriptions. Agent context. Definition. Examples. Tree- vs graph search. Uninformed search strategies. BFS and DFS(normal and iterative). Bidirectional search. Informed(Heuristic) search(greedy algorithms, A*). Heuristic functions.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 37 p. Ontological reasoning. Categories and objects. Events. Mental objects and model logic. Reasoning systems for categories. Reasoning with default information.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 30 p. Acting under uncertainty. Basic probability notation. Inference using full joint distribution. Independence. Bayes` rule and its use. Naive Bayes rules. The Wumpus World revisited.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 32 p. Time and uncertainty. Inference in temporal models. Hidden-Markov models. Kalman filters. Dynamic Bayesian networks.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 26 p. Combining beliefs and desires under uncertainty. The basics of utility theory. Utility functions. Multiattribute utility functions. Decision networks. The value of information. Unknown preferences.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 30 p. Properties of multiagent environments. Non-cooperative game theory. Cooperative game theory. Making collective decisions.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 94 p. Forms of learning. Supervised learning. Learning decision trees, Model selection and optimization. The theory of learning. Linear regression and classification. Nonparametric models. Ensemble learning. Developing machine learning systems.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 29 p. Local search and optimization problems. Local search in continuous space. Search with nondeterministic agents. Search in partially observable environments. Online search agents and unknown environments.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 38 p. Game theory. Optimal decisions in games. Heuristic Alpha-Beta tree search. Monte Carlo tree search. Stochastic games. Partially observable games. Limitations of game search algorithms.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 37 p. Defining CSP. Constraint Propagation: Inference in CSP. Backtracking Search for CSP. Local Search for CSP. The structure of problems.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 51 p. Knowledge-based agents. The Wumpus World. Logic. Propositional logic: a very simple logic. Propositional theorem proving. Effective propositional model checking. Agents based on propositional logic.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 26 p. Representation revisited. Syntax and semantics of first-order logic. Using first-order logic. Knowledge engineering in first-order logic.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 45 p. Propositional vs first-order inference. Unification and first-order inference. Forward chaining. Backward chaining. Resolution.
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!