x-uni.com
x-uni.com
x-uni.com
Математика
Биология
Литература
Русский язык
География
Физика
Химия
История
Английский
Информатика
География
Информатика
ВИДЕОКУРСЫ
Системы искусственного интеллекта, Часть 2, Павлов С.Н., 2011

Системы искусственного интеллекта, Часть 2, Павлов С.Н., 2011

Системы искусственного интеллекта, Часть 2, Павлов С.Н., 2011.

  В учебном пособии рассматриваются теоретические и организационно-методологические вопросы разработки и применения систем искусственного интеллекта. Изложены базовые принципы, подходы, классификация, методы, модели и стратегии систем различного назначения, традиционно считающиеся интеллектуальными: интеллектуальные информационные системы, понимание естественного языка и изображений, представление знаний и обучение, логический вывод и планирование действий.
Большое внимание уделяется экспертным системам, обработки естественного языка, машинному зрению.
Пособие предназначено для студентов вузов, обучающихся по специальностям «Компьютерная инженерия», «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем», а также аспирантов и специалистов, интересующихся вопросами систем искусственного интеллекта.

Планирование и осуществление действий в реальном мире.
Возможность получения полной и правильной информации зависит от того, какой степенью недетерминированности характеризуется мир. При ограниченной недетерминированности действия могут иметь непредсказуемые результаты, но все возможные результаты можно перечислить в аксиомах описания действия. Интеллектуальная система получает способность справляться с ограниченной недетерминированностью, составляя планы, применимые во всех возможных обстоятельствах. При неограниченной недетерминированности множество возможных предусловий или результатов либо неизвестно, либо слишком велико для того, чтобы в нем можно было выполнить полный поиск. Интеллектуальной системе удастся справиться с неограниченной недетерминированностью, только если она способна пересматривать свои планы и/или свою базу знаний.

Существуют четыре описанных ниже метода планирования для осуществления действий в условиях недетерминированности. Первые два из них применимы для ограниченной недетерминированности, а последние два — для неограниченной недетерминированности [8, 9].

Оглавление
Введение
6 Планирование в интеллектуальных системах
6.1 Классификация планирования
6.1.1 Классическое планирование
6.1.2 Планирование и осуществление действий в реальном мире
6.2 Методы решения задач планирования  
6.2.1 Решение задачи методом редукции
6.2.2 Метод ключевых состояний и ключевых операторов
6.2.3 Метод анализа средств и целей
6.2.4 Планирование с помощью логического вывода
6.3 Примеры планирующих систем
6.4 История интеллектуального планирования  
7 Экспертные системы
7.1 Классификация экспертных систем
7.2 Экспертные системы первого и второго поколений
7.3 Классификация ИЭС, взаимосвязь процессов интеграции и гибридизации в ИЭС
7.4 Структура и компоненты экспертных систем
7.5 Этапы разработки экспертных систем
7.6 Представление знаний в экспертных системах
7.7 Блок (подсистема) объяснений
7.8 Взаимодействие пользователя с экспертной системой
7.8.1 Структура системы с естественным языком общения
7.8.2 Компьютерно-лингвистический подход к диалогу
8 Знания и их представление в интеллектуальных системах
8.1 Понятие знания, представление знаний
8.2 Данные и знания в интеллектуальных системах
8.3 Понятийная структура предметной области
8.4 Модели знаний  
8.4.1 Логические модели
8.4.2 Семантические сети
8.4.3 Фреймы
8.4.4 Сценарии  
9 Системы понимания естественного языка, машинный перевод
9.1 Искусственный интеллект и компьютерная лингвистика
9.2 Понимание текстов на естественном языке
9.2.1 Уровни понимания текста интеллектуальной системы
9.2.2 Уровни интерпретации понимания текста  
9.2.3 Структура языковых форм общения интеллектуального робота  
9.3 Машинный перевод
9.3.1 Электронные словари
9.3.2 Понятие машинного перевода
9.3.3 Семантические проблемы машинного перевода
9.3.4 Процесс машинного перевода
9.3.5 Системы машинного перевода  
9.3.6 Достоинства систем машинного перевода
9.3.7 Будущее машинного перевода
10 Зрительное восприятие мира
10.1 Распознавание образов и обучение
10.1.1 Зрительное восприятие
10.1.2 Основные сведения о распознавании образов
10.1.3 Геометрический метод распознавания
10.1.4 Байесовский метод распознавания
10.1.5 Синтаксический метод распознавания
10.2 Компьютерное зрение
10.2.1 Типичные задачи компьютерного зрения
10.2.2 Системы компьютерного зрения
10.2.3 Этапы понимания изображения
10.3 Машинное зрение
10.3.1 Обработка визуальной информации
10.3.2 Система зрения роботов
Заключение
Глоссарий.

Предложения интернет-магазинов

Работаем в Windows и Linux. Учебник для 9 класса ( + 2DVD)

Автор(ы): Соловьева Людмила Федоровна   Издательство: BHV, 2011 г.  Серия: Информатика и ИКТ

Цена: 397 руб.   Купить

Учебник предназначен для изучения курса информатики и ИКТ в 9 классе, является частью учебно-методического комплекта для общеобразовательных школ. Соответствует действующему государственному образовательному стандарту, ориентирован на поступившее в школы лицензионное программное обеспечение. Рассматриваются: обработка и представление мультимедийной информации (графической, видео, звука), компьютерная анимация, проектирование и моделирование, основы компьютерного дизайна, создание презентаций, средства и технологии обработки числовой информации, системы поиска и хранения информации, системы искусственного интеллекта, средства создания и публикации Web-ресурсов, основы объектно-ориентированного программирования. Прилагаются два DVD с электронными учебниками (для работы в ОС Windows и Linux), которые содержат около 400 обучающих и демонстрационных видеосюжетов, мультимедийные тесты для самоконтроля, практические работы к каждой теме


Искусственный интеллект. Элективный курс. Методическое пособие

Автор(ы): Ясницкий Леонид Нахимович, Черепанов Федор Михайлович   Издательство: Бином. Лаборатория знаний, 2012 г.

Цена: 352 руб.   Купить

Методическое пособие является составной частью учебно-методического комплекса, включающего также учебное пособие "Искусственный интеллект" и лабораторный практикум http://www.LbAI.ru. Задача курса - познакомить школьников с историей искусственного интеллекта, с основными стратегиями, применяемыми при создании интеллектуальных информационных систем, научить пользоваться нейросетевыми технологиями и применять их для решения практических проблем. Для учителей старших классов информационно-технологического, физико-математического, естественно-научного, социально-гуманитарного профилей.


Алгебра. 7 класс. Учебник. ФГОС

Автор(ы): Рубин Александр Григорьевич, Чулков Павел Викторович   Издательство: Баласс, 2014 г.  Серия: Образовательная система "Школа 2100"

Цена: 316 руб.   Купить

Учебник предназначен для 7-го класса общеобразовательных учреждений, соответствует Федеральному государственному образовательному стандарту основного общего образования, является продолжением непрерывного курса математики и составной частью комплекта учебников развивающей Образовательной системы «Школа 2100». Рекомендовано Министерством образования и науки РФ. На учебник получены положительные заключения Российской академии наук (от 14.10.2011) № 10106-5215/819 и Российской академии образования (от 24.10.2011) № 01-5/7д-110.


Физический эксперимент в средней школе. В 2-х частях. Часть 2: пособие для учителя

Автор(ы): Шахмаев Николай Михайлович, Павлов Николай Илларионович   Издательство: Мнемозина, 2010 г.  Серия: Физика

Цена: 280 руб.   Купить

В книге описаны методика и техника постановки демонстрационных опытов по разделам "Колебания и волны" и "Квантовая физика". Используются как традиционные приборы, так и новые разработки. В некоторых опытах применена компьютерная измерительная система, разработанная в лаборатории "L-микро". Для учителей физики общеобразовательных учреждений, студентов и преподавателей педагогических университетов.