Основные определения по теме «Направления исследований в области искусственного интеллекта»
Нейрокибернетика – научное направление, изучающее основные закономерности организации и функционирования нейронов и нейронных образований. Основным методом нейрокибернетики является математическое моделирование, при этом данные физиологического эксперимента используются в качестве исходного материала для создания моделей.
Нейрокомпьютеры – это системы, в которых алгоритм решения задачи представлен логической сетью элементов частного вида – нейронов с полным отказом от булевских элементов типа и, или, не. Как следствие этого, введены специфические связи между элементами, которые являются предметом отдельного рассмотрения.
Нейрокомпьютинг – скороразвивающаяся область вычислительных технологий, стимулированная исследованиями мозга. Вычислительные операции выполняются огромным числом сравнимо обычных, нередко адаптивных процессорных частей. Нейрокомпьютинг, по собственному происхождению, совершенно приспособлен для сравнения образов, определения образов и синтеза систем управления.
Робот – автоматическое устройство с антропоморфным действием, которое частично или полностью заменяет человека при выполнении работ в опасных для жизни условиях или при относительной недоступности объекта. Робот может управляться оператором либо работать по заранее составленной программе. Использование роботов позволяет облегчить или вовсе заменить человеческий труд на производстве, в строительстве, при работе с тяжелыми грузами, вредными материалами, а также в других тяжелых или небезопасных для человека условиях.
Компьютерная лингвистика (computational linguistics) – область использования компьютеров для моделирования функционирования языка в тех или иных условиях или проблемных областях, а также сфера применения компьютерных моделей языка в лингвистике и др. дисциплинах.
Распознавание образов (Pattern recognition) – разделение образов в неком пространстве на классы. Образ традиционно представляется в виде вектора измеренных величин.
Распознавание речи (Speech recognition) – автоматическое разложение звукового вида на фонемы и слова.
Естественный язык – в лингвистике любой язык общения между людьми. Под естественностью некоторого языка понимается наличие синонимии и омонимии слов и словосочетаний, а также свободный порядок слов в предложении.
Проблемная область интеллектуальной системы определяется предметной областью и решаемыми в ней задачами.
Предметную область можно характеризовать описанием области в терминах пользователя, а задачи – их типом. С точки зрения разработчика, выделяются статические и динамические предметные области. Предметная область называется статической, если описывающие ее исходные данные не изменяются во времени. При этом производные данные (выводимые из исходных) могут появляться заново и изменяться (не изменяя при этом исходных данных). Если исходные данные, описывающие предметную область, изменяются за время решения задачи, то предметную область называют динамической.
- Часть 1. Введение в искусственный интеллект §1. История развития искусственного интеллекта как науки Определение искусственного интеллекта
- История развития искусственного интеллекта
- Задачи искусственного интеллекта
- Тест по теме «История развития искусственного интеллекта»
- Литература по теме «История развития искусственного интеллекта»
- §2. Направления и подходы к исследованиям в области искусственного интеллекта Основные подходы к исследованию искусственного интеллекта
- Основные направления исследований в области искусственного интеллекта
- Тест по теме «Направления и подходы к исследованиям в области искусственного интеллекта»
- Литература по теме «Направления и подходы к исследованиям в области искусственного интеллекта»
- §3. Классификация интеллектуальных информационных систем Определение интеллектуальной информационной системы
- Классификация интеллектуальных систем
- Тест по теме «Классификация интеллектуальных информационных систем»
- Литература по теме «Классификация интеллектуальных информационных систем»
- Часть 2. Основы теории искусственного интеллекта §1. Представление знаний Данные и знания
- Классификация моделей представления знаний
- Тест по теме «Представление знаний»
- Литература по теме «Представление знаний»
- §2. Нейронные сети
- Классификация искусственных нейронных сетей
- Однослойные искусственные нейронные сети
- Многослойные нейронные сети
- Задачи, решаемые нейронными сетями
- Тест по теме «Нейронные сети»
- Литература по теме «Нейронные сети»
- §3. Эволюционное моделирование
- Генетические алгоритмы
- Виды генетических алгоритмов
- Тест по теме «Эволюционное моделирование»
- Литература по теме «Эволюционное моделирование»
- §4. Нечеткие множества и нечеткая логика
- Теория нечетких множеств
- Нечеткая логика
- Тест по теме «Нечеткие множества и нечеткая логика»
- Литература по теме «Нечеткие множества и нечеткая логика»
- Часть 3. Интеллектуальные информационные системы §1. Экспертные системы
- Модель экспертных систем
- Классификация экспертных систем и оболочек экспертных систем
- Средства разработки экспертных систем
- Тест по теме «Экспертные системы»
- Литература по теме «Экспертные системы»
- §2. Системы поддержки принятия решений
- Структура систем поддержки принятия решений
- Классификация систем поддержки принятия решений
- Тест по теме «Системы поддержки принятия решений»
- Литература по теме «Системы поддержки принятия решений»
- Глоссарий Основные определения по теме «История развития искусственного интеллекта»
- Основные определения по теме «Направления исследований в области искусственного интеллекта»
- Основные определения по теме «Представление знаний»
- Основные определения по теме «Нейронные сети»
- Основные определения по теме «Эволюционное моделирование»
- Основные определения по теме «Нечеткие множества и нечеткая логика»
- Основные определения по теме «Экспертные системы»
- Основные определения по теме «Системы поддержки принятия решений»
- Рекомендованная литература
- А.А. Смагин, с.В. Липатова, а.С. Мельниченко интеллектуальные информационные системы Учебное пособие
- 432000, Г. Ульяновск, ул. Л. Толстого, 42