Итоговая государственная аттестация. Бурцева Е.В - 22 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

7 Области применения систем искусственного интеллекта: доказа)
тельство теорем, распознавание образов, экспертные системы, ма)
шинный перевод и понимание текстов на естественном языке, иг)
ровые программы, нейронные сети, робототехника.
8 Проблемные области искусственного интеллекта: представление
знаний, манипулирование знаниями, общение, восприятие, обуче)
ние и поведение информационных систем.
9 Декларативные модели предоставления знаний: семантические
сети, фреймы.
10 Процедурные модели предоставления знаний: исчисление преди)
катов, продукционная модель, нечеткая логика.
11 Биологический нейрон и формальная модель нейрона Мак-Калло)
ка и Питтса.
12 Однослойные нейронные сети.
13 Персептрон Розенблатта.
14 Многослойные нейронные сети.
15 Рекуррентные нейросети.
16 Задачи, решаемые с помощью нейросетей.
17 Проблемы и перспективы нейронных сетей.
18 Методы обучения нейросетей: генетические алгоритмы, метод наи)
скорейшего спуска.
19 Подготовка входных параметров для обучения нейросетей.
20 Проблемные области распознавания образов.
21 Классификация методов распознавания образов.
22 Использование пандемониума Селфриджа и персептрона Розен)
блатта для распознавания образов.
23 Распознавание символов.
24 Шаблонный, структурный и признаковый методы распознавания
символов.
25 Понятие дерева возможностей.
26 Методы подрезки дерева возможностей.
27 Обучение игровых программ.
28 Взгляды на возможность моделирования творческой деятельности
человека.
29 Моделирование в музыке и поэзии.
30 Архитектура экспертной системы.
31 Языки представления знаний.
32 Технология разработки экспертных систем.
33 Интеллектуальные базы данных.
34 Операции, выполняемые над базой знаний.
35 Архитектура системы работы со знаниями.
36 Инструментарии построения экспертных систем.

Страницы