Системы искуственного интелекта. Кодачигов В.И. - 4 стр.

UptoLike

Составители:

Рубрика:

4. СОДЕРЖАНИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО КУРСА

Раздел 1. Искусственный интеллект как научное направление (4 часа)

Задачи, решаемые с помощью СИИ. Системы обработки знаний и ИИ. Определение

понятия знания.

Раздел 2. Методы представления знаний (20 часов)

Представление знаний, рассуждений и задач. Модели представления знаний: алгорит-

мические, сетевые и продукционные, сценарии. Продукционные модели. Продукции с ис-

ключениями из правил

. Дедуктивный и индуктивный выводы в системе продукции. Вероят-

ностный вывод, косвенный вывод. Фреймовые системы и фрейм-языки. Вывод во фреймовой

системе. Представление знаний в логике предикатов первого порядка. Эпистемологическая

полнота представления знаний и эвристически эффективные стратегии поиска решения за-

дач.

Раздел 3. Эффективные стратегии поиска решений задач (30 часов)

Типы задач: задача

-проблема и задачи-гипотезы. Алгоритмически эффективные мето-

ды решения задач-проблем. Эвристики и эвристические алгоритмы решения задач. Оценка

сложности алгоритмов. Классы алгоритмов. NP-сложные алгоритмы. Задачи-гипотезы. Дока-

зательство теории. Задача унификации. Метод резолюций. Экспертные системы: классифи-

кация и структура.

Раздел 4. Инструментальные средства проектирования, разработки и отладки

СИИ (10 часов)

Этапы разработки

. Примеры реализации. SCADA-системы, OLAP-системы, CASE-

средства. Перспектива создания интеллектуального интерфейса. Речевые технологии.