Философские аспекты проблемы систем ИИ

Глава 1: Базовые понятия ИИ
Цель преподавания дисциплины
Терминология
Философские аспекты проблемы систем ИИ (возможность существования, безопасность, полезность).

История развития систем ИИ.

Глава 2: Архитектура и основные составные части систем ИИ
Вспомогательные системы нижнего

Глава 3: Системы распознавания образов (идентификации)
Понятие образа
Проблема обучения распознаванию образов (ОРО)
Геометрический и структурный подходы.
Гипотеза компактности
Обучение и самообучение. Адаптация и обучение

Перцептроны
История исследований в области нейронных сетей
Модель нейронной сети с обратным распространением ошибки (back propagation)

Нейронные сети: обучение без учителя
Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга
Метод потенциальных функций
Метод наименьших квадратов

Метод предельных упрощений (МПУ)
Кластерный анализ
Иерархическое группирование
Глава 4. Логический подход к построению систем ИИ
Неформальные процедуры

Алгоритмические модели
Продукционные модели
Таблица 1. Решение 2
Режим возвратов
Логический вывод
Зависимость продукций
Продукционные системы с исключениями
Язык Рефал

Пролог
ТЕРМЫ
КОНСТАНТЫ
ATOM
ЧИСЛА
ПЕРЕМЕННЫЕ
ОБЛАСТЬ ДЕЙСТВИЯ ПЕРЕМЕННЫХ
СЛОЖНЫЕ ТЕРМЫ, ИЛИ СТРУКТУРЫ
СИНТАКСИС ОПЕРАТОРОВ

СИНТАКСИС СПИСКОВ
СИНТАКСИС СТРОК
УТВЕРЖДЕНИЯ
ЗАПРОСЫ
ВВОД программ
Унификация
Арифметические выражения
Введение

Арифметические операторы
Вычисление арифметических выражений
Сравнение результатов арифметических выражений
Структуры данных
Списки

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ БИНАРНЫХ ДЕРЕВЬЕВ
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ МНОЖЕСТВ С ПОМОЩЬЮ БИНАРНЫХ ДЕРЕВЬЕВ
Механизм возврата и процедурная семантика
Механизм возврата
Пример: задача поиска пути в лабиринте
Элементы нечеткой логики
Глава 5. Экспертные системы
Экспертные системы, базовые понятия

Экспертные системы, методика построения
Этап идентификации
Этап концептуализации
Этап формализации

Этап выполнения
Этап тестирования
Этап опытной эксплуатации
Экспертные системы, параллельные и последовательные решения
Пример ЭС, основанной на правилах логического вывода и действующую в обратном порядке
Глава 6. Машинная эволюция

Метод перебора, как наиболее универсальный метод поиска решений. Методы ускорения перебора.
Эволюция
МГУА
Генетический алгоритм (ГА)
Генетический алгоритм (ГА) - 2
Автоматический синтез технических решений
Поиск оптимальных структур

Алгоритм поиска глобального экстремума
Алгоритм конкурирующих точек
Алгоритм случайного поиска в подпространствах
Некоторые замечания относительно использования ГА
Автоматизированный синтез физических принципов действия
Синтез физических принципов действия по заданной физической операции

Заключительные замечания

Философские аспекты проблемы систем ИИ

Слабосвязанный мир
Разделяй и властвуй

Delphi. Библиотека программиста

Программисты (особенно начинающие) любят задавать вопросы типа: «Скажи, на чем ты пишешь?..» Когда-то этот вопрос выглядел вполне логично. Компиляторы, отладчики, серверы, системы управления базами данных и все остальное только-только выходило из каменного века. Программные инструменты разительно отличались друг от друга по качеству и возможностям. Стоило сделать ставку на неудачный инструментарий, и работа становилась излишне тяжкой, а качество результата - низким.
Сегодня стал актуальным другой вопрос: «А чего стоишь ты сам?» Благодаря непрерывной конкуренции современные средства разработчика стали невероятно мощными и качественными, так что среднему программисту вряд ли удастся выжать из них все возможное. Скорее всего, вы спасуете намного раньше, чем ваш инструментарий - если только не узнаете о нем абсолютно все и не доведете свое мастерство программиста до подлинного совершенства.

32-разрядные консольные приложения
Изменение порядка перебора элементов во время выполнения
Переменная DLLProc
Сохранение шаблона программы
О файле проекта

Содержание раздела

---

---