- •1. Определение и 2 направления развития искусственного интеллекта
- •2. Основные направления исследований в области ии
- •3)Моделирования биологических систем.
- •4. Условия для разработки и внедрения экспертных систем. Задачи, подходящие для создания экспертной системы.
- •Различие прототипов эс.
- •3. Интеллектуальные системы и признак структурированности задач.
- •Этапы проектирования эс: выбор проблемы. Коллектив разработчиков эс.
- •7. Основные программные блоки экспертной системы.
- •8. Этапы проектирования эс: оценка, стыковка и поддержка.
- •9. Различия бд и баз знаний
- •10. Продукционная модель знаний
- •11. Диагностические эс байесовского типа.
- •12. Семантические сети.
- •13. Фреймы.
- •14. Схема машины логического вывода. Особенности вывода на знаниях.
- •Стратегии получения знаний (извлечение, приобретение и формирование знаний).
- •Психологический аспект извлечения знаний.
- •Контактный слой:
- •Процедурный слой:
- •Когнитивный слой:
- •Лингвистический аспект извлечения знаний, общий код.
- •Проблема общего кода
- •Понятийная структура
- •Словарь пользователя
- •Текстологические и пассивные методы извлечения знаний.
- •Гносеологический аспект извлечения знаний, проблемы применения критериев научного знания.
- •Активные групповые методы извлечения знаний.
- •Активные индивидуальные методы извлечения знаний.
- •22. Структурирование знаний. Объектно–структурный подход и его свойства. Объектно-структурный анализ знаний о предметной области.
- •23. Алгоритм формирования поля знаний.
- •Уровни реализации моделей нейронных сетей (нс). Нейрокомпьютер. Сравнение архитектуры фон Неймана и архитектуры нейрокомпьютера.
- •Структура и свойства искусственного нейрона.
- •26. Типы нейронных сетей и типы нейронов в многослойной нс. Оценка числа нейронов в скрытых слоях.
- •27. Классы задач, решаемые нс. Примеры использования нс в различных предметных областях.
- •28. Определение и схема процесса обучения нс. От чего зависит качество обучения нс?
- •29. Алгоритм обратного распространения ошибки.
- •30. Обучение без учителя. Алгоритм Хебба.
- •Понятие самоорганизующейся нс. Настройка числа нейронов в скрытых слоях многослойной нс в процессе обучения.
- •1. Алгоритмы сокращения.
- •2. Конструктивные алгоритмы.
- •32. Нс с обратными связями (сеть Хопфилда и сеть Хемминга).
- •33. Когнитрон. Неокогнитрон.
- •34. Генетические алгоритмы. Отжиг.
- •35. Нечеткая логика. Лингвистическая переменная.
- •Основные понятия теории нечетких множеств: функция принадлежности, нечеткая переменная, нечеткое число.
26. Типы нейронных сетей и типы нейронов в многослойной нс. Оценка числа нейронов в скрытых слоях.
Типы НС:
Полносвязные – 1 нейрон связан со всеми нейронами сети
Слабосвязные (нейрон связан не со всеми)
Многослойные
а) без обратных связей
б) с обратными связями
3а)
Нейроны могут соединятся через слой в направлении от входа к выходу
3б)
27. Классы задач, решаемые нс. Примеры использования нс в различных предметных областях.
Задачи, решаемые НС:
Распознавание образов
Классификация – выходной образ должен быть отнесён к заранее заданному классу
Кластеризация – НС сама разбивает объекты на классы.
2. Прогноз
3. Аппроксимация функций
4. Задачи оптимизации
1) Для решения отдельных типов задач уже существует оптимальная конфигурация нейронных сетей
2) Выбор структуры нейронной сети осуществляется в соответствии с особенностями и сложностью задач.
Области применения:
Экономика и бизнес: предсказание рынков, автоматический дилинг, оценка рисков невозврата кредитов, предсказание банкротств, оценка стоимости недвижимости, выявление пере- и недооцененных компаний, автоматическое рейтингование, оптимизация товарных и денежных потоков, автоматическое считывание и распознавание чеков и документов, безопасность транзакций по пластиковым картам.
Медицина: постановка диагноза, обработка медицинских изображений, мониторинг состояния пациента, факторный анализ эффективности лечения, очистка показаний приборов от шумов.
Авионика: обучаемые автопилоты, распознавание сигналов радаров, адаптивное пилотирование сильно поврежденного самолета.
Связь: сжатие видеоинформации, быстрое кодирование-декодирование, оптимизация сотовых сетей и схем маршрутизации пакетов.
Интернет: ассоциативный поиск информации, электронные секретари и агенты пользователя в Сети, фильтрация информации, блокировка спама, рубрикация новостевых лент, адресные реклама и маркетинг для электронной торговли.
Автоматизация производства: оптимизация режимов производственного процесса, комплексная диагностика качества продукции по результатам тестирования с помощью ультразвукового, оптического или гамма-излучений, мониторинг и визуализация многомерной диспетчерской информации, предупреждение аварийных ситуаций, робототехника.
Политические и социологические технологии: предсказание результатов выборов, анализ и обобщение социологических опросов, предсказание динамики рейтингов, выявление значимых факторов, объективная кластеризация электората, исследование и визуализация социальной динамики населения.
Безопасность и охранные системы: идентификация личности по отпечаткам пальцев, голосу, подписи, лицу, распознавание голоса, лиц в толпе, распознавание автомобильных номеров, анализ аэрокосмических снимков, мониторинг информационных потоков и обнаружение вторжений, обнаружение подделок.
Ввод и обработка информации: распознавание и обработка рукописных чеков, платежных, иных финансовых и бухгалтерских документов.
Геологоразведка: анализ сейсмических данных, ассоциативные методики поиска полезных ископаемых, оценка ресурсов месторождений.