«Интеллектуальные информационные системы»
Искусственный интеллект: предмет, история развития, направления исследований.
Представление информации в интеллектуальных системах. Данные и знания.
Понятие интеллектуальной системы (ИС). Структурная схема ИС.
Понятие нейронной сети. Однослойный персептрон. Достоинства и недостатки нейронной сети.
Способы обучения нейронной сети. Прямой алгоритм обучения с учителем.
Обучение многослойной нейронной сети с помощью алгоритма обратного распространения.
Использование нейронной сети в качестве ассоциативной памяти. Сети Хопфилда и Хэмминга.
Классификация методов поиска решений. Поиск в пространстве состояний. Полный перебор. Поиск в глубину. Поиск в ширину.
Эвристические алгоритмы поиска. Поиск в глубину и в ширину с помощью упорядоченного перебора.
Эвристические алгоритмы поиска. Алгоритм поиска оптимального решения А*.
Метод редукции. Поиск решения на И/ИЛИ графах. Алгоритм АО*.
Генетические алгоритмы. Представление генетической информации. Генетические операторы.
Генетические алгоритмы. Репродуктивный план Холланда. Пример его применения для определения экстремума функции.
Стохастические алгоритмы поиска решений. Метод отжига.
Экспертная система: концепция, основные особенности, структура и режимы работы.
Системы понимания естественного языка. Методы обработки естественного языка. Метод синтеза речи.
Системы машинного зрения. Распознавание образов. Принципы целостного восприятия объекта.
«Представление знаний»
Модели представления знаний.
Теоремы логики и их использовании в ИИС.
Сетевая модель представления знаний. Понятие семантической сети. Основные виды отношений. Достоинства и недостатки семантических сетей.
Представления знаний на основе фреймов. Структура фрейма. Системы фреймов. Достоинства и недостатки фреймового представления.
Продукционная модель. Формальные и программные системы продукций. Достоинства и недостатки продукционной модели.
Способы организации логического вывода в интеллектуальных системах с фреймовым представлением знаний.
Понятие «нечеткость» знаний. Характеристика компонентов нечеткости.
Недетерминированность выводов. Средства, используемые в системах, обладающих этим свойством.
Способы устранения многозначности.
Способы обработки неполных знаний в интеллектуальных системах.
. Понятия «лингвистическая переменная» и «нечеткое множество». Операции, выполняемые над нечеткими множествами.
Нечеткое отношение и его свойства. Использование нечетких отношений в ИИС.
Основные аспекты процесса извлечения знаний (психологический, лингвистический, гносеологический).
Семиотический подход к моделированию человеческих знаний.
Сравнительная характеристика методов извлечения знаний.
Утверждено на заседании кафедры ИС и ЗИ
Протокол №_____ от «_____» ____________ 2007 г.
Зав. кафедрой ИС и ЗИ Ю.Ю. Громов