Назовите 4 модели представления знаний:

Назовите 5 особенностей знаний: внутренняя интерпретируемость, структурированность, связность, семантическая метрика, активность

Назовите 5 отличительных особенностей ЭС: Экспертиза может проводиться только в одной конкретной области; База знаний и механизм вывода являются различными компонентами; Наиболее подходящая область применения ЭС – решение задач дедуктивным методом; ЭС могут объяснять ход решения задачи понятным пользе- вателю способом; Выходные результаты являются качественными (а не коли­чественными); Системы, основанные на знаниях, строятся по модульному принципу, что позволяет постепенно наращивать их базы знаний.

Назовите компоненты ЭС: решатель, база знаний, подсистема объяснений

Назовите условия неприменения ЭС: имеются эффективные алгоритмические методы; отсутствуют эксперты или их число недостаточно; задачи носят вычислительный характер; известны точные факты и строгие процедуры; задачи решаются процедурными методами; знания динамичны

Назовите условия применения ЭС : не могут быть построены строгие алгоритмы или процедуры, но существуют эвристические методы решения; есть эксперты, которые способны решить задачу; задачи относятся к области диагностики, интерпретации или прогнозирования; доступные данные «зашумлены»; задачи решаются методом формальных рассуждений; знания статичны.

Наиболее часто используются следующие виды классифика­ции НС: по типу входной информации; по методу обучения; по характеру распространения информации; по способу преобразования входной информации

Наиболее часто используются следующие функции в нейроне: взвешенное суммирование; нелинейное преобразование

Нейробионический подход к проблеме ИИ основывается на использовании принципов работы мозга для конструирования интеллектуальных систем

Нейрон - элементарный преобразующий элемент, который со­стоит из элементов трех типов: умножители (синапсы), сумматор, нелинейный преобразователь

Нейросети эффективно решают задачи - прогнозирования котировок основных инструментов, распознавания определенных ситуаций, что особенно важно при решении финансово-экономических проблем.

Области применения ЭС могут быть сгруппированы в 5 основ­ных классов: медицинская диагностика, контроль и управление, диагностика неисправностей в механический и электрических устройствах, обучение.

Обратный порядок вывода в ЭС: заключения просматриваются до тех пор, пока не будут обнаружены в рабочей памяти или получены от пользователя факты, подтверждающие одно из них.

ОБУЧЕНИЕ И САМООБУЧЕНИЕ С ИИ Активно развивающаяся область искусственного интеллекта. Йкпючает модели, методы и алгорит­мы, ориентированные на автоматическое накопление знаний на ос­нове анализа и обобщения данных. Сюда входит обучение по при­мерам (или индуктивное), а также традиционные подходы распоз­навания образов.

Основные 3 отличия нейрокомпьютера от обычного компьютера: параллельная работа большого числа простых вычислительных устройств обеспечивает высокое быстродействие; нейронная сеть способна к обучению, которое осуществляется путем настройки параметров сети, высокая отказоустойчивость и помехоустойчивость