- •Автоматизированные системы управления производством
- •Арифметико-логическое устройство (алу): назначение, основные характеристики, обобщенная структурная схема.
- •Базы данных (бд). Их структура. Проектирование бд. Основные этапы. Логическая модель реляционной базы данных.
- •Взаимодействие блоков алу при выполнении различных арифметических и логических операций
- •Роль алгоритмов при создании программ. Компьютерная программа. Описание реализации программы на эвм.
- •Структура базового микропроцессора (мп) современных моделей для imb-совместимых пэвм, взаимодействие его узлов и блоков.
- •Искусственный интеллект и ис. Операционные системы и среды для ис
- •Вычислительная техника сетей
- •2. Наборы команд:
- •3. Регистры:
- •1. Архитектура процессора:
- •4. Структура данных:
- •Автоматические и автоматизированные ис.
- •Исполнительные блоки процессора (для обработки целых чисел и разрядность.
- •Рабочая тактовая частота; размер кэш-памяти.
- •Искусственный интеллект и информационное общество. Представление знаний в системах искусственного интеллекта. Направление исследований и разработок в области искусственного интеллекта.
- •Псевдо-уатс, телефонный телекоммуникационный сервер
- •Адресное пространство как максимальное количество ячеек основной памяти, которое может быть непосредственно адресовано микропроцессором.
- •Логические, семантические и фреймовые модели.
- •Рабочая тактовая частота мп, производительность не менее mips (миллионов операций с плавающей точкой в секунду)Флопс
- •Моделирование рассуждений. Предикаты и термы.
- •Понятие о теории распознавания образов.
- •Какие объекты содержит база данных в ms Access? Расширение файла базы данных в ms Access. Обмен данными бд в ms Access с другими приложениями.
- •Базы знаний (бз) как система глубоко структурированной информации. Подсистемы общения и решатели. Интеллектуальный интерфейс бз.
- •Основные функции субд. Основные требования к субд.
- •СуперЭвм виде высокопараллельных многопроцессорных вычислительных систем
- •Российские супер эвм и основные направления использования супер эвм
- •Интеллектуальные системы в управлении предприятием и производством асу, асуп. Асутп, сапр.
- •Современные технологии и правила защиты информации на эвм. Компьютерные вирусы
- •Искусственные нейронные сети. Основные положения нейросетевого подхода. Классификация искусственных нейронных сетей и их свойства. Правила функционирования сети. Персептрон. Нейрон. Вес связи.
- •Обучение нейронных сетей. Обучение на основе памяти. Обучение Хебба. Конкурентное обучение.
- •Обучение с учителем, алгоритм обратного распространения ошибки. Обучение без учителя, самоорганизующиеся карты Кохонена. Обучение с подкреплением.
- •Кодирование информации. Кодирование числовых, логических данных. Кодирование текстовой информации
- •Представление графической информации. Растровое представление. Цвет. Векторная графика. Фрактальная графика. Звуковая информация.
- •Когнитивное моделирование. Генетические алгоритмы и моделирование эволюции.
- •Семантические сети. Неопределенность в экспертных системах. Байесовские сети доверия. Количественное представление бсд.
- •Интеллектуальные системы извлечения знаний, генетические алгоритмы. Эволюционные системы. Эволюционное программирование. Эволюционная стратегия.
- •Днк компьютеры. Квантовые и молекулярные компьютеры
- •Современные сотовые телефоны как эвм. Виды сенсорных экранов и их принципы работы.
Базы знаний (бз) как система глубоко структурированной информации. Подсистемы общения и решатели. Интеллектуальный интерфейс бз.
База знаний (БЗ) — это система глубоко структурированной информации, предназначенная для хранения и обработки знаний в определенной предметной области. В отличие от обычных баз данных, которые хранят преимущественно факты, БЗ содержит также правила, модели, онтологии и другие формы представления знаний, позволяющие проводить сложные логические выводы и принимать решения.
Структура Базы знаний:
БЗ обычно состоит из нескольких взаимосвязанных компонентов:
* Факты: Конкретные утверждения о мире, представленные в структурированном виде (например, в виде предикатов и термов в логических языках или в виде записей в реляционных базах данных).
* Правила: Выражают зависимости между фактами и позволяют выводить новые знания на основе существующих. Обычно представляются в виде "если-то" конструкций.
* Модели: Более сложные структуры, представляющие знания о конкретных объектах, процессах или явлениях. Могут включать в себя описание структуры, поведения и взаимосвязей объектов. Примеры: семантические сети, фреймы, онтологии.
* Онтологии: Формальное описание предметной области, включая понятия, отношения между ними и аксиомы. Обеспечивают согласованность и структурированность знаний.
* Процедуры: Наборы инструкций, описывающих определенные алгоритмы или действия.
Подсистемы общения и решатели:
Для эффективной работы с БЗ необходимы специальные подсистемы:
* Подсистема общения: Обеспечивает взаимодействие пользователя с БЗ. Это может быть текстовый интерфейс, графический интерфейс, интерфейс на естественном языке или комбинация этих методов. Подсистема общения отвечает за ввод запросов пользователя, интерпретацию их смысла и вывод результатов.
* Решатели: Компоненты БЗ, отвечающие за обработку запросов и вывод знаний. Они используют хранящиеся в БЗ факты и правила для поиска ответов на вопросы, решения задач и выполнения вычислений. Типы решателей:
* Логические решатели: Используют методы логического вывода для получения новых знаний из существующих.
* Решатели на основе правил: Применяют правила для обработки запросов и принятия решений.
* Решатели на основе моделей: Используют модели для симулирования поведения систем и предсказания результатов.
Интеллектуальный интерфейс БЗ:
Интеллектуальный интерфейс БЗ — это интерфейс, который позволяет пользователю взаимодействовать с БЗ на более естественном и интуитивном уровне. Ключевые характеристики интеллектуального интерфейса:
* Обработка естественного языка: Позволяет пользователю задавать запросы на естественном языке, без необходимости использования специального синтаксиса.
* Контекстно-зависимые ответы: Учитывает контекст предыдущих запросов и диалога с пользователем.
* Объяснение выводов: Позволяет пользователю понимать, как БЗ пришла к конкретному выводу.
* Адаптация к пользователю: Настраивает интерфейс и ответы под индивидуальные потребности пользователя.
* Интеллектуальный поиск: Позволяет находить нужную информацию даже при неполной или неточной формулировке запроса.
Интеллектуальные интерфейсы делают работу с БЗ более удобной и эффективной, расширяя доступ к знаниям для пользователей, не имеющих специальной подготовки в области информационных технологий или предметной области БЗ.
