Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Системы искусственного интеллекта. Инструменты разработки. Экспертные системы. Учебное пособие
.pdf
51
ожидается изменение выгодности коммерческих условий:(выгодность в
целом невысокая) 100 (15.04.2022,18:03:56)
имидж фирмы:(повысится значительно) 100 (15.04.2022,18:03:59)
привлекательность товара:(возрастет значительно) 100
(15.04.2022,18:04:05)
EndF
Frame=преимущество (15.04.2022,18:04:05)
увеличение уровня внешнего конкурентного преимущества:(небольшое)
100 (15.04.2022,18:04:05)
EndF
Frame=Цель (15.04.2022,18:04:05)
опасность конкурента:(опасен) 100 (15.04.2022,18:04:05)
EndF
База данных представляет собой формализованный протокол диалога
пользователя с экспертной системы. Проверка решений для описанного и других
тестовых примеров на основе правил, приведенных на этапе формализации
задачи в табл. 3.1–3.4, свидетельствует о валидности экспертной системы.
3.2.10. Лабораторная работа. Тестирование экспертной системы
Выполнить анализ запросов, комментариев и выходных сообщений ЭС.
Продемонстрировать решения для различных тестовых примеров. Сделать
вывод о валидности экспертной системы.
52
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Процесс интеграции информационных технологий, искусственного
интеллекта и экспертных знаний стал одним из основных направлений развития
компьютерных исследований и науки с начала 2000-х годов. Сейчас, спустя
более двадцати лет, становится очевидным, что развитие новых технологических
укладов и формирование пространства глобальной цифровой экономики в целом
неотделимо от развития информационных технологий, включая
интеллектуальные информационные технологии. Благодаря широкому
вовлечению алгоритмов интеллектуального обучения и экспертных знаний
общество уже получило новые возможности в различных областях и сферах
торговой, экономической и производственной деятельности. Очевидно, что рост
деловой активности и бизнес–процессов, основанных на интеллектуальных
программных платформах, требует основательной подготовки специалистов в
области информационных технологий, интеллектуальной аналитики данных и
инженерии знаний.
Эффективность приложений искусственного интеллекта, как никакая
другая область интеллектуальной деятельности, зависит от умения объединять
теорию и практику, ибо эффективность снабженных искусственным
интеллектом систем может быть подтверждена только их практическим
применением. Это и обусловило особенность данного пособия: наряду с
освоением базовых знаний развить навыки в понимании алгоритмов работы
искусственного интеллекта на практике, которые базируются на умении не
только использовать, но и подтверждать эффективность их применения.
53
ВОПРОСЫ К ЗАЧЕТУ
1. Понятие системы искусственного интеллекта (СИИ), основные классы
задач, решаемых СИИ.
2. Этапы развития систем искусственного интеллекта. Разработка
естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Интеллектуальные
роботы.
3. Обучение и самообучение. Распознавание образов.
4. Новые архитектуры компьютеров. Области применения
информационных систем в экономике.
5. Классификация систем, основанных на знаниях. Экспертные системы
(ЭС). Назначение и основные свойства ЭС. Смысл экспертного анализа.
Характеристики и базовые функции экспертных систем.
6. Приобретение знаний.
7. Представление знаний.
8. Управление процессом поиска решения.
9. Вывод на знаниях. Стратегии управления выводом. Прямой и обратный
вывод. Поиск решений в пространстве состояний. Методы поиска в глубину и
ширину.
10. Методы ускорения перебора. Поиск методом редукции. Эвристический
поиск. Поиск методом “генерация – проверка”.
11. Генетический алгоритм. Эволюционное (генетическое)
программирование.
12. Логический и эвристический методы рассуждения в ИИС. Рассуждения
на основе дедукции, индукции, аналогии.
13. Нечеткий вывод знаний. Основы теории нечетких множеств. Операции
с нечеткими знаниями. Нечеткая логика. Понятие лингвистической переменной.
14. Структура типовой экспертной системы. Достоинства и недостатки
экспертных систем.
15. Интеллектуальные базы данных.
16. Базы знаний и их основные свойства.
17. Технология использования базы знаний. Роль эксперта. Блок
приобретения знаний. Блок логических выводов. Блок объяснений.
18. Этапы разработки ЭС. Идентификация проблемы.
19. Стадии разработки прототипа ЭС.
20. Инструментальные средства разработки системы искусственного
интеллекта.
21. Языки программирования, языки представления знаний, оболочки,
средства автоматизации проектирования.
22. Использование инструментальных средств для различных проблемных
областей и на различных этапах проектирования.
23. Идентификация и концептуализация проблемной области. Построение
дерева целей. Извлечение знаний. Концептуализация проблемной области.
Построение поля знаний (дерева решений).
54
24. Формализация знаний. Разработка базы знаний на основе системы
продукций с помощью инструментальных средств разработки. Создание модели,
описывающей факты.
25. Разработка интеллектуального интерфейса, средств приобретения и
объяснения знаний. Использование графических средств ввода -вывода.
26. Морфологический, синтаксический, семантический анализ запросов и
синтез выходных сообщений.
27. Тестирование точности решения проблем экспертами.
55
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Воронов, М. В. Системы искусственного интеллекта: учебник и
практикум для вузов / М. В. Воронов, В. И. Пименов, И. А. Небаев. – Москва:
Юрайт, 2022. – 256 с. – Режим доступа: URL: https://urait.ru/bcode/485440.
2. Перфильев, Д. А. Интеллектуальные системы поддержки принятия
решений [Электронный ресурс] / Д. А. Перфильев, К. В. Раевич, А. В. Пятаева. –
Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2018. – Режим доступа:
http://www.iprbooksh op.ru/84359.html.
3. Гаврилов, А. В. Системы искусственного интеллекта: учебное пособие:
в 2 ч. / А. В. Гаврилов. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2001. – Ч. 1. – 67 с. –Режим
доступа: http://window.edu.ru/catalog/pdf2txt/355/29355/12568?p_page=6.
56
Учебное издание
Пименов Виктор Игоревич
Небаев Игорь Алексеевич
Системы искусственного интеллекта.
Инструменты разработки.
Экспертные системы
Издательский редактор Т. Н. Козлова
Учебное электронное издание сетевого распространения
Системные требования:
электронное устройство с программным обеспечением
для воспроизведения файлов формата PDF
Режим доступа: http://publish.sutd.ru/tp_get_file.php?id=202316, по паролю.
– Загл. с экрана.
Дата подписания к использованию 11.01.2023 г. Рег. № 16/23
ФГБОУВО «СПбГУПТД»
Юридический и почтовый адрес:
191186, Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, 18.
http://sutd.ru
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]