33.Локальные и глобальные сети

Сети предназначены для

1.передачи данных от одного узла к другому

2.совместного использования файлов с целью повышения целостности информации

3.для совместного использования периферийных устройств

4. для обеспечения центразилованного храненя данных с целью их защиты.

Сети бывают локальные и глобальные. Локальные(данные передаются в цифровом виде с помощью спец аппаратуры. Основной минус – быстрое затухание). Глобальные (данные передаются в аналоговом виде с помощью модемов).

Для характеристики сетей используют понятие физической и логической топологий.

Физ. Топология – физическая структура сети, способ соединения всех аппаратных компонентов сети.

1.Шинная – подсоединяются к общей шине

2.звезда –центр комп.

3. Кольцо(устаревшая.)

Чаще всего смешивают шинную и звезду.

Логическая топология- способ передачи данных по сети. ETHERNET

Заключается в прослушивании несущей и разрешении коллизий .

Аппаратные средства – сетевые карты, кабели, концентратор, репитер.

Сервер- любая сетевая ЭВМ обслуживающая остальные ЭВМ. (файловый, коммутационный, прокси).

ГЛОБАЛЬНАЯ сеть интернет

1.внутр уровень – состоит из узлов связи.Каждый узел состоит из комутарной ЭВМ и аппаратуры передачи данных

2.серверы хостинга. Задача- хранения и обработка данных.

3. Терминалы – обычные рабочие ЭВМ.

Построение и принципы передачи информации определяются протоколом.

Протокол – система правил, определяющих формат и процедуры передачи данных.протокол определяет как будет идентифицироваться ЭВМ в сети, как их найти, определяет адреса и порядок маршрутизации.

TCP– определяет порядок разбиения данных на пакеты. опред структуру данных, корректность данных.

IP – определяет адресацию и порядок маршрутизации в глоб.сети. Каждая ЭВМ имеет свой АЙ ПИ адрес.4 числа от 0 до 255 разделённых точкой. Адрес содердит в себе номер подсети и номер хоста сети. Она удобна но используют ещё DNS

DNS – система доменных имён. Особое значение имеют геогр и организационные домены. ДНС действует совместно с ай пи.

34.Искусственный интеллект. Основные понятия. История развития. Данные и знания.

Искусственный интеллект — это теории и модели, позволяющие понимать принципы интеллектуальной деятельности человека и воспроизведение этой деятельности с помощью технических устройств.

Метод данных - это данные по данным.

База знаний - это любой индивидуальный интеллектуальной системы.

История развития:

Р. Лулий пытался создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий. Лейбниц, Декарт развили эту идею и предложили универсальную классификацию всех наук. Эти идеи легли в основу ИИ. Винер - создатель кибернетики. Термин «Искусственный интеллект» появился в 1956г. на семинаре в США с одноименным названием. После Винера произошло разделение искусственного интеллекта.

1. Кибернетика черного ящика

В основе лежит принцип: неважно как устроено устройство, главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало как человеческий мозг. Сюда можно отнести: модель лабиринтного поиска (перебор всех решений с выбором наиболее удачного) В начале 60-х годов появилось эвристическое программирование. Эвристическое программирование - это разработка действий на основе заданной эвристики. Эвристика - это приемы, основанные на связанности с конкретной задачей, специальных знаний и интуитивных правил в предыдущем опыте и т. д. вплоть до угадывания.

2. Нейрокибернетика.

Единственный объект способный мыслить - человеческий мозг, поэтому любое устройство должно воспроизводить его структуру. Она ориентирована на аппаратное моделирование структуры человеческого мозга. Нейросети - системы, моделирующие деятельность нейронов. Первые нейросети были созданы в конце 50-х годов. Следующие всплески развития нейросетей был в середине 80-х г. с появлением первого компьютера. Сейчас это направление развивается в области создания нейрокомпьютеров, т.е. компьютеров, аппаратно реализующих сетевые модели. Ситуационное управление — это область искусственного интеллекта, которая по заданным данным исходной ситуации вырабатывает решения по выполнению определенных действий.

Данные и знания:

Знания - это выявленное закономерностью предметной области (принципы, законы, связи), позволяющие решать задачи в этой области.

Знания связаны с данными, основываются на них, но представляют результат деятельности человека, обобщают его опыт, полученный в ходе выполнения практической деятельности.

При обработке на ЭВМ знания трансформируются следующим образом:

1. знания памяти человека как результат мышления.

2. материальные носители знаний (учебники, методические пособия)

3. поле знаний - это условное описание объектов предметной области, их атрибутов и закономерности, их связывающей.

4. знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы)

5. Базы знаний.

Знания классифицируются по категориям:

1. Поверхностные (знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями, фактами предметной области)

2. Глубинные (отображающие структуры и процессы предметной области)

3. Процедурные знания — это алгоритм, которые управляют данными.

4. Декларативные знания - это знания, представленные в структурах знаний и данных.

Искусственный интеллект - это теории и модели, позволяющие понимать принципы интеллектуальной деятельности человека и воспроизведение этой деятельности с помощью технических устройств.

Метод данных - это данные по данным.

Наш знаний - это любой индивидуальный интеллектуальной системы.

Процедурные знания - это алгоритм, которые управляют данными.

Декларативные знания ~~ это знания, представленные в структурах знаний и данных.