Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
4к.Методы и системы искусственного интелекта. 1кр.doc
Скачиваний:
13
Добавлен:
07.02.2016
Размер:
925.7 Кб
Скачать

Донбасский институт техники и менеджмента

МЕЖДУНАРОДНОГО НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА

Утверждаю

  1. Ректор ДИТМ МНТУ

Т.В.Кухтик

___________2013г.

      1. СБОРНИК

    1. тестовых заданий

по дисциплине « Методы и системы искусственного интеллекта»

1 кредит

г. Краматорск

Сборник тестовых заданий по дисциплине

«Методы и системы искусственного интеллекта»,

преподаватель Савченко Н.А.

I Уровень

  1. Дайте определение искусственному интеллекту.

Искусственный интеллект это научное техническое направление которое увеличивает функциональные возможности технических объектов и вычислительных систем а также используется в качестве средств автоматизации в различной среде деятельности человека.

  1. Направления развития искусственного интеллекта

  • Представление знаний и систем основанных на знаниях.

  • Игры и творчество

  • Разработка естественных языковых процессов и машинный перевод

  • Распознавание образов

  • Новые архитектуры компьютеров

  • Интеллектуальные роботы

  • Обучение и самообучение

  1. Привести соотношение психики и интеллекта, сознания и разума.

Психика

Сознание

интеллект

разум

Интеллект и разум являются рассудочными мыслительными составляющими.

  1. Виды искусственного интеллекта.

Искусственный бессловесный интеллект- это компонент отражающая их способность решения и поведения на уровне инстинктов не имеющих словесного выражения самосохранения . Искусственный словесный интеллект модель рациональной компонента психической деятельности человека без учета ее содержания .

Искусственный разум- искусственный словесный интеллект дополненный социальный компонент

  1. В чем заключается тест Тьюринга? Привести схему.

Техническое устройство

человек

неискажающий посредник

тест Тьюринга состоит в следующем испытатель через посредника общается с невидимым для него собеседника и если он принимает техническое устройства за человека то такую систему считают за человека.

  1. Привести классификацию систем искусственного интеллекта.

  1. Методологические основы систем , основанных на знаниях. Привести классификацию.

Страница(8) К ним относятся : экспертной системы , интеллектуальные ппп работо -ехнические системы и системы распознавания.

  1. Методологические основы самоорганизующихся систем.Привести классификацию

в самоорганизующихся системах реализуется попытка осуществить моделирование интеллектуальной деятельности человека.

  1. Методологические основы систем эвристического поиска.

Методологической основой систем эвристического поиска служит то утверждение что любая интеллектуальная деятельность начинается с некоторых данных и завершается получением определенных результатов также в виде данных.

  1. Дайте определение экспертной системы.

Экспертные системы это сложные программныне комплексы знанич специалистов конкретных областей и тиражирающих это для консультация менее клафисицированных пользователей

  1. Дайте определение интеллектуального пакета прикладных программ.

Ипп понимается инструментальные пакеты прикладных программ которых механизм сборки отдельных подпрограмм в общую программу рещения , осуществляется автоматически. На основе механизма логического вывода

  1. Дайте определение нейросистемы.

Нейро система это интеллектуальная система которую можно реализовать с помошью сети нейронов.

  1. Дайте определение робототехнической системы.

Робото технические системы система организаций целесообразноц системы подвижных роботов с сенсорными и испольнительными механизмами

  1. Дайте определение системы распознавания.

Система распознавания является машинной системой предназначенной для распознавания области и звуков в ее состав сходит: фаза настройки . Фаза функционирования

  1. Дайте определение игровой системы.

Игровая система это интеллектуальная система эврестического поиска предназначенноя для реализации виде игр.

  1. Дайте определение системы общения.

Интелектуальная система общения- это комплекс прогрммных лингвистических и логика математических средств для реализации основной задачи - осуществление поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке.

17.Дайте определение понятиям «данные» и «знания».

Данные это отдельные факты харатеризующие объекты процессы и явления в предметной области а также их свойства . Знания это выявленные закономерности предметной области позволяющие решать задачи в этой области

18.Привести свойства знаний.

19.Привести классификацию знаний по различным основаниям.

По способу существования факту и эврестики:

по способу использования:

фактические знания , правила и мето-знания

По формам представления:

на декларативный , процедуральные

По способу приобретение знания бывают :

научные и житейские бытовые

  1. Привести классификацию методов представления знаний.

  1. Привести классификацию методов на основе эвристического подхода. Пояснить их.

Первый метод:

представление знаний тройкой (объект, атрибут, значения) используются для простейшей системы

Второй метод:

продукционная модель предусматривает разработку системы продукционных правил имеющий ввид:

Если А1 , и А2 Ан то Б1 или Б2, Бн

Третий метод Фрейм:

минимальная структура информации необходимая для представления знания для стереотипных классов , объектов , явлений , ситуаций и процессов.

Четвертый метод:

симантическая сеть это направленный граф поименоваными вершинами ит дугами причем узла обозначают конкретных объектов а дуги — отношение.

22. Привести классификацию методов на основе теоретического подхода. Пояснить их.

23. Классификация методов извлечения знаний.

24. Пассивные методы извлечения знаний. Достоинства и недостатки.

25. Методологические основы метода представления знаний: Нечеткая логика.

26.Привести схему системы нечеткого логического вывода и пояснить ее.

27.Какие операции применяются к нечетким множествам.

28.Области применения нечеткой логики.

29. Отличительные особенности fuzzy-систем.

30.Продукционная модель представления знаний.

31.Фреймовая модель представления знаний.

32. Модель семантической сети.

33. Формальная логическая модель.

34. Методологические основы метода представления знаний: Нейрокибернетика.

35. Понятие биологического и искусственного нейрона.

36. Привести схему обобщенной модели искусственного нейрона и пояснить ее.

37. Способы представления нейронной сети в виде графа и матрицы весовых связей.

38. Классификация нейронных сетей.

39. Привести структуру однослойной и многослойной сети и поянить их.

40. В чем состоит процесс обучения нейронных сетей.