- •Методичні матеріали
- •6.080.400 “Інтелектуальні системи прийняття рішень”)
- •Питання, що виносяться на екзамен з дисципліни.
- •Приклади типових завдань, що виносяться на іспит.
- •2.1. Способи опису семантичних мереж і логічний висновок:
- •Навчальна карта самостійної роботи студентів.
- •Порядок поточного і підсумкового оцінювання знань з дисципліни.
- •Особливості поточного контролю знань студентів заочної форми навчання.
- •Зразок екзаменаційного білета.
- •Список рекомендованої літератури. Основна література
- •Додаткова література
- •23. Машинне навчання.
- •26. Числення предикатів.
- •28. Семантичні мережі.
Додаткова література
-
Глибовець М.М., Олецький О.В. Штучний інтелект. - К .:Видавничий дім "КМ Академія" , 2002 . - 366 с.
-
Девятков В. В. Системи искусственного интеллекта. - М .:Изд-во МГТУ им.Н.З.Баумана, 2001 . - 352 с.
Додаток 1.
ПЕРЕЛІК РЕКОМЕНДОВАНИХ ТЕМ ДЛЯ НАПИСАННЯ РЕФЕРАТІВ
1. Концепція штучного інтелекту.
2. Історія виникнення і розвитку штучного інтелекту.
3. Перспективи концепції штучного інтелекту.
4. Базові засоби штучного інтелекту.
5. Орієнтовані на знання системи.
6. Роботи.
7. Машини навчання.
8. Системи візуалізації.
9. Нечітка логіка.
10. Інтелектуальні (програмні) агенти.
11. Генетичні алгоритми.
12. Штучні нейромережі.
13. Розуміння мови.
14. Апаратні засоби штучного інтелекту.
15. Інтелектуальні інформаційні системи.
16. Пограмні продукти штучного інтелекту.
17. Концепція, визначення та характеристики знань.
18. Політика управління знаннями.
19. Методологія і стратегії впровадження управління знаннями.
20. Управління електронним документом.
21. Інжиніринг знань.
22. Методи добування знань.
23. Машинне навчання.
24. Перевірка правильності і верифікація баз знань.
25. Проблеми подання знань в інтелектуальних системах.
26. Числення предикатів.
27. Таблиця рішень та дерева рішень.
28. Семантичні мережі.
29. Правила продукції.
30. Фрейми. Визначення і огляд фреймів.
31. Багатократне і гібридне подання знань.
32. Експериментальні моделі подання знань.
33. Методи міркування (доведення).
34. Пряме формування ланцюжка доведення.
35. Зворотне формування ланцюжка доведення.
36. Пояснення і мета знання.
37. Організація висновку в умовах невпевненості.
38. Методи подання невпевненості.
39. Основні типи орієнтованих на знання інформаційних систем.
40. Базові концепції експертних систем.
41. Проблемні області, адресовані інтелектуальним системам.
42. Переваги, проблеми і обмеження інтелектуальних систем.
43. Стратегія та етапи розроблення інтелектуальних систем.
44. Класифікація програмного забезпечення та технологічні рівні інтелектуальної системи.
45. Інтелектуальні агенти: концепція та історія.
46. Характеристики, класифікація та типи інтелектуальних агентів.
47. Сфери використання інтелектуальних агентів.
48. Мультиагентні системи.
49. Характеристика і розвиток програмного забезпечення інтелектуальних агентів.
