- •3) 1. Формы представления информации
- •6) Правила перевода целых чисел
- •7) Единицы измерения количества информации.
- •Сверх-Truecolor
- •Телевизионный цвет
- •13) Понятие о принципах работы эвм. Понятие о программном управлении работой компьютера.
- •Физическая и логическая структура магнитных дисков
- •Экранное покрытие
- •Частота вертикальной развертки
- •Частота горизонтальной развертки
- •Шаг точек
- •Допустимые углы обзора
- •Классификация
- •Системное по
- •Прикладное по
- •Расширение имени файла
- •Имя файла
- •Операции с файлом
- •Операции, связанные с открытием файла
- •Операции, не связанные с открытием файла
- •Классификация по модели данных
- •Классификация по среде постоянного хранения
- •Классификация по содержимому
- •Классификация по степени распределённости
- •Другие виды бд
- •Сверхбольшие базы данных
- •Применение баз знаний
- •Базы знаний и интеллектуальные системы
- •Модели и методы исследований Символьное моделирование мыслительных процессов
- •Работа с естественными языками
- •Представление и использование знаний
- •Машинное обучение
- •Биологическое моделирование искусственного интеллекта
- •Робототехника
- •Машинное творчество
- •Другие области исследований
- •Современный искусственный интеллект
- •24) Язык ассемблера
- •Основные понятия
- •Определение ооп и его основные концепции
- •Сложности определения
- •Концепции
- •Особенности реализации
- •26) Операторы ввода-вывода и преобразования информации
- •28) . Что такое компьютерный вирус
- •2. Функционирование вирусов.
- •3. Резидентные вирусы.
- •4. Опасные и неопасные вирусы.
- •4.1. Неопасные вирусы.
- •4.2. Опасные и очень опасные вирусы.
- •5. Заражаемые объекты.
- •5.1. Файловые вирусы.
- •5.2. Загрузочные вирусы.
- •5.3. Вирусы, заражающие драйверы.
- •5.4. Вирусы, заражающие командные файлы.
- •5.5. Вирусы, заражающие документы Word для Windows.
- •5.6. Вирусы, заражающие другие объекты.
- •6. Что вирус не может заразить.
- •7. Антивирусные программы.
- •7.1. Виды антивирусных программ.
- •7.2. Использование антивирусных программ.
- •7.3. Антивирусные комплексы.
- •7.4. Обновление антивирусных программ.
- •8. Действия при заражении вирусом.
- •8.1. Симптомы заражения вирусом.
- •8.2. Пять правил при заражении компьютера вирусом.
- •9. Раннее обнаружение вируса.
- •10. Выяснение сведений о вирусе.
- •11. Удаление вирусов.
- •12. Что могут и чего не могут компьютерные вирусы.
- •12.1. Вирусофобия.
- •12.2. И её последствия.
- •13. Что могут вирусы.
- •14. Чего вирусы не могут.
- •15. Методы маскировки вирусов.
- •15.1. Невидимые вирусы.
Применение баз знаний
База знаний — важный компонент интеллектуальной системы. Наиболее известный класс таких программ — это экспертные системы. Они предназначены для поиска способов решения проблем из некоторой предметной области, основываясь на записях БЗ и на пользовательском описании ситуации.
Простые базы знаний могут использоваться для создания экспертных систем хранения данных в организации: документации, руководств, статей технического обеспечения. Главная цель создания таких баз — помочь менее опытным людям найти уже существующее описание способа решения какой-либо проблемы.
Базы знаний и интеллектуальные системы
Двумя наиболее важными требованиями к информации, хранящейся в базе знаний интеллектуальной системы, являются:
достоверность конкретных и обобщённых сведений, имеющихся в базе данных, и
релевантность информации, получаемой с помощью правил вывода базы знаний.
Ниже перечислены некоторые из особенностей, которые могут (но не обязаны) быть у системы, оперирующей базами знаний.
Автоматическое доказательство (вывод). Способность системы выводить новые знания из старых, находить закономерности в БЗ. Часто принимается, что база знаний отличается от базы данных именно наличием механизма вывода.
Доказательство заключения. Способность системы после выдачи ответа «объяснить» ход её рассуждений, причем «по первому требованию».
Интроспекция. Нахождение противоречий, нестыковок в БЗ, контроль правильной организации БЗ.
Машинное обучение. Превращение БЗ в гибкую систему, адаптация к проблемной области. Аналогична человеческой способности «набирать опыт»
Иску́сственный интелле́кт (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами[1].
Модели и методы исследований Символьное моделирование мыслительных процессов
Основная статья: Моделирование рассуждений
Анализируя историю ИИ, можно выделить такое обширное направление как моделирование рассуждений. Долгие годы развитие этой науки двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых развитых областей в современном ИИ. Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем, на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение. Как правило, предлагаемая задача уже формализована, то есть переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. п. В это направление входят: доказательство теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация, прогнозирование.
Работа с естественными языками
Основная статья: Обработка естественного языка
Немаловажным направлением является обработка естественного языка[13], в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке. В рамках этого направления ставится цель такой обработки естественного языка, которая была бы в состоянии приобрести знание самостоятельно, читая существующий текст, доступный по Интернету. Некоторые прямые применения обработки естественного языка включают информационный поиск (в том числе, глубокий анализ текста) и машинный перевод[14].