36. Понятие ИскусствИнтеллекта. Нейрон. Математ модель нейрона. Нейронные сети.

ИИ-способ-ть комп.систем к таким действиям кот наз бы интеллектуальными,если исходили бы от чела(способности связ с чел. мышлением). Нейронные сети – самообучающиеся системы, имитирующие деятельность человеч мозга. Они сост из связ м/д собой эл-тов- нейронов, кот имитируют нейроны головн мозга. Использование нейросети. Структуру нейросети можно описать следующим образом. Нейросеть сост из нескольких слоев: входной, внутренние (скрытые) и выходной слои. Входной слой реализует связь с входными данными, выходной – с выходными. Внутренних слоев м.б. от одного и больше. В каждом слое содержится несколько нейронов. (Входной слой Внутренние (скрытые) слои Выходной слой…рис.) /Между нейронами есть связи, числовые характеристика кот наз весами. Состояние нейрона определяется по формуле: где n-число входов нейрона, хi-знач i-го входа нейрона, wi -вес i-го синапса. Значение аксона нейрона: Y=f(S), f- активационная функция. В кач-ве эт фун-и используется сигмоид: f(x)=1/(1+e-αx

37) Характеристика этапов работы с нейронной сетью (на примере аналитического пакета Deductor).

Основными этапами работы с нейронной сетью являются: Формирование файла, содержащего данные для обучения сети. Определение входных и выходных полей. Нормализация значения входных и выходных полей.( Целью нормализации значений полей является преобразование данных к виду, наиболее подходящему для обработки средствами Deductor) Настройка обучающей выборки - выделение обучающей и тестовой части.( Обучающая - включает записи,которые будут использоваться непосредственно для обучения сети, а тестовая- используется не для обучения сети, а для проверки результатов обучения.) Настройка сети – выбор количество слоев, выбор количества нейронов в слоях, задание характеристик нейронов, выбор алгоритма обучения. Обучение нейросети.(этап функционирования нейронной сети, в процессе которого на ее вход поочередно поступают данные из обучающего набора с целью корректировки весовых коэффициентов синаптических связей для получения наиболее адекватного сигнала на выходе нейронной сети.)

38. Реинжиринг бизнес-процессов(BPR). Основные принципы. Реинжиринг бизнес-процессов (БП) - это стратегия, тактика и план преобразований орг-ции, обеспечив. ее постоянное совершенствование и достижение поставленных целей. Утверждается, что когда работа рассм. как законченный процесс, она м.б. организована и управляема эффективней, чем сумма выполнения отдельных операций и функций. Внедрение передовых инфо технологий обеспечив. рук-лей разных уровней достоверными данными, необх. для поддерж. и развития бизнеса, и позволяет перейти к горизонт. структуре упр-ия для повышения оперативности принятия и исполнения решений. Отлич. особенность BPR - предмет ее рассм. – организация в целом. Методология BPR ориентирована, в большей степени, на изменения в управлении орг-цией при широком применении новейших инфо технологий. Осн. принципы : 1.Процессн. подход к управлению (представление любой деят-ти как с-мы процессов. Любая дея-ть, преобраз. по опред правилам с использов. необходимых ресурсов нечто на входе в нечто на выходе, может назыв. процессом. Процессы м. объедин. в сис-му, с пом. кот. достигается запланиров. цель и которая сама м.б. представлена как процесс, т.е. м.б. сколь угодно сложными.) 2.Вовлечение сотрудников в управление организацией (сотрудники предст. интеллект. ресурс, кот. м.б. использован как для решения текущих задач управления, так и в кач-ве источника инициатив по совершенствованию процессов); 3.Повышение роли инф-ции и инф. Технологий (внедрение и использование предлагаемых инф. технологиями инструментальн. CASE-ср-ва для получения дополнительных данных при оценке использ. решений); 4.Инженерный подход к проведению изменений (деят-ть орг-ции по совершенствованию БП должна всесторонне оцениваться и планироваться до начала внедрения изменений. Строиться 2 модели: AS IS и TO BE. Метод АВС-метод пооперационной оценки затрат, следует определить неэффект. и высоко затратные процессы и рассм. возможные альтерн. решения.).