- •1. Информатика как наука, ее структура и мето в системе других наук.
- •2. Кодирование информации.Постановка задачи.
- •3. Формальные языки и граматики. Их классификация.
- •5.Компьютерное моделирование.
- •6Моделирование в биологии. Модели популяции, клеточные автоматы.
- •8,Задача линейного програмит-я. Методы её решения.
- •10. Динамические структуры. Линейная структура - стек. Предст в памяти пк.
- •11, Компьютерная сеть. Способы организ-ии вычисл. Основные функ-ые Эл-ты кс. Одноранговые сети на основе сервера.
- •4. Одноранговые сети и на основе сервера.
- •12. Носители для передачи инф-ии в ком. Сети.
- •13. Правила сетевого взаимодействия. Протоколы. Модель osi
- •Физический уровень
- •14.Определение искусственного интеллекта
- •15. Пролог - programming in logic
- •17. Нейронные сети.
- •18 Генетические алгоритмы. Определение. Схема классического генетического алгоритма. Области применения классических генетических алгоритмов.
- •19, Информационные системы.
- •20. Базы данных. Модели данных. Реляционная модель данных.
- •22. Целостность реляционных данных. Потенциальные, первичные и альтернативные ключи. Правило целостности объектов. Внешние ключи. Правило ссылочной целостности. Правила внешних ключей.
- •23, Реляционная алгебра. Основные операции реляционной алгебры. Язык sql.
- •24. Предмет изуч-я теор алг-мов. Алг-тм, его св-ва, необходим уточ-я пон-я алг-ма. Универсаль-е алг-ие модели.
- •25,Характеристики сложности вычисления. Временная и емкостная сложность алгоритма. Верхние и нижние оценки, асимптотические обозначения. Порядок роста.
- •26 История развития ком тех эвм, поколение эвм и классиф. Современные тенденции разв архит эвм.
- •4Е поколение: 1972-1984
- •5Е поколение: втор полов 80-х
- •6Е и последующие поколения эвм
- •27. Микропроцессор и память компа. Основной алг. Работы проца. Система прерываний.
- •29. Решение системы n линейных уравнений с n неизвестными методом Гаусса. Алгоритм решения системы для реализации на эвм.
- •30, Интерполирование: постановка задачи, геометрическая интерпретация. Интерполяционный член Ньютона Алгоритм для реализации на эвм выбранного многочлена.
- •31. Вычисл-е определ-го интеграла по одной из фор-л. Алг-м реализ-ии на эвм выбранной формулы.
14.Определение искусственного интеллекта
ИИ – область информатики, занимающаяся автоматизацией разумного поведения.
Также можно определить ИИ с помощью теста Тьюринга: ИИ – это компьютерная система, которая прошла тест Тьюринга. Алан Тьюринг предложил тест, который выявляет разумность машины. Человека и машину, претендующую на «разумность», помещают в разные комнаты. Другой человек – «следователь» сообщается с ними с помощью текстового устройства (клавиатура и монитор). Следователь должен отличить компьютер от человека исключительно на основе их ответов на любые вопросы. Если же следователь не сможет различить, где машина, а где человек, то такую машину можно считать разумной. Следователь может задавать любые вопросы: попросить произвести сложный арифметический расчет, предполагая, что машина справится быстрее человека; попросить высказать суждение относительно произведения искусства.
«-»: только символьные задачи (не учитывает ощущения и движения); попытка втиснуть ИИ в человеческие рамки (скорость вычислений).
История ИИ: Термин ИИ был впервые применен в 1956 г. В СССР начало развития этого направления связывают с семинаром профессора А. А. Ляпунова в МГУв 1954 г.
Однако в истории науки и до середины ХХ века существовали направления, которые можно отнести к сфере искусственного интеллекта: 1) исследование законов человеческого мышления и их формализация; 2) представление знаний, абстрагирование формы представления от конкретного содержания; 3) практическая реализация автоматизации процессов мышления.
Первым ученым, работавшим над этими проблемами, вероятно, следует считать Аристотеля. В своем труде «Логика» Аристотель впервые исследовал законы человеческого мышления и создал правила построения новых утверждений из исходных посылок. Причем, если посылки истинны, то и заключения также истинны. Например, если известно, что «Все люди смертны» и «Сократ – человек», то можно сказать, что «Сократ – смертен» (правило modus ponens). Леонард Эйлер в начале XVIII века в своем анализе задачи о кенигсбергских мостах создал учение о представлениях, которые абстрактно отражают структуру взаимосвязей реального мира – теорию графов. В XVIII веке Готфрид Вильгельм Лейбниц выдвинул идею применения в логике математической символики, предложил использовать бинарную систему счисления для целей вычислительной математики. Лейбниц ввёл термин «модель», построил механическую машину, которая могла выполнять 4 арифметические операции.В XIX веке работу в этом направлении продолжил Джордж Буль, создал алгебру, в которой присутствовало только два числа – 0 и 1 («ложь» и «истина»), а основными операциями были И, ИЛИ, НЕ. Фреге формализовал многие вопросы, затронутые в аристотелевской «Логике», путем создания исчисления предикатов первого порядка. Английский математик Чарльз Бэббидж (1792-1871) в 1833 году спроектировал Аналитическую машину, которая стала прообразом современных компьютеров. Его помощница Ада Августа Лавлейс стала первым в мире программистом. В ее честь назван современный язык программирования Ada. В 40-е годы ХХ века были созданы первые ЭВМ. Стало возможным реализовывать формальные системы рассуждений на машине и проверять разумность компьютерных программ опытным путем. Сферы применения ИИ: математическая логика; нейронные сети; генетические алгоритмы; интеллектуальные агенты.
Рассмотрим основные сферы, где эти направления ИИ находят применение: 1) ведение игр; 2) автоматические рассуждения и доказательства теорем; 3) Экспертные системы; 4) понимание естественных языков; 5) робототехника и планирование.