Философские аспекты проблемы систем ИИ


         

Философские аспекты проблемы систем ИИ


Глава 1: Базовые понятия ИИ
Цель преподавания дисциплины
Терминология

Терминология - 2
Терминология - 3
Терминология - 4
Философские аспекты проблемы систем ИИ (возможность существования, безопасность, полезность).
Философские аспекты проблемы систем ИИ (возможность существования, безопасность, полезность). - 2
Философские аспекты проблемы систем ИИ (возможность существования, безопасность, полезность). - 3
Философские аспекты проблемы систем ИИ (возможность существования, безопасность, полезность). - 4
Философские аспекты проблемы систем ИИ (возможность существования, безопасность, полезность). - 5
Философские аспекты проблемы систем ИИ (возможность существования, безопасность, полезность). - 6
История развития систем ИИ.

История развития систем ИИ. - 2
История развития систем ИИ. - 3
История развития систем ИИ. - 4
История развития систем ИИ. - 5
История развития систем ИИ. - 6
История развития систем ИИ. - 7
Глава 2: Архитектура и основные составные части систем ИИ
Различные подходы к построению систем ИИ
Различные подходы к построению систем ИИ - 2
Различные подходы к построению систем ИИ - 3

Различные подходы к построению систем ИИ - 4
Различные подходы к построению систем ИИ - 5
Вспомогательные системы нижнего
Вспомогательные системы нижнего - 2
Вспомогательные системы нижнего - 3
Вспомогательные системы нижнего - 4
Глава 3: Системы распознавания образов (идентификации)
Понятие образа
Проблема обучения распознаванию образов (ОРО)
Проблема обучения распознаванию образов (ОРО) - 2

Проблема обучения распознаванию образов (ОРО) - 3
Геометрический и структурный подходы.
Геометрический и структурный подходы. - 2
Геометрический и структурный подходы. - 3
Гипотеза компактности
Обучение и самообучение. Адаптация и обучение
Обучение и самообучение. Адаптация и обучение - 2
Перцептроны
Перцептроны - 2
Перцептроны - 3

История исследований в области нейронных сетей
Модель нейронной сети с обратным распространением ошибки (back propagation)
Модель нейронной сети с обратным распространением ошибки (back propagation) - 2
Модель нейронной сети с обратным распространением ошибки (back propagation) - 3
Модель нейронной сети с обратным распространением ошибки (back propagation) - 4
Модель нейронной сети с обратным распространением ошибки (back propagation) - 5
Нейронные сети: обучение без учителя
Нейронные сети: обучение без учителя - 2
Нейронные сети: обучение без учителя - 3
Нейронные сети: обучение без учителя - 4

Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга
Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга - 2
Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга - 3
Метод потенциальных функций
Метод потенциальных функций - 2
Метод наименьших квадратов
Метод наименьших квадратов - 2
Метод наименьших квадратов - 3
Метод предельных упрощений (МПУ)
Кластерный анализ

Кластерный анализ - 2
Кластерный анализ - 3
Иерархическое группирование
Иерархическое группирование - 2
Глава 4. Логический подход к построению систем ИИ
Неформальные процедуры
Алгоритмические модели
Продукционные модели
Таблица 1. Решение 2
Режим возвратов

Логический вывод
Зависимость продукций
Продукционные системы с исключениями
Язык Рефал
Язык Рефал - 2
Язык Рефал - 3
Язык Рефал - 4
Пролог
ТЕРМЫ
КОНСТАНТЫ

ATOM
ЧИСЛА
ПЕРЕМЕННЫЕ
ОБЛАСТЬ ДЕЙСТВИЯ ПЕРЕМЕННЫХ
СЛОЖНЫЕ ТЕРМЫ, ИЛИ СТРУКТУРЫ
СИНТАКСИС ОПЕРАТОРОВ
СИНТАКСИС СПИСКОВ
СИНТАКСИС СТРОК
УТВЕРЖДЕНИЯ
ЗАПРОСЫ

ВВОД программ
Унификация
Унификация - 2
Унификация - 3
Арифметические выражения
Введение
Арифметические выражения
Арифметические операторы
Вычисление арифметических выражений
Сравнение результатов арифметических выражений

Структуры данных
Списки
Списки - 2
Списки - 3
Списки - 4
Списки - 5
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ БИНАРНЫХ ДЕРЕВЬЕВ
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ МНОЖЕСТВ С ПОМОЩЬЮ БИНАРНЫХ ДЕРЕВЬЕВ
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ МНОЖЕСТВ С ПОМОЩЬЮ БИНАРНЫХ ДЕРЕВЬЕВ - 2
Механизм возврата и процедурная семантика

Механизм возврата
Пример: задача поиска пути в лабиринте
Пример: задача поиска пути в лабиринте - 2
Элементы нечеткой логики
Глава 5. Экспертные системы
Экспертные системы, базовые понятия
Экспертные системы, методика построения
Этап идентификации
Этап идентификации - 2
Этап концептуализации

Этап концептуализации - 2
Этап концептуализации - 3
Этап концептуализации - 4
Этап концептуализации - 5
Этап концептуализации - 6
Этап формализации
Этап выполнения
Этап тестирования
Этап тестирования - 2
Этап опытной эксплуатации

Экспертные системы, параллельные и последовательные решения
Пример ЭС, основанной на правилах логического вывода и действующую в обратном порядке
Пример ЭС, основанной на правилах логического вывода и действующую в обратном порядке - 2
Пример ЭС, основанной на правилах логического вывода и действующую в обратном порядке - 3
Пример ЭС, основанной на правилах логического вывода и действующую в обратном порядке - 4
Глава 6. Машинная эволюция
Метод перебора, как наиболее универсальный метод поиска решений. Методы ускорения перебора.
Эволюция
МГУА
Генетический алгоритм (ГА)

Генетический алгоритм (ГА) - 2
Автоматический синтез технических решений
Поиск оптимальных структур
Поиск оптимальных структур - 2
Поиск оптимальных структур - 3
Поиск оптимальных структур - 4
Алгоритм поиска глобального экстремума
Алгоритм поиска глобального экстремума - 2
Алгоритм конкурирующих точек
Алгоритм случайного поиска в подпространствах

Некоторые замечания относительно использования ГА
Автоматизированный синтез физических принципов действия
Синтез физических принципов действия по заданной физической операции
Синтез физических принципов действия по заданной физической операции - 2
Синтез физических принципов действия по заданной физической операции - 3
Синтез физических принципов действия по заданной физической операции - 4
Заключительные замечания
Содержание