Курс лекций по предмету «Основы проектирования систем с искусственным интеллектом». Сотник С.Л. |
| Что такое Форекс - Нейронные сети, нейросети |
| 16.11.11 16:35 |
|
Название: Курс лекций по предмету «Основы проектирования систем с искусственным интеллектом». Автор: Сотник С.Л. Данный курс лекций является результатом моей лекторской работы в Днепродзержинском Государственном Техническом Университете. Курс ориентирован прежде всего на программистов, но я надеюсь, будет полезен всем интересующимся искусственным интеллектом. При составлении, автор ориентировался на уровень студентов 2-5 курсов технических специальностей. Очень надеюсь, что мне удалось соблюсти в лекциях такой уровень детализации описания алгоритмов, при котором, с одной стороны они остаются практически полезными (т.е. на основании лекций можно программировать практически работающие программы), а с другой стороны избежать излишней детализации, при которой курс становится необъятным и неоправданно раздутым. В современном мире прогресс производительности программиста практически достигается только в тех случаях, когда часть интеллектуальной нагрузки берут на себя компьютеры. Одним из способов достигнуть максимального прогресса в этой области, является "искусственный интеллект", когда компьютер берет на себя не только однотипные, многократно повторяющиеся операции, но и сам сможет обучаться. Кроме того, создание полноценного "искусственного интеллекта" открывает перед человечеством новые горизонты развития. Целью изучения дисциплины является подготовка специалистов в области автоматизации сложноформализуемых задач, которые до сих пор считаются прерогативой человека. Задачей изучения дисциплины является приобретение знаний о способах мышления человека, а так же о методах их реализации на компьютере. Основным предметом изучения дисциплины являются мыслительные способности человека и способы их реализации техническими средствами. Содержание Введение Глава 1. Базовые понятия ИИ Терминология. Философские аспекты проблемы систем ИИ (возможность существования, безопасность, полезность). История развития систем ИИ. Благодарности: при подготовке данной главы были использованы материалы [14]. Глава 2. Архитектура и основные составные части систем ИИ Различные подходы к построению систем ИИ (логический, структурный, эволюционный, имитационный) и методы представления знаний. Краткое ознакомление с данными подходами. Вспомогательные системы (распознавание образов зрительных и звуковых, идентификация, моделирование, жесткое программирование) и их место в системах ИИ. Благодарности: при подготовке данной главы были использованы материалы [14], а также многочисленные фантастические романы, названия которых я уже и не вспомню. Глава 3. Системы распознавания образов (идентификации) Понятие образа. Проблема обучения распознаванию образов. Геометрический и структурный подходы. Гипотеза компактности. Обучение и самообучение. Адаптация и обучение. Методы обучения распознаванию образов - перцептроны, нейронные сети, метод потенциальных функций, метод группового учета аргументов, метод предельных упрощений, коллективы решающих правил. Методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных - кластерный анализ, иерархическое группирование. Глава 3.1. Понятие образа. Проблема обучения распознаванию образов. Геометрический и структурный подходы. Гипотеза компактности. Обучение и самообучение. Адаптация и обучение. годарности: содержание данной главы основано на материалах [5], [2]. Глава 3.2. Перцептроны Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [5], [2]. Глава 3.3. Нейронные сети. История исследований, модель с обратным распространением ошибки. Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [16]. Глава 3.4. Нейронные сети - обучение без учителя Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [16]. Глава 3.5. Нейронные сети Хемминга и Хопфилда Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [16]. Глава 3.6. Метод потенциальных функций Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [5]. Глава 3.7. Метод группового учета аргументов (МГУА). Метод наименьших квадратов. Общая схема алгоритмов МГУА. Алгоритм с ковариациями и квадратичными описаниями. Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [5], [4], [3]. Глава 3.8. Метод предельных упрощений Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [5]. Глава 3.9. Коллективы решающих правил Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [5]. Глава 3.10. Методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных - кластерный анализ Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [7]. Глава 3.11. Методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных - иерархическое группирование данных Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [7]. Глава 4. Логический подход к построению систем ИИ Представление в компьютере неформальных процедур. Языки логического программирования Рефал, Пролог. Элементы нечеткой логики Глава 4.1. Неформальные процедуры: алгоритмические модели, продукционные модели, режим возвратов, логический вывод, зависимость продукций, продукционные системы с исключениями. Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [1]. Глава 4.2. Язык Рефал Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [1]. Глава 4.3. Язык Пролог. Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [15]. Глава 4.4. Элементы нечеткой логики Благодарности: содержание данной главы пока ни на чем не основано, и ожидает более качественного воплощения и соответствующих благодарностей. Глава 5. Экспертные системы Базовые понятия. Методика построения. Статистический подход (пример). Благодарности: при подготовке данной главы были использованы материалы [7], [17]. Глава 6. Машинная эволюция Метод перебора, как наиболее универсальный метод поиска решений. Методы ускорения перебора. Метод группового учета аргументов как представитель эволюционных методов. Генетический алгоритм. Автоматический синтез технических решений. Благодарности: при подготовке данной главы зачастую использовался почти без корректировки текст из [6] и идеи, позаимствованные автором из [12]. Приложение 1. Физиология центральной нервной системы (избранные главы из [18]) Примечание: Нумерация глав, параграфов, рисунков и таблиц соответствует исходному материалу. Глава 4. § 1-4. Глава 4. § 5-9. Глава 4. § 10-13. Глава 5. Благодарности: данное приложение представляет собой переведенные в электронный вид избранные главы из [18]. Скачать Курс лекций по предмету «Основы проектирования систем с искусственным интеллектом». Сотник С.Л. - depositfiles Скачать Курс лекций по предмету «Основы проектирования систем с искусственным интеллектом». Сотник С.Л. - letitbit Теги: Сотник :: основы проектирования систем :: искусственный интеллект См. также обучение Форекс:Следующие статьи:
Предыдущие статьи:
|
Добавить комментарий
Запрещены: спам в комментариях, ругань, нецензурные слова, тексты привлекающие к насилию, расизму и т.д.