Основы проектирования систем искусственного интеллекта

Базовые понятия ИИ
Цель преподавания дисциплины
Терминология

Философские аспекты проблемы систем ИИ (возможность существования, безопасность, полезность).
История развития систем ИИ.
Лекция 3: Архитектура и основные составные части систем ИИ
Различные подходы к построению систем ИИ

Вспомогательные системы нижнего
Лекции 4-7: Системы распознавания образов (идентификации)
Понятие образа
Проблема обучения распознаванию образов (ОРО)
Геометрический и структурный подходы.

Гипотеза компактности
Обучение и самообучение. Адаптация и обучение
Перцептроны
История исследований в области нейронных сетей
Модель нейронной сети с обратным распространением ошибки (back propagation)

Нейронные сети: обучение без учителя
Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга
Метод потенциальных функций
Метод наименьших квадратов
Общая схема построения алгоритмов метода группового учета аргументов (МГУА).

Алгоритм с ковариациями и с квадратичными описаниями.
Метод предельных упрощений (МПУ)
Коллективы решающих правил
Кластерный анализ
Иерархическое группирование

Лекции 8-11. Логический подход к построению систем ИИ
Неформальные процедуры
Алгоритмические модели
Продукционные модели
Режим возвратов
Логический вывод
Зависимость продукций
Продукционные системы с исключениями
Язык Рефал

Пролог
ТЕРМЫ
КОНСТАНТЫ
ATOM
ЧИСЛА
ПЕРЕМЕННЫЕ
ОБЛАСТЬ ДЕЙСТВИЯ ПЕРЕМЕННЫХ

СЛОЖНЫЕ ТЕРМЫ, ИЛИ СТРУКТУРЫ
СИНТАКСИС ОПЕРАТОРОВ
СИНТАКСИС СПИСКОВ
СИНТАКСИС СТРОК
УТВЕРЖДЕНИЯ
ЗАПРОСЫ
ВВОД программ
Унификация
Отождествимы ?

Арифметические выражения
Введение
Арифметические операторы
Вычисление арифметических выражений
Сравнение результатов арифметических выражений
Структуры данных
Списки

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ БИНАРНЫХ ДЕРЕВЬЕВ
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ МНОЖЕСТВ С ПОМОЩЬЮ БИНАРНЫХ ДЕРЕВЬЕВ
Механизм возврата и процедурная семантика
Механизм возврата
Пример: задача поиска пути в лабиринте
Элементы нечеткой логики

Указатели

Решение оптимизационных задач средствами EXCEL

Целью работы коммерческой фирмы является получение прибыли. Любое управленческое решение (будь то решение о количестве приобретаемого товара, или решение о назначении цены на реализуемый товар, или решение о подаче рекламы в газету и т.д.) будет влиять на прибыль в большую или меньшую сторону. Эти решения являются оптимизационными, то есть всегда существует возможность выбрать лучшее решение из нескольких возможных. Представим себе, что все управленческие решения принимаются наилучшим образом. То есть, все параметры, на которые может влиять фирма, являются оптимальными. Тогда фирма будет получать максимальную прибыль (больше получить при данных условиях невозможно). Для того чтобы определить, насколько управленческие решения, принимаемые работниками фирмы оптимальны, можно использовать методы математического программирования.

Решение уравнений методом Жордана - Гаусса

---

---