Курс лекций по предмету "Основы проектирования систем с искусственным интеллектом"

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.
    • Благодарности: 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].

В ближайших (по мере сил и возможностей) планах:

• Современный взгляд на мышление человека
  • "Понятие", как элементарная единица знаний. Строение мозга человека. Нейронные сети как попытка промоделировать строение человеческого мозга. Нейронные ансамбли как аналог "понятия". Словарь понятий или человеческий язык — стандартная форма выражения мысли при общении между различными системами ИИ.

Литература

1. Кузнецов В. Е. Представление в ЭВМ неформальных процедур. // М.: "Наука" 1989.—158с.
2. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики (перцептрон и теория механизмов мозга). // М.: "Мир", 1965.—480с.
3. Лигун А. А., Малышева А. Д. Математическая обработка результатов эксперимента. // Днепродзержинск: ДИИ, 1992—47с.
4. Ивахненко А. Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. // К.: “Техника”, 1975—312с.
5. Васильев В. И., Коноваленко В. В., Горелов Ю. И. Имитационное управление неопределенными объектами. // К.: “Наукова думка”, 1989—216с.
6. Половинкин А. И. Основы инженерного творчества. // М.: "Машиностроение", 1988—368с.
7. Дюк В. А. Компьютерная психодиагностика. // С.-П.: "Братство", 1994—360с.
8. Искусственный интеллект: справочник в 3-х книгах. // М.: "Мир", 1990.
9. Ивахненко А. Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического регулирования. // К.: "Наукова думка", 1969—349 стр.
10. Ивахненко А. Г. Моделирование сложных систем: информационный подход. // К.: "Наукова думка", 1987, 136 стр.
11. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. // М.: "Мир", 1991—342 стр. с илл.
12. У. Росс Эшби. Конструкция мозга. Происхождение адаптивного поведения. // М.: Издательство иностранной литературы, 1962—392с.
13. Физиология человека. (Учебник для институтов физической культуры. Изд. 5-е). Под ред. Н. В. Зимикина. // М. "Физкультура и спорт", 1975. 496 с. с илл.
14. А.В. Тимофеев. Роботы и искусственный интеллект. // М. "Наука" 1978- 192 стр.
15. Дж. Доорс, А.Р. Рейнблейн, С. Вадера. Пролог - язык программирования будущего. // М. "Финансы и статистика" 1990- 141 стр.
16. С. Короткий. Серия статей (не опубликованных) для журнала "Монитор". // Узел PC Noon
17. К. Нейлор. Как построить свою экспертную систему. // М. "Энергоатомиздат" 1991- 287 стр.

Оставить комментарий

Оставлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.

Если вы не являетесь зарегистрированным пользователем, то вам необходимо зарегистрироваться. Регистрация бесплатна. Если вы уже зарегистрированы на CodeNet, то вам необходимо ввести логин и пароль в верхней (Alt-U) части страницы.

Комментарии