Тема 1. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта
1. История развития искусственного интеллекта как научного направления.
2. Направления современных исследований в искусственном интеллекте.
3. Взаимодействие с другими научными направлениями.
4. Философские аспекты проблемы искусственного интеллекта.
Тема 2. Модели представления знаний
1. Знания. Типы знаний.
2. Использование знаний.
3. Свойства знаний (интерпретируемость, структурированность, связность,
семантическая метрика, активность).
4. Модели и методы представления знаний: декларативные и процедурные модели.
5. Логическая модель представления знаний.
6. Сетевая модель представления знаний.
7. Фреймовая модель представления знаний.
8. Продукционная модель представления знаний.
Тема 3. Нейтронные сети
1. Понятие о нейронной сети.
2. Структура нейронных сетей.
3. Модели представления и обработки информации в нейронной сети.
4. Оптимальные модели нейронных сетей.
Тема 4. Машинное зрение
1. Машинное зрение.
2. Постановка задачи распознавания образов.
3. Зрительное восприятие мира: системы машинного зрения, распознавание
образов, зрительные системы интеллектуальных роботов.
4. Распознавание трехмерных объектов.
Тема 5. Распознавание речи
1. Системы понимания естественного языка, машинный перевод.
2. Трудности распознавания естественного языка.
3. Распознание рукописных и печатных текстов.
4. Подходы к распознанию символов.
5. Распознавание речи. Задачи. Особенности.
6. Классификация систем распознавания речи.
Тема 6. Экспертные системы
1. Понятие об экспертной системе (ЭС).
2. Общая характеристика ЭС.
3. Виды ЭС и типы решаемых задач.
4. Структура и режимы экспертной системы.
5. Классификация экспертных систем.
6. Этапы разработки ЭС: идентификация, концептуализация, формализация,
выполнение, тестирование, опытная эксплуатация.
7. Организация знаний в ЭС. Интеллектуальные информационные ЭС.
Тема 7. Тенденции развития систем искусственного интеллекта
1. Состояние и тенденции развития искусственного интеллекта.
2. Успехи систем искусственного интеллекта и их причины.
3. Экспертные системы реального времени - основное направление искусственного
интеллекта.
ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ
1. Методы поиска в пространстве состояний: изучение методов перебора и критериев
оценки методов перебора на произвольных графах.
2. Продукционная модель представления знаний: изучение базовых структур системы
продукций и технических аспектов, касающихся практической реализации систем,
основанных на знаниях.
3. Представление знаний фреймами: изучение методов представления знаний
фреймами и соответствующих способов управления выводом.
4. Естественно-языковый интерфейс в системах искусственного интеллекта.
Синтаксический анализ фразы русского языка: изучение методов приближенного
представления фраз естественного языка формальными грамматиками и языками.
ПЕРЕЧЕНЬ ПРИМЕРНЫХ КОНТРОЛЬНЫХ ВОПРОСОВ И ЗАДАНИЙ
1. Адаптивные нейронные сети.
2. Надежность нейронных сетей.
3. Диагностика нейронных сетей.
4. Задача распознавания образов и системы искусственного интеллекта.
Компьютерное зрение.
5. Обработка изображений в системах компьютерного зрения. Выделение признаков.
6. Методы распознавания трехмерных сцен в системах искусственного интеллекта.
7. Экспертная система MYCIN и ее основные особенности.
8. Экспертная оболочка CLIPS и ее основные особенности.
|
