Читайте также:
|
1. Искусственный интеллект. Определения термина.
2. Общая характеристика четырёх подходов к определению термина искусственный интеллект.
3. Тест Тьюринга для определения искусственного интеллекта.
4. Познавательная (когнитивная) модель.
5. Рациональные агенты.
6. Направления развития искусственного интеллекта.
7. Существующие и перспективные применения технологий искусственного интеллекта в Интернете.
8. Данные и знания. Определения терминов и их отличия. Виды знаний.
9. Типы моделей представления знаний. Общая характеристика каждого из типов.
10. Формальные модели представления знаний. Общая характеристика каждого из видов.
11. Неформальные модели представления знаний. Общая характеристика каждого из видов.
12. Интеллектуальная система: схема и назначение блоков.
13. Модель представления знаний в исчислении высказываний: общая характеристика
14. Алфавит исчисления высказываний.
15. Синтаксис исчисления высказываний.
16. Выполнимые и общезначимые формулы.
17. «Замечательные тождества» исчисления высказываний.
18. Логический вывод в исчислении высказываний.
19. Модель представления знаний в исчислении предикатов: общая характеристика. Понятие предиката.
20. Виды термов в предикате. Примеры.
21. Алфавит исчисления предикатов.
22. Синтаксис исчисления предикатов.
23. Логическое программирование.
24. Метод резолюций.
25. Дизъюнкты Хорна.
26. Представление знаний в виде семантической сети. Определение семантической сети.
27. Определение семантической сети с точки зрения дискретной математики.
28. Виды семантических сетей.
29. Виды отношений в семантической сети.
30. Отношения типа A Kind Of в семантических сетях.
31. Отношения типа Is A в семантических сетях.
32. Предикатные семантические сети.
33. Применение предикатных семантических сетей в системах машинного перевода.
34. Логический вывод на семантических сетях.
35. Продукционная модель представление знаний.
36. Определение термина продукция.
37. Отличие продукционных правил от импликации.
38. Машина вывода и её функции.
39. Функции управляющего компонента машины вывода и его схема.
40. Прямой вывод в продукционной модели знаний.
41. Обратный вывод в продукционной модели знаний.
42. Представление знаний в виде фреймов.
43. Уровни общности фреймов.
44. Требования к именам во фреймовой системе.
45. Наследование свойств во фреймовой системе.
46. Понятие онтологии. Онтологические модели знаний.
47. Основные задачи, решаемые с помощью онтологии.
48. Семантический веб.
49. Понятие инженерии знаний.
50. Понятие экспертной системы.
51. Архитектура экспертной системы.
52. Виды классификаций экспертных систем. Классификации по временно́му признаку, по способу формирования решения, по степени интеграции.
53. Классификация экспертных систем по типу решаемых задач.
54. Технология проектирования и разработки экспертных систем.
55. Шесть этапов реализации экспертной системы: идентификация, концептуализация, формализация, выполнение, тестирование, опытная эксплуатация.
56. Структура программы на языке Prolog. Ключевые разделы.
57. Типы данных в языке Prolog.
58. Назначение раздела domains в программе на языке Prolog. Составные и альтернативные домены. Примеры кода.
59. Внутренние и внешние цели в программе на языке Prolog.
60. Логический вывод в программе на языке Prolog. Пример кода.
61. Ввод данных пользователем с клавиатуры в программе на языке Prolog. Пример кода.
62. Разветвление в программе на языке Prolog. Пример кода.
63. Способы организации повторений в программе на языке Prolog.
64. Метод отката после неудачи в программе на языке Prolog. Пример кода.
65. Метод отсечения и отката в программе на языке Prolog. Пример кода.
66. Рекурсия в программе на языке Prolog. Пример кода.
67. Задание списков в программе на языке Prolog. Пример кода.
68. Способы вывода списков в программе на языке Prolog. Пример кода.
69. Метод разделения списка на голову и хвост в программе на языке Prolog. Пример кода.
70. Поиск по списку в программе на языке Prolog. Пример кода.
71. Присоединение списка в программе на языке Prolog. Пример кода.
72. Определение количества элементов в списке в программе на языке Prolog. Пример кода.
73. Определение суммы элементов в целочисленном списке в программе на языке Prolog. Пример кода.
74. Добавление данных в динамическую базу данных в программе на языке Prolog. Пример кода.
75. Удаление данных из динамической базы данных в программе на языке Prolog. Пример кода.
Список литературы:
· Битюцкий В.П., Папуловская Н.В. Математическая логика. Исчисления высказываний и предикатов. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ−УПИ, 2005.
· Болотова Л.С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях. – М.: Финансы и статистика, 2012.
· Боровская Е.В., Давыдова Н.А. Основы искусственного интеллекта. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010.
· Советов Б.Я. Представление знаний в информационных системах. – М.: Издательский дом «Академия», 2012.
· Чулюков В.А., Астахова И.Ф., и др. Системы искусственного интеллекта. Практический курс. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012.
Дата добавления: 2015-11-03; просмотров: 42 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| Берес Фредерик Скиннер | | | Краткий словарь древнерусского языка. часть 3 |