Основы искусственного интеллекта, Боровская Е.В., Давыдова Н.А., 2020.
Учебное пособие знакомит читателей с историей искусственного интеллекта, моделями представления знаний, экспертными системами и нейронными сетями. Описаны основные направления и методы, применяемые при анализе, разработке и реализации интеллектуальных систем. Рассмотрены модели представления знаний и методы работы с ними, методы разработки и создания экспертных систем. Книга поможет читателю овладеть навыками логического проектирования баз данных предметной области и программирования на языке ProLog.
Для студентов и преподавателей педагогических вузов, учителей общеобразовательных школ, гимназий, лицеев.
Понятие об искусственном интеллекте.
Система искусственного интеллекта (ИИ) — это программная система, имитирующая на компьютере процесс мышления человека. Для создания такой системы необходимо изучить сам процесс мышления человека, решающего определенные задачи или принимающего решения в конкретной области, выделить основные шаги этого процесса и разработать программные средства, воспроизводящие их на компьютере. Следовательно, методы ИИ предполагают простой структурный подход к разработке сложных программных систем принятия решений [5].
Искусственный интеллект — это направление информатики, целью которого является разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.
ОГЛАВЛЕНИЕ.
Глава 1. Искусственный интеллект.
1.1. Введение в системы искусственного интеллекта.
1.1.1. Понятие об искусственном интеллекте.
1.1.2. Искусственный интеллект в России.
1.1.3. Функциональная структура системы искусственного интеллекта.
1.2. Направления развития искусственного интеллекта.
1.3. Данные и знания. Представление знаний в интеллектуальных системах.
1.3.1. Данные и знания. Основные определения.
1.3.2. Модели представления знаний.
1.4. Экспертные системы.
1.4.1. Структура экспертной системы.
1.4.2. Разработка и использование экспертных систем.
1.4.3. Классификация экспертных систем.
1.4.4. Представление знаний в экспертных системах.
1.4.5. Инструментальные средства построения экспертных систем.
1.4.6. Технология разработки экспертной системы.
Контрольные вопросы и задания к главе 1.
Литература к главе 1.
Глава 2. Логическое программирование.
2.1. Методологии программирования.
2.1.1. Методология императивного программирования.
2.1.2. Методология объектно-ориентированного программирования.
2.1.3. Методология функционального программирования.
2.1.4. Методология логического программирования.
2.1.5. Методология программирования в ограничениях.
2.1.6. Методология нейросетевого программирования.
2.2. Краткое введение в исчисление предикатов и доказательство теорем.
2.3. Процесс логического вывода в языке Prolog.
2.4. Структура программы на языке Prolog.
2.4.1. Использование составных объектов.
2.4.2. Использование альтернативных доменов.
2.5. Организация повторений в языке Prolog.
2.5.1. Метод отката после неудачи.
2.5.2. Метод отсечения и отката.
2.5.3. Простая рекурсия.
2.5.4. Метод обобщенного правила рекурсии (ОПР).
2.6. Списки в языке Prolog.
2.6.1. Операции над списками.
2.7. Строки в языке Prolog.
2.7.1. Операции над строками.
2.8. Файлы в языке Prolog.
2.8.1. Предикаты Prolog для работы с файлами.
2.8.2. Описание файлового домена.
2.8.3. Запись в файл.
2.8.4. Чтение из файла.
2.8.5. Модификация существующего файла.
2.8.6. Дозапись в конец уже существующего файла.
2.9. Создание динамических баз данных в языке Prolog
2.9.1. Базы данных на Prolog.
2.9.2. Предикаты динамической базы данных в языке Prolog.
2.10. Создание экспертных систем.
2.10.1. Структура экспертной системы.
2.10.2. Представление знаний.
2.10.3. Методы вывода.
2.10.4. Система пользовательского интерфейса.
2.10.5. Экспертная система, базирующаяся на правилах
Контрольные вопросы и задания к главе 2.
Литература к главе 2.
Глава 3. Нейронные сети.
3.1. Введение в нейронные сети.
3.2. Искусственная модель нейрона.
3.3. Применение нейронных сетей.
3.4. Обучение нейросети.
Контрольные вопросы и задания к главе 3.
Литература к главе 3.
Купить .
По кнопкам выше и ниже «Купить бумажную книгу» и по ссылке «Купить» можно купить эту книгу с доставкой по всей России и похожие книги по самой лучшей цене в бумажном виде на сайтах официальных интернет магазинов Лабиринт, Озон, Буквоед, Читай-город, Литрес, My-shop, Book24, Books.ru.
По кнопке «Купить и скачать электронную книгу» можно купить эту книгу в электронном виде в официальном интернет магазине «Литрес», если она у них есть в наличии, и потом ее скачать на их сайте.
По кнопке «Найти похожие материалы на других сайтах» можно найти похожие материалы на других сайтах.
On the buttons above and below you can buy the book in official online stores Labirint, Ozon and others. Also you can search related and similar materials on other sites.
Теги: учебник по информатике :: информатика :: компьютеры :: Боровская :: Давыдова :: искусственный интеллект
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
- Распределенные системы планирования действий коллективов роботов, Каляев И.А., Гайдук А.Р., Капустян С.Г., 2002
- Электронные вычислительные машины и системы, Партыка Т.Л., Попов И.И., 2010
- Системный анализ и синтез стратегических решений в инноватике, Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н., 2015
- Программируемые логические интегральные схемы, Сиротинина Н.Ю., Непомнящий О.В., Постников А.И., Недорезов Д.А., 2020
- Информатика, 6 класс, Кадиркулов Р.А., Нурмуханбетова Г.К., 2020
- Информатика, 5 класс, Кадиркулов Р.А., Нурмуханбетова Г.К., 2020
- English for IT Students, учебно-методическое пособие, Виноградова Н.А., Саленко О.Ю., 2001
- Информатика, учебник для учащихся 8 класса общеобразовательной школы, Кадиркулов Р.А., Рыскулбекова А.Д., Нурмуханбетова Г.К., 2021