Модель нейронной сети с обратным распространением ошибки.
История исследований в области нейронных сетей.
Предисловие
Конспект лекций написан в соответствии с требованиями государственных образовательных стандартов второго поколения по специальности 230102 «Автоматизированные системы обработки информации и управления». Он соответствует Примерной программы дисциплины «Системы искусственного интеллекта», утвержденной Минобразованием России и рабочей программы по системам искусственного интеллекта специальности «Автоматизированные системы обработки информации и управления» В конспекте лекций по системам искусственного интеллекта факультета информационных технологий излагается содержание учебного материала изучаемого в седьмом семестре обучения.
При написании конспекта автор руководствовался принципом повышения уровня фундаментальной подготовки студентов
При введении основных понятий предпочтение отдавалось классическому подходу.
Для лучшего усвоения учебного материала приведены учебные алгоритмы решения определенного круга задач.
Конспект лекций подготовлен на основе учебников системы искусственного интеллекта рекомендованных УМО для ВУЗов.
Конспект лекций адресованы студентам очной формы обучения, обучающимся аграрном университете по специальностям по специальности 230102 «Автоматизированные системы обработки информации и управления»..
Оглавление
1. Введение
Основные понятия и определения.
Область применения.
Краткий исторический обзор развития работ в области ИИ.
Функциональная структура использования СИИ.
2. Модели и методы решения задач
1. Классификация представления задач.
2. Интеллектуальный интерфейс
3. Методы решения задач.
4. Экспертные системы
1. Назначение экспертных систем.
2. Структура экспертных систем.
3. Этапы разработки экспертных систем.
4. Интерфейс с конечным пользователем.
5. Представление знаний в ЭС.
6. Уровни представления и уровни детальности.
7. Организация знаний в рабочей системе.
8. Организация знаний в базе данных.
9. Методы поиска решений в экспертных системах.
10. Инструментальный комплекс для создания статических экспертных систем.
11. Средства представления знаний и стратегии управления.
5. Искусственные нейронные сети
6. Системы понимания естественного языка
1. Предпосылки возникновения систем понимания естественного языка.
2. Понимание в диалоге.
3. Примеры системы обработки естественного языка.
4. Методы озвучивания речи.
5. Наиболее распространенные системы синтеза речи.
6. Речевой вывод информации.
7. Автоматический компьютерный синтез речи по тексту.
8. Синтезатор русской речи.
9. Система распознавания речи.
10. Классификация систем распознавания речи.
Лекция 1: Введение
1. Основные понятия и определения
2. Область применения
3. Краткий исторический обзор развития работ в области ИИ