Учебное пособие. — Ставрополь: СФ МГГУ им. М. А. Шолохова, 2009. – 206 с.Пособие адресовано студентам, изучающим дисциплину «Интеллектуальные информационные системы», а также специалистам в области проектирования и организации систем искусственного интеллекта.
Содержание:
Понятие интеллектуальной информационной системы
Роль интеллектуальных информационных систем в современном мире
История исследований в области искусственного интеллекта и основные понятия в данной области
Интеллектуальная информационная система и ее основные свойства
Классификация интеллектуальных информационных систем
Примеры интеллектуальных информационных систем
Особенности построения систем искусственного интеллекта
Формулировка концепции создания искусственного интеллекта
Определение систем искусственного интеллекта
Информационная модель реакции систем искусственного интеллекта на воздействия окружающей среды
Жизненный цикл системы искусственного интеллекта и критерии перехода между этапами этого цикла
Классификация систем искусственного интеллекта
Понятие системы искусственного интеллекта и ее место в классификации информационных систем
Классификация систем искусственного интеллекта
Системно-когнитивный анализ
Основные понятия когнитивной теории
Концепция системно-когнитивного анализа
Когнитивное моделирование
Представление и обработка данных в рамках теории системно-когнитивного анализа
Понятия «данные», «информация», «знания»
Концепция смысла Шенка-Абельсона
Диалектика «Структура – свойство – отношение» в рамках когнитивной теории
Понятия «факт», «смысл», «мысль» в рамках когнитивной теории
Иерархия задач обработки данных: «мониторинг», «анализ», «прогнозирование», «управление» в рамках когнитивной теории
Когнитивная структуризация знаний об исследуемом объекте и внешней среды
Когнитивная структуризация знаний об исследуемом объекте и внешней среды на основе PEST-анализа
Ситуационный анализ проблем на базе SWOT-анализа
Этапы когнитивной технологии
Модели представления знаний
Декларативные и процедурные знания
Логическая модель представления знаний
Псевдофизические модели представления знаний
Сетевая модель представления знаний
Фреймовая модель представления знаний
Продукционная форма представления знаний
Методы приобретения и извлечения знаний
Основные термины и определения в области приобретения знаний
Методы приобретения знаний
Методы извлечения знаний из данных
Методы получения экспертных знаний
Методы формирования знаний
Нечеткий вывод знаний
Основные положения нечеткого вывода знаний
Типы неточного вывода
Извлечение знаний из данных методами интеллектуального анализа данных
Особенности систем интеллектуального анализа данных
Типы закономерностей, выявляемых методами интеллектуального анализа данных
Этапы функционирования типовой системы интеллектуального анализа данных
Пример функционирования системы интеллектуального анализа данных
Экспертные системы
Экспертные системы: базовые понятия
Классификация экспертных систем
Составные части экспертной системы и порядок ее функционирования
Функционирование базы знаний экспертной системы
Этапы проектирования экспертной системы
Этап идентификации
Этап концептуализации
Этап формализации
Этап выполнения
Этап тестирования
Этап опытной эксплуатации
Примеры построения экспертных систем
Пример построения экспертных диагностических систем
Пример экспертной системы, основанной на правилах логического вывода и действующую в обратном порядке
Основы языка программирования Пролог
Синтаксис
Утверждения
Запросы
Ввод программ
Унификация
Выражения
Структуры данных
Нейронные сети
Проблемы решаемые нейронными сетями
Биологический нейрон и формальная модель нейрона Маккалоки и Питтса
Активационная функция нейрона
Простейшая нейронная сеть
Однослойная нейронная сеть и персептрон Розенблата
Машинное обучение нейронной сети на примерах
Классификация нейронных сетей
Многослойные нейронные сети
Многослойный персептрон
Модель Хопфилда
Когнитрон и неокогнитрон Фукушимы
Модель нелокального нейрона
Динамические нейронные сети
Проблемы развития нейронных сетей
Нейрокомпьютеры, нейропроцессоры, нейропакеты
Теория нечетких множеств
Понятие нечеткого множества
Возможности применения теории нечетких множеств для описания различных видов неопределенности
Операции над нечеткими множествами
Понятие о нечеткой логике
Генетические алгоритмы
Основные понятия, принципы и предпосылки генетических алгоритмов
Принцип функционирования генетического алгоритма
Достоинства и недостатки генетических алгоритмов
Примеры применения генетических алгоритмов
Обработка естественного языка в интеллектуальных системах
Основные понятия о системах, использующих естественный язык
Технологии анализа естественного языка
