Определения термина
Работа добавлена на сайт samzan.net:
Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
от 25%
Подписываем
договор
Представление знаний в ИС
- Искусственный интеллект. Определения термина.
- Общая характеристика четырёх подходов к определению термина искусственный интеллект.
- Тест Тьюринга для определения искусственного интеллекта.
- Познавательная (когнитивная) модель.
- Рациональные агенты.
- Направления развития искусственного интеллекта.
- Существующие и перспективные применения технологий искусственного интеллекта в Интернете.
- Данные и знания. Определения терминов и их отличия. Виды знаний.
- Типы моделей представления знаний. Общая характеристика каждого из типов.
- Формальные модели представления знаний. Общая характеристика каждого из видов.
- Неформальные модели представления знаний. Общая характеристика каждого из видов.
- Интеллектуальная система: схема и назначение блоков.
- Модель представления знаний в исчислении высказываний: общая характеристика
- Алфавит исчисления высказываний.
- Синтаксис исчисления высказываний.
- Выполнимые и общезначимые формулы.
- «Замечательные тождества» исчисления высказываний.
- Логический вывод в исчислении высказываний.
- Модель представления знаний в исчислении предикатов: общая характеристика. Понятие предиката.
- Виды термов в предикате. Примеры.
- Алфавит исчисления предикатов.
- Синтаксис исчисления предикатов.
- Логическое программирование.
- Метод резолюций.
- Дизъюнкты Хорна.
- Представление знаний в виде семантической сети. Определение семантической сети.
- Определение семантической сети с точки зрения дискретной математики.
- Виды семантических сетей.
- Виды отношений в семантической сети.
- Отношения типа A Kind Of в семантических сетях.
- Отношения типа Is A в семантических сетях.
- Предикатные семантические сети.
- Применение предикатных семантических сетей в системах машинного перевода.
- Логический вывод на семантических сетях.
- Продукционная модель представление знаний.
- Определение термина продукция.
- Отличие продукционных правил от импликации.
- Машина вывода и её функции.
- Функции управляющего компонента машины вывода и его схема.
- Прямой вывод в продукционной модели знаний.
- Обратный вывод в продукционной модели знаний.
- Представление знаний в виде фреймов.
- Уровни общности фреймов.
- Требования к именам во фреймовой системе.
- Наследование свойств во фреймовой системе.
- Понятие онтологии. Онтологические модели знаний.
- Основные задачи, решаемые с помощью онтологии.
- Семантический веб.
- Понятие инженерии знаний.
- Понятие экспертной системы.
- Архитектура экспертной системы.
- Виды классификаций экспертных систем. Классификации по временно́му признаку, по способу формирования решения, по степени интеграции.
- Классификация экспертных систем по типу решаемых задач.
- Технология проектирования и разработки экспертных систем.
- Шесть этапов реализации экспертной системы: идентификация, концептуализация, формализация, выполнение, тестирование, опытная эксплуатация.
- Структура программы на языке Prolog. Ключевые разделы.
- Типы данных в языке Prolog.
- Назначение раздела domains в программе на языке Prolog. Составные и альтернативные домены. Примеры кода.
- Внутренние и внешние цели в программе на языке Prolog.
- Логический вывод в программе на языке Prolog. Пример кода.
- Ввод данных пользователем с клавиатуры в программе на языке Prolog. Пример кода.
- Разветвление в программе на языке Prolog. Пример кода.
- Способы организации повторений в программе на языке Prolog.
- Метод отката после неудачи в программе на языке Prolog. Пример кода.
- Метод отсечения и отката в программе на языке Prolog. Пример кода.
- Рекурсия в программе на языке Prolog. Пример кода.
- Задание списков в программе на языке Prolog. Пример кода.
- Способы вывода списков в программе на языке Prolog. Пример кода.
- Метод разделения списка на голову и хвост в программе на языке Prolog. Пример кода.
- Поиск по списку в программе на языке Prolog. Пример кода.
- Присоединение списка в программе на языке Prolog. Пример кода.
- Определение количества элементов в списке в программе на языке Prolog. Пример кода.
- Определение суммы элементов в целочисленном списке в программе на языке Prolog. Пример кода.
- Добавление данных в динамическую базу данных в программе на языке Prolog. Пример кода.
- 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.