Главная → Книги → Математика → Кибернетика, нейросети

Автор(ы):	Луценко Е. В. 06.10.2007
Год изд.:	2004
Описание:	Учебное пособие состоит из трех частей: курса лекций; практикума и программы самостоятельной работы студентов. Курс лекций включает 16 лекций, сгруппированных в 4 раздела: введение в интеллектуальные информационные системы; теоретические основы и эксплуатация универсальной когнитивной аналитической системы "Эйдос"; принципы построения интеллектуальных информационных систем; применение и перспективы систем искусственного интеллекта. Практикум базируется на универсальной когнитивной аналитической системе "Эйдос", разработанной автором пособия, и включает 10 лабораторных работ. Программа самостоятельной работы студентов по дисциплине включает теоретические вопросы и практические задания, выносящиеся на экзамен по дисциплине и государственный экзамен, а также список основной и дополнительной литературы, включая Internet-сайты по проблематике искусственного интеллекта. Для студентов очной и заочной форм обучения, аспирантов, преподавателей и научных работников, интересующихся проблематикой систем искусственного интеллекта.
Оглавление:	ПРЕДИСЛОВИЕ [5] ЧАСТЬ I. КУРС ЛЕКЦИЙ [8]   РАЗДЕЛ 1.1. ВВЕДЕНИЕ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ [9]     1.1.1. ЛЕКЦИЯ-1. Интеллектуальные информационные системы, как закономерный и неизбежный этап развития средств труда [9]     1.1.2. ЛЕКЦИЯ-2. Определение и критерии идентификации систем искусственного интеллекта [27]   РАЗДЕЛ 1.2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И ПРИМЕНЕНИЕ УНИВЕРСАЛЬНОЙ КОГНИТИВНОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ "ЭЙДОС" [58]     1.2.1. ЛЕКЦИЯ-3. Теоретические основы системно-когнитивного анализа [58]     1.2.2. ЛЕКЦИЯ-4. Системная теория информации и семантическая информационная модель [92]     1.2.3. ЛЕКЦИЯ-5. Методика численных расчетов (алгоритмы и структуры данных) [197]     1.2.4. ЛЕКЦИЯ-6. Технология синтеза и эксплуатации приложений в системе "Эйдос" [233]   РАЗДЕЛ 1.3. ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ [256]     1.3.1. ЛЕКЦИЯ-7. Системы с интеллектуальной обратной связью и интеллектуальными интерфейсами [256]     1.3.2. ЛЕКЦИЯ-8. Автоматизированные системы распознавания образов [272]     1.3.3. ЛЕКЦИЯ-9. Математические методы и автоматизированные системы поддержки принятия решений [285]     1.3.4. ЛЕКЦИЯ-10. Экспертные системы [302]     1.3.5. ЛЕКЦИЯ-11. Нейронные сети [308]     1.3.6. ЛЕКЦИЯ-12. Генетические алгоритмы и моделирование биологической эволюции [336]     1.3.7. ЛЕКЦИЯ-13. Когнитивное моделирование [344]     1.3.8. ЛЕКЦИЯ-14. Выявление знаний из опыта (эмпирических фактов) и интеллектуальный анализ данных (data mining) [352]   РАЗДЕЛ 1.4. ПРИМЕНЕНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА [361]     1.4.1. ЛЕКЦИЯ-15. Области применения систем искусственного интеллекта [361]     1.4.2. ЛЕКЦИЯ-16. Перспективы развития систем искусственного интеллекта, в т.ч. в Internet [392] ЧАСТЬ II. ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ [410]   2.1. СООТВЕТСТВИЕ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ РАБОЧИМ ПРОГРАММАМ ПО СПЕЦИАЛЬНОСТЯМ [410]   2.2. СТРУКТУРА ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЫ, ПОРЯДОК ЕЕ УСТАНОВКИ, ВЫПОЛНЕНИЯ И СДАЧИ [411]     2.2.1. Структура лабораторной работы [411]     2.2.2. Инструкция по установке лабораторной работы [411]     2.2.3. Выполнение и сдача лабораторной работы [413]   2.3. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ В КОМПЬЮТЕРНОМ КЛАССЕ [413]     2.3.1. Материально-техническое обеспечение [413]     2.3.2. Общее программное обеспечение [413]     2.3.3. Специальное программное обеспечение [414]   2.4. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ЛАБОРАТОРНЫМ РАБОТАМ [414]     ЛР-1: "Прогнозирование вероятных пунктов назначения железнодорожных составов" [414]     ЛР-2: "Прогнозирование учебных достижений студентов на основе их имеджевых фотороботов" [432]     ЛР-3: "Прогнозирование учебных достижений студентов на основе особенностей их почерка" [452]     ЛР-4: "Прогнозирование учебных достижений студентов на основе информации об их социальном статусе" [457]     ЛР-5: "Идентификация слов по входящим в них буквам" [481]     ЛР-6: "Атрибуция анонимных и псевдонимных текстов" [513]     ЛР-7: "Идентификация и классификация натуральных чисел по их свойствам" [533]     ЛР-8: "Идентификация трехмерных тел по их ортогональным проекциям" [545]     ЛР-9: "Прогнозирование количественных и качественных результатов выращивания зерновых колосовых и поддержка принятия решений по выбору агротехнологий" [555]     ЛР-10: "Исследование случайной семантической информационной модели при различных объемах выборки" [562] ЧАСТЬ III. ЗАОЧНОЕ ОБУЧЕНИЕ, САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ И ПОДГОТОВКА К ЭКЗАМЕНУ [568]   3.1. ИЗУЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ ПРИ ЗАОЧНОЙ ФОРМЕ ОБУЧЕНИЯ [568]   3.2. ПРОГРАММА САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТА ПО ДИСЦИПЛИНЕ [568]     3.2.1. Общие положения [568]     3.2.2. Наименования тем для самостоятельной работы студентов 569     3.2.3. Примерная структура реферата, курсовой или дипломной работы и элементы научного исследования в самостоятельной работе [571]     3.2.4. Методика использования репозитария UCI для оценки качества математических моделей систем искусственного интеллекта [572]   3.3. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ [596]     3.3.1. Вопросы, выносящиеся на экзамен по дисциплине [596]     3.3.2. Вопросы, относящиеся к дисциплине "ИИС", выносящиеся на государственный экзамен [608]   3.4. ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАДАНИЯ [608] ЗАКЛЮЧЕНИЕ [611] ЛИТЕРАТУРА [612] ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА [612] ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА [612] INTERNET-САЙТЫ [622] КРАТКИЙ СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ ПО СК-АНАЛИЗУ И СИСТЕМАМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА [623]
Формат:	djvu
Размер:	23009007 байт
Язык:	РУС
Рейтинг:	211

Открыть:	Ссылка (RU)