Лекции по представлению знаний

Введение Анализ предметной области Функции, выполняемые экспертной системой Теория фреймов Структура экспертной системы Методы приобретения знаний. Анализ снизу вверх и сверху вниз Сравнение. Сравнение и унификация. Смешанные стратегии Пример разработки экспертной системы. Теория построения экспертных систем Основные понятия Организация взаимодействия пользователя с экспертной системой Правила типа "если-то" для представления знаний....

В книге обсуждается новый подход к анализу неопределенности, основанный на понятиях нечетких множеств, мер возможности и необходимости.

Ташкентский университет информационных технологий, 7 семестр, направления Информационные технологии и информационная безопасность. Содержание: Общие сведения об интеллектуальных системах, модели представления знаний, организация знаний, вероятность и нечеткая логика в экспертных системах, самообучающиеся системы, инструментальные средства построения экспертных систем, аспекты получения знаний, прямая и обратная цепочка рассужденийrn

База знаний и данных. Понятие модели. Логические модели. Модели знаний на основе продукций. Фреймовая модель знаний. Семантические сети. Машина вывода. Понятие формальной системы. Примеры стратегии вывода. Как функционирует машина вывода. Извлечение знаний и обучение. Извлечение знаний от многих экспертов. Проблема непротиворечивости формализованной базы знаний. Обучение системы. Интерфейс с пользователем. Инструментальные средства создания эксп...

Подборка структурирована по модулям Методы извлечения знаний, Методы представления знаний (семантич. сети, фреймы, правила продукции, нечеткая логика), Экспертное оценивание, Структура экспертной системы, Жизненный цикл интеллектуальной системы и модуль Нейрокибернетика

ПГТУ, ИСТз-08, 5 семестр. Преподаватель: Сабатуллина Т. Л. Проблемная область искусственного интеллекта. Представление знаний. Исчисление высказываний. Правила вывода в исчислении предикатов (силлогизмы). Графы. Введение в фреймы. Способ формализации фреймов. Сетевые модели. Продукционная модель. Управление поиском в продукционных системах. Практика: логическая модель представления знаний. Вопросы к лекциям.

Введение. Лекции 2-3: Модели и методы решения задач. Представление знаний в интеллектуальных системах. Представление знаний в интеллектуальных системах (часть 2). Планирование задач. Лекции 7-8: Экспертные системы. Методы работы со знаниями. Системы понимания естественного языка. Системы машинного зрения. Тенденции развития систем искусственного интеллекта.

Лекции Донецк, Украина, ДонНТУ. Преподаватель Прыгунов, 2012 г., 1 Основные понятия и определения теории интеллектуальных информационных систем(интеллект, психика; сознание; разум.). 2 Что понимают под понятием "искусственный интеллект". 3 Приведите смысл теста Тьюринга и схему его проведения. 4 Классификация интеллектуальных информационных систем. Их различия. 5 Особенности систем, основанных на знаниях. 6 Особенности самоорганизующихся систем...

Основные понятия и определения. Область применения. Модели и методы решения задач. Представление знаний в интеллектуальных системах. Планирование задач. Экспертные системы. Методы работы со знаниями. Системы понимания естественного языка. Системы машинного зрения. Тенденции развития систем искусственного интеллекта.

Ведение в системы искусственного интеллекта. Архитектура систем искусственного интеллекта. База знаний и данных. Машина вывода. Извлечение знаний и обучение. Обучение системы. Интерфейс с пользователем. Организация работы. Инструментальные средства создания систем искусственного интеллекта. База знаний. Методы извлечения знаний. Формальное описание понятий предметной области (ПО). Методы классификации. СОБЫТИЯ И ПРОЦЕССЫ. Системы продукций: струк...