Контрольная - Представление знаний в информационных системах

Содержание лекций: * Введение в искусственный интеллект. * Введение и представление знаний. * Продукционные правила. * Семантические сети и фреймы. * Представление знаний и процедура вывода с помощью логики предикатов. * системы нечеткого рассуждения. Воронежский институт высоких технологий - АНОО ВПО. Воронеж 2009 год. 35 стр.

Приводится классификация программных средств для интеллектуальных систем. Описываются конкретные языки представления знаний и манипулирования ими, базовые языки, используемые в интеллектуальных системах, системы поддержки разработки интеллектуальных систем, ЭВМ с высоким уровнем интерпретации языков, спецпроцессоры баз данных, знаний и логического вывода для ЭВМ пятого и последующих поколений. Для специалистов в области управления, информационных...

Введение в искусственный интеллект: некоторые понятия искусственного интеллекта, основные направления исследований в области искусственного интеллекта. Методы эвристического программирования: направления эвристического программирования, эвристический поиск в пространстве состояний, эвристический поиск в пространстве задач, игровая модель эвристического поиска. Модели представления знаний: логическое представление знаний, представление знаний сема...

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

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.

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

Мир, 1989. 220 с ISBN 5-03-000685-0. Книга является переводом второго тома 10-томной серии по инженерии знаний, написанной крупными японскими специалистами в области искусственного интеллекта. Знания и их представления. Представление знаний правилами и логический вывод. Представление знаний фреймами и вывод. Представление знаний семантическими цепями и вывод. Представление знаний и получение выводов с помощью логики предикатов. Представление и ис...