Лекции по Интеллектуальным информационным системам

Понятие интеллектуальных информационных систем. Основные понятия и определения.
Стадии разработки экспертных систем. Идентификация проблемы.
Искусственный интеллект, история развития искусственного интеллекта.
Концептуализация, как стадия экспертной системы.
Основные направления исследований в области искусственного интеллекта.
Экспертные системы. Формализация.
Классификация интеллектуальных систем. Классификация по масштабу, по сфере применения.
Реализация экспертных систем.
Классификация интеллектуальных систем. Классификация по способу организации.
Тестирование экспертных систем.
Области применения интеллектуальных систем.
Участники процесса проектирования интеллектуальной информационной системы.
Представление знаний и вывод на знаниях.
Коллектив разработчиков информационной системы.
Данные и знания.
Коллектив разработчиков экспертной системы. Пользователь.
Представление знаний. Модели представления данных.
Понятие эксперта, как участника процесса проектирования интеллектуальной информационной системы.
Модели представления знаний: продукционные модели, семантические сети, фреймы, формальные логические модели.
Коллектив разработчиков интеллектуальной информационной системы.
Вывод на знаниях.
Коллектив разработчиков интеллектуальной экспертной системы. Программист.
Данные и знания. Машина вывода.
Участники процесса проектирования интеллектуальной системы. Инженер по знаниям.
Стратегия управления выводом.
Машинное обучение.
Методы поиска в ширину и глубину.
Компоненты процесса обучения.
Нечеткие знания. Основные понятия.
Индуктивное обучение, как часть машинного обучения.
Основы теории нечетких множеств.
Машинное обучение. Системы, основанные на индуктивном обучении.
Операции с нечеткими множествами.
Нейронные сети. Основные понятия и определения.
Экспертные системы. Основные понятие и определения.
Архитектура нейронных сетей.
Составные части экспертной системы: база знаний, интерпретатор, диалоговый компонент, объяснительный компонент, компонент приобретения знания.
Алгоритмы обучения нейронных сетей.
Определение экспертной системы.
Понятие шума в нейронных сетях.
Области создания и применения экспертных систем.
Нейронные сети.
Общие принципы построения и функционирования экспертных систем.
Динамические сети.
Этапы проектирования экспертных систем.
Сети Хопфилда.
Стадии разработки экспертных систем.
Самоорганизирующиеся сети Кохонена.
Модели представления знаний: продукционные модели, семантические сети, фреймы, формальные логические модели.
Принцип работы сетей Кохонена.
Архитектура ЭС реального времени.
Жизненный цикл ЭС реального времени.
Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга.
Составные части интеллектуальной информационной системы.
Сеть автоассоциативной памяти.
Конфигурации сетей с обратными связями.
Алгоритм Кохонена формирования карт признаков.
Нейросетевые алгоритмы и нейротехнологии.
Состояние и тенденции развития интеллектуальных информационных систем.
Успехи интеллектуальных информационных систем и их причины.
(дополнительные вопросы)
Факты, правила и запросы в языке VP.
Переменные в языке VP.
Предложения в языке VP.
Инициализация переменных в VP-программе.
Анонимные переменные в VP-программе.
Цели (запросы) в VP-программе.
Отличие цели от запроса в VP-программе.
Составные цели: конъюнкция и дизъюнкция.
Комментарии в VP-программе.
Основные разделы VP–программ.
предложений VP–программ.
предикатов VP–программ. Пользовательский предикат.
Имена и аргументы предикатов VP–программ.
Арность предиката в VP–программе.
доменов в VP–программе.
цели в VP–программе.
Декларации и правила в VP–программе.
Задание типов аргументов при декларации предикатов в VP–программе.
Синтаксис правил VP–программ.
фактов VP–программ.
констант VP–программ.
Директивы компилятора VP–программы.
Разработка графического интерфейса пользователя средствами языка Visual Prolog.
Тестирование автономно исполняемых VP–программ.
Сохранение VP–программ. Расширения файлов VP–программ.