Учебник. — М.: Лаборатория знаний, 2016. — 220 с.
История становления научной области Искусственный интеллект.
Основные направления ее развития и сферы применения; выполнено
сопоставление трех основных стратегических подходов к созданию
интеллектуальных систем: технологии экспертных систем, технологии
нейронных сетей и технологии эволюционного моделирования.
Теоретические основы и даны примеры разработки интеллектуальных
систем, а также примеры их применения для интеллектуального анализа
данных в промышленности, экономике, бизнесе, психологии, социологии
и других областях.
Книга является исчерпывающим руководством по освоению технологий создания интеллектуальных нейросетевых систем и их применению для решения широкого круга проблем, встречающихся во многих областях деятельности современного человека.
Для студентов высших учебных заведений технического профиля. Предисловие.
Прошлое и настоящее искусственного интеллекта и интеллектуальных систем.
Исторический очерк. Основные стратегии.
Лидирующая научная отрасль. Основные сферы применения.
Модели представления знаний.
Данные и знания. Продукционная модель.
Фреймовая модель. Сетевая модель.
Логическая модель. Синаптическая модель.
Экспертные системы.
Предметные области. Структура и режимы работы.
Этапы и технология разработки. Программный инструментарий.
Инженерия знаний.
Понятие о классической нейронной сети.
Мозг и компьютер. Математический нейрон Мак-Каллока—Питтса.
Персептрон Розенблатта и его обучение. Распознавание букв.
Сигмоидная активационная функция и обобщенное дельта правило.
Ограниченность однослойного персептрона.
Персептрон со скрытым слоем нейронов.
Многослойный персептрон и алгоритм его обучения.
Возможности и сферы применения нейронных сетей.
Возможности интеллектуального анализа данных.
Диагностика заболеваний человека.
Диагностика технических устройств.
Диагностика экономического состояния предприятий.
Управление кибернетическим объектом.
Прогнозирование политических событий.
Выявление способности человека к бизнесу.
Выявление способности человека к научной деятельности.
Свойства нейронных сетей, унаследованные от мозга.
Круг задач, решаемых при помощи нейронных сетей.
Оптимальное проектирование и обучение нейронных сетей.
Теоремы существования.
Методы проектирования нейронных сетей.
Методы обучения нейронных сетей.
Генетические алгоритмы.
Дополнительные рекомендации по проектированию и обучению персептронов.
Алгоритм интеллектуального анализа данных методом нейросетевого математического моделирования.
Этап 1. Постановка задачи.
Этап 2. Формирование примеров.
Этап 3. Первоначальное проектирование сети.
Этап 4. Обучение сети.
Этап 5. Проверка и оптимизация сети.
Этап 6. Исследование предметной области—интеллектуальный анализ данных.
Неклассические нейронные сети.
Сеть каскадной корреляции Фальмана—Либьера.
Радиально-базисные сети. Рекуррентные сети на базе персептрона.
Рекуррентная сеть Хопфилда. Самообучающиеся и гибридные сети.
Интеллектуальный нейрон Вальцева.
Компьютерное творчество.
Философские аспекты творчества. Творчество в музыкальной сфере.
Творчество в поэзии. Творчество в науке.
Настоящее и будущее искусственного интеллекта и интеллектуальных систем.
Искусственный интеллект и интеллектуальные системы.
Нейронные сети и экспертные системы.
Нейросетевые технологии и методы регрессионного анализа.
Нейросетевые технологии и метод математического моделирования.
Философские проблемы искусственного интеллекта.
Прогнозы на будущее.
Контрольные вопросы и задания.
Список литературы.
Книга является исчерпывающим руководством по освоению технологий создания интеллектуальных нейросетевых систем и их применению для решения широкого круга проблем, встречающихся во многих областях деятельности современного человека.
Для студентов высших учебных заведений технического профиля. Предисловие.
Прошлое и настоящее искусственного интеллекта и интеллектуальных систем.
Исторический очерк. Основные стратегии.
Лидирующая научная отрасль. Основные сферы применения.
Модели представления знаний.
Данные и знания. Продукционная модель.
Фреймовая модель. Сетевая модель.
Логическая модель. Синаптическая модель.
Экспертные системы.
Предметные области. Структура и режимы работы.
Этапы и технология разработки. Программный инструментарий.
Инженерия знаний.
Понятие о классической нейронной сети.
Мозг и компьютер. Математический нейрон Мак-Каллока—Питтса.
Персептрон Розенблатта и его обучение. Распознавание букв.
Сигмоидная активационная функция и обобщенное дельта правило.
Ограниченность однослойного персептрона.
Персептрон со скрытым слоем нейронов.
Многослойный персептрон и алгоритм его обучения.
Возможности и сферы применения нейронных сетей.
Возможности интеллектуального анализа данных.
Диагностика заболеваний человека.
Диагностика технических устройств.
Диагностика экономического состояния предприятий.
Управление кибернетическим объектом.
Прогнозирование политических событий.
Выявление способности человека к бизнесу.
Выявление способности человека к научной деятельности.
Свойства нейронных сетей, унаследованные от мозга.
Круг задач, решаемых при помощи нейронных сетей.
Оптимальное проектирование и обучение нейронных сетей.
Теоремы существования.
Методы проектирования нейронных сетей.
Методы обучения нейронных сетей.
Генетические алгоритмы.
Дополнительные рекомендации по проектированию и обучению персептронов.
Алгоритм интеллектуального анализа данных методом нейросетевого математического моделирования.
Этап 1. Постановка задачи.
Этап 2. Формирование примеров.
Этап 3. Первоначальное проектирование сети.
Этап 4. Обучение сети.
Этап 5. Проверка и оптимизация сети.
Этап 6. Исследование предметной области—интеллектуальный анализ данных.
Неклассические нейронные сети.
Сеть каскадной корреляции Фальмана—Либьера.
Радиально-базисные сети. Рекуррентные сети на базе персептрона.
Рекуррентная сеть Хопфилда. Самообучающиеся и гибридные сети.
Интеллектуальный нейрон Вальцева.
Компьютерное творчество.
Философские аспекты творчества. Творчество в музыкальной сфере.
Творчество в поэзии. Творчество в науке.
Настоящее и будущее искусственного интеллекта и интеллектуальных систем.
Искусственный интеллект и интеллектуальные системы.
Нейронные сети и экспертные системы.
Нейросетевые технологии и методы регрессионного анализа.
Нейросетевые технологии и метод математического моделирования.
Философские проблемы искусственного интеллекта.
Прогнозы на будущее.
Контрольные вопросы и задания.
Список литературы.