Интеллектуальные системы.

Заняти ведет:

Вопросы экзамена по интеллектуальным системам (см. лекции в разделах "Лекции МППР-модуль1" и "Лекции МППР-модуль2" на сайте)

1. Основные направления искусственного интеллекта.

2. Интеллектуальные системы, как основа новых информационных технологий.

3. Понятие искусственного интеллекта. Определения и пути создания искусственного интеллекта.

4. Бионическое, эвристическое и эволюционное направления искусственного интеллекта.

5. Классификация систем искусственного интеллекта.

6. Данные и знания. Свойства и характеристики знаний.

7. Процедурные и декларативные знания. Классификация знаний. Формальные языки.

8. Модели представления знаний. Классификация моделей знаний.

9. Логическая модель представления знаний.

10. Семантические сети. Понятия и свойства.

11. Фреймы. Слоты. Структура фрейма. Указатели наследования и типа данных.

12. Модель представления знаний, основанная на правилах.

13. Структура и классификация экспертных систем (ЭС), отличие ЭС от других программных продуктов.

14. Цикл работы ЭС, технология проектирования и разработки ЭС.

15. Особенности человеческого восприятия информации и современных систем управления.

16. Вычислительный интеллект (ВИ). Методы ВИ.

17. Искусственные нейронные сети. Основные проблемы, решаемые искусственными нейронными сетями.

18. Биологический нейрон. Искусственный нейрон. Активационная функция нейрона.

19. Классификация и свойства искусственных нейронных сетей. Обучение искусственных нейронных сетей.

20. Алгоритм обучения персептрона. Линейная разделимость и персептронная представляемость.

21. Нейронная сеть обратного распространения. Алгоритм обучения сети обратного распространения.

22. Нейронная сеть встречного распространения (сеть Кохонена). Алгоритм обучения сети Кохонена.

23. Двухслойная сеть встречного распространения и ее обучение.

24. Двухслойная сеть встречного распространения. Алгоритм обучения сети встречного распространения.

25. Стохастические методы обучения. Обучение Больцмана. Алгоритм обучения Больцмана. Обучение Коши.

26. Сети с обратными связями. Сеть Хопфилда.

27. Методы оптимизации комбинаторных задач различной степени сложности. Генетические алгоритмы.

28. Базовый генетический алгоритм.

29. Когнитивная компьютерная графика. Определение. Степень организованности информации.

30. Задача сжатия информации. Анаморфозы (определение). Метод анаморфирования.