Embedded Files
Лекция 1. Цели и задачи курса. История развития и основные направления искусственного интеллекта
Лекция 1. Цели и задачи курса. История развития и основные направления искусственного интеллекта
Лекция 2. Интеллектуальные системы, как основа новых информационных технологий
Лекция 2. Интеллектуальные системы, как основа новых информационных технологий
Лекция 3. Формализация знаний в ИС
Лекция 3. Формализация знаний в ИС
Лекция 4. Формальные логические модели
Лекция 4. Формальные логические модели
Лекция 4 в 2013 году (Фуртуна Лилия Калиновна)
Лекция 5. Сетевые и фреймовые модели представления знаний
Лекция 5. Сетевые и фреймовые модели представления знаний
Лекция 6. Продукционная модель представления знаний
Лекция 6. Продукционная модель представления знаний
Лекция 7. Вывод на знаниях
Лекция 7. Вывод на знаниях
Лекция 8. Экспертные системы
Лекция 8. Экспертные системы
Лекция 9. Принятие решений в условиях неопределенности (1)
Лекция 9. Принятие решений в условиях неопределенности (1)
Лекция 10. Принятие решений в условиях неопределенности (2)
Лекция 10. Принятие решений в условиях неопределенности (2)
Лекция 11. Искусственные нейронные сети. Машинное обучение на основе нейронных сетей
Лекция 11. Искусственные нейронные сети. Машинное обучение на основе нейронных сетей
Лекция 12. Искусственные нейронные сети. Персептроны
Лекция 12. Искусственные нейронные сети. Персептроны
Лекция 13. Искусственные нейронные сети. Нейронные cети обратного распространения
Лекция 13. Искусственные нейронные сети. Нейронные cети обратного распространения
Лекция 14. Искусственные нейронные сети. Стохастические сети и сети с обратными связями
Лекция 14. Искусственные нейронные сети. Стохастические сети и сети с обратными связями
Лекция 15. Генетические алгоритмы
Лекция 15. Генетические алгоритмы
Лекция 16. Когнитивная компьютерная графика
Лекция 16. Когнитивная компьютерная графика
Лекция 17. Гибридные интеллектуальные системы
Лекция 17. Гибридные интеллектуальные системы
Google Sites
Report abuse