Введение в искусственный интеллект, Ясницкий Л.Н., 2008

Введение в искусственный интеллект, Ясницкий Л.Н., 2008.

   Изложены два основных подхода, применяемые при создании систем искусственного интеллекта: технология экспертных систем и нейросетевые технологии. Освещены вопросы их практического использования при решении задач распознавания образов, прогнозирования, диагностики, оптимизации и т.д.
Рассмотрены проблемы применения интеллектуальных систем в экономике, бизнесе, финансах, машиностроении, политологии, медицине, криминалистике. Подробно описан новый раздел искусственного интеллекта, связанный с созданием интеллектуальных систем, имитирующих творческую деятельность математика-профессионала при аналитическом решении краевых задач математической физики.
Для студентов высших учебных заведений.




НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА.
Сегодня искусственный интеллект — это обширная область исследований и разработок интеллектуальных систем, предназначенных для работы в трудно формализуемых областях деятельности человека. Для задач, решаемых методами искусственного интеллекта, характерно наличие большого числа степеней свободы с числом вариантов поиска решений, приближающимся к бесконечности. В отличие от жестко детерминированных компьютерных программ системы искусственного интеллекта сами ищут пути решения поставленной задачи. При этом они могут менять свои параметры и структуру, совершенствоваться и развиваться, жить самостоятельной, не зависящей от воли разработчика жизнью.

Разработка интеллектуальных систем, основанных на знаниях. До недавнего времени это направление считалось основным и наиболее плодотворным в развитии искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем.

Нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии. Это направление является альтернативным предыдущему как в идеологическом, так и в практическом плане. Искусственные нейронные сети и нейрокомпьютеры в значительной мере заимствуют принципы работы головного мозга. Знания в них не отделены от процессора, а равномерно распределены и существуют неявно в виде сил синаптических связей. Такие знания не закладываются изначально, а приобретаются в процессе обучения.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие.
Глава 1. Прошлое, настоящее и будущее искусственного интеллекта.
1.1. Исторический очерк.
1.2. Направления развития искусственного интеллекта.
Глава 2. Системы, основанные на знаниях.
2.1. Данные и знания.
2.2. Методы представления знаний.
2.2.1. Продукционные правила.
2.2.2. Фреймы.
2.2.3. Семантические сети.
2.3. Экспертные системы.
2.3.1. Предметные области.
2.3.2. Обобщенная структура.
2.3.3. Этапы и технология разработки.
Глава 3. Нейроинформатика.
3.1. Персептрон и его развитие.
3.1.1. Мозг и компьютер.
3.1.2. Математический нейрон Мак-Каллока—Питтса.
3.1.3. Персептрон Розенблатта и правила Хебба.
3.1.4. Дельта-правило и распознавание букв.
3.1.5. Адалайн, мадалайн и обобщенное дельта-правило.
3.1.6. Ограниченность однослойного персептрона.
3.1.7. Многослойный персептрон и алгоритм обратного распространения ошибки.
3.2. Возможности и области применения персептронов.
3.2.1. Новый подход к методу математического моделирования.
3.2.2. Диагностика в медицине.
3.2.3. Диагностика неисправностей сложных технических устройств.
3.2.4. Нейросетевой детектор лжи.
3.2.5. Нейросеть-антихакер.
3.2.6. Нейросети в банковском деле.
3.2.7. Прогнозирование валютных курсов и котировок ценных бумаг.
3.2.8. Задачи, решаемые с помощью нейросетей.
3.2.9. Невербальность и «шестое чувство» нейросетей.
3.3. Проектирование и обучение персептронов.
3.3.1. Теоремы существования.
3.3.2. Проблемы и методы проектирования.
3.3.3. Проблемы и методы обучения.
3.3.4. Подготовка входных и выходных параметров.
3.3.5. Виды активационных функций.
3.4. Радиально-базисные сети.
3.5. Рекуррентные сети.
3.5.1. Рекуррентные сети на базе персептрона.
3.5.2. Сеть Хопфилда.
3.6. Самообучающиеся и гибридные сети.
Глава 4. Распознавание образов.
4.1. Проблема распознавания образов.
4.2. Пандемониум Селфриджа.
4.3. Персептрон Розенблатта.
4.4. Распознавание символов.
4.4.1. Методы распознавания символов.
4.4.2. Предварительная обработка изображений.
4.4.3. Распознавание по методу Паркса.
4.4.4. Современные системы распознавания текстов.
4.5. Использование геометрических интерпретаций.
Глава 5. Интеллектуальные игры.
5.1. Понятия игры и дерева возможностей.
5.2. Методы подрезки дерева возможностей.
5.3. Идеи обучения игровых программ.
Глава 6. Компьютерное творчество.
6.1. Философские аспекты творчества.
6.2. Моделирование в музыке.
6.3. Моделирование в поэзии.
Глава 7. Интеллектуальное математическое моделирование.
7.1. Современный кризис прикладной математики.
7.2. Метод фиктивных канонических областей.
7.2.1. Идея и теоретические основы.
7.2.2. Иллюстрации на тестовой задаче и другие правила.
7.2.3. Способы удовлетворения краевым условиям.
7.3. Интеллектуальные проблемы метода ФКО.
7.3.1. Прогнозирование особых точек решения.
7.3.2. Оптимизация расположения ФКО.
7.3.3. Распознавание плеонизмов.
7.3.4. Оптимизация весовых коэффициентов.
7.4. Система интеллектуального математического моделирования REGIONS.
Список литературы.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Введение в искусственный интеллект, Ясницкий Л.Н., 2008 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать файл № 1 - pdf
Скачать файл № 2 - djvu
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу


Скачать - pdf - Яндекс.Диск.

Скачать - djvu - Яндекс.Диск.




Хештеги: #учебник по информатике :: #информатика :: #компьютеры :: #Ясницкий :: #искусственный интеллект :: #нейросеть