Лекции 72 часа Форма контроля экзамен (в письменной форме), промежуточные коллоквиумы - davaiknam.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
страница 1
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Лекции 72 часа Форма контроля экзамен (в письменной форме), промежуточные... 1 34.7kb.
Программа вступительного экзамена по биологии раздел «Общая биология» 1 188.33kb.
Программа вступительного испытания (Бакалавриат) 1 295.45kb.
Аннотации примерных программ дисциплин для профиля «Мировая экономика» 1 83.65kb.
Учебная программа дисциплины в. Од. 5 «История эстетических учений»... 1 296.03kb.
Лекции 2 часа Практические занятия 52 часа срс 27 часов Всего 81... 1 149.04kb.
Лекции 34 часа Экзамен IX семестр практические (семинарские) 1 109.21kb.
Лекции 32 часа Экзамен нет семинары 32 часа Зачет с оценкой 8 семестр... 1 52.75kb.
Лекции 66 часа Экзамен 5,6 семестр семинары 66 часа Зачет нет лабораторные... 1 121.75kb.
Программа дисциплины «современные проблемы акмеологической теории... 1 83.32kb.
Программа дисциплины «научные школы и теории в современной психологии» 1 96.98kb.
Юзабилити-тестирование 1 126.55kb.
Направления изучения представлений о справедливости 1 202.17kb.

Лекции 72 часа Форма контроля экзамен (в письменной форме), промежуточные коллоквиумы - страница №1/1

ОСНОВНОЙ КУРС ДЛЯ СПЕЦИАЛИСТОВ И БАКАЛАВРОВ

«ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ»


Обязательный курс для студентов 4 курса 3 потока и бакалавров («ПМ» и «ИТ»)

читается в 7 семестре

Лекции – 72 часа

Форма контроля – экзамен (в письменной форме), промежуточные коллоквиумы

За курс отвечает кафедра алгоритмических языков

Автор программы – профессор М.Г.Мальковский

Лектор – профессор М.Г.Мальковский
Аннотация
В курсе рассмотрены основные понятия, проблемы и перспективы научного направления «Искусственный интеллект (ИИ)».

Главные разделы курса знакомят с фундаментальными проблемами поиска решения задач, инженерии знаний, общения человека с интеллектуальными системами.

Серьезное внимание уделяется вопросам разработки и программной реализации систем ИИ.

Описываются инструментальные средства, приводятся многочисленные примеры их использования для реализации как отдельных алгоритмов, так и достаточно содержательных и полных модельных версий систем ИИ.



Содержание курса


Новые информационные технологии и Искусственный интеллект (ИИ). Традиционные средства программного обеспечения ЭВМ и системы ИИ. История развития и задачи работ в области ИИ. Тест Тьюринга. Моделирование окружающего мира и поведения человека. Интеллектуальная деятельность человека и ИИ. Основные школы психологии мышления.

Программное обеспечение работ по ИИ. Экспериментальный и эволюционный характер разработок систем ИИ, требования к программному обеспечению. Языки программирования для задач ИИ. Языки ЛИСП, ПЛЭНЕР.

Решение задач и искусственный интеллект. Представление задач в пространстве состояний. Стратегии поиска решения: методы полного перебора (поиск в ширину, поиск в глубину, поиск с увеличением глубины); эвристический поиск (алгоритм Дейкстры, алгоритм А*, допустимость алгоритма А*). Редукция задач. Поиск на игровых деревьях: дерево игры, минимаксная процедура, альфа-бета процедура. Поиск с учетом ограничений (бэктрекинг, локальные методы). Рассуждения в условиях неопределенности. Абдуктивный вывод. Планирование действий. Роботы и искусственный интеллект. Интеллектуальные агенты.

Проблема знаний. Методы представления знаний: процедурные представления, логические представления, семантические сети, фреймы, системы продукций. Интегрированные методы представления знаний. Метазнания в системах ИИ. Базы знаний. Приобретение (извлечение) знаний. Открытость знаний системы ИИ. Машинное обучение: символьное обучение, генетические алгоритмы.

Экспертные системы (ЭС). Области применения ЭС. Архитектура ЭС. База знаний, механизмы вывода, подсистемы объяснения, общения, приобретения знаний ЭС. Жизненный цикл экспертной системы.

Общение человека с системой ИИ. Искусственный интеллект и естественный язык. Естественный язык и естественность общения человека с системой ИИ. Понимание выражений естественного языка. Представление лингвистических знаний и методы анализа и синтеза текста. ИИ и прикладные системы обработки текста.
Литература и Web-источники
Основная литература

1. Мальковский М.Г. Конспект лекций по курсу «Искусственный интеллект» 2012

[HTML] (http://al.cs.msu.ru/classes/ai)

2. Тихомиров О.К. Психология мышления. 4-е издание. – М.: Академия, 2008.

1-е издание, 1984. [DOC] (http://knigi.b111.org/nauka_i_ucheba/?book=MjAzMTkw)

3. Люгер Дж. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. 4-е издание. – М.: Вильямс, 2003.

[DJVU] (http://depositfiles.com/ru/files/vzsrb83pq )

4. Большакова Е.И., Груздева Н.В. Основы программирования на языке Лисп: Учебное пособие. – М.: МАКС Пресс, 2010.

[PDF] (http://www.recyclebin.ru/BMK/LISP/lisp.html)

5. Большакова Е.И., Мальковский М.Г., Пильщиков В.Н. Искусственный интеллект: методы и алгоритмы эвристического поиска. – М.: МГУ, 2002.

6. Мальковский М.Г., Грацианова Т.Ю., Полякова И.Н. Прикладное программное обеспечение: системы автоматической обработки текстов. – М.: МГУ, 2000.

[HTML] (http://knigosite.ru/library/books/46298)


Дополнительная литература

1. Пильщиков В.Н. Язык плэнер. – М.: Наука, 1983.

[DJVU] (http://www.recyclebin.ru/BMK/PLANNER/planner.html)

2. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. 2-е издание. – М.: Физматлит, 2010.

3. Джексон П. Введение в экспертные системы. – М.: Вильямс, 2000.

[DOC] (http://www.twirpx.com/file/117162/)

4. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – С-Пб.: Питер, 2000.

[DJVU] (http://www.twirpx.com/file/13533/)



5. Мальковский М.Г. Диалог с системой искусственного интеллекта. – М.: МГУ, 1985.




Признак дурного тона — начинать заигрывать со вдовой, прежде чем она вернется домой с похорон. Сьюмас Макманус
ещё >>