Системы искусственного интеллекта (курс лекций, Д.В.Михайлов)

Материал из MachineLearning.

Версия 13:44, 24 сентября 2008

Дисциплина "Системы искусственного интеллекта" для специальности 230105 важную роль в подготовке студентов к самостоятельной профессиональной деятельности в области интеллектуальных информационных технологий. Дисциплина "Системы искусственного интеллекта" для специальности 230105 относится к числу дисциплин специализации и читается в 9-м семестре. Она включает в себя рассмотрение основных вопросов современной теории и практики построения интеллектуальных систем (в первую очередь) символьной обработки и опирается на учебные курсы :"Дискретная математика", "Функциональное и логическое программирование", "Объектно-ориентированное программирование", "Базы данных", "Теория вычислительных процессов и структур", "Компьютерное моделирование", "Распознавание образов и обработка изображений" и "Человеко-машинное взаимодействие". Особое внимание уделяется моделированию языкового поведения человека при работе с базами знаний интеллектуальных информационно-поисковых систем.

Включение данной дисциплины в учебный план заключительного учебного семестра перед преддипломной практикой и дипломным проектированием дает возможность студенту более четко сформулировать задачу на дипломное проектирование с точки зрения перспективных направлений интеллектуальных технологий компьютерной обработки информации.

Автор — Дмитрий Владимирович Михайлов, к.ф.-м.н., доцент кафедры Информационных технологий и систем Новгородского государственного университета им. Ярослава Мудрого.

Научный консультант - д.т.н., профессор Емельянов Геннадий Мартинович

Содержание лекционных занятий

• Искусственный интеллект как научная область

• Представление задач в пространстве состояний

• Методы поиска в пространстве состояний

• Сведение задачи к совокупности подзадач

• Методы поиска при сведении задач к совокупности подзадач

• Представление знаний в интеллектуальных системах

• Представление знаний правилами и логический вывод

• Представление знаний фреймами

• Интерфейс на Естественном Языке

• Лингвистические информационные ресурсы и их использование в задачах обработки Естественного Языка : семантические отношения в лексических базах данных.

• О некоторых практических аспектах описания Лексического Значения слова в компьютерном словаре.

Содержание лабораторных занятий

• Изучение методов перебора и критериев оценки методов перебора на произвольных графах.

• Поисковая система на основе фреймовой модели представления знаний.

• Интерфейс на естественном языке к базе знаний интеллектуальной системы.

Для самоконтроля

Примерный список вопросов к экзамену.