Модели и методы искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы

Материал из MachineLearning.

Перечень контрольных вопросов для сдачи экзамена в 6-ом семестре студентов 3 курса
специализации «Проектирование и организация систем» кафедры «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ

1. Адаптивный линейный сумматор.
2. Классификация искусственных нейронных сетей.
3. Основные методы обучения нейронных сетей.
4. Метод обратного распространения ошибки.
5. Классический генетический алгоритм.
6. Модификации генетического алгоритма, их преимущества и недостатки.
7. Алгебра нечётких множеств и чисел.
8. Нечёткая логика.
9. Нечёткий вывод.
10. Нечёткое управление.
11. Принцип расширения при нечётких вычислениях.
12. Пространство состояний и стратегии поиска.
13. Основные эвристики, сравнение эвристик.
14. Минимакс, альфа-бета усечение.
15. Теории смысла и представления данных как связей.
16. Концептуальные графы.
17. Фреймы и сценарии.
18. Продукционные системы.
19. Рассуждения от данных и от цели, рассуждения как поиск в пространстве состояний.
20. Абдукция и рассуждения на её основе.
21. Стенфордская теория фактора уверенности.
22. Теория Демпстера-Шефера.
23. Сети доверия.

См. также

• Модели и методы искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)
• Специализация «Проектирование и организация систем» кафедры «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ
• Кафедра «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ