Тема 1. Искусственный интеллект как научная область. Представление задач в пространстве состояний. Методы поиска в пространстве состояний. Сведение задачи к совокупности подзадач. Тема2. Представление знаний в интеллектуальных системах. Представление знаний как направление исследований по ИИ.Данные и знания: основные определения. Отличительные особенности знаний. Модели данных. Табличная модель. Отличительные особенности основных моделей представления знаний. Тема3. Нейронные сети. Перцептрон Розенблатта; Сплайн-модель Хакимова; Многослойный перцептрон Розенблатта; Многослойный перцептрон Румельхарта; Сеть Джордана; Сеть Элмана; Сеть Хэмминга; Сеть Ворда.
В результате изучения данной дисциплины обучающийся изучит и узнает:
• модели представления знаний и их взаимосвязь; • уровни представления языковой и предметной информации в интеллектуальных информационных системах; • принципы организации подсистем обработки естественного языка для различных прикладных задач; • тенденции развития лингвистических ресурсов в сфере интеллектуальных информационных технологий;
Научится:
• представлять задачи в пространстве состояний; • выполнять сравнительный анализ различных моделей представления знаний для решения прикладных задач компьютерного моделирования интеллектуальной деятельности человека; • реализовывать модели представления знаний (включая их симбиоз) на языках логического и функционального программирования; • выделять содержательные особенности задач моделирования интеллектуальной деятельности, позволяющие сократить пространство поиска решений; • использовать лингвистические информационные ресурсы для решения прикладных задач обработки конструкций естественного языка;
Овладеет:
• приемами сведения задач к совокупности подзадач с применением графов “И/ИЛИ”; • методиками представления задач в пространстве состояний и оптимизации поиска решений.
Продолжительность обучения: 72 часа, включая 36 часов аудиторных занятий с преподавателем, 36 часов самостоятельного изучения материалов.
Преподаватель курса: Смирнов Илья Николаевич.
Программа курса:
Тема 1. Искусственный интеллект как научная область.
Представление задач в пространстве состояний. Методы поиска в пространстве состояний.
Сведение задачи к совокупности подзадач.
Тема2. Представление знаний в интеллектуальных системах.
Представление знаний как направление исследований по ИИ.Данные и знания: основные определения. Отличительные особенности знаний.
Модели данных. Табличная модель. Отличительные особенности основных моделей представления знаний.
Тема3. Нейронные сети.
Перцептрон Розенблатта;
Сплайн-модель Хакимова;
Многослойный перцептрон Розенблатта;
Многослойный перцептрон Румельхарта;
Сеть Джордана;
Сеть Элмана;
Сеть Хэмминга;
Сеть Ворда.
В результате изучения данной дисциплины обучающийся изучит и узнает:
• модели представления знаний и их взаимосвязь;
• уровни представления языковой и предметной информации в интеллектуальных информационных системах;
• принципы организации подсистем обработки естественного языка для различных прикладных задач;
• тенденции развития лингвистических ресурсов в сфере интеллектуальных информационных технологий;
Научится:
• представлять задачи в пространстве состояний;
• выполнять сравнительный анализ различных моделей представления знаний для решения прикладных задач компьютерного моделирования интеллектуальной деятельности человека;
• реализовывать модели представления знаний (включая их симбиоз) на языках логического и функционального программирования;
• выделять содержательные особенности задач моделирования интеллектуальной деятельности, позволяющие сократить пространство поиска решений;
• использовать лингвистические информационные ресурсы для решения прикладных задач обработки конструкций естественного языка;
Овладеет:
• приемами сведения задач к совокупности подзадач с применением графов “И/ИЛИ”;
• методиками представления задач в пространстве состояний и оптимизации поиска решений.
Договоры на обучение заключаются с физическими и с юридическими лицами.
➥ Запись на курсы проводится по электронной почте hsmi-dopobr@mail.ru, через форму внизу страницы сайта или по телефону +7 (909) 982-37-37.
Расписание занятий.