Структура теории и средств ии

10. Теория интерпретации и выводов

11. Моделирующие системы. Динамическое моделирование

12. Нейрокомпьютеры, нейрокомпьютерные сети и системы, нейросетевая обработка информации

13. Интеллектуальный поиск, машинное обучение

14. Мягкие и грубые вычисления, нечеткие методы обработки <данных> и нечеткие выводы

15. Автоматы и автоматные сети

16. Автономные агенты. Распределенный ИИ и многоагентные системы

17. Робототехника. Гуманоиды

18. Синтетическая и искусственная жизнь. Киборги, аватары, аниматы, этические искусственные системы (роботы)

19. Языки и технологии программирования ИИ. Обеспечивающие подсистемы и системы ИИ

20. Другие разделы ИИ

Базовые понятия

АВАТАРЫ:	  	ЕСТЕСТВЕННЫЕ ИЛИ ИСКУССТВЕННЫЕ СМЕРТНЫЕ СУЩЕСТВА С ПРИВНЕСЕННОЙ В НИХ ДУШОЙ; Искусственные телесные оболочки, управляемые человеческим мозгом; Искусственные «духовные» двойники человека
АНДРОИДЫ	–	Искусственное подобие человека в средние века; автоматы, воспроизводящие реакции человеческого организма
АНИМАТЫ	–	Искусственные животные – автоматы, подобные животным
ГУМАНОИД	–	Человекоподобное существо, робот
КИБОРГ:	  	Кибернетический организм; Синтетический биологический гуманоид; Искусственный гуманоид, изготовленный из небиологических материалов

Управление знаниями: практические примеры1

УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ: ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРИМЕРЫ

УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ: ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРИМЕРЫ

МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ¹

ЛОГИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ИИ¹

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ <ДАННЫХ> (ИАД):

 извлечение из <данных> знаний об объекте (ИАД-1).

получение новых знаний об объекте на базе извлеченных знаний, виртуальных данных и естественного и/или искусственного интеллекта (ИАД-2).

поиск, выбор, синтез методов, моделей и других средств и технологий обработки и анализа <данных> с учетом поставленных целей исследования объекта и ограничений (ИАД-3).

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ

 ИАД-1:

1. Поиск скрытых закономерностей в <данных>, закономерностей и взаимосвязей в объекте (ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных, доступных интерпретации) из <данных> о нем /Data Mining (DM)/.

2. Очистка <данных> – устранение информационного <мусора>: ошибок, противоречий, сбоев, выбросов и т.п. /Data Cleaning (DС)/.

3. Извлечение знаний из <данных> для организации <данных>.

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ

 ИАД-2:

1. Извлечение знаний из <данных> /Data-Based Knowledge (DBK)/ с помощью интеллектуальных инструментальных средств анализа /Business Intelligence Tools – BIT/ из хранилища <данных> /Data Warehouse – DW/.

2. Получение новых знаний об объекте на основе извлеченных при ИАД-1 знаний-1, виртуальных <данных> и естественного и/или искусственного интеллекта.

3. Управление знаниями – систематическое приобретение, синтез, обмен и использование информации, идей, опыта для достижения своих целей.