- •Лекция 1. Общие сведения об интеллектуальных системах.
- •Лекция 2. Основные понятия нейробиологии. Нейроны. Нейронные сети.
- •Модель Маккаллока—Питтса
- •Другие модели.
- •Лекция 3. Конечные автоматы и нейронные сети.
- •Лекция 4. Машины Тьюринга.
- •Лекция 5. Рекурсивные множества и тезис Тьюринга. Идея эффективной процедуры.
- •Лекция 6. Регулярные и представимые события
- •Лекция 7. Нейронные сети. Методы обучения нейронных сетей
- •Обучение однослойного персептрона
- •Обучение многослойного персептрона
- •Обучение без учителя
- •Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга
- •Лекция 8. Персептрон Розенблатта
- •Лекция 9. Теорема Новикова
- •Лекция 10. Постановка задач распознавания.
- •1. Принцип перечисления членов класса
- •2. Принцип общности свойств
- •3. Принцип кластеризации
- •1. Эвристические методы
- •2. Математические методы
- •3. Лингвистические (синтаксические) методы
- •Простая модель распознавания образов.
- •Лекция 11. Структура знания. Представление знаний об окружающей среде
- •Модель окружающей среды. Исходные понятия
- •Формальные и неформальные отношения.
- •Природа времени.
- •Лекция 12. Представление знаний и вывод на знаниях Данные и знания
- •Модели представления знаний
- •Вывод на знаниях
- •Нечеткие знания
- •Лекция 13. Введение в основы нечеткой логики
- •Лекция 14. Экспертные системы, базовые понятия
- •Лекция 15. Машинная эволюция
- •Лекция 16. Игровые программы.
- •Конец повторять
- •Лекция 17. Интеллектуальные системы в Интернет
- •Машины поиска.
- •Неспециализированные и специализированные поисковые агенты
- •Системы интеллектуальных поисковых агентов
- •Система marri
- •Оглавление.
Оглавление.
Лекция 1. Общие сведения об интеллектуальных системах. 1
Лекция 2. Основные понятия нейробиологии. Нейроны. Нейронные сети. 8
Лекция 3. Конечные автоматы и нейронные сети. 16
Лекция 4. Машины Тьюринга. 20
Лекция 5. Рекурсивные множества и тезис Тьюринга. 23
Лекция 6. Регулярные и представимые события 25
Лекция 7. Нейронные сети. Методы обучения нейронных сетей 29
Лекция 8. Персептрон Розенблатта 41
Лекция 9. Теорема Новикова 50
Лекция 10. Постановка задач распознавания. 54
Лекция 11. Структура знания. Представление знаний об окружающей среде 67
Лекция 12. Представление знаний и вывод на знаниях 72
Лекция 13. Введение в основы нечеткой логики 83
Лекция 14. Экспертные системы, базовые понятия 86
Лекция 15. Машинная эволюция 92
Лекция 16. Игровые программы. 96
Лекция 17. Интеллектуальные системы в Интернет 98