Составитель - Сергей Леонидович Сотник, г. Днепродзержинск, 1997-1999 г.
Содержание:
Терминология. Философские аспекты проблемы систем ИИ (возможность существования, безопасность, полезность). История развития систем ИИ.
Благодарности: при подготовке данной главы были использованы материалы [14].Глава 2. Архитектура и основные составные части систем ИИ
Различные подходы к построению систем ИИ (логический, структурный, эволюционный, имитационный) и методы представления знаний. Краткое ознакомление с данными подходами. Вспомогательные системы (распознавание образов зрительных и звуковых, идентификация, моделирование, жесткое программирование) и их место в системах ИИ.
Благодарности: при подготовке данной главы были использованы материалы [14], а также многочисленные фантастические романы, названия которых я уже и не вспомню.Глава 3. Системы распознавания образов (идентификации)
Понятие образа. Проблема обучения распознаванию образов. Геометрический и структурный подходы. Гипотеза компактности. Обучение и самообучение. Адаптация и обучение.
Методы обучения распознаванию образов - перцептроны, нейронные сети, метод потенциальных функций, метод группового учета аргументов, метод предельных упрощений, коллективы решающих правил.
Методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных - кластерный анализ, иерархическое группирование.
Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [5], [2].Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [5], [2].Глава 3.3. Нейронные сети. История исследований, модель с обратным распространением ошибки.
Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [16].Глава 3.4. Нейронные сети - обучение без учителя
Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [16].Глава 3.5. Нейронные сети Хемминга и Хопфилда
Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [16].Глава 3.6. Метод потенциальных функций
Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [5].Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [5], [4], [3].Глава 3.8. Метод предельных упрощений
Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [5].Глава 3.9. Коллективы решающих правил
Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [5].Глава 3.10. Методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных - кластерный анализ
Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [7].Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [7].Глава 4. Логический подход к построению систем ИИ
Представление в компьютере неформальных процедур. Языки логического программирования Рефал, Пролог.
Элементы нечеткой логики
Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [1].Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [1].Благодарности: содержание данной главы основано на материалах [15].Глава 4.4. Элементы нечеткой логики
Благодарности: содержание данной главы пока ни на чем не основано, и ожидает более качественного воплощения и соответствующих благодарностей.Базовые понятия. Методика построения. Статистический подход (пример).
Благодарности: при подготовке данной главы были использованы материалы [7], [17].
Метод перебора, как наиболее универсальный метод поиска решений. Методы ускорения перебора. Метод группового учета аргументов как представитель эволюционных методов. Генетический алгоритм.
Автоматический синтез технических решений.
Благодарности: при подготовке данной главы зачастую использовался почти без корректировки текст из [6] и идеи, позаимствованные автором из [12].
В ближайших (по мере сил и возможностей) планах:
Современный взгляд на мышление человека
"Понятие", как элементарная единица знаний. Строение мозга человека. Нейронные сети как попытка промоделировать строение человеческого мозга. Нейронные ансамбли как аналог "понятия". Словарь понятий или человеческий язык — стандартная форма выражения мысли при общении между различными системами ИИ.
Литература