Системы искусственного интеллекта

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.

Подробнее на нашем сайте: https://hsmi.msu.ru/curriculums/stp/program/sistemy-iskusstvennogo-intellekta

Заключение и оплата договора 

-

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.

Идёт набор слушателей.

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.