Программа курса «Интеллектуальные системы». Преподаватель - Станкевич Л.А.

Введение в искусственный интеллект и интеллектуальные системы.
Обзор развития искусственного интеллекта и интеллектуальных систем. Символизм и коннективизм. Эвристики и логические знания. Экспертные системы. Искусственные нейронные сети. Нейронные системы. Нейрологические системы. Когнитивные системы.
Методы представления знаний и вывода. Знания и их классификация. Модели и формы знаний. Реляционные, объектные, ассоциативные модели. Получение знаний из экспертов и других источников. Вывод на предикатах. Вывод в продукционных системах. Вывод на семантических сетях и фреймах. Нечеткий и вероятностный вывод. Структура и классификация интеллектуальных систем. Обобщенная структура интеллектуальной системы. Классификация интеллектуальных систем. Логические, объектные и ассоциативные системы.
Логические системы на предикатах.
Исчисление предикатов. Унификация и резолюция. Поиск в глубину и ширину. Пример сборки деталей. Дедуктивный и индуктивный вывод.
Логические системы на продукциях.
Исчисление продукций. Системы продукций. Детерминированные продукции. Прямой цепочечный вывод. Обратный цепочечный вывод. Примеры продукций. Логические системы с неопределенностями.
Нечеткие продукционные системы. Нечеткий вывод. Пример. Вероятностные продукционные системы. Последовательный Байесовский вывод. Пример. Системы с коэффициентами уверенности. Приближенный вывод. Пример.
Объектные системы на семантических сетях и сетях фреймов.
Построение семантических сетей. Вывод на семантических сетях. Пример. Системы на фреймах и универсальных объектах.
Построение фреймовых сетей. Вывод на сетях фреймов. Пример. Построение сети универсальных объектов. Вывод на сетях объектов. Пример.
Методы приобретения знаний в интеллектуальных системах. Классификация методов. Извлечение знаний из экспертов. Автоматизированное приобретение знаний. Автоматическое формирование знаний. Обучение с учителем и без учителя. Дедуктивное и индуктивное обучение. Методы статистических гипотез и деревьев решений. Параметрическое обучение. Генетические алгоритмы. Метод аналогий. Примеры.
Перспективные технологии создания интеллектуальных систем. Многоагентные интеллектуальные системы. Построение агентов и их координация. Когнитивные системы. Развитие направления поведенческих систем. Примеры.

Лабораторный практикум

  1. Нечеткие логические системы. Изучение пакета Fuzzy Inference System, Matlab.
  2. Нечеткая аппроксимация функций.
  3. Нечеткие экспертные системы.
  4. Нейронные системы. Изучение пакета Neural Network, Matlab.
  5. Нейросетевая аппроксимация функций.
  6. Распознавание образов с использованием нейронных сетей.
  7. Изучение и использование оболочки экспертной системы на правилах.