Загальна характеристика проблеми

Поняття погано формалізованої задачі. Алгоритмічний та декларативний підходи до програмування і керування

Штучний інтелект – основні визначення.

Тест Тьюринга.

Фатичний діалог та основні методики його реалізації

Логічна модель знань як формальна теорія.

Опис знань на основі логіки предикатів.

Автоматичне доведення теорем.

Метод резолюцій
Тема 3. Евристичний пошук

Евристичний пошук як засіб розв’язання інтелектуальних задач.

Алгоритм Харта, Нільсона і Рафаеля

Simulated annealing

Загальна характеристика ігрових задач.

Мінімаксна процедура.

Обмеження глибини перебору.

Альфа-бета-відтинання.

Графовий аналіз ігрових задач.

Розпізнавання образів; поняття лінійної роздільної функції

Математична модель штучного нейрона

Класичний персептрон та його обмеженість

Багатошарові нейронні мережі; метод зворотного поширення помилок

Застосування багатошарових нейронних мереж до проблеми прогнозування

Мережі Хопфілда
Тема 6. Методи машинного навчання

Генетичні алгоритми: загальна схема; алгоритм рулетки; деякі варіанти генетичних алгоритмів.

Поняття про інтелектуальний аналіз даних (Data Mining).

Побудова дерев рішень.

Загальна характеристика інтелектуалізованих систем. Поняття про експертні системи.

Огляд класичних моделей знань.

Основи онтологічного аналізу.

1. Інтелектуальні системи – базові поняття

2-3. Логічний підхід до формалізації знань

4-5. Евристичний пошук

6-7. Ігрові задачі

8-9. Нейронні мережі.

10. Генетичні алгоритми.

11. Інтелектуальний аналіз даних та Data Mining.

12-13. Характеристика систем, базованих на знаннях.

14. Сучасні напрямки розвитку інтелектуальних систем.

1. Методи реалізації фатичного діалогу.

Розгляд типових методик реалізації фатичного діалогу.

Створення власної системи фатичного діалогу.

Побудова і наповнення системи знань, що складається з таких компонент:

- опис окремих властивостей інформаційних одиниць за принципом “об’єкт-атрибут-значення”;

- опис ієрархії понять: “екземпляр-клас-надклас”;

- передача властивостей за успадкуванням
4. Метод резолюцій.

Розв’язання типових вправ на метод резолюцій.

Перехід від алгоритму Дейкстри до алгоритму Харта, Нільсона і Рафаеля.

Simulated annealing.

Типові задачі: гра в 8, задача про розстановку ферзів.

Виконання вправ, пов’язаних з мінімаксною процедурою та альфа-бета-відтинанням.

Написання ігрової програми на основі графового аналізу.
8-9. Нейронні мережі.

Демонстрація зворотного поширення помилок та мереж Хопфілда засобами Matlab.

Написання програмних модулів для розв’язання задачі прогнозування на основі зворотного поширення помилок.
10. Генетичні алгоритми

Розв’язання типових задач оптимізації на основі генетичних алгоритмів.

Вивчення алгоритму ID3 для побудови дерев рішень – прокрутка алгоритму.

1. 
   Фатичний діалог.
   
2. 
   Формалізація знань на основі логічного програмування.
   
3. 
   Алгоритм Харта, Нільсона і Рафаеля.
   
4. 
   Simulated annealing.
   
5. 
   Ігрові задачі.
   
6. 
   Нейронні мережі.
   
7. 
   Генетичні алгоритми.
   
8. 
   Інтелектуальний аналіз даних.