• Способы задания формальных языков. Классификация грамматик по Хомскому

понятие формального языка (множество цепочек над некоторым алфавитом); способы задания языка (перечисление допустимых цепочек, порождающая грамматика, распознаватель); Формальное определение грамматики (алфавиты VT и VN, система продукций P, целевой/начальный символ); классификация по Хомскому (тип 0 – с фразовой структурой; тип 1 – контекстно-зависимые; тип2 – КС, тип 3 – регулярные); 2-3 примера разнотипных грамматик.

16. Системы искусственного интеллекта/интеллектуальные информационные системы Фридман о.В.

• Подходы к построению систем ии (логический, структурный, эволюционный, имитационный). Архитектура и основные составные части систем ии

Логический подход: Понятие, теоретическая основа, реализация. Структурный подход: Понятие, теоретическая основа, реализация. Эволюционный подход: Понятие, теоретическая основа, реализация. Имитационный подход: Понятие, теоретическая основа, реализация. Архитектура и основные составные части систем ИИ: Перечисление основных блоков систем ИИ с указанием их функций

• Понятие образа. Геометрический и структурный подходы к решению задачи обучения распознаванию образов. Гипотеза компактности

Понятие образа, примеры образов, свойства образа. Понятие задачи обучения распознаванию образов (ОРО). Формулировка гипотезы компактности. Описание геометрического и структурного подходов к решению задачи ОРО.

• Нейронные сети - обучение c учителем, методы обучения, примеры сетевых структур

Понятие обучения. Обучение с учителем. σ- правило Розенблатта, как метод обучения однослойных сетей, метод обратного распространения ошибки для обучения многослойных сетей. Перечисление сетей, обучающихся с учителем. Многослойный обощенный перцептрон, как пример таких сетей.

• Нейронные сети - без учителя, методы обучения, примеры сетевых структур

Понятие самообучения. Обучение без учителя. Принцип "Победитель забирает все" как основа методов самообучения. Методы Хебба, сигнальный и дифферециальный. Перечисление сетей, обучающихся без учителя. Сеть Кохоннена, как пример таких сетей.

• Методы и алгоритмы ОРО - кластерный анализ, генетический алгоритм

Кластерный анализ – назначение, требования к критерию, выбор метрики, алгоритм работы метода, достоинства и недостатки. Генетический алгоритм - назначение, кодирование, понятие хромосомы, генетические операторв, алгоритм работы метода, достоинства и недостатки.