МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

ДЕРЖАВНИЙ ВИЩИЙ НАВЧАЛЬНИЙ ЗАКЛАД

"КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

імені Вадима Гетьмана"

Кафедра інформаційних систем в економіці

Методичні матеріали

щодо змісту та організації самостійної роботи студентів,

поточного і підсумкового контролю їх знань

з дисципліни

"Системи штучного інтелекту (бази знань, експертні системи)"

(для бакалаврів спеціальності

6.080.400 “Інтелектуальні системи прийняття рішень”)

укладач: к.т.н. Іванченко Г.Ф.

УХВАЛЕНО:

на засіданні кафедри ІСЕ

протокол № 14 від 28.04.2010 р.

Завідувач кафедри

_____________ Устенко С.В.

Погоджено:

Проректор з науково-педагогічної роботи ___________ Колот А.М.

Начальник навчально-методичного відділу ___________ Гуть Т.В.

КИЇВ 2010

1. Питання, що виносяться на екзамен з дисципліни.

1. Відношення до інтелекту, знання і людської майстерності.

2. Тест Тюрінга.

3. Біологічні і соціальні моделі інтелекту.

4. Огляд прикладних областей штучного інтелекту.

5. Автоматичні міркування і доведення теорем.

6. Мови і середовища ШІ.

7. Машинне навчання.

8. Альтернативні уявлення: нейронні мережі і генетичні алгоритми

9. Штучний інтелект і філософія.

10. Знання і їх уявлення в ШІ,

11. Логічні моделі.

12. Формальні системи.

13. Числення висловів.

14. Числення предикатів.

15. Символи і пропозиції.

16. Семантика числення висловів.

17. Синтаксис предикатів і пропозицій.

18. Семантика числення предикатів.

19. Правила висновку в численні предикатів.

20. Логіки високого порядку і псевдофізичні логіки.

21. Продукційні моделі та системи.

22. Управління висновком в продукційних системах.

23. Семантичні мережі.

24. Способи опису семантичних мереж і логічний висновок.

25. Структура фрейма.

26. Дедуктивний висновок в численні предикатів.

27. Формулювання задачі дедуктивного висновку.

28. Стандартизація предикативних формул.

29. Метод Ербрана. Принцип резолюції.

30. Стратегії пошуку.

31. Використання принципу резолюції.

32. Інформаційний пошук.

33. Планування переміщень робота.

34. Автоматичне написання програм.

35. Принцип резолюції і система STRIPS.

36. Принцип резолюції і логічної мови (на прикладі Visual Prolog).

37. Висновки в умовах ненадійних або неповних знань.

38. Ненадійні знання і висновки. Байесовський метод.

39. Метод коефіцієнтів упевненості.

40. Теорія свідоцтв Демпстера-Шефера.

41. Нечіткі множини і нечітка логіка.

42. Неповнота знань і немонотонний висновок.

43. Індуктивний висновок.

44. Алгоритм Уїнстона.

45. Алгоритм Мітчелла.

46. Алгоритм узагальнення ID3.

47. Символьне навчання. Пошук в просторі версій.

48. Операція узагальнення і простір понять.

49. Алгоритм виключення кандидата.

50. Індуктивне вивчення евристик пошуку.

51. Індуктивний алгоритм побудови дерева рішень ID3.

52. Побудова дерева рішень зверху вниз.

53. Вибір властивостей на основі теорії інформації.

54. Аналіз алгоритму ID3.

55. Питання обробки даних для побудови дерева рішень.

56. Індуктивний поріг і можливості навчання.

57. Індуктивний поріг. Знання і навчання. Алгоритм Meta-DENDRAL

58. Навчання на основі пояснення.

59. Алгоритм EBL і навчання на рівні знань.

60. Наукова діяльність і навчання без вчителя.

61. Концептуальна кластеризація.

62. Навчання з підкріпленням. Компоненти навчання з підкріпленням

63. Основні відомості про розпізнавання образів.

64. Геометричний метод розпізнавання.

65. Байесовській метод розпізнавання.

66. Рекурентні алгоритми навчання розпізнаванню образів.

67. Розпізнавання і навчання на основі моделей нейронних мереж .

68. Моделі нейронних елементів .

69. Введення в нейронні мережі.

70. Біологічна модель для штучних нейронних мереж.

71. Штучний нейрон. Персептрони та ШНМ.

72. Алгоритм навчання одношарового дискретного персептрона.

73. Одношарова нейронна мережа.

74. Багатошаровий перцептрон. Радіально-базисні нейронні мережі.

75. Мережі Хопфілда із зворотними зв'язками.

76. Статичні мережі Хопфілда і машина Больцмана.

77. Асоціативна пам'ять. Нейронні мережі Хопфілда і Хеммінга.

78. Порівняльна характеристика методів оптимізації при навчанні багатошарових нейронних мереж.

79. Навчання з вчителем та без вчителя.

80. Процедура зворотнього розповсюдження.

81. Метод сигнального навчання Хебба, Коші.

82. Моделювання нейронних мереж за допомогою пакета MATLAB.

83. Компоненти ПМ-снстеми.

84. Раціональний підхід. Емпіричний підхід.

85. ПМ-интерфейс доступу до баз даних. Розпізнавання мови.

86. Основні поняття.

87. Попередня обробка і розпізнавання звуків.

88. Статистичний підхід до розпізнавання мови.

89. Модель мови. Акустична модель. Композиція моделей.

90. Алгоритми пошуку. Оцінювання параметрів СММ.

91. СММ з безперервними параметрами.

92. Синтез мови по тексту. Методи синтезу мовних сигналів. Визначення управляючих параметрів синтезаторів мови.

93. Основні поняття. Система зору людини.

94. Системи комп'ютерного зору. Виділення граничних елементів.

95. Від граничних елементів до граничних сегментів.

96. Перетворення Хафа. Пошук при виділенні контурних сегментів.

97. Активні контурні моделі. Виділення областей зображення.

98. Інтерпретація контурних малюнків.

99. Розпізнавання об'єктів в системах зору роботів.

100. Системи зору роботів і комп'ютерний зір. 2D-моделі .

101. ЗD-методи. 2D-методи, які використовують глобальні ознаки.

102. 2D-методи, які використовують локальні ознаки .

103. 2D-метод, які використовують граф відносин

104. Класифікація робототехнічних систем.

105. Структури систем управління автоматичними, біотехнічними і інтерактивними маніпуляційними роботами.

106. Задачі і принципи реалізації виконавчого, тактичного, стратегічного і інтелектуального рівнів управління роботів

107. Вхідні команди основних рівнів управління.

108. Засоби узгодження рівнів управління. Кінематичні ланцюги виконавчих механізмів.

109. Системи координат Денавіта-Хартенберга. Матриці положення і орієнтації захоплення.

110. Швидкість і прискорення довільної точки ланки маніпулятора. Динаміка виконавчого механізму маніпулятора.

111. Метод Лагранжа-Эйлера. Рівняння Ньютона-Ейлера. Узагальнені рівняння Д'Аламбера. Принцип якнайменшого примушення Гауса.