Искусственный интеллект

Метод представления знаний при проектировании модели. Требования к качеству восприятия информации, отображаемой на дисплеях. Схема простой многослойной искусственной нейронной сети. Неформальное определение когнитивной карты. Искажения изображения.

Подобные документы

  • Рассмотрение современных компьютерных систем и областей их практического применения. Искусственный интеллект как наука. Логическое программирование деятельности человека. Потенциальные последствия и преимущества использования искусственного интеллекта.

    статья, добавлен 10.03.2019

  • Общее представление о данных как фактах, характеризующих объекты, и о знаниях как структурированных данных в системах искусственного интеллекта. Продукционные, семантические и формальные модели представления знаний. Системы прямого вывода данных.

    доклад, добавлен 21.05.2012

  • Анализ процесса выбора оптимальной архитектуры нейронной сети, которая способна наиболее эффективно определять тональность сообщений на интернет-форумах. Рассмотрение применения искусственных нейронных сетей для решения социально значимых проблем.

    статья, добавлен 14.04.2022

  • Анализ хаотических процессов при небольшом объеме входных данных. Модели искусственного нейрона с нелинейными синаптическими входами. Настройка свободных параметров сети в градиентном алгоритме обучения нейронной сети с нелинейными синаптическими входами.

    автореферат, добавлен 29.03.2018

  • Классификация экспертных систем, этапы их разработки и режимы функционирования. Логические модели баз данных. Направления развития современного искусственного интеллекта. Проблема представления знаний. Цель создания систем поддержки принятия решений.

    контрольная работа, добавлен 16.01.2014

  • Развитие искусственного интеллекта заставляет задуматься о том, что будет с человечеством, когда машины начнут превышать наши физические и умственные способности. Замена низкоквалифицированных специальностей. Искусственный Интеллект в творчестве.

    статья, добавлен 27.02.2019

  • Искусственный интеллект – область компьютерной науки, которая занимается разработкой алгоритмов и программ, позволяющих компьютеру выполнять задачи, которые раньше были доступны только человеку. Использует методы машинного обучения, компьютерного зрения.

    реферат, добавлен 31.03.2023

  • Понятие и история искусственного интеллекта. Эвристическое программирование, как разработка стратегии действий по аналогии или прецедентам. Перспективные технологии: нейронные сети, эволюционные вычисления, нечеткая логика, интеллектуальная инженерия.

    реферат, добавлен 23.04.2013

  • Сущность понятия "искусственный интеллект", основные задачи. Машинные и человеческие возможности: примеры, практика и анализ. Плюсы и минусы использования искусственного интеллекта в управлении. Проблема массового производства вычислительных машин.

    курсовая работа, добавлен 06.03.2012

  • Рассмотрение понятия, принципов и методов представления знаний. Описание функциональных возможностей первой программы по обучению искусственного интеллекта - STRIPS. Правила формулировки подцелей в системе MYGIN. Оценка качества моделей экспертных систем.

    курсовая работа, добавлен 26.08.2010

  • Функции искусственного интеллекта. Сферы применения и достоинства экспертных систем, их классификация и основные компоненты. Этапы создания базы знаний, подготовка учебного материала. Особенности логических и продукционных моделей представления знаний.

    реферат, добавлен 22.12.2011

  • Исследование некоторых особенностей понятия "Искусственный интеллект". Разработка классификации систем искусственного интеллекта. Характеристика систем, моделирующих познавательную и созерцательную деятельность, обеспечивающих жизнедеятельность человека.

    статья, добавлен 27.02.2019

  • Описание игры на когнитивной карте разделенных влияний. Граф когнитивной карты для вспомогательной игры. Сообщение ложной информации о значениях параметров своей когнитивной карты. Анализ вопроса целесообразности применения информационного управления.

    статья, добавлен 02.11.2018

  • Теоритические аспекты и модели машинного обучения. Получение и интерпретация визуальной информации. Цели и задачи идентификации объектов по фотографиям. Использование искусственной нейронной сети Keras для распознавания ос и пчел от других насекомых.

    курсовая работа, добавлен 06.03.2022

  • Архитектура и функционирование модифицированной рекуррентной нейронной сети. Метод генерации псевдослучайных последовательностей. Методика обучения модифицированной рекуррентной нейронной сети на основе алгоритма обратного распространения ошибок.

    статья, добавлен 19.06.2018

  • Обзор развития работ в области искусственного интеллекта. Решение задач методом поиска в пространстве состояний. Представление знаний в интеллектуальных системах. Механизмы оперирования с неточными высказываниями. Вычисления по архитектуре клиент-сервер.

    курс лекций, добавлен 27.04.2014

  • Расчет положения препятствий относительно транспортного средства и желаемой реакции искусственного интеллекта. Аппроксимация функций с областями значений, которые могут иметь несколько измерений - особенность нейронной сети обратного распространения.

    статья, добавлен 02.06.2021

  • Главные этапы компьютерного моделирования. Дедуктивный и индуктивный принцип. Пути построения компьютерной модели. Воплощение в информационные массивы и программы систем искусственного интеллекта. Математическая теория нечётких множеств по Л. Заде.

    контрольная работа, добавлен 10.05.2015

  • Искусственный интеллект - свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Классификации систем искусственного интеллекта. Логистические роботы отечественного и зарубежного производства. Прогноз объема продаж роботов.

    реферат, добавлен 22.05.2023

  • Понятие искусственного интеллекта. Основные модели представления знаний. Характеристика семантической сети. Интеллектуальные и экспертные системы, их классификация. Системы управления базами данных. Модели данных: иерархические, сетевые и реляционные.

    контрольная работа, добавлен 19.10.2010

  • Описание предметной области c использованием правил продукционной системы. Исследование семантической сети как одного из способов представления знаний. Особенность построения семантической сети. Разработка базы знаний на языке представления знаний.

    статья, добавлен 17.02.2019

  • Методология создания семантических вики-систем для представления знаний с использованием технологий искусственного интеллекта. Схемы ввода данных в компьютер. Создание экспертопедии как средства полуавтоматического проектирования изделий машиностроения.

    статья, добавлен 29.08.2021

  • Исследование модели доменной нейронной сети. Анализ ее распознающих свойств, оценка помехоустойчивости, емкости памяти и скорости работы. Сравнительный анализ оптимизационных свойств предложенной модели. Критерий останова процесса случайного поиска.

    автореферат, добавлен 27.09.2018

  • Анализ предметной области. Технологии классификации текстовых данных. Диаграмма прецедентов системы определения категорий тендеров. Проектирование архитектуры системы определения категорий тендеров. Формирование обучающих выборок для нейронной сети.

    дипломная работа, добавлен 28.11.2019

  • Искусственный интеллект как научное направление, связанное с попытками формализовать мышление человека. Структура мозга и моделирование функций нервной системы. Применение нейронных сетей для решения прикладных задач и основные алгоритмы обучения.

    учебное пособие, добавлен 24.04.2014

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.