Интеллектуальные системы
Искусственный интеллект (интеллектуальная система) – это концепция, позволяющая компьютерам делать такие вещи, которые у людей выглядят разумно. Область применения: доказательства теорем, игры, распознавание образов, адаптивное программирование.
Подобные документы
Логический и нейрокибернетический подходы к созданию систем искусственного интеллекта. Эксперименты с первыми интеллектуальными роботами. Интеллектуальные системы обработки текстовой информации. Основные классы задач, решаемых экспертными системами.
реферат, добавлен 28.03.2020Практические приложения распознавания образов. Выработка правил классификации самолетов для бомбардировщиков и истребителей в зависимости от их максимальной скорости и максимального взлетного веса. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.
контрольная работа, добавлен 28.08.2013Сущность понятий "распознавание", "универсальное множество", "образ", "решающее правило", "адаптация" и "обучение". Примеры задач распознавания образов. Перебор, анализ характеристик образа, использование искусственных нейронных сетей при распознавании.
контрольная работа, добавлен 20.12.2012Искусственный интеллект. Возможность его создания. Сравнение искусственного и естественного интеллектов. Проблема представления знаний в компьютерных системах. Экспертные системы. Вопрос доверия к результатам деятельности искусственного интеллекта.
реферат, добавлен 28.08.2008Изучение истории развития информатики. Информационные средства. Принципы обмена информацией между системой и внешней средой. Теоретическая информатика, кибернетика, программирование, искусственный интеллект. Вычислительная техника. Защита информации.
контрольная работа, добавлен 12.11.2013История развития систем искусственного интеллекта. Нейрокибернетика и ее задачи. Основные признаки, характерные для искусственного интеллекта. Классификация проблем, решаемых с помощью искусственного интеллекта. Свойства, отличающие знания от данных.
презентация, добавлен 27.04.2024Базовые понятия и основные задачи искусственного интеллекта (ИИ). История развития систем ИИ. Представление входных данных. Различные подходы к построению систем ИИ. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга. Основные положения и применение нейронных сетей.
курсовая работа, добавлен 05.06.2011Создание машин, имитирующих работу человеческого мозга. Изучение механизмов процесса обучения, природы языка и чувственного восприятия. Механический, электронный и кибернетический подходы. Нейронный подход, появление перцептрона и его устройство.
реферат, добавлен 30.11.2009Анализ истории искусственного интеллекта. Роботы как механические помощники человека, способные выполнять операции по заложенной в них программе и реагировать на окружение: основное применение, влияние на экономику. Перспективы развития нанороботов.
реферат, добавлен 22.12.2012Главные 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 10.05.2015Этапы исторического развития искусственного интеллекта. Разработки Советского Союза и России в области механизации умственной деятельности. Проблемы представления знаний в программной среде. Различные подходы к построению интеллектуальных систем.
реферат, добавлен 03.12.2015Основные информационные технологии, направленные на повышение эффективности процесса бюджетирования: искусственный интеллект, дополненная аналитика, BI-системы, Роботизированная автоматизация процессов. Ограничения и проблемные ситуации в данной сфере.
статья, добавлен 31.07.2022Понятие и сущность искусственного интеллекта, история и этапы его развития. Механизмы процесса обучения, природа языка и чувственного восприятия машин, имитирующих работу человеческого мозга. Организация диалога между пользователем и компьютером.
курсовая работа, добавлен 26.06.2016Описания технологий слабого искусственного интеллекта. Биологическое происхождение алгоритмов кластеризации. Изучение группы векторов признаков и инициализированных векторов-прототипов. Алгоритмы муравья или оптимизация по принципу муравьиной колонии.
контрольная работа, добавлен 21.12.2016Математические основы построения фрактальных кодов изображения в градациях серого, подходы к применению таких кодов в задаче распознавания образов. Возможность применения теоремы о сжимающих отображениях для измерения разности между изображениями.
статья, добавлен 27.05.2018Описание задачи и практические приложения задачи распознавания образов. Проблема разделения классов (проблема "исключающего ИЛИ"). Определение отношения XOR как известный пример нелинейной проблемы. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.
лекция, добавлен 09.10.2013Доказательство тезиса о том, что искусственный интеллект будет эффективен, если перестанет служить инструментом, технологией или средством труда, а интегрируется в стратегию развития компании и общества. Реализация цифровых технологий в виде ловушек.
статья, добавлен 28.01.2021- 93. Модуль "Распознавание образов интеллектуальными системами" в общеобразовательном курсе информатики
Сверточные нейросети как один из наиболее эффективных инструментов работы с изображениями. Распознавание образов как важнейшая задача в работе искусственного интеллекта. Идентификация — процесс определения того, к какому классу принадлежит объект.
статья, добавлен 18.04.2022 Искусственный интеллект (ИИ) как респектабельная наука. Основные направления исследований в ИИ, "горячие точки", в которых были сосредоточены главные усилия специалистов в конце XX - начале XXI вв. Особенности классического подхода к исследованиям ИИ.
статья, добавлен 16.01.2018Направления развития исследований и систем искусственного интеллекта. Научно-технический прогресс и неизбежность компьютеризации общества. Изучение интеллектуальных информационно-поисковых систем. Использование вычислительной техники при планировании.
учебное пособие, добавлен 27.11.2018Норберт Винер как открыватель новой науки "Кибернетики". Свойства искусственного интеллекта. Симбиоз человека и машины: современные возможности. Возможности взаимодействия человека с компьютерными системами при помощи мозга и сенсорных рецепторов.
доклад, добавлен 31.12.2012Понятие искусственного интеллекта и направления его развития. Данные и знания. Продукционная, фреймовая и формальные логические модели представления знаний, их возможности, достоинства и недостатки. Семантические сети, специальные языки их реализации.
презентация, добавлен 31.10.2016Понятие искусственного интеллекта, сущность и особенности, история зарождения и развития. Современное состояние и последние достижения в сфере информационных технологий, роль и значение в жизни общества. Исследования в области искусственного интеллекта.
реферат, добавлен 15.01.2009История создания искусственной нейронной сети. Перцептрон как одна из первых моделей нейросети. Архитектура когнитрона, его иерархическая многослойная организация. Классификация нейронных сетей по характеру обучения, основные сферы их применения.
курсовая работа, добавлен 16.12.2016Опыт и перспективы применения систем искусственного интеллекта для решения задач автоматизированного управления в нефтегазовой отрасли. Модели представления знаний (семантические сети, фреймы). Модель представления знаний на основе логики предикатов.
учебное пособие, добавлен 14.11.2013