Научная сессия Мифи-2006. VIII всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2006": лекции по нейроинформатике
Технологические аспекты обучения нейросетевых машин. Проблема "сознание и мозг" и искусственный интеллект. Происхождение интеллекта и модели адаптивного поведения. Модель внимания и памяти, основанная на принципе доминанты. Параметрические нейронные сети.
Подобные документы
Искусственный интеллект и нейронные сети. Особенности использования искусственных нейронных сетей в системах управления. Системы адаптивного управления, использующие эталонную модель Ляпунова. Архитектура построения нейросетевых систем управления.
отчет по практике, добавлен 09.02.2019Особенности систем искусственного интеллекта и его совершенствование. Аспекты представления знаний. Кибернетика и сознание, появление перцептрона. Искусственный интеллект и естественный язык. Проблема обработки естественного языка, распознавание речи.
реферат, добавлен 18.10.2010Основные направления развития систем искусственного интеллекта. Математическая модель, программное и аппаратное воплощение искусственной нейронной сети. Выявление сложных зависимостей между входными и выходными данными и выполнение их обобщения.
статья, добавлен 25.03.2019История создания машин, имитирующих человеческий мозг, и их разработчики. Различные подходы к изобретению разумных машин. Гносеологический анализ проблемы искусственного интеллекта. Возможности и недостатки современных систем искусственного интеллекта.
реферат, добавлен 15.05.2012Эволюционная кибернетика и направления исследований "искусственная жизнь" и "адаптивное поведение". Рассмотрение модели внимания и памяти, основанной на принципе доминанты. Нейросетевые технологии в бортовых интеллектуальных системах реального времени.
курс лекций, добавлен 08.02.2013Понятие искусственного интеллекта, который можно определить как научную дисциплину, которая занимается моделированием разумного поведения. Применение искусственного интеллекта в науке, быту и развлекательной сфере. Экспертные системы. Нейронные сети.
реферат, добавлен 04.02.2015Базовые 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 05.06.2011Нейронные сети - одно из приоритетных направлений исследований в области искусственного интеллекта. Модель нейрона и его элементы. Классификация и свойства нейронных сетей, концептуальные подходы к их обучению. Представление знаний в нейронной сети.
реферат, добавлен 29.12.2011Понятие 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 23.04.2013Сущность 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 06.03.2012Задачи, которые решают нейронные сети. Кластеризация и визуализация данных. Прогнозирование временных рядов и оценивание рисков. Иллюстрации применения технологий информационного моделирования. Нейросетевые обучающиеся машины. Аппроксимация данных.
лекция, добавлен 08.02.2013Проблема создания искусственного интеллекта. Общие понятия интеллекта, сознания и мышления. Человеческое сознание и его отношение к функционированию кибернетических устройств. Опасности, возникающие в ходе работ по созданию искусственного интеллекта.
реферат, добавлен 09.11.2013Алгоритмизация адаптивного искусственного интеллекта в мультиагентных играх. Моделирование конкурентной среды интеллектуальных агентов. Исследование эффективности алгоритмов в колониях DT, ABC и в нейронной сети, обучаемой генетическим алгоритмом.
дипломная работа, добавлен 01.09.2016Конкретизация понятия "искусственный интеллект". Аспекты представления знаний. Рефлексия как составляющая интеллектуальной деятельности. Проблема искусственного интеллекта. Способность пополнения имеющихся знаний. Использование символического языка.
реферат, добавлен 07.05.2012Механизмы процесса обучения. Механический подход. Электронный подход. Кибернетический подход. Нейронный подход. Появление персептрона. Искусственный интеллект и проблемы психологии. Идея создания мыслящих машин. Создатели вычислительных машин.
реферат, добавлен 18.07.2008Проблема создания искусственного интеллекта, взаимоотношения между человеческим разумом и компьютером. Характеристика и особенности тенденции захвата электронно-вычислительных машин. Использование и специфика сверхпроизводительных микропроцессоров.
реферат, добавлен 26.02.2016История 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 16.12.2016Понятие 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 31.10.2016Загадка человеческого мозга и искусственного интеллекта. Проблема определения искусственного интеллекта. Разработка интеллектуальных роботов, их основные возможности. Философские проблемы создания искусственного интеллекта: проблема безопасности.
реферат, добавлен 09.10.2013Понятие 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 26.06.2016- 21. Нейронные сети
Модель нелокального нейрона, являющаяся обобщением классической модели Дж. Маккалоки и У. Питтса. Когнитивная аналитическая система "Эйдос". Искусственные нейронные сети, проблемы и перспективы. Моделирование иерархических структур обработки информации.
научная работа, добавлен 26.08.2010 Проблема искусственного интеллекта. Примеры автоматических систем. Воспроизведение функций интеллектуального труда человека и принятия решений на основе полученного опыта. Множественные дискуссии о влиянии машин на жизнь людей в современном мире.
статья, добавлен 20.08.2018Искусственные нейронные сети как устройства параллельных вычислений, состоящие из множества взаимодействующих простых процессоров. Варианты наиболее распространенных архитектур искусственных НС. Обучение искусственного интеллекта, основанного на НС.
лекция, добавлен 09.10.2013Модели представления знаний как одно из важнейших направлений исследований в области искусственного интеллекта. Общее понятие об продукционной модели. Семантические сети, фреймовая модель. Факторы однородности представления и простоты понимания.
презентация, добавлен 31.01.2020Проблема создания искусственного интеллекта. Имитационные теории моделирования. Развитие нейронных сетей. Разработка семантических алгоритмов. Технологии самообучающихся нейронных сетей. Социально-этические аспекты создания искусственного интеллекта.
реферат, добавлен 28.06.2011