Возможности применения концепции функционального программирования в задачах искусственного интеллекта
Методика построения баз знаний для семантической сети. База знаний в редакторе protege-OWL. Структура исследований в области многоагентных систем. Агентно-ориентированный подход в программировании. Платформа для разработки мультиагентных систем JADE.
Подобные документы
Модели представления знаний как одно из важнейших направлений исследований в области искусственного интеллекта. Информация, с которой имеют дело ЭВМ. Особенности применения моделей представления знаний при создании систем искусственного интеллекта.
статья, добавлен 17.07.2018Методики и подходы построения систем искусственного интеллекта. Применение в задачах распознавания образов нейронных сетей. Имитационный подход для построения систем искусственного интеллекта, перспективы воплощения в информационные массивы и программы.
курсовая работа, добавлен 29.03.2016Опыт 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 14.11.2013Описание 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 17.02.2019Современное понятие роботов и искусственного интеллекта. Агентно-ориентированный, интуитивный подход. Тест Тьюринга. Создание искусственного интеллекта и сфера его применения. Технология распознавания ASIMO. Андроиды и их современные направления развития.
презентация, добавлен 22.12.2015Анализ системы искусственного интеллекта. Описание моделей представления знаний как одного из важнейших направлений исследований в области искусственного интеллекта. Продукционная, фреймовая и логическая модели, семантические сети; экспертные системы.
реферат, добавлен 04.05.2014Прикладное программное обеспечение: свойства, классификация и функции. Система управления базами данных: структура, поддержка языков. История развития систем искусственного интеллекта, его отличия от обычных программ и основные темы исследований.
курсовая работа, добавлен 14.04.2009Исторический обзор развития работ в области искусственного интеллекта, изучение характерных особенностей его задач и функций. Принципы построения алгоритмов, заложенных в систему знаний робота. Анализ проблемной области искусственного интеллекта.
реферат, добавлен 12.03.2011Функции 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 22.12.2011База знаний как ключевой компонент интеллектуальной справочной системы. Коллективное проектирования комплексной методики проектирования интеллектуальных справочных систем, проектирование семантической модели и детальная структуризация базы знаний.
статья, добавлен 06.03.2019Процесс построения онтологий, которые описывают концепции предметной области, определяют отношения между ними. Начало создания онтологии, разработка простейшей системы. Формальный анализ терминов. Отделение знаний предметной области от оперативных знаний.
доклад, добавлен 20.12.2020Понятие искусственного интеллекта как свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Подходы к представлению знаний в интеллектуальных системах: продукционная модель, логическая модель, семантические сети, фреймы.
статья, добавлен 13.03.2019- 13. Применение технологии многоагентных систем для интеллектуальной поддержки принятия решения (ИППР)
Технология многоагентных систем как новая парадигма информационной технологии, ориентированной на совместное использование научных и технических достижений. Реализация интеллектуальных многоагентных систем. Разработка агентно-ориентированных приложений.
статья, добавлен 08.12.2018 История развития и области применения искусственного интеллекта. Основные направления в моделировании ИИ. Эволюция систем управления производством. Тест Тьюринга и интуитивный подход. Искусственный интеллект в индустрии. Применение символьной логики.
реферат, добавлен 16.03.2011Понятие интеллектуального агента (ИА) как одного из основных в области искусственного интеллекта (ИИ). Место и значение исследований систем взаимодействующих ИА, называемых многоагентными системами. Обучающиеся автономные интеллектуальные агенты.
статья, добавлен 28.05.2017Гносеологический анализ проблемы искусственного интеллекта. Аспекты представления знаний. Рефлексия как составляющих интеллектуальной деятельности. Выбор среды разработки. Создание пользовательского интерфейса. Алгоритм размещения знаков на игровом поле.
дипломная работа, добавлен 10.11.2015Место проблемы представления знаний в теории искусственного интеллекта. Отображение графически структуры семантической сети с помощью узлов и дуг, соединяющих их. Проведение исследования сущности кванторов. Создание критической массы программ-агентов.
реферат, добавлен 20.12.2017Особенности процесса разработки моделей представления знаний Характеристика и отличительные черты пропозициональной, блочной, процедурной, логико-вычислительной семантической сети. Преимущества применения семантических сетей для представления знаний.
статья, добавлен 17.01.2018- 19. Нейронные сети
Нейронные 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 29.12.2011 Методика преобразования исходных данных тестовых задач для систем искусственного интеллекта. Использование стандартных возможностей интернет-браузера и программного интерфейса. Оценка качества математических моделей и систем искусственного интеллекта.
статья, добавлен 25.04.2017Модели 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 31.01.2020Методы разработки алгоритмов обнаружения знаний в базах данных как базового подхода выделения значимых образцов (шаблонов) в структуре больших наборов данных. Две группы алгоритмов обнаружения знаний. Подход в области обнаружения знаний в базах данных.
статья, добавлен 29.12.2020Нейронные сети - база для организации интеллектуальных систем защиты информации автоматизированных систем. Эволюционный подход к машинному обучению интеллектуальных средств. Вычислительные модели естественного отбора. Обзор генетического программирования.
статья, добавлен 24.03.2018Разработка методики оценки электромагнитной совместимости систем связи, включая сверхширокополосные устройства. Выбор оптимального сценария воздействия помех с использованием систем искусственного интеллекта, базирующихся на применении баз знаний.
статья, добавлен 17.01.2018Основные задачи системы поддержки принятия решений. Разработка базы знаний на основе продукционных правил, семантической сети и фреймовой модели. Разработка приложения, которое будет осуществлять работу с базой знаний. Шаги построения сетевой модели.
курсовая работа, добавлен 23.04.2014