2. Жасанды интелект жүйесінің негізгі түсініктері. Терминология
жүктеу/скачать 66,5 Kb.
|
Жасанды интелект билет сурактары
|
1. Тест 2. Жасанды интелект жүйесінің негізгі түсініктері. Терминология. 3. Жасанды интелект жүйесінің жүйелері мәселесінің философиялық аспектілері. Тест Жасанды интелект жүйесінің даму тарихы. Ақпараттық технологиялардағы жасанды интеллекттің орны. Тест Жасанды интелект жүйелерінің даму тенденциялары. Бейнелерді тану мәселесін қою. Тест Бейнелерді тану әдістері. Суреттерді талдауға құрылымдық көзқарас. Белгілерді таңдау. Тест Бірінші ретті предикаттардың логикасы. Білім және деректер. Білімді құрылымдау және жіктеу тәсілдері. Тест Білімді ұсынудың логикалық және эвристикалық әдістері. Предикат, формулалар, әмбебаптылық пен болмыстың кванторлары туралы түсінік. Тест 1-ші ретті предикат логикасындағы формулаларды түсіндіру. Ереже құрылымы-өнімдер. Тест Логикалық шығару әдістері: түзу және кері. Логикалық тұжырыммен ережелерді таңдау стратегиялары. Тест Семантикалық желілердің негізгі түсініктері. Семантикалық желілердегі қатынастардың түрлері. Тест Семантикалық желілерде ақпаратты өңдеу принциптері. Жақтаудың негізгі түсініктері, қасиеттердің мұрагері. Тест Сараптамалық жүйелердің сипаттамасы. Сараптамалық жүйелердің функциялары. Тест Сараптамалық жүйелерді құру құралдары. Сараптамалық жүйелер компоненттерінің мақсаты. Тест Сараптамалық жүйелерді дамыту кезеңдері. Оны әзірлеу кезінде сараптамалық жүйелерді түрлендіру. Тест Сараптамалық жүйелерді әзірлеудің аспаптық құралдары. Шешімдерді іздеу әдістерінің жіктелуі. Тест Бір күй кеңістігінде іздеудің қарапайым әдістері. Толық іздеу арқылы іздеу. Тест Қайтару механизмі. Толық ені бойынша іздеу. Тест Көптеген күйлері бар кеңістіктегі эвристикалық іздеу әдістері. Белгісіздік түрлерін жіктеу. Тест Байес формуласы және ықтималдық теориясына негізделген логикалық қорытынды. Сенімділік коэффициенттеріне негізделген логикалық әдіс. Тест Сенімділік қатынасы және олардың негізінде логикалық қорытынды. Ықтималды шығысы бар сараптамалық жүйелер ережелерінің форматтары. Тест Анық емес білім. Бұлыңғыр жиын. Кесте, псевдоним құру. Бұлыңғыр көзқарас. Тест Лингвистикалық айнымалы. Анық емес логикаға негізделген логикалық қорытынды. Бұлдыр сөздер мен оларға қатысты операциялар. Тест Анық емес логикалық тұжырымдардың кезеңдері. Табиғи және жасанды нейрондық желілер мен нейрондар туралы негізгі ұғымдар. Нейрондық желілердің жіктелуі. Тест Нейрондық желілерді бағдарламалық және аппараттық жүзеге асыру. Бір қабатты перцептрондар. Көп қабатты перцептрондар. Тест Перцептрондарды оқыту. Нейрондық желіні оқыту. Мұғаліммен және мұғалімсіз оқыту. Қатенің кері таралу алгоритмі. Тест Қарсы тарату желілері. Хопфилд Моделі. Коханнен Моделі. Нейрондық желі модельдерінде анық емес білімді қолдану. Русский вариант 1. Основные понятия системы искусственного интеллекта. Терминология. 2. Философские аспекты проблемы систем искусственного интеллекта. 1. История развития системы искусственного интеллекта. 2. Место искусственного интеллекта в информационных технологиях. 1. Тенденции развития систем искусственного интеллекта. 2. Постановка задачи распознавания образов. 1. Методы распознавания образов. 2. Структурный подход к анализу изображений. Выбор знаков. 1. Логика сказуемого первого порядка. Знания и данные. 2. Способы структурирования и классификации знаний. 1. Логические и эвристические методы представления знаний. 2. Понятие сказуемого, формул, кванторов универсальности и бытия. 1. Объяснение формул в логике сказуемого 1-го порядка. 2. Структура правил-продукты. 1. Методы логического вывода: прямой и обратный. 2. Стратегии выбора правил с логическим выводом. 1. Основные понятия семантических сетей. 2. Виды отношений в семантических сетях. 1. Принципы обработки информации в семантических сетях. 2. Основные понятия фреймворка, наследование свойств. 1. Принципы обработки информации в семантических сетях. 2. Основные понятия фреймворка, наследование свойств. 1. Характеристика экспертных систем. 2. Функции экспертных систем. 1. Инструменты создания экспертных систем. 2. Назначение компонентов экспертных систем. 1. Инструменты создания экспертных систем. 2. Назначение компонентов экспертных систем. 1. Этапы развития экспертных систем. 2. Трансформация экспертных систем при ее разработке. 1. Инструментальные средства разработки экспертных систем. 2. Классификация методов поиска решений. 1. Простые методы поиска в пространстве одного состояния. 2. Поиск с полным поиском. 1. Возвратный механизм. 2. Поиск по полной ширине. 1. Эвристические методы поиска в пространстве с множеством состояний. 2. Классификация видов неопределенности. 1. Байесовская формула и логический вывод, основанный на теории вероятностей. 2. Логический метод, основанный на коэффициентах надежности. 1. Доверительные отношения и логический вывод на их основе. 2. Форматы правил экспертных систем с вероятностным выходом. 1. Доверительные отношения и логический вывод на их основе. 2. Форматы правил экспертных систем с вероятностным выходом. 1. Нечеткое знание. Нечеткое множество. 2. Создание таблицы, псевдонима. Нечеткое зрение. 1. Лингвистическая переменная. 3. Логический вывод, основанный на нечеткой логике. Размытые слова и связанные с ними операции. 1. Этапы нечетких логических выводов. 2. Основные понятия природных и искусственных нейронных сетей и нейронов. Классификация нейронных сетей. 1. Программная и аппаратная реализация нейронных сетей. 2. Однослойные перцептроны. Многослойные перцептроны. 1. Обучение перцептронов. 2. Обучение нейронной сети. Обучение с учителем и без учителя. Алгоритм обратного распространения ошибки. 1. Встречные распределительные сети. Модель Хопфилда. Модель Коханнена. 2. Применение нечетких знаний в моделях нейронных сетей. жүктеу/скачать 66,5 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|