Интеллектуальные системы, Ясницкий Л.Н., 2016

По кнопке выше «Купить бумажную книгу» можно купить эту книгу с доставкой по всей России и похожие книги по самой лучшей цене в бумажном виде на сайтах официальных интернет магазинов Лабиринт, Озон, Буквоед, Читай-город, Литрес, My-shop, Book24, Books.ru.

По кнопке «Купить и скачать электронную книгу» можно купить эту книгу в электронном виде в официальном интернет магазине «ЛитРес», и потом ее скачать на сайте Литреса.

По кнопке «Найти похожие материалы на других сайтах» можно искать похожие материалы на других сайтах.

On the buttons above you can buy the book in official online stores Labirint, Ozon and others. Also you can search related and similar materials on other sites.

Ссылки на файлы заблокированы по запросу правообладателей.

Links to files are blocked at the request of copyright holders.


Интеллектуальные системы, Ясницкий Л.Н., 2016.

В учебнике приведена история становления научной области «искусственный интеллект». Освещены основные направления ее развития и сферы применения; выполнено сопоставление трех основных стратегических подходов к созданию интеллектуальных систем: технологии экспертных систем, технологии нейронных сетей и технологии эволюционного моделирования. Изложены теоретические основы и даны примеры разработки интеллектуальных систем, а также примеры их применения для интеллектуального анализа данных в промышленности, экономике, бизнесе, психологии, социологии и других областях. Киша является исчерпывающим руководством но освоению технологий создания интеллектуальных нейросетевых систем и их применению для решения широкого круга проблем, встречающихся во многих областях деятельности современного человека. Для студентов высших учебных заведений технического профиля.

Интеллектуальные системы, Ясницкий Л.Н., 2016


ИСТОРИЧЕСКИЙ ОЧЕРК.
Человек—это самый сложный из доступных для нашего восприятия объект, а способность мышления —его главное свойство — атрибут. Искусственный интеллект — это наука, целью которой является изучение и моделирование атрибута человека — мышления. Какова природа мышления? Какие процессы происходят в нашем организме, когда мы думаем, чувствуем, видим, понимаем? Возможно ли в принципе понять, как работает наш мозг, и заставить мыслить неживую материю? На протяжении тысячелетий человек задавался этими вопросами, но до сих пор мы не можем ответить на них с полной определенностью.

Попытки понять и формализовать механизм мышления человека имеют давнюю историю. Еще Платон (IV в. до н.э.), Аристотель (IV в. до н. э.), Рене Декарт (1596-1650), Бенедикт Спиноза (1632-1677), Готфрид Вильгельм Лейбниц (1646-1716), Джордж Буль (1815-1864) и многие другие исследователи на уровне современных им знаний стремились описать мышление как совокупность некоторых элементарных операций, правил и процедур. В полном объеме формальная аксиоматизация логических рассуждений представлена в работах таких великих философов, как Фридрих Людвиг Готлоб Фреге (1848-1925), Бертран Артур Уильям Рассел (1872-1970), Курт Гёдель (1906-1978).

Первую, зафиксированную в истории попытку создания машины, моделирующей человеческий разум, связывают с именем средневекового испанского рыцаря, поэта, философа, богослова, алхимика, изобретателя Раймунда Луллия (1235-1315). Представляет огромный интерес сама личность этого человека (рис. 1.1). Любимец короля, дуэлянт и повеса, как о нем пишут историки, рыцарь Раймунд Луллий в возрасте 24 лет вдруг неожиданно отказывается от светских развлечений и идет в монастырь, чтобы стать мудрецом. Согласно легенде, его решение продиктовано весьма благородной целью — постичь науки и с их помощью излечить от тяжелой болезни свою даму сердца.

Оглавление
Предисловие
Благодарности
Глава 1. Прошлое и настоящее искусственного интеллекта и интеллектуальных систем
1.1.Исторический очерк
1.2.Основные стратегии
1.3.Лидирующая научная отрасль
1.4.Основные сферы применения
Контрольные вопросы и задания
Глава 2. Модели представления знаний
2.1.Данные и знания
2.2.Продукционная модель
2.3.Фреймовая модель
2.4.Сетевая модель
2.5.Логическая модель
2.6.Синаптическая модель
Контрольные вопросы
Глава 3. Экспертные системы
3.1.Предметные области
3.2.Структура и режимы работы
3.3.Этапы и технология разработки
3.4.Программный инструментарий
3.5.Инженерия знаний
Контрольные вопросы и задания
Глава 4. Понятие о классической нейронной сети
4.1.Мозг и компьютер
4.2.Математический нейрон Мак-Калл ока—Питтса
Контрольные вопросы и задания к §4.2
4.3.Персептрон Розенблатта и его обучение
Контрольные вопросы и задания к §4.3
4.4.Распознавание букв
Контрольные вопросы и задания к §4.4
4.5.Сигмоидная активационная функция и обобщенное дельтаправило
Контрольные вопросы и задания к §4.5
4.6.Ограниченность однослойного персептрона
Контрольные вопросы и задания к §4.6
4.7.Персептрон со скрытым слоем нейронов
Контрольные вопросы и задания к §4.7
4.8.Многослойный персептрон и алгоритм его обучения
Контрольные вопросы и задания к §4.8
Глава 5. Возможности и сферы применения нейронных сетей
5.1.Возможности интеллектуального анализа данных
5.2.Диагностика заболеваний человека
Контрольные вопросы и задания к § 5.2
5.3.Диагностика технических устройств
Контрольные вопросы и задания к § 5.3
5.4.Диагностика экономического состояния предприятий
5.5.Управление кибернетическим объектом
5.6.Прогнозирование политических событий
Контрольные вопросы и задания к § 5.6
5.7.Выявление способности человека к бизнесу
5.8.Выявление способности человека к научной деятельности .
5.9.Свойства нейронных сетей, унаследованные от мозга
Контрольные вопросы и задания к § 5.9
5.10.Круг задач, решаемых при помощи нейронных сетей
Контрольные вопросы и задания к §5.10
Глава 6. Оптимальное проектирование и обучение нейронных сетей
6.1.Теоремы существования
6.2.Методы проектирования нейронных сетей
Контрольные вопросы и задания к § 6.2
6.3.Методы обучения нейронных сетей
6.4.Генетические алгоритмы
6.5.Дополнительные рекомендации по проектированию и обучению персептронов
6.6.Алгоритм интеллектуального анализа данных методом нейросетевого математического моделирования
Этап 1. Постановка задачи
Этап 2. Формирование примеров
Этап 3. Первоначальное проектирование сети
Этап 4. Обучение сети
Этап 5. Проверка и оптимизация сети
Этап 6. Исследование предметной области — интеллектуальный анализ данных
Контрольные вопросы и задания к § 6.6
Глава 7. Неклассические нейронные сети
7.1.Сеть каскадной корреляции Фальмана—Либьера
7.2.Радиально-базисные сети
7.3.Рекуррентные сети на базе персептрона
7.4.Рекуррентная сеть Хопфилда
7.5.Самообучающиеся и гибридные сети
7.6.Интеллектуальный нейрон Вальцева
Контрольные вопросы и задания
Глава 8. Компьютерное творчество
8.1.Философские аспекты творчества
8.2.Творчество в музыкальной сфере
8.3.Творчество в поэзии
8.4.Творчество в науке
Контрольные вопросы и задания
Глава 9. Настоящее и будущее искусственного интеллекта и интеллектуальных систем
9.1.Искусственный интеллект и интеллектуальные системы
9.2.Нейронные сети и экспертные системы
9.3.Нейросетевые технологии и методы регрессионного анализа
9.4.Нейросетевые технологии и метод математического моделирования
9.5.Философские проблемы искусственного интеллекта
9.6.Прогнозы на будущее
Контрольные вопросы и задания
Список литературы
Приложение. Отзывы рецензентов
Рецензия 1 на книгу Л. Н. Ясницкого «Интеллектуальные системы»
Рецензия 2 на книгу Л. Н. Ясницкого «Интеллектуальные системы».

Купить .
Дата публикации:






Теги: ::


Следующие учебники и книги:
Предыдущие статьи:


 


 

Книги, учебники, обучение по разделам




Не нашёл? Найди:





2024-10-30 10:02:00