Въпросник по дисциплината " Интелигентни системи"

Икономически университет – Варна

Въпросник по дисциплината “ Интелигентни системи“

1. 
   Същност на понятието “изкуствен интелект”. Научната област “изкуствен интелект”- цели и основни подходи в изследванията, главни направления.
   
2. 
   Интелигентни компютърни системи. Решавани задачи. Характеристики и базова архитектура.
   
3. 
   Особености на символните интелигентни системи. Сравнение с традиционните компютърни системи.
   
4. 
   Инженеринг на знанията. Извличане на знания. Същност на концептуалното моделиране на знанията.
   
5. 
   Решаване на проблеми чрез търсене. Същност на подхода. Видове търсене.
   
6. 
   Търсене в едно пространство. Търсене в дълбочина- специфика, алгоритъм.
   
7. 
   Търсене в едно пространство. Търсене в ширина- специфика, алгоритъм.
   
8. 
   Евристично търсене.
   
9. 
   Числови подходи за отчитане на непълнотата на информацията.
   
10. 
    Разсъждения чрез теорията на размитите множества.
    
11. 
    Логически модели за представяне и обработка на знанията.
    
12. 
    Продукционни модели за представяне и обработка на знанията.
    
13. 
    Мрежови модели за представяне и обработка на знанията.
    
14. 
    Процедурни модели за представяне и обработка на знанията.
    
15. 
    Представяне и обработка на знанията чрез фрейми и сценарии.
    
16. 
    Експертни системи. Същност, основни функционални блокове.Приложения.
    
17. 
    Методология за създаване на експертни системи. Софтуерни средства.
    
18. 
    Невронни мрежи- същност, модел на МакКулох и Пийтс. Активационни функции.
    
19. 
    Класификация на невронните мрежи.
    
20. 
    Обучение на невронни мрежи. Класификация на подходите. Основни модели за обучение.
    
21. 
    Перцептрони. Линейно отделими задачи. Алгоритъм с обратно разпространение на грешката (Backpropagation).
    
22. 
    Възможности на EasyNN за работа с невронни мрежи- задачи за класификация, прогнозиране, разпознаване на образци.
    
23. 
    Невронни мрежи- предимства и недостатъци, приложения.
    
24. 
    Извличане на знания от данни (Data Mining, Web Mining,Text Mining).
    
25. 
    Генетични алгоритми. Същност, видове кодиране в хромозомите, основни генетични оператори. Eтапи на генетичния алгоритъм.
    
26. 
    Разпределен изкуствен интелект. Интелигентни агенти- обща характеристика.
    
27. 
    Класификация на интелигентните агенти. Приложения.
    

Информационни източници:

1. 
   Атанасова Т.- „Интелигентни компютърни системи”, второ изд., Варна, 2011 г.
   
2. 
   Атанасова Т.- „Интелигентни агенти и мултиагентни системи”, Варна, 2009 г.
   
3. 
   Димитров Д.- „Системи с интелигентно поведение”, София, 2005 г.
   
4. 
   Люгер, Джордж- „Искуственный интелект. Стратегии и методы решения сложных проблем”, Москва- Санкт Петербург- Киев, 2003 г.
   
5. 
   Станчев В.- „Експертни системи”, София, 2006 г.
   
6. 
   Bratko Iv.- “Prolog- Programming for Artificial Intelligence”,sec.ed. Addison- Wesley Publ. Comp., 1996.
   

2011 г. Преподавател: доц. д-р Т.Атанасова

гр.Варна

Каталог: 2011
2011 -> Щрихи към психодинамичната картина на тренинг групата
2011 -> Роля и значение на бизнес комуникациите
2011 -> The great controversy
2011 -> Тест по Математика – събиране и изваждане на естествените числа
2011 -> Програма април 2011 Габрово 1, петък 17. 30 ч., Дом на хумора и сатирата, Залата на жирафите
2011 -> Евгений Гиндев световната конспирация
2011 -> Доклад за дейността на омбудсмана на
2011 -> Мотиви: по нох дело / 2011 година по описа на Е. районен съд

Изтегляне 20.99 Kb.

Сподели с приятели: