Интеллектуальные информационные системы

Автор(ы):Луценко Е. В.
06.10.2007
Год изд.:2004
Описание: Учебное пособие состоит из трех частей: курса лекций; практикума и программы самостоятельной работы студентов. Курс лекций включает 16 лекций, сгруппированных в 4 раздела: введение в интеллектуальные информационные системы; теоретические основы и эксплуатация универсальной когнитивной аналитической системы "Эйдос"; принципы построения интеллектуальных информационных систем; применение и перспективы систем искусственного интеллекта. Практикум базируется на универсальной когнитивной аналитической системе "Эйдос", разработанной автором пособия, и включает 10 лабораторных работ. Программа самостоятельной работы студентов по дисциплине включает теоретические вопросы и практические задания, выносящиеся на экзамен по дисциплине и государственный экзамен, а также список основной и дополнительной литературы, включая Internet-сайты по проблематике искусственного интеллекта. Для студентов очной и заочной форм обучения, аспирантов, преподавателей и научных работников, интересующихся проблематикой систем искусственного интеллекта.
Оглавление: ПРЕДИСЛОВИЕ [5]
ЧАСТЬ I. КУРС ЛЕКЦИЙ [8]
  РАЗДЕЛ 1.1. ВВЕДЕНИЕ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ [9]
    1.1.1. ЛЕКЦИЯ-1. Интеллектуальные информационные системы, как закономерный и неизбежный этап развития средств труда [9]
    1.1.2. ЛЕКЦИЯ-2. Определение и критерии идентификации систем искусственного интеллекта [27]
  РАЗДЕЛ 1.2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И ПРИМЕНЕНИЕ УНИВЕРСАЛЬНОЙ КОГНИТИВНОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ "ЭЙДОС" [58]
    1.2.1. ЛЕКЦИЯ-3. Теоретические основы системно-когнитивного анализа [58]
    1.2.2. ЛЕКЦИЯ-4. Системная теория информации и семантическая информационная модель [92]
    1.2.3. ЛЕКЦИЯ-5. Методика численных расчетов (алгоритмы и структуры данных) [197]
    1.2.4. ЛЕКЦИЯ-6. Технология синтеза и эксплуатации приложений в системе "Эйдос" [233]
  РАЗДЕЛ 1.3. ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ [256]
    1.3.1. ЛЕКЦИЯ-7. Системы с интеллектуальной обратной связью и интеллектуальными интерфейсами [256]
    1.3.2. ЛЕКЦИЯ-8. Автоматизированные системы распознавания образов [272]
    1.3.3. ЛЕКЦИЯ-9. Математические методы и автоматизированные системы поддержки принятия решений [285]
    1.3.4. ЛЕКЦИЯ-10. Экспертные системы [302]
    1.3.5. ЛЕКЦИЯ-11. Нейронные сети [308]
    1.3.6. ЛЕКЦИЯ-12. Генетические алгоритмы и моделирование биологической эволюции [336]
    1.3.7. ЛЕКЦИЯ-13. Когнитивное моделирование [344]
    1.3.8. ЛЕКЦИЯ-14. Выявление знаний из опыта (эмпирических фактов) и интеллектуальный анализ данных (data mining) [352]
  РАЗДЕЛ 1.4. ПРИМЕНЕНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА [361]
    1.4.1. ЛЕКЦИЯ-15. Области применения систем искусственного интеллекта [361]
    1.4.2. ЛЕКЦИЯ-16. Перспективы развития систем искусственного интеллекта, в т.ч. в Internet [392]
ЧАСТЬ II. ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ [410]
  2.1. СООТВЕТСТВИЕ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ РАБОЧИМ ПРОГРАММАМ ПО СПЕЦИАЛЬНОСТЯМ [410]
  2.2. СТРУКТУРА ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЫ, ПОРЯДОК ЕЕ УСТАНОВКИ, ВЫПОЛНЕНИЯ И СДАЧИ [411]
    2.2.1. Структура лабораторной работы [411]
    2.2.2. Инструкция по установке лабораторной работы [411]
    2.2.3. Выполнение и сдача лабораторной работы [413]
  2.3. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ В КОМПЬЮТЕРНОМ КЛАССЕ [413]
    2.3.1. Материально-техническое обеспечение [413]
    2.3.2. Общее программное обеспечение [413]
    2.3.3. Специальное программное обеспечение [414]
  2.4. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ЛАБОРАТОРНЫМ РАБОТАМ [414]
    ЛР-1: "Прогнозирование вероятных пунктов назначения железнодорожных составов" [414]
    ЛР-2: "Прогнозирование учебных достижений студентов на основе их имеджевых фотороботов" [432]
    ЛР-3: "Прогнозирование учебных достижений студентов на основе особенностей их почерка" [452]
    ЛР-4: "Прогнозирование учебных достижений студентов на основе информации об их социальном статусе" [457]
    ЛР-5: "Идентификация слов по входящим в них буквам" [481]
    ЛР-6: "Атрибуция анонимных и псевдонимных текстов" [513]
    ЛР-7: "Идентификация и классификация натуральных чисел по их свойствам" [533]
    ЛР-8: "Идентификация трехмерных тел по их ортогональным проекциям" [545]
    ЛР-9: "Прогнозирование количественных и качественных результатов выращивания зерновых колосовых и поддержка принятия решений по выбору агротехнологий" [555]
    ЛР-10: "Исследование случайной семантической информационной модели при различных объемах выборки" [562]
ЧАСТЬ III. ЗАОЧНОЕ ОБУЧЕНИЕ, САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ И ПОДГОТОВКА К ЭКЗАМЕНУ [568]
  3.1. ИЗУЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ ПРИ ЗАОЧНОЙ ФОРМЕ ОБУЧЕНИЯ [568]
  3.2. ПРОГРАММА САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТА ПО ДИСЦИПЛИНЕ [568]
    3.2.1. Общие положения [568]
    3.2.2. Наименования тем для самостоятельной работы студентов 569
    3.2.3. Примерная структура реферата, курсовой или дипломной работы и элементы научного исследования в самостоятельной работе [571]
    3.2.4. Методика использования репозитария UCI для оценки качества математических моделей систем искусственного интеллекта [572]
  3.3. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ [596]
    3.3.1. Вопросы, выносящиеся на экзамен по дисциплине [596]
    3.3.2. Вопросы, относящиеся к дисциплине "ИИС", выносящиеся на государственный экзамен [608]
  3.4. ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАДАНИЯ [608]
ЗАКЛЮЧЕНИЕ [611]
ЛИТЕРАТУРА [612]
ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА [612]
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА [612]
INTERNET-САЙТЫ [622]
КРАТКИЙ СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ ПО СК-АНАЛИЗУ И СИСТЕМАМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА [623]
Формат: djvu
Размер:23009007 байт
Язык:РУС
Ссылка 1: открыть
Рейтинг: 41 Рейтинг

Поделиться мнением о книге:

Загружается форма комментирования ...