Кафедра автоматизации производственных процессов и производств в машиностроении
Контролирующие материалы для аттестации студентов по
жүктеу/скачать 290,05 Kb. Pdf көрінісі
|
Рабочая программа ИСМ
Рабочая программа ИСМ
- Бұл бет үшін навигация:
- Итоговый контроль
- Текущий контроль
- 8.2. Экзаменационные вопросы
| 8. Контролирующие материалы для аттестации студентов по
дисциплине 8.1. Методика проверки уровня подготовки студентов. Итоговый контроль. Для контроля усвоения данного курса учебным планом предусмотрены: защита курсового проекта и экзамен в соответствии с учебным планом, который проводится в форме устного экзамена.
«Правилам кредитования учебной нагрузки», описанных в методических указаниях по изучению курса.
1. История исследований в области ИИ 2. Логическое направление моделирования мышления. Преимущества и недостатки. 3. Нейрокибернетическое направление моделирования мышления. Преимущества и недостатки. 4. Типы прикладных систем ИИ 5. Отличия знаний от данных или свойства знаний 6. Классификация методов представления знаний 7. Понятие о логике предикатов 1-го порядка как о методе представления знаний. 8. Преимущества и недостатки логики предикатов 1-го порядка 9. Представление знаний в языке Пролог 10. Унификация в языке Пролог
13 11. Особенности программирования на языке Лисп 12. Понятия теории нечетких множеств и нечеткой логики. 13. Понятие лингвистической переменной 14. Понятие псевдофизической логики. Разновидности ПФЛ 15. Понятие о правилах-продукциях: структура правил, понятие ядра 16. Представление нечеткости знаний в правилах-продукциях 17. Понятие о семантических сетях 18. Классификация отношений в семантических сетях 19. Понятие о фреймах. Фреймы-прототипы и фреймы-примеры, процедуры-демоны и процедуры- слуги
20. Области применения и задачи, решаемые экспертными системами 21. Структура экспертных систем 22. Когда целесообразно использовать экспертные системы. 23. Этапы проектирования экспертных систем. 24. Прототипы экспертных систем. 25. Трудности автоматизации обработки естественного языка в интеллектуальных системах 26. Этапы анализа предложений на естественном языке 27. Синтаксически-ориентированный и семантически-ориентированный анализ ЕЯ 28. Использование шаблонов для диалога на ЕЯ 29. Понятие грамматики и грамматического анализа 30. Семантические грамматики 31. Расширенные сети переходов 32. Падежные фреймы 33. Основные подходы к решению задач в интеллектуальных системах – поиск в пространстве состояний, логический вывод, сопоставление с образцом и ассоциативный поиск. 34. Прямой логический вывод при использовании правил-продукций 35. Обратный логический вывод при использовании правил-продукций 36. Основные понятия о методах приобретения знаний. 37. Индуктивный вывод, понятие о ДСМ-методе 38. Классы задач, решаемых с помощью нейронных сетей 39. Формальная модель нейрона МакКаллока-Питтса 40. Классификация нейронных сетей 41. Виды обучения нейронных сетей. 42. Многослойный персептрон и алгоритм обучения обратным распространением ошибки (error back propagation) 43. Модель Хопфилда 44. Понятие об эволюционном программировании с помощью генетических алгоритмов 45. Основной алгоритм эволюционного программирования 46. Понятие о гибридных интеллектуальных системах 47. Понятие об агентах и мультиагентных системах 48. Области применения и виды интеллектуальных роботов 49. Структура и функции системы управления интеллектуального робота 50. Иерархический, реактивный и гибридный подходы к управлению интеллектуальным роботом
жүктеу/скачать 290,05 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|