Въпросник по дисциплината “ Интелигентни системи“


с. 1

Икономически университет – Варна




Въпросник по дисциплината “ Интелигентни системи“


за студентите от IV курс, спец.”Информатика”, редовно обучение


  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
с. 1

скачать файл