Интеллектуальные информационные системы - все книги по дисциплине. Издательство Лань

Решение задачи на компьютере связано с применением моделей, представленных на разных языках, начиная с естественного и кончая языком программирования. Во избежание дорогостоящего программирования разрабатываются специализированные инструментальные системы (ИнС), рассчитанные на решение классов задач. В связи с этим основное внимание в книге уделено языкам описания модели задачи, начиная с естественного языка и заканчивая языком ИнС. Естественный язык используется не только для формулирования содержательной постановки задачи, но и для создания онтологической модели предметной области. Особое место занимает язык предикатов первого порядка (ЯППП), используемый для логического анализа данных и условий задачи. Алгебраическая система как модель ЯППП используется в роли языка системного анализа задачи. Высокая общность и простота этого языка имеет следствием компактное представление большого объёма условий сложной задачи в их взаимосвязи. Использование естественного и искусственных языков демонстрируется созданием формальных моделей задач многомерного оценивания объектов на сквозном примере оценивания беспилотных летательных аппаратов. В качестве инструментальной системы рассматривается система выбора и ранжирования СВИРЬ-М, предназначенная для решения класса задач многомерного оценивания объектов.
Материал рекомендован при подготовке аспирантов по научной специальности «Системный анализ, управление и обработка информации» и может быть использован студентами, обучающимися по направлению «Системный анализ и управление», в частности, при изучении дисциплин «Теория принятия решений», «Системный анализ и принятие решений», а также может быть полезен научным работникам, занятым в сфере исследования, проектирования и управления сложными объектами.

В учебном пособии даны основные теоретические положения искусственного интеллекта и теории нечетких множеств, необходимые для  выполнения лабораторных работ по дисциплинам, связанным с изучением систем искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных. Приведены примеры решения задач, контрольные задания, а также содержание, общие требования и рекомендации по выполнению лабораторных работ, справочные данные и литература для их выполнения. В учебное пособие включены материалы по лабораторным работам, посвященным построению функций принадлежности нечетких множеств и моделированию систем нечеткого вывода в различных программных продуктах: Scilab, Python, MatLab. Показан подход к интеллектуальному анализу данных, основанный на использовании нечеткого логического вывода и в построения нечеткой аппроксимирующей системы в среде системы MatLab.
Учебное пособие предназначено для студентов всех форм обучения и всех специальностей высших учебных заведений, изучающих искусственный интеллект, а также для специалистов в области искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных.

Учебник содержит детальное описание основных алгоритмов и приложений машинного обучения и искусственного интеллекта, используемых в медицине. Рассмотрены теоретические основы, алгоритмические подходы, а также современные методы и технологии, применяемые в различных областях медицины, таких как диагностика, обработка медицинских изображений, прогнозирование заболеваний и разработка персонализированных методов лечения.