Методы искусственного интеллекта - все книги по дисциплине. Издательство Лань

Описывается использование систем, основанных на знаниях, (СОЗ) для создания автоматизированных обучающих систем (АОС) на базе человеко-машинных программных комплексов (ЧМПК). В качестве предметной области выбраны методы оптимизации и сами СОЗ, в качестве которых используются экспертные системы (ЭС). Знания переводятся в машинный формат и используются в активном режиме с помощью ЭС, базирующихся на атрибутах и на правилах продукции, т. е. на графах с четкими связями.
Большое внимание уделяется выявлению, сохранению и использованию знаний человека. Сохраненные знания используются в активном режиме, позволяющем управлять работой ЧМПК и проверять знания обучаемого.
Знания делятся на поверхностные и глубинные. В качестве глубинных знаний используются процедуры ЧМПК, записанные на используемом в ЧМПК языке программирования. Поверхностные знания управляют работой ЧМПК и представлены на языке эксперта (близком к русскому языку), что облегчает их использование для обучения.
Книга предназначена для студентов, изучающих программирование и прикладную математику, а также для потенциальных разработчиков АОС на базе СОЗ.

Учебное пособие содержит теоретические основы машинно-ориентированных языков программирования, раскрывает их применение в разработке систем искусственного интеллекта, описывает архитектурные особенности этих языков и их использование в задачах оптимизации и автоматизации вычислений. В издании представлены практические примеры, иллюстрирующие эффективность применения машинно-ориентированных языков в решении реальных задач в сфере искусственного интеллекта. Особое внимание уделено методическим рекомендациям по разработке программного обеспечения, что делает пособие полезным как для студентов, так и для специалистов, работающих в области программирования и машинного обучения.

Учебник содержит комплексный анализ проектирования мультиагентных систем (МАС) и их применения в области искусственного интеллекта. В работе подробно рассматриваются теоретические основы, методы взаимодействия агентов, алгоритмы планирования задач, подходы к распределению ресурсов, стратегии координации действий и принципы адаптивности. Также включены примеры из реальных приложений, таких как управление автономными системами и распределенные вычисления. В учебнике представлены задачи для самостоятельной работы, вопросы для самопроверки и иллюстрации, способствующие лучшему пониманию материала.

Учебное пособие посвящено основам управления поведением робототехнических комплексов с использованием мультимодальных моделей искусственного интеллекта. Описаны принципы проектирования, адаптивные алгоритмы и примеры их применения в реальных задачах. Рассмотрены вопросы интеграции систем искусственного интеллекта с аппаратными средствами, методики тестирования и верификации.

Учебное пособие содержит основные принципы и методы верификации и тестирования моделей искусственного интеллекта. В нем подробно рассматриваются ключевые аспекты, такие как разработка тестовых наборов данных, методы оценки производительности и точности моделей, а также подходы к выявлению и устранению ошибок. Также обсуждаются вопросы интерпретируемости моделей, что особенно актуально в контексте применения ИИ в критически важных областях.
Кроме того, пособие включает практические рекомендации по внедрению верификации и тестирования в процесс разработки, что помогает обеспечить высокое качество и надежность моделей. Авторы приводят примеры реальных кейсов и анализируют подходы к верификации в различных областях, таких как медицина, финансы и автономные системы.

Учебное пособие содержит описание основных принципов работы технологий радиочастотной идентификации (RFID) и их применения в транспортной отрасли. В работе рассматриваются вопросы цифровой идентификации подвижных объектов с использованием near-to-field технологий, а также анализируются преимущества и недостатки их применения в транспортных системах. Особое внимание уделено практическим аспектам внедрения в условиях реальной эксплуатации, включая успешные примеры интеграции этой технологии в транспортный комплекс. Пособие также предлагает рекомендации по оптимизации процессов цифровой идентификации и управления подвижными объектами в рамках современных транспортных систем.

Учебное пособие содержит систематическое изложение теоретических основ и практических аспектов конструирования компиляторов для применения в сфере искусственного интеллекта. В нем рассматриваются методы анализа и синтеза языков программирования, а также инструменты и технологии, применяемые для создания компиляторов. Особое внимание уделяется задачам оптимизации и повышению производительности процессов компиляции, а также использованию компиляторов в разработке интеллектуальных систем.
Пособие адресовано студентам и аспирантам технических вузов, а также специалистам, занимающимся разработкой программного обеспечения и исследованием искусственного интеллекта.

Изложенный в книге материал призван помочь студентам в освоении технологий проектирования интеллектуальных систем, методов анализа данных и машинного обучения. Основное внимание уделено истории развития искусственного интеллекта, характеристике существующих моделей представления знаний, рассмотрению нисходящего и восходящего подходов развития искусственного интеллекта с соответствующими примерами использования методов анализа данных и методов машинного обучения, эволюционных алгоритмов и примерами интеллектуальных систем, таких как экспертные системы, системы поддержки принятия решений.
Учебник адресован студентам, обучающимся по укрупненной группе специальностей и направлений подготовки высшего образования «Информатика и вычислительная техника», а также смежным направлениям подготовки и специальностям: «Прикладная математика и информатика», «Системный анализ и управление», «Прикладная математика». Книга будет также полезна аспирантам и научным работникам, которые в своей деятельности используют модели и методы искусственного интеллекта.