Вітаю Вас Гість | RSS
Сайт викладача кафедри ІПІ ФІОТ Баклана Ігоря Всеволодовича
Меню сайту
Наше опитуванняСтатистикаОнлайн всього: 1 Гостей: 1 Користувачів: 0 |
МЕТОДИ ТА СИСТЕМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ Лекції 2021 (весна) Лекція 1.
Лекція 2
Слайди до 1,2 лекцій. pdf Лекція 3
Слайди до 3 лекції. pdf Лекція 4. Мови штучного інтелекту Література до лекції: 1.Хювенен Э., Сеппянен Й. Мир Лиспа. В 2-х т. Пер. с финск. – М.: Мир, 1990. Том 1. Том 2. Лекція 5. Інтелектуальний агент для розв'язання проблем
Слайди до лекції 5 pdf Лекція 6. Фреймова модель представлення знань Слайди до лекції 6 pdf Лекція 7. Інформований пошук Слайди до лекції 7 pdf Демонстраційні відео до лекції: №1 та №2 Лекція 8. Продукційні моделі подання знань pdf Лекція 9. Введення до CLIPS pdf Лекція 10. CLIPS. Факти pdf Лекція 11. CLIPS. Правила (початок) pdf Лекція 12. CLIPS. Правила (продовження) pdf Лекція 13. CLIPS. Правила (закінчення) pdf Лекція 14. Приклади експертних систем на CLIPS pdf Лекція 15. Розв'язання логічних задач за допомогою CLIPS pdf Лекція 16. Різноманітні приклади застосування CLIPS pdf Лекція 17. Приклад складної експертної системи pdf
Контрольна робота
ЛАБОРАТОРНІ РОБОТИ 2021 (весна)
Лабораторна робота 1. Інтелектуальний агент. pdf Лабораторна робота 2. Мова штучного інтелекту Лісп. pdf Лабораторна робота 3-4. Створення фреймових баз знань. pdf Лабораторна робота 5-6. Мова штучного інтелекту Пролог. pdf Лабораторна робота 7-8. Система продукційного подання знань CLIPS. pdf Лабораторна робота 9 (додаткова!). 12 пазлів. Умови ви знайдете на сайті.
ЛІТЕРАТУРА 1. Artificial Intelligence: A Modern Approach, Fourth Edition / Ed. Stuart Russell and Peter Norvig, - Prentice Hall: 2020. - ISBN 9780134610993. - 1115 p. Найкращий підручник з дисципліни "Штучний інтелект", який є базовим у 1500 університетах 135 країн світу. 2. Іванченко Г. Ф. Система штучного інтелекту: навч. посіб. / Г. Ф. Іванченко. — К.: КНЕУ, 2011. — 382 с. Посібник присвячений фундаментальним проблемам створення систем штучного інтелекту і наявним підходам до їх розв’язання. Розглядаються моделі подання знань, характеристики дедуктивного та індуктивного висновку, розпізнавання образів, сприйняття машиною навколишнього фізичного світу, конекціоністський підхід моделювання людського мозку і, нарешті, розуміння машиною природної мови. Мета видання навчального посібника — забезпечити систематичний розгляд всього спектру тем, рекомендованих програмою для підготовки фахівців у галузі інформаційних систем та економічної кібернетики, включаючи як опис загальних підходів і принципів СШІ, так і алгоритмічних основ. Призначений для спеціалістів у галузі інформаційних систем і технологій, магістрантів і докторантів вищих навчальних закладів економічних і технічних спеціальностей, а також усіх тих, хто не уявляє свого майбутнього без розвитку систем штучного інтелекту. 3. Глибовець М.М., Олецький О.В. Системи штучного інтелекту: навч. посіб. / Київ: Вид. "КМ Академія", 2002. - 366 с. 4. Ямпольський Л. С. Системи штучного інтелекту в плануванні, моделюванні та управлінні : підруч. для студ. вищ. навч. закл. / Л. С. Ямпольський, Б. П. Ткач, О. І. Лісовиченко. — К. : ДП «Вид. дім «Персонал», 2011. — 544 с. Підручник є продовженням циклу розробленої авторами вперше в Україні навчальної літератури нового покоління з широким впровадженням сучасних інформаційних технологій в електронній версії, виконаній в PDF-форматі, призначеній для Internet-розповсюдження, оснащеній тестуючими та пошуковими системами і лабораторними практикумами, і супроводжується мультимедійною анімацією складних для сприйняття процесів функціонування технологічних та організаційно-технічних систем. Для студентів, викладачів, аспірантів і науковців, які займаються проблемою штучного інтелекту. 5. Субботін С. О. Подання й обробка знань у системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішень: Навчальний посібник. – Запоріжжя: ЗНТУ, 2008. – 341 с. Книга містить систематизований виклад математичних основ і методів опису, побудови та застосування моделей знань в системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішень. Розглянуто семантичні, фреймові та нейро-нечіткі мережі, продукційні та логічні моделі. Поряд із класичними методами та моделями запропоновано оригінальні авторські розробки, що дозволяють автоматизувати побудову блоків підтримки прийняття рішень інтелектуальних систем. Наведено опис програмних засобів, що реалізують розглянуті методи та моделі. Видання призначене для студентів комп’ютерних спеціальностей вищих навчальних закладів, а також може використовуватися аспірантами, науковими та педагогічними працівниками, практичними фахівцями. 6. Субботін С. О., Олійник А. О., Олійник О. О. Неітеративні, еволюційні та мультиагентні методи синтезу нечіткологічних і нейромережних моделей: Монографія / Під заг. ред. С. О. Субботіна. – Запоріжжя: ЗНТУ, 2009. – 375 с. Книга містить систематизований виклад результатів дослідження неітеративних, еволюційних та мультиагентних методів синтезу моделей залежностей на основі штучних нейронних та нейро-нечітких мереж. Значну увагу приділено аналізу та класифікації еволюційних методів, а також мультиагентних методів Swarm Intelligence (колективного інтелекту). Запропоновано широкий арсенал нових методів для побудови моделей в задачах діагностики, оцінювання, прогнозування. Наведено приклади вирішення практичних завдань на основі досліджених методів. Видання призначене для наукових працівників, аспірантів, практичних фахівців у галузі комп’ютерних наук, а також студентів комп’ютерних спеціальностей вищих навчальних закладів. 7. Куклін В. М. Подання знань і операції над ними : навчальний посібник / В. М. Куклін. – Харків : ХНУ імені В. Н. Каразіна, 2019. – 164 с. У книзі викладено значною мірою розвинені в роботах попередників різні способи подання знань в глобальних базах даних комутативних і некомутативних систем продукцій. Розглянуто формалізовані операції для отримання нових рішень, зокрема способи розширення баз даних, що відповідає процедурам навчання. Основна увага приділяється методам формування на основі математики і математичної логіки мов штучного інтелекту, таких як Пролог і Лісп. Обговорюються особливості застосування нечіткої логіки для створення алгоритмів і штучних нейронних мереж. Представлені технології створення планів для роботів з урахуванням конфліктів цілей. Обговорюються проблеми опису і реалізації семантичних мереж і семантичної павутини. Цікавим є як навчальний посібник для аспірантів і студентів факультетів природничо-наукового профілю та комп’ютерних наук, які вивчають системи штучного інтелекту. 8. Баклан І.В. Експертні системи. Курс лекцій /Навчальний посібник. - К.: НАУ, 2012. - 132 с. pdf Дисципліна "Експертні системи" є вступною до цілого циклу навчальних курсів, присвяченихпроблемам побудови інтелектуальних систем. Основним завданням даної дисципліни євивчення принципів побудови систем, що використовують експертні знання для розв'язкуважко формалізованих завдань, що традиційно ставляться до компетенції людини-експерта.Лекційний курс "Експертні системи" розрахований на вивчення протягом одного семестру. 9. Artificial Intelligence Techniques in IoT Sensor Networks / Mohamed Elhoseny, K. Shankar, Mohamed Abdel-Basset. - Boca Raton : CRC Press, 2021. - 221 p. - ISBN 9780367439255 (hardback), ISBN 9781003007265 (ebook). Artificial Intelligence Techniques in IoT Sensor Networks is a technical book which can be read by researchers, academicians, students and professionals interested in artificial intelligence (AI), sensor networks and Internet of Things (IoT). This book is intended to develop a shared understanding of applications of AI techniques in the present and near term. The book maps the technical impacts of AI technologies, applications and their implications on the design of solutions for sensor networks. This text introduces researchers and aspiring academicians to the latest developments and trends in AI applications for sensor networks in a clear and well-organized manner. It is mainly useful for research scholars in sensor networks and AI techniques. In addition, professionals and practitioners working on the design of real-time applications for sensor networks may benefit directly from this book. Moreover, graduate and master’s students of any departments related to AI, IoT and sensor networks can find this book fascinating for developing expert systems or real-time applications. This book is written in a simple and easy language, discussing the fundamentals, which relieves the requirement of having early backgrounds in the field. From this expectation and experience, many libraries will be interested in owning copies of this work. 10. Artificial Intelligence (AI) Design and Solutions for Risk and Security / New York: Business Expert Press, LLC, 2020. — 150 p. — ISBN 9781949443516. Artificial Intelligence (AI) Design and Solutions for Risk and Security targets readers to understand, learn, define problems, and architect AI projects. Starting from current business architectures and business processes to futuristic architectures. Introduction to data analytics and life cycle includes data discovery, data preparation, data processing steps, model building, and operationalization are explained in detail. The authors examine the AI and ML algorithms in detail, which enables the readers to choose appropriate algorithms during designing solutions. Functional domains and industrial domains are also explained in detail. The takeaways are learning and applying designs and solutions to AI projects with risk and security implementation and knowledge about futuristic AI in five to ten years. 11. Ng Cory, Alarcon John. Artificial Intelligence in Accounting Practical Applications / Routledge, 2020. — 135 p. Artificial Intelligence in Accounting: Practical Applications was written with a simple goal: to provide accountants with a foundational understanding of AI and its many business and accounting applications. It is meant to serve as a guide for identifying opportunities to implement AI initiatives to increase productivity and profitability. This book will help you answer questions about what AI is and how it is used in the accounting profession today. Offering practical guidance that you can leverage for your organization, this book provides an overview of essential AI concepts and technologies that accountants should know, such as machine learning, deep learning, and natural language processing. It also describes accounting-specific applications of robotic process automation and text mining. Illustrated with case studies and interviews with representatives from global professional services firms, this concise volume makes a significant contribution to examining the intersection of AI and the accounting profession. This innovative book also explores the challenges and ethical considerations of AI. It will be of great interest to accounting practitioners, researchers, educators, and students. 12. Shi Zhongzhi. Advanced Artificial Intelligence. - World Scientific, 2011. — 613 p. — (Series on Intelligence Science. Vol.1) — ISBN 981429134X, 978-9814291347. 13. Chang M. Artificial Intelligence for Drug Development, Precision Medicine, and Healthcare / Boca Raton: CRC Press, 2020. — 372 p. Artificial Intelligence for Drug Development, Precision Medicine, and Healthcare covers exciting developments at the intersection of computer science and statistics. While much of machine-learning is statistics-based, achievements in deep learning for image and language processing rely on computer science’s use of big data. Aimed at those with a statistical background who want to use their strengths in pursuing AI research, the book: Covers broad AI topics in drug development, precision medicine, and healthcare. Elaborates on supervised, unsupervised, reinforcement, and evolutionary learning methods. Introduces the similarity principle and related AI methods for both big and small data problems. Offers a balance of statistical and algorithm-based approaches to AI. Provides examples and real-world applications with hands-on R code. Suggests the path forward for AI in medicine and artificial general intelligence. As well as covering the history of AI and the innovative ideas, methodologies and software implementation of the field, the book offers a comprehensive review of AI applications in medical sciences. In addition, readers will benefit from hands on exercises, with included R code. 14. Bouri S. Learn Artificial Intelligence Absolute Beginner's (core concept of AI) / 2020. — 164 p. 15. Yang X.-S. (ed.) Artificial Intelligence, Evolutionary Computing and Metaheuristics. In the Footsteps of Alan Turing / Springer, 2013. — 797 p. — (Studies in Computational Intelligence, 427). — ISBN 978-3-642-29693-2, 978-3-642-29694-9. 16. Reddy Sandeep (ed.) Artificial Intelligence: Applications in Healthcare Delivery / Routledge, 2021. — 353 p. — ISBN 9780367321512. 17. Rothman Denis. Artificial Intelligence By Example: Develop machine intelligence from scratch using real artificial intelligence use cases / New York: Packt Publishing, 2018. — 476 p. — ISBN 1788990544. 18. Roitblat H.L. Algorithms Are Not Enough: Creating General Artificial Intelligence / Boston: The MIT Press, 2020. — 340 p. 19. Muller (ed.) Risks of Artificial Intelligence / CRC Press, 2016. — 302 p. — ISBN: 9781498734820 EISBN: 9781498734837. 20. Marwala T. Economic Modeling Using Artificial Intelligence Methods / Springer, 2013. — 288 p. — ISBN: 9781447150107 — (Series: Advanced Information and Knowledge Processing). 21. Nagy Z. Artificial Intelligence and Machine Learning Fundamentals / New York: Apress, 2018. — 712 p. 22. Patel D. Hands-On Artificial Intelligence for Search: Building intelligent applications and perform enterprise searches / Packt Publishing, 2018. — 124 p. — ISBN 1789611156. 23. Marr B., Ward M. Artificial Intelligence in Practice: How 50 Successful Companies Used AI and Machine Learning to Solve Problems / New York: John Wiley & Sons, 2019. — 350 p. — ISBN 1119548217. 24. Eckroth J. Python Artificial Intelligence Projects for Beginners / Packt Publishing, 2018. — 162 p. — ISBN 978-1789539462. 25. Joshi N. Hands-On Artificial Intelligence with Java for Beginners / Packt Publishing, 2018. — 144 p. — ISBN 178953755X.
Демонстраційні матеріали до лекцій (2015 рік) Контрольна робота №1 (16 березня 2015)
Лабораторні роботи (2016 рік) ЛР №5-6 "Мова програмування штучного інтелекту Лісп" ЛР №5, ЛР №6 ЛР №7-8 "Логічне подання знань на мові Пролог" ЛР №9-10 "Продукційне подання знань в системі CLIPS" Вільне програмне забезпечення до лаб.9-10 (CLIPS)
ЛІТЕРАТУРА
ПИТАННЯ ДО ІСПИТУ
В білет входять 2 питання та задача програмування на мові ЛІСП або ПРОЛОГ.
|
Вхід на сайтПошукКалендар
Архів записівДрузі сайту |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
