Казаков П.В., Шкаберин В.А. Основы искусственного интеллекта

Учебное пособие. — Брянск: Брянский государственный технический университет (БГТУ), 2007. — 196 с. — ISBN 5-89838-302-6.Введение в искусственный интеллект: некоторые понятия искусственного интеллекта, основные направления исследований в области искусственного интеллекта. Методы эвристического программирования: направления эвристического программирования, эвристический поиск в пространстве состояний, эвристический поиск в пространстве задач, игровая модель эвристического поиска. Модели представления знаний: логическое представление знаний, представление знаний семантическими сетями, фреймовая модель представления знаний, представление знаний правилами продукций, представление нечетких знаний, систематизация знаний на основе онтологий. Искусственные нейронные сети: возможности искусственных нейронных сетей, искусственный нейрон, многослойные нейронные сети, самоорганизующиеся нейронные сети, развитие моделей нейросетей и методов их обучения. Методы эволюционного моделирования: генетические алгоритмы, генетическое программирование, эволюционные стратегии, эволюционное программирование. Разработка экспертных систем: основные понятия, принципы разработки экспертных систем, классификация экспертных систем, пример экспертной системы, разработка экспертных систем на основе байесовских сетей доверия.Предисловие
Введение в искусственный интеллект
Некоторые понятия искусственного интеллекта
Основные направления исследований в области искусственного интеллекта.
Контрольные вопросы
Методы эвристического программирования
Направления эвристического программирования
Эвристический поиск в пространстве состояний
Представление задачи в виде пространства состояний
Представление пространства состояний.
Алгоритмы слепого перебора.
Эвристический поиск.
Алгоритмы поиска пути на графе.
Эвристический поиск в пространстве задач.
Игровая модель эвристического поиска.
Структура игровой модели.
Алгоритмы оценки игровых ситуаций и выбора хода.
Контрольные вопросы.
Модели представления знаний.
Логическое представление знаний.
Представление знаний семантическими сетямями.
Фреймовая модель представления знаний.
Представление знаний правилами продукций.
Представление нечетких знаний.
Систематизация знаний на основе онтологий.
Контрольные вопросы.
Искусственные нейронные сети.
Возможности искусственных нейронных сетей.
Искусственный нейрон.
Многослойные нейронные сети.
Самоорганизующиеся нейронные сети.
Развитие моделей нейросетей и методов их обучения.
Контрольные вопросы.
Методы эволюционного моделирования.
Генетические алгоритмы.
Генетическое программирование.
Эволюционные стратегии.
Эволюционное программирование.
Контрольные вопросы.
Разработка экспертных систем.
Основные понятия.
Принципы разработки экспертных систем.
Классификация экспертных систем.
Пример экспертной системы.
Разработка экспертных систем на основе байесовских сетей доверия.
Контрольные вопросы.
Заключение.
Список использованной и рекомендуемой.
Литературы.