Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект

Учебное пособие для вузов. 2-е издание, испр. М., "Академия", 2008 — 176 с. — ISBN 978-5-7695-5390-5.Изложены два основных подхода, применяемые при создании систем искусственного интеллекта: технология экспертных систем и нейросетевые технологии. Освещены вопросы их практического использования при решении задач распознавания образов, прогнозирования, диагностики, оптимизации и т. д.
Рассмотрены проблемы применения интеллектуальных систем в экономике, бизнесе, финансах, машиностроении, политологии, медицине, криминалистике. Подробно описан новый раздел искусственного интеллекта, связанный с созданием интеллектуальных систем, имитирующих творческую деятельность математика-профессионала при аналитическом решении краевых задач математической физики.
Для студентов высших учебных заведений.ПредисловиеПрошлое, настоящее и будущее искусственного интеллекта
Исторический очерк
Направления развития искусственного интеллектаСистемы, основанные на знаниях
Данные и знания
Методы представления знаний
Продукционные правила
Фреймы
Семантические сети
Экспертные системы
Предметные области
Обобщенная струк-гура
Этапы и технология разработкиНейроинформатика
Персептрон и его развитие
Мозги компьютер
Математический нейрон Мак-Каллока-Питrса
Персептрон Розенблатrа и правила Хебба
Дельта-правило и распознавание букв
Адалайн, мадалайн и обобщенное дельта-правило
Ограниченность однослойного персептрона
Многослойный персептрон и алгоритм обратного распространения ошибки
Возможности и области применения персептронов
Новый подход к методу математического моделирования
Диагностика в медицине
Диагностика неисправностей сложных технических устройств
Нейросетевой детектор лжи
Нейросеть-антихакер
Нейросети в банковском деле
Прогнозирование валютных курсов и котировок ценных бумаг
Задачи, решаемые с помощью нейросетей
Невербальность и «Шестое чувство» нейросетей
Проектирование и обучение персептронов
Теоремы существования
Проблемы и методы проектирования
Проблемы и методы обучения
Подготовка входных и выходных параметров
Виды активационных функций
Радиально-базисные сети
Рекуррентные сети
Рекуррентные сети на базе персептрона
Сеть Хопфюша
Самообучающиеся и гибридные сетиРаспознавание образов
Проблема распознавания образов
Пандемониум Селфриджа
Персептрон Розенблатrа
Распознавание символов
Методы распознавания символов
Предварительная обработка изображений
Распознавание по методу Паркса
Современные системы распознавания текстов
Использование геометрических интерпретацийИнтеллектуальные игры
Понятия игры и дерева возможностей
Методы подрезки дерева возможностей
Идеи обучения игровых программКомпьютерное творчество
Философские аспекты творчества
Моделирование в музыке
Моделирование в поэзииИнтеллектуальное математическое моделирование
Современный кризис прикладной математики
Метод фиктивных канонических областей
Идея и теоретические основы
Иллюстрации на тестовой задаче и другие правила
Способы удовлетворения краевым условиям
Интеллектуальные проблемы метода ФКО
Прогнозирование особых точек решения
Оптимизация расположения ФКО
Распознавание плеонизмов
Оптимизация весовых коэффициентов
Система интеллектуального математического моделирования REGIONSСписок литературы