• Document: Systemy eksperowe. Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład I
  • Size: 2.66 MB
  • Uploaded: 2019-01-13 16:10:21
  • Status: Successfully converted


Some snippets from your converted document:

Systemy eksperowe Agnieszka Nowak – Brzezińska Wykład I Zakres materiału: • Wprowadzenie do sztucznej inteligencji i systemów ekspertowych • PC-Shell jako narzędzie do budowy szkieletowych systemów ekspertowych • Metody wnioskowania w regałowych bazach wiedzy • Zbiory przybliżone: podstawowe pojęcia, usuwanie niespójności z tablic decyzyjnych, generowanie reduktu i rdzenia tablicy decyzyjnej, generowanie reguł minimalnych. • Rachunek zdań I i II rzędu. Rachunek predykatów. • Prolog. • Rachunek perceptów. • Reprezentacja wiedzy niepewnej. • Sieci semantyczne i Ramy jako alternatywna do regałowej reprezentacja wiedzy. Zasady zdobycia zaliczenia z laboratorium: • Uwaga: Obecność na wykładzie jest niezbędną by dobrze przygotować się do uczestnictwa w laboratorium z przedmiotu. • Sprawozdanie z użytkowania narzędzia PC-Shell: stworzenie bazy wiedzy, przeprowadzenie wnioskowania, wprowadzenie własnych elementów języka programowania PC-Shell do bazy wiedzy. • Sprawdzian z metod wnioskowania. • Sprawdzian ze zbiorów przybliżonych. • Sprawdzian z rachunku zdań. • Sprawdzian z reprezentacji wiedzy niepewnej. • Obecność na 75% zajęć. Przebieg egzaminu: • Egzamin ma formę pisemną i ustną. Składać się będzie zarówno z części praktycznej (rozwiązywanie zadań) jak i teoretycznej (wiadomości z wykładów). Sztuczna Inteligencja (Artificial Intelligence, AI) …to dziedzina nauki zajmująca się rozwiązywaniem zagadnień efektywnie niealgorytmizowalnych w oparciu o modelowanie wiedzy. Soft Computing Optymalizacja badania operacyjne Logika Sieci Algorytmy rozmyta neuronowe ewolucyjne Wizualizacja Metody CI - numeryczne statystyczne Dane + Wiedza Data AI - symboliczne mining Rachunek prawdop. Systemy ekspertowe Uczenie maszynowe Rozpoznawanie Wzorców Rys historyczny • Sztuczna inteligencja to termin zaproponowany przez John’a McCarthy’ego w 1956 roku, na konferencji w Dartmouth College poświęconej inteligentnym maszynom. • Okres ciemności: 1965-1970, w którym niewiele się działo, powoli opadał entuzjazm i pojawiły się głosy bardzo krytyczne. • Renesans: 1970-1975, gdy zaczęto budować pierwsze systemy doradcze, użyteczne w praktyce. • Okres partnerstwa: 1975-1980, gdy do badań nad AI wprowadzono metody kognitywistyki. • Okres komercjalizacji: 1980-1990, gdy programy AI, a szczególnie systemy doradcze zaczęto sprzedawać komercyjnie Inne definicje AI: • „AI to nauka mająca za zadanie nauczyć maszyny zachowań podobnych do ludzkich”. • „AI to nauka o tym, jak nauczyć maszyny robić rzeczy które obecnie ludzie robią lepiej”. • „AI to nauka o komputerowych modelach wiedzy umożliwiających rozumienie, wnioskowanie i działanie”. Co to inteligencja ? • Inteligencja jest umiejętnością przystosowywania się do nowych zadań i warunków życia albo sposobem, w jaki człowiek przetwarza informacje i rozwiązuje problemy. • Inteligencja to także umiejętność kojarzenia oraz rozumienia. Wpływ na nią mają zarówno cechy dziedziczne jak i wychowawcze. Najważniejsze procesy i funkcje składające się na ludzką inteligencję: • Uczenie się i wykorzystywanie wiedzy, zdolność uogólniania, percepcja i zdolności poznawcze, np. zdolność rozpoznawania danego obiektu w dowolnym kontekście. • Zapamiętywanie, stawianie i realizacja celów, umiejętność współpracy, formułowanie wniosków, zdolność analizy, tworzenie oraz myślenie koncepcyjne i abstrakcyjne. Zastosowania, zadania SI stosuje się do rozwiązywania problemów: 1. Poszukiwanie algorytmów do gry w szachy, 2. Przetwarzanie języka naturalnego (automatyczne tłumaczenie zdań między różnymi językami, wydawanie poleceń słownych maszynom, a także wydobywanie informacji ze zdań mówionych i budowanie z nich baz wiedzy). Definicje AI w literaturze: • Jest nauką o maszynach realizujących zadania, które wymagają inteligencji, gdy są wykonywane przez człowieka (M.Minsky) • AI stanowi dziedzinę informatyki dotyczącą metod i technik wnioskowania symbolicznego przez komputer oraz symbolicznej reprezentacji wiedzy stosowanej podczas takiego wnioskowania (E. Feigenbaum) • AI obejmuje rozwiązywanie problemów sposobami wzorowanymi na naturalnych działaniach i proces

Recently converted files (publicly available):