|
VII. Вопросы для оценки качества освоения дисциплины
Тема 1.
Основные подходы к определению искусственного интеллекта
Области применения и возможности использования систем ИИ
Краткий исторический обзор развития работ в области ИИ
Классификация интеллектуальных информационных систем
Функциональная структура использования СИИ
Тема 2.
Классификация представления задач (Логические модели).
Классификация представления задач (Сетевые модели).
Классификация представления задач (Продукционные модели).
Классификация уровней понимания
Тема 3.
Отличия знаний от данных
Логическая модель представления знаний (исчисление высказываний)
Логическая модель представления знаний(логика предикатов)
Представление знаний правилами продукции
Объектно-ориентированное представление знаний фреймами. Пример сети фреймов
Модель семантической сети
Тема 4.
Способы реализации логического вывода в системах с классическими моделями представления знаний
Способы доказательства и вывода в логике
Пять основных правил дедуктивного вывода, основанных на силлогизмах
Семантический и синтаксический методы решения проблемы доказательства в логике
Правило подстановки. Приведение к противоречию. Доказательство методом резолюции
Тема 5.
Виды нечеткости знаний, способы их устранения и/или учета в интеллектуальных системах. Основные компоненты понятия «нечеткость»
Недетерминированность выводов. Пример алгоритма , использующего оценочные функции, построенные на основе априорных оценок стоимости пути дл целевого состояния.
Описать ход «рассуждений» ИИС в «Игре «8»»
Многозначность. Надежность знаний и выводов. Вероятностный метод оценки надежности.
ЭС с моделью закрытого мира. Неполнота знаний и немонотонная логика. Абдукция.
Неточность знаний.
Нечеткие множества. Описать с помощью нечетких множеств понятия, человек: «молодой», «среднего возраста», «старый»
Операции над нечеткими множествами (пересечение, объединение, дополнение, алгебраическая сумма, произведение, разность)
Нечеткие отношения. Построить отношение «ЕСЛИ u-малое число, ТО v – большое». Свойства нечетких отношений.
Композиция нечетких отношений. Построить максиминную свертку двух нечетких отношений.
Нечеткие выводы. Используя композиционное правило вывода ответить на вопрос «Что представляет собой v, если u – число около 2, и , если и V связаны отношением R?»
Тема 6.
Модель искусственного нейрона
Описать разные виды пороговых функций
Модели нейронных сетей
Перцептрон. Описать алгоритм обучения перцептрона.
Многослойные сети. Рекуррентные сети.
Модель Хопфилда. Самоорганизующиеся сети Кохонена.
Этапы построения нейронной сети
Обучение нейронных сетей
Способы реализации нейронных сетей
Практическое применение нейросетевых технологий
Формальное и интуитивное определение лингвистической переменной.
Системы нечеткой логики. Классификация.
Простые системы нечеткой логики
Системы нечеткой логики с фаззификатором и дефаззификатором
Пример системы нечеткой логики «принятие оптимального плана»
Тема 7.
Какими свойствами обладают «интеллектуальные агенты»? Дайте характеристику архитектурам мультиагентных систем.
Сформулируйте основные проблемы, возникающие при моделировании коллективного поведения интеллектуальных агентов.
Охарактеризуйте основные модели координации поведения агентов в мультиагентных системах: теоретико-игровые, модели коллективного поведения автоматов, модели планирования коллективного поведения, модели на основе BDI-архитектур, модели координации поведения на основе конкуренции.
Сформулируйте постановки задач координации поведения агентов на основе модели аукциона.
Проведите сравнительный анализ свойств мобильных и статических агентов.
Опишите технологию построения мультиагентных систем. Приведите примеры инструментальных средств, предназначенных для этой цели.
Перечислите основные преимущества интеллектуальных поисковых мультиагентных систем перед традиционными средствами поиска информации.
Сформулируйте содержательный пример задачи кооперации и покажите возможный способ ее решения средствами мультиагентных технологий.
Приведите пример задачи координации коллективного поведения, для решения которой актуально применение мультиагентных технологий. Сформулируйте принцип координации и правила нормативного поведения агентов.
Тема 8.
Для каких задач актуально применение мультиагентных технологий? Приведите примеры
Спроектируйте виртуальный магазин. Опишите виды агентов, их функции и способы возможной реализации.
Спроектируйте структуру мультиагентной системы для реализации конкретного виртуального предприятия. Опишите виды агентов, их функции и способы возможной реализации. Охарактеризуйте механизм координации поведения агентов.
Спроектируйте интеллектуальную мультиагентную систему для решения прикладной задачи в области экономики и управления. Реализуйте спроектированную систему на ЭВМ.
Автор программы: /Л.И.Воронова/
Do'stlaringiz bilan baham: |
