Основы искусственного интеллекта

Александр Шитик
Александр Шитик

Пишу свои посты и книги, делаю обзоры на фильмы и книги. Эксперт в области космологии и астрономии, IT, продуктивности и планирования.

Основы искусственного интеллекта
Е. Боровская, Н. Давыдова
Жанры: Информационные технологии (IT)
Год издания: 2020
Год прочтения: 2022
Моя оценка: Плохая
Количество прочтений: 1
Количество страниц: 130
Конспект (страниц): 0
Первоначальный язык издания: Русский
Переводы на другие языки: Переводы на другие языки не найдены

Общее описание

Небольшая книга из трёх глав. Материал представлен в основном в виде сугубо текстовой информации, хотя время от времени можно встретить диаграммы или вставки кода. Читается книга хоть и легко, но скучно.

Краткое описание

Вот основные темы данной книги, взятые из оглавления:

Глава 1. Искусственный интеллект

  • 1.1. Введение в системы искусственного интеллекта
  • 1.1.1. Понятие об искусственном интеллекте
  • 1.1.2. Искусственный интеллект в России
  • 1.1.3. Функциональная структура системы искусственного интеллекта
  • 1.2. Направления развития искусственного интеллекта
  • 1.3. Данные и знания. Представление знаний в интеллектуальных системах
  • 1.3.1. Данные и знания. Основные определения
  • 1.3.2. Модели представления знаний
  • 1.4. Экспертные системы
  • 1.4.1. Структура экспертной системы
  • 1.4.2. Разработка и использование экспертных систем
  • 1.4.3. Классификация экспертных систем
  • 1.4.4. Представление знаний в экспертных системах
  • 1.4.5. Инструментальные средства построения экспертных систем
  • 1.4.6. Технология разработки экспертной системы
  • Контрольные вопросы и задания к главе 1
  • Литература к главе 1

Глава 2. Логическое программирование

  • 2.1. Методологии программирования
  • 2.1.1. Методология императивного программирования
  • 2.1.2. Методология объектно-ориентированного программирования
  • 2.1.3. Методология функционального программирования
  • 2.1.4. Методология логического программирования
  • 2.1.5. Методология программирования в ограничениях
  • 2.1.6. Методология нейросетевого программирования
  • 2.2. Краткое введение в исчисление предикатов и доказательство теорем
  • 2.3. Процесс логического вывода в языке Prolog
  • 2.4. Структура программы на языке Prolog
  • 2.4.1. Использование составных объектов
  • 2.4.2. Использование альтернативных доменов
  • 2.5. Организация повторений в языке Prolog
  • 2.5.1. Метод отката после неудачи
  • 2.5.2. Метод отсечения и отката
  • 2.5.3. Простая рекурсия
  • 2.5.4. Метод обобщённого правила рекурсии (ОПР)
  • 2.6. Списки в языке Prolog
  • 2.6.1. Операции над списками
  • 2.7. Строки в языке Prolog
  • 2.7.1. Операции над строками
  • 2.8. Файлы в языке Prolog
  • 2.8.1. Предикаты Prolog для работы с файлами
  • 2.8.2. Описание файлового домена
  • 2.8.3. Запись в файл
  • 2.8.4. Чтение из файла
  • 2.8.5. Модификация существующего файла
  • 2.8.6. Дозапись в конец уже существующего файла
  • 2.9. Создание динамических баз данных в языке Prolog
  • 2.9.1. Базы данных на Prolog
  • 2.9.2. Предикаты динамической базы данных в языке Prolog
  • 2.10. Создание экспертных систем
  • 2.10.1. Структура экспертной системы
  • 2.10.2. Представление знаний
  • 2.10.3. Методы вывода
  • 2.10.4. Система пользовательского интерфейса
  • 2.10.5. Экспертная система, базирующаяся на правилах
  • Контрольные вопросы и задания к главе 2
  • Литература к главе 2

Глава 3. Нейронные сети

  • 3.1. Введение в нейронные сети
  • 3.2. Искусственная модель нейрона
  • 3.3. Применение нейронных сетей
  • 3.4. Обучение нейросети
  • Контрольные вопросы и задания к главе 3
  • Литература к главе 3

Мнение

Если бы у меня спросили про самую бесполезную книгу, которую я прочитал за последние годы, то я бы однозначно выбрал эту. По сути, это даже не книга, а учебное пособие для вузов — но какое же оно бесполезное, с сугубо сухой теорией.

Вверх