SCI Библиотека

Рассматриваются методы достоверного (дедуктивного) и правдоподобного (абдуктивного, индуктивного) выводов в интеллектуальных системах различного назначения. Приводятся методы дедуктивного вывода на графовых структурах. Описываются как классические, так и немонотонные модальные логики: логики убеждения и знания, немонотонные логики Мак-Дермотта и Дойла, автоэпистемические логики Мура, логики умолчания Рейтера. Приводятся основы теории аргументации и методы абдуктивного вывода. Рассматриваются базовые принципы построения систем обучения и принятия решений и даются задачи обучения «без учителя» и «с учителем». Излагаются индуктивные методы для случая с неполной информацией и методы теории приближенных множеств.

Во 2-е издание добавлены главы об исчислении высказываний и об исчислении предикатов первого порядка, а также о работе с реальными «зашумленными» базами данных в задаче индуктивного формирования понятий.

Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта и его применения в классическом бизнесе не утихает, но многие компании до сих пор не понимают, какую реальную выгоду принесет им внедрение новых технологий в их бизнес-процессы.

Эксперт в области аналитики и больших данных, преподаватель в Гарвардской школе бизнеса Томас Дэвенпорт в своей книге покажет, как можно эффективно интегрировать ИИ и когнитивные технологии в текущую бизнес-стратегию предприятия, чтобы сделать продукты привлекательнее, процессы совершеннее, а компанию успешнее.

Он подробно рассматривает преимущества и сложности внедрения различных видов технологий: статистическое машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение, обработку естественного языка, экспертные системы на основе правил, роботов и роботизированную автоматизацию процессов. И приводит примеры как успешного, так и неудачного использования ИИ в разных компаниях: Amazon, Google, Facebook, GlaxoSmithKline, Uber, GE, цифровом банке DBS и др.

Книга Эндрю знакомит читателя с многочисленными очень интересными проблемами, связанными с разработкой больших вычислительных машин и методов решения на них различных задач, а также с широким кругом вопросов, возникающих при исследовании живого мозга.

Эта книга рассказывает о том, как человечество постепенно, шаг за шагом шло к созданию искусственного интеллекта и как он стал неотъемлемой частью нашей жизни.

Как представляли себе искусственный разум ученые, философы и писатели разных эпох? Какие механизмы создавали наши предки, чтобы облегчить решение умственных задач, и в чем сегодня алгоритмы превосходят нас самих? Как сложатся наши отношения с этими новыми сущностями? Что — или кого — мы создаем: верных помощников или потенциальных врагов? С какими этическими проблемами связано использование искусственного интеллекта?

Автор не дает окончательных ответов на эти вопросы, но объясняет, в чем их важность, и призывает читателя поразмышлять над ними.

Коллективная монография американских специалистов, отражающая состояние исследований в новом направлении искусственного интеллекта, в так называемых экспертных системах. Это — программные комплексы, предназначенные для отображения и использования знаний в той или иной области при решении различных задач.

Книга содержит большой фактический материал, интересный с теоретической и практической точек зрения. Для научных работников и инженеров, работающих в области искусственного интеллекта.

Рассматриваются методы дедуктивного вывода и обобщения в системах принятия решений. Дается описание двух классов формальных систем: исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка. Рассматриваются декларативные, процедурные и специальные модели представления знаний; особое внимание уделяется семантическим сетям. Приводятся дедуктивные методы вывода, где наряду с классическими типа принципа резолюции и его модификации излагаются методы дедуктивного вывода на семантических сетях; дается применение методов дедукции в системах управления сложными объектами. Рассматриваются методы обобщения понятий по признакам и по структурам и их реализация в системах управления. Излагаются методы обобщения с использованием нечетких переменных и иерархические методы кластеризации.

Для специалистов в области искусственного интеллекта, систем управления и принятия решений.

В статье представлены материалы доклада,
сделанного на форуме «Армия 2019», посвященные
формированию предложений в концепцию
развития технологий искусственного интеллекта в
Вооруженных Силах РФ. Авторы проводят анализ
ряда зарубежных концепций в области искусственного
интеллекта, исследуют общие тенденции развития
технологий искусственного интеллекта в военной
сфере, формулируют предложения по содержанию
стратегии развития технологий искусственного
интеллекта в ВС РФ.

В статье рассмотрена актуальность и необходимые условия внедрения в комплексы воен-
ного назначения с разноспектральными датчиками систем технического зрения программно-аппа-
ратных средств автоматического распознавания объектов вооружения, военной и специальной
техники (ВВСТ). Приведены результаты анализа возможностей обучения нейронных сетей автоматическому распознаванию объектов. Показана необходимость создания отечественного межвидового банка данных оптических и радиолокационных сигнатур объектов ВВСТ

Представлены результаты разработки дистанционного курса по мето-
дам искусственного интеллекта в физике в системе управления обучением MOODLE.
Общая трудоёмкость дистанционного курса по методам искусственного интеллекта в
физике составляет две зачётные единицы. Описаны тематические модули курса по ме-
тодам искусственного интеллекта в физике. Представлено описание элементов в виде
лекций, семинаров, заданий, тестов в каждом тематическом модуле курса по методам
искусственного интеллекта в физике в системе управления обучением MOODLE

В монографии изложены концептуальные основы и методы
представления знаний в системах искусственного интеллекта.
Рассмотрены различные подходы, применяемые при проектировании и
разработке интеллектуальных систем и технологий в транспортном
комплексе, а также рассмотрены тенденции развития систем
искусственного интеллекта.
Монография может быть использована для формирования
профессиональной компетентности студентов высших учебных заведений,
кадров высшей квалификации и научных сотрудников обучающихся и
ведущих научные исследования в области разработки и практического
применения систем искусственного интеллекта по укрупнённой группе направлений подготовки 09.00.00 – «Информатика и вычислительная техника»