5
На основе изучения материала данной дисциплины студенты должны:
Иметь представление о различных направлениях и истории развития в области ИИ; о
современных подходах к решению интеллектуальных задач; о принципах построения систем,
основанных на знаниях, о принципах построения и обучения нейронных сетей, об основах
эволюционных вычислений и генетических алгоритмах, об основах обработки естественного
языка в интеллектуальных системах, о понятиях гибридных интеллектуальных систем
интеллектуальных роботах.
Знать архитектуру и методы проектирования экспертных систем; модели
представления знаний: логику высказываний, логику предикатов; нечеткую логику, фреймы,
семантические сети и продукционные модели; методы анализа и синтеза предложений
естественного языка на основе синтаксически- и семантически-ориентированных подходов,
особенности логического программирования на Прологе, основные модели нейронных сетей.
Уметь разрабатывать и программировать диалоги взаимодействия ЭВМ и человека,
проектировать и разрабатывать экспертные системы применительно к задачам
машиностроения, решать оптимизационные задачи с помощью генетических алгоритмов.
Иметь навыки работы с инструментальным ПО для построения экспертных систем на
примере оболочки ESWin, навыки логического программирования на языке Пролог (PDC
Prolog) и навыки разработки на С++ программ, имитирующих нейронные сети.
Достарыңызбен бөлісу: