Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес оригинального документа : http://sp.cs.msu.ru/courses/progs2006/art_int.doc Дата изменения: Wed Jun 14 20:06:57 2006 Дата индексирования: Mon Oct 1 21:48:25 2012 Кодировка: koi8-r

Искусственный интеллект

4 курс, III поток и бакалавры, 7-й семестр
лекции (68 час), экзамен
Кафедра, отвечающая за курс: алгоритмических языков
Составитель программы: проф., доктор физ.-мат. наук Мальковский М. Г.
Лектор: проф., доктор физ.-мат. наук Мальковский М. Г.
Веб-страница: http://al.cs.msu.ru/malk/ai

Программа курса

Новые информационные технологии и Искусственный интеллект (ИИ).
Традиционные средства программного обеспечения ЭВМ и системы ИИ.
История развития и задачи работ в области ИИ. Моделирование окружающего
мира и поведения человека. Интеллектуальная деятельность человека и ИИ.
Основные школы психологии.
Программное обеспечение работ по ИИ. Экспериментальный и
эволюционный характер разработок систем ИИ, требования к программному
обеспечению. Языки программирования для задач ИИ. Языки ЛИСП, ПЛЭНЕР.
Решение задач и искусственный интеллект. Представление задач в
пространстве состояний. Стратегии поиска решения: методы полного перебора
(поиск в ширину, поиск в глубину, поиск с увеличением глубины);
эвристический поиск (алгоритм Дейкстры, алгоритм А*, допустимость алгоритма
А*). Редукция задач. Поиск на игровых деревьях: дерево игры, минимаксная
процедура, альфа-бета процедура. Поиск с учетом ограничений (бэктрекинг,
локальные методы). Рассуждения в условиях неопределенности. Планирование
действий. Роботы и искусственный интеллект. Интеллектуальные агенты.
Проблема знаний - центральная проблема ИИ. Методы представления
знаний: процедурные представления, логические представления, семантические
сети, фреймы, системы продукций. Интегрированные методы представления
знаний. Метазнания в системах ИИ. Базы знаний. Приобретение (извлечение)
знаний. Открытость знаний системы ИИ. Машинное обучение: символьное
обучение, генетические алгоритмы.
Экспертные системы (ЭС). Области применения ЭС. Архитектура ЭС. База
знаний, механизмы вывода, подсистемы объяснения, общения, приобретения
знаний ЭС. Жизненный цикл экспертной системы.
Общение человека с системой ИИ. Искусственный интеллект и естественный
язык. Естественный язык и естественность общения человека с системой ИИ.
Понимание выражений естественного языка. Представление лингвистических
знаний и методы анализа и синтеза текста. ИИ и прикладные системы обработки
текста.

Литература

Мальковский М.Г. Конспект лекций по курсу «Искусственный интеллект (2006)»
http://al.cs.msu.ru/malk/ai.

Дополнительная литература

1. Тихомиров О.К. Психология мышления. - М.: МГУ, 1984.
2. Люгер Дж. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных
проблем. 4-е издание. - М.: Изд.дом «Вильямс», 2003.
3. Семенов М.Ю. Язык лисп для персональных ЭВМ. - М.: МГУ, 1989.
4. Пильщиков В.Н. Язык плэнер. - М.: Наука, 1983.
5. Большакова Е.И., Мальковский М.Г., Пильщиков В.Н. Искусственный
интеллект: методы и алгоритмы эвристического поиска. - М.: МГУ, 2002.
6. Борисов А.Н. Курс: Генетические алгоритмы.
http://www.ai.tsi.lv/ru/index.htm, 2002.
7. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. - М.: Мир, 1989.
8. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. -
СПб.: Питер, 2000.
9. Мальковский М.Г. Диалог с системой искусственного интеллекта. - М.: МГУ,
1985.
10. Мальковский М.Г., Грацианова Т.Ю., Полякова И.Н. Прикладное программное
обеспечение: системы автоматической обработки текстов. - М.: МГУ, 2000.