Интеллектуальные системы

Содержание
Введение 3
1. Искусственный интеллект
1.1. Основные понятия искусственного интеллекта 4
1.2. История развития искусственного интеллекта 12
1.3. Когнитивное моделирование в интеллектуальной системе 14
1.4. Прикладные интеллектуальные системы 15
2. Распознание образов и машинный перевод в базах данных
2.1. Понятие образа 33
2.2. Проблема распознания образа 35
2.3. Обучение, самообучение и адаптация 37
2.4. Преобразование изображений в цифровой код 40
3. Нейронные сети
3.1. Понятие нейронной сети 42
3.2. Базовые архитектуры нейронных сетей 46
3.3. Практическое применение нейрокомпьютеров 49
3.4. Обучение искусственных нейронных сетей 51
Заключение 55
Список литературы 57
В данной учебно-исследовательской работа автор проводит исследо-вание в области искусственного интеллекта (ИИ), проникновения ИИ в разные области жизнедеятельности человека. В работе изучены основные понятия, современные проблемы и будущее искусственного интеллекта. Так же мной рассмотрены исследования, классификация и область применения ИИ.
В работе представлены примеры проецирования и кодирования изо-бражений, модели представления знаний а так же системы управления базами данных
Представленный материал в учебно-исследовательской работе содержит таблицы, диаграммы, рисунки и графические схемы. В процессе создания данного проекта средствами Microsoft Office PowerPoint была разработана презентация по исследуемой теме.

Инженерия знаний - это область информационной технологий, цель которой накапливать и применять знания, не как объект обработки их человеком, но как объект для обработки их на компьютере. Для этого необходимо проанализировать знания и особенности их обработки человеком и компьютером, а также разработать их машинное представление. К сожалению точного и неоспоримого определения, что собой представляют знания, до сих пор не дано. Но тем не менее цель инженерии знаний - обеспечить использование знаний в компьютерных системах на более высоком уровне, чем до сих пор - актуальна. Но следует заметить, что возможность использования знаний осуществима только тогда, когда эти знания существуют, что вполне объяснимо. Технология накопления и суммирования знаний идет бок о бок с технологией использования знаний, они взаимно дополняют друг друга и ведут к созданию одной технологии, технологии обработки знаний.