Проект базы знаний и системы искусственного интеллекта

Введение.
Прикладное программное обеспечение.
Введение в программное обеспечение.
Основная функция ПО.
Управление транзакциями.
Журнализация и восстановление БД после сбоя.
Поддержка языков БД.
Ядро СУБД.
Иерархическая модель данных.
Сетевая модель данных.
Реляционная модель данных.
История развития искусственного интеллекта.
Направления развития искусственного интеллекта.
Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях.
Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод.
Новые архитектуры компьютеров.
Интеллектуальные роботы.
Специальное программное обеспечение.
Обучение и самообучение.
Данные и знания.
Продукционная модель.
Семантические сети.
Фреймы.
Формальные логические модели.
Заключение.
Список использованной литературы.

Наше время трудно представить жизнь и работы средних и крупных предприятий без информационных систем, а в основу информационных систем входит базы данных и конечно система управления ими.
В данной курсовой работе были рассмотрены темы:
База данных – дано определение БД и их сущность;
Система управления базами данных – представлены функции, структура и основные характеристики СУБД;
Модели данных – представлено три модели данных, описано их различие, сходство и для каких целей они предназначены.
По своей сути процессы адаптации являются оптимизационными процессами.
Дж. Холланд, Adaptation in natural and artificial systems.
На сегодняшний день ученые достигли большого прогресса в области разработки искусственного интеллекта. Но они не могут достичь совершенного «электронного мозга», который мог бы работать как человеческий.
Во второй главе рассматривается история развития искусственного интеллекта, и дано значение баз знаний. Показано, чем БД отличается от БЗ.
Так же приведены модели представления знаний, при помощи которых строятся экспертные системы.