Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Искусственный интеллект и логические нейронные сети
Глава I. Логические основы искусственного интеллекта
Поставить закладку
Лекция 1. Математическая логика событий и логические нейронные сети
1.1. Исчерпывающее множество событий
Если Вы наш подписчик,то для того чтобы скопировать текст этой страницы в свой конспект,
используйте
просмотр в виде pdf
. Вам доступно 26 стр. из этой главы.
Для продолжения работы требуется
Registration
Предыдущая страница
Следующая страница
Table of contents
Предисловие
Введение
Глава I. Логические основы искусственного интеллекта
-
Лекция 1. Математическая логика событий и логические нейронные сети
1.1. Исчерпывающее множество событий
1.2. Дерево логических возможностей. Факторное пространство событий
1.3. Система принятия решений
1.4. "Схемотехническое" представление системы принятия решений
1.5. Достоверность высказываний о событиях
1.6. Система принятия решений на основе достоверности высказываний о событиях
1.7. Минимизация длины логической цепочки в системе принятия решений
1.8. Выбор и обоснование функции активации нейрона
Лекция 2. Силлогистика Аристотеля
2.1. Сущности и базовые высказывания
2.2. Законы силлогистики
2.3. Силлогизмы
Лекция 3. Основы математической логики
3.1. Булева алгебра
3.2. Исчисление высказываний
3.3. Основы исчисления предикатов
Лекция 4. Методы дедуктивных и индуктивных рассуждений
4.1. Возможности автоматизации достоверных (дедуктивных) рассуждений
4.2. Возможности автоматизации правдоподобных (индуктивных) рассуждений
4.3. Нечёткие рассуждения и выводы
Лекция 5. Вывод по базе знаний
5.1. Продукционные системы
5.2. Интеллектуальные операции над базой данных
5.3. Классификация продукций
5.4. Управление выводом
5.5. Вывод на семантической сети
5.6. Вопрос - ответ. Спор
Лекция 6. Десять задач искусственного интеллекта по Д.А. Поспелову и возможности логических нейронных сетей
6.1. Переход к аргументации
6.2. Проблема оправдания
6.3. Порождение объяснений
6.4. Поиск релевантных знаний
6.5. Понимание текстов
6.6. Синтез текстов
6.7. Когнитивная графика
6.8. Многоагентные системы
6.9. Сетевые модели
6.10. Метазнания
Лекция 7. Моделирование дедуктивного и индуктивного мышления с помощью языка логического вывода ПРОЛОГ
7.1. О языке логического программирования ПРОЛОГ
7.2. Возможность решения задач логического вывода с помощью языка ПРОЛОГ
7.3. Формирование базы знаний на языке ПРОЛОГ
7.4. Дедуктивное мышление
7.5. Получение новых знаний методом индуктивного мышления
Глава II. Нейросетевые методы управления
+
Заключение
Общий глоссарий
Литература
Данный блок поддерживает скрол*