Титульный лист
Выходные данные
Оглавление
Предисловие
Благодарности
Глава 1. Прошлое и настоящее искусственного интеллекта и интеллектуальных систем
1.1. Исторический очерк
1.2. Основные стратегии
1.3. Лидирующая научная отрасль
1.4. Основные сферы применения
Контрольные вопросы и задания
Глава 2. Модели представления знаний
2.1. Данные и знания
2.2. Продукционная модель
2.3. Фреймовая модель
2.4. Сетевая модель
2.5. Логическая модель
2.6. Синаптическая модель
Контрольные вопросы
Глава 3. Экспертные системы
3.1. Предметные области
3.2. Структура и режимы работы
3.3. Этапы и технология разработки
3.4. Программный инструментарий
3.5. Инженерия знаний
Контрольные вопросы и задания
Глава 4. Понятие о классической нейронной сети
4.1.Мозг и компьютер
4.2.Математический нейрон Мак-Каллока—Питтса
Контрольные вопросы и задания к § 4.2
4.3. Персептрон Розенблатта и его обучение
Контрольные вопросы и задания к § 4.3
4.4. Распознавание букв
Контрольные вопросы и задания к § 4.4
4.5. Сигмоидная активационная функция и обобщенное дельта-правило
Контрольные вопросы и задания к § 4.5
4.6. Ограниченность однослойного персептрона
Контрольные вопросы и задания к § 4.6
4.7. Персептрон со скрытым слоем нейронов
Контрольные вопросы и задания к § 4.7
4.8. Многослойный персептрон и алгоритм его обучения
Контрольные вопросы и задания к § 4.8
Глава 5. Возможности и сферы применения нейронных сетей
5.1. Возможности интеллектуального анализа данных
5.2. Диагностика заболеваний человека
Контрольные вопросы и задания к § 5.2
5.3. Диагностика технических устройств
Контрольные вопросы и задания к § 5.3
5.4. Диагностика экономического состояния предприятий
5.5. Управление кибернетическим объектом
5.6. Прогнозирование политических событий
Контрольные вопросы и задания к § 5.6
5.7. Выявление способности человека к бизнесу
5.8. Выявление способности человека к научной деятельности
5.9. Свойства нейронных сетей, унаследованные от мозга
Контрольные вопросы и задания к § 5.9
5.10. Круг задач, решаемых при помощи нейронных сетей
Контрольные вопросы и задания к § 5.10
Глава 6. Оптимальное проектирование и обучение нейронных сетей
6.1. Теоремы существования
6.2. Методы проектирования нейронных сетей
Контрольные вопросы и задания к § 6.2
6.3. Методы обучения нейронных сетей
6.4. Генетические алгоритмы
6.5. Дополнительные рекомендации по проектированию и обучению персептронов
6.6. Алгоритм интеллектуального анализа данных методом нейросетевого математического моделирования
Этап 1. Постановка задачи
Этап 2. Формирование примеров
Этап 3. Первоначальное проектирование сети
Этап 4. Обучение сети
Этап 5. Проверка и оптимизация сети
Этап 6. Исследование предметной области — интеллектуальный анализ данных
Контрольные вопросы и задания к § 6.6
Глава 7. Неклассические нейронные сети
7.1. Сеть каскадной корреляции Фальмана—Либьера
7.2. Радиально-базисные сети
7.3. Рекуррентные сети на базе персептрона
7.4. Рекуррентная сеть Хопфилда
7.5. Самообучающиеся и гибридные сети
7.6. Интеллектуальный нейрон Вальцева
Контрольные вопросы и задания
Глава 8. Компьютерное творчество
8.1. Философские аспекты творчества
8.2. Творчество в музыкальной сфере
8.3. Творчество в поэзии
8.4. Творчество в науке
Контрольные вопросы и задания
Глава 9. Настоящее и будущее искусственного интеллекта и интеллектуальных систем
9.1. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы
9.2. Нейронные сети и экспертные системы
9.3. Нейросетевые технологии и методы регрессионного анализа
9.4. Нейросетевые технологии и метод математического моделирования
9.5. Философские проблемы искусственного интеллекта
9.6. Прогнозы на будущее
Контрольные вопросы и задания
Список литературы
Приложение. Отзывы рецензентов
Рецензия 1 на книгу Л. Н. Ясницкого «Интеллектуальные системы»
Рецензия 2 на книгу Л. Н. Ясницкого «Интеллектуальные системы»

nexusstc/Интеллектуальные системы: учебник для студентов/98e46dc003463210006c54b18a361cd2.pdf

lgli/Ясницкий Л.Н. Интеллектуальные системы. (2016)(4 Mb).pdf

lgrsnf/Ясницкий Л.Н. Интеллектуальные системы. (2016)(4 Mb).pdf

zlib/no-category/Л. Н. Ясницкий/Интеллектуальные системы: учебник для студентов_16368820.pdf

Intellektualʹnye sistemy

Ясницкий, Леонид Нахимович

L. N I︠A︡snit︠s︡kiĭ

BINOM. Laboratory of knowledge

LABORATORIYa ZNANII

Russia, Russian Federation

Moskva, 2020

lg3028610

{"isbns":["5906828737","9785906828736"],"publisher":"Лаб. знаний","series":"Учебник для высшей школы"}

На обл. в вых. дан.: Лаборатория Пилот
Библиогр.: с. 209-216

РГБ

Russian State Library [rgb] MARC:
=001 008465380
=005 20160426173459.0
=008 160421s2016\\\\ru\||||\\\\\\\0||\|\rus|d
=017 \\ $a 16-33887 $b RuMoRKP
=020 \\ $a 978-5-906828-73-6
=040 \\ $a RuMoRGB $b rus $e rcr
=041 0\ $a rus
=044 \\ $a ru
=080 \\ $a 004.8
=084 \\ $a З813.5я73-1 $2 rubbk
=100 1\ $a Ясницкий, Леонид Нахимович
=245 00 $a Интеллектуальные системы $h [Текст] : $b учебник для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению ВПО 010300 "Фундаментальная информатика и информационные технологии" $c Л. Н. Ясницкий
=260 \\ $a Москва $b Лаб. знаний $c cop. 2016
=300 \\ $a 221 с. $b ил., портр., табл. $c 24 см
=336 \\ $a текст (text) $b txt $2 rdacontent
=337 \\ $a неопосредованный (unmediated) $b n $2 rdamedia
=338 \\ $a том (volume) $b nc $2 rdacarrier
=490 0\ $a Учебник для высшей школы
=500 \\ $a На обл. в вых. дан.: Лаборатория Пилот
=504 \\ $a Библиогр.: с. 209-216
=650 \7 $a Радиоэлектроника -- Кибернетика -- Искусственный интеллект -- Системы искусственного интеллекта -- Системы представления знаний -- Учебник для высшей школы $2 rubbk
=650 \7 $a Интеллектуальные системы $0 RU\NLR\AUTH\66466762 $2 nlr_sh1
=852 \\ $a РГБ $b FB $j 2 16-35/135 $x 90
=852 \\ $a РГБ $b FB $j 2 16-40/107 $x 90

2021-06-14