Штучний інтелект в управлінні економічними системами

Штучний інтелект в управлінні економічними системами 23.07.2014 09:31

1. Поняття та історія розвитку систем штучного інтелекту.

2. Основні напрямки досліджень в галузі штучного інтелекту.

3. Поняття знань та їх відмінність від даних.

4. Класифікація систем штучного інтелекту.

5. Порівняльний аналіз інтелектуальних систем та традиційних інформаційних систем обробки економічної інформації.

6. Класифікація методів набуття знань.

7. Комунікативні методи набуття знань.

8. Активні методи набуття знань.

9. Пасивні методи набуття знань.

10. Текстологічні методи набуття знань.

11. Алгоритм колонії мурах.

12. Концептуальні засади алгоритму колонії мурах.

13. Генетичні алгоритми.

14. Створення початкової популяції в генетичному алгоритмі.

15. Операція перехресного схрещування.

16. Операція мутації.

17. Оцінка якості сформованого розв'язку.

18. Формування нової популяції.

19. Концептуальні засади нечіткої логіки.

20. Операції з нечіткими множинами.

21. Формування розв'язку економічних задач з використанням нечіткої логіки.

22. Створення бази знань на основі нечітких правил.

23. Визначення функцій належності

24. Модифікація функцій належності

25. Об'єднання (суперпозиція) модифікованих підмножин.

26. Скаляризація результату суперпозиції.

27. Основні поняття теорії штучний нейронних мереж.

28. Типи нейронних мереж.

29. Основи побудови алгоритмів навчання нейромереж.

30. Організація функціонування нейромережі.

31. Алгоритми навчання багаторівневих персептронних мереж.

32. Алгоритми навчання мереж з радіусними базисними функціями.

33. Прогнозування з використанням нейронних мереж.

34. Визначення, призначення, область застосування експертних систем .

35. Науково-методологічні засади побудови експертних систем.

36. Структура експертної системи та характеристика її складових елементів.

37. Методологія проектування експертних систем.

38. Класифікація експертних систем.

39. Продукційна модель подання знань.

40. Основні компоненти продукційної моделі та їх характеристика.

41. Апарат логічного виводу інтектуальної системи, що базується на продукційній моделі подання знань.

42. Методи усунення невизначеності в системах, що базуються на продукційній моделі подання знань.

43. Фреймова модель подання знань.

44. Загальні положення теорії фреймів.

45. Базові компоненти фреймової моделі та їх ознаки.

46. Типові процедури роботи з фреймами.

47. Аналіз засобів відображення знань, механізм формування, нових понять, успадкування властивостей об'єктів.

48. Механізм придбання знань у системах, що базуються на фреймовій моделі подання знань.

49. Формальна логічна модель подання знань.

50. Основні елементи та конструкції мови предикатів першого порядку.

51. Особливості процедури логічного виводу в системах, що базуються на формальній логічній моделі подання знань (операції "modus pones", спеціалізація, уніфікація, резолюція).

52. Семантичні мережі як засіб подання знань в інтелектуальних системах.

53. Базові компоненти семантичної мережі та їх призначення.

54. Поняття екстенсіональних та інтенсіональних семантичних мереж, апарат успадкування властивостей об'єктів мережі.

55. Особливості логічного виводу в межах семантичної мережі.

56. Характеристика засобів програмної реалізації систем штучного інтелекту.

57. Базові конструкції декларативної мови програмування.

58. Стратегії вирішення не детермінованих задач засобами декларативної мови програмування.

59. Принципи побудови знань та процедури логічного виводу в декларативній мові програмування.

60. Створення інтерфейсу користувача засобами декларативної мови програмування.