[Udemy] Системы, основанные на знаниях 2022 (Roman Dushkin)

Системы, основанные на знаниях [2022]
Udemy
Roman Dushkin
Узнайте одну из главных технологий искусственного интеллекта.
Системы, основанные на знаниях — это компьютерные программы, спроектированные таким образом, чтобы воспроизводить работу экспертов в заданных областях знания.
Термин «системы, основанные на знаниях» появился в 1976 году одновременно с первыми системами, аккумулирующими опыт и знания экспертов и до сих пор они используются для выполнения специальных, трудно формализуемых задач, решение которых возможно при учёте опыта квалифицированных специалистов, являющихся экспертами.
Цель курса «Системы, основанные на знаниях» — изучение теоретических основ искусственного интеллекта и проектирования систем, основанных на знаниях, областей использования интеллектуальных систем, их возможностей и ограничений.
На курсе мы рассмотрим основные подходы, связанные с формализацией и представлением знаний, их извлечением, и использования в моделях вывода для создания прикладных интеллектуальных систем.
Основными рассматриваемыми темами курса являются:
1. Что такое искусственный интеллект?
2. Направления ИИ
3. Основание логического подхода к ИИ
4. Виды логик
5. Важные логические операции
6. Логический вывод
7. Общая архитектура экспертных систем
8. Что такое База Знаний
9. Хорновские выражения
10. Что такое продукция
11. Инженерия знаний
12. Приобретение знаний
13. Поле знаний
14. Рабочая память
15. Универсальная машина вывода
16. Интерфейс конечного пользователя ЭС
17. Система поддержки принятия решений для МСЧ на нечёткой логике
18. Правило резолюций
19. Автоматическое доказательство теорем
20. Системы поддержки принятия решений
21. Динамические интеллектуальные системы
22. Язык программирования ПРОЛОГ
23. Коннекционизм и символьный подход
24. Семантические сети
25. Методы вывода на семантических сетях
26. Фреймы как метод представления знаний
27. Сценарии и процедурные знания
28. Максимально универсальный метод представления знаний
29. Обзор СОЗ
30. Вопрос-ответные системы
31. Задачи ЭС
32. Онтологии
33. Онтология высшего уровня
34. Методология RDF
35. Семантическая паутина
Для прохождения курса не требуются какие-либо навыки программирования. Желательно, но необязательно общее понимание сущности искусственного интеллекта.
Чему вы научитесь:
1. Понимание сущности систем, основанных на знаниях
2. Понимание задач, для которых можно использовать системы, основанные на знаниях
3. Знание разнообразие систем, основанных на знаниях
4. Умение спроектировать общую архитектуру системы, основанной на знаниях
Для кого этот курс:
1. Студенты технических вузов
2. Преподаватели по направлению искусственный интеллект
3. Программисты
4. Системные архитекторы
5. Все, кто стремится к знаниям высоких технологий
Модуль 1 — Системы, основанные на знаниях
Обзор систем, основанных на знаниях
Модуль 2 — Зоопарк систем, основанных на знаниях
Системы поддержки принятия решения
Динамические интеллектуальные системы
Автоматическое доказательство теорем
Вопрос-ответные системы
Модуль 3 — Экспертные системы
Общая архитектура экспертных систем
Что такое база знаний
Что такое продукция
Что такое рабочая память
Универсальная машина вывода
Интерфейс конечного пользователя экспертной системы
Задачи экспертных систем
Модуль 4 — Пример системы, основанной на знаниях
Система поддержки принятия решений для МСЧ на нечёткой логике
Модуль 5 — Системы, основанные на знаниях, и искусственный интеллект
Что такое искусственный интеллект
Направления искусственного интеллекта
Основание логического подхода к искусственному интеллекту
Коннекционизм и символьный подход
Модуль 6 — Инженерия знаний
Инженерия знаний
Приобретение знаний
Поле знаний
Модуль 7 — Формализмы представления знаний
Семантические сети
Фреймы как метод представления знаний
Сценарии и процедурные знания
Максимально универсальный метод представления знаний
Онтологии
Онтология высшего уровня
Модуль 8 — Логика и логический вывод
Виды логик
Важные логические операции
Хорновские выражения
Логический вывод
Правило резолюций
Язык программирования ПРОЛОГ
Методы вывода на семантических сетях
Модуль 9 — Семантическая паутина
Методология RDF
Семантическая паутина
Примечание: язык курса Русский