Вопросы по курсам«Системы искусственного интеллекта» и «Интеллектуальные информационные системы» Системы ИИ. Историческая справка.Исследователи ИИ: Алан ТьюрингИсследователи ИИ: В.М. Глушков, А. А ЛяпуновИсследователи ИИ: Г. С. Поспелов, Д. А. ПоспеловИсследователи ИИ: Герберт Александер Саймон, Лотфи ЗадеИсследователи ИИ: Джон Маккарти, Марвин Минский Основные направления исследований в ИИ. ИИ в играх и творчестве Искусственная жизнь Когнитивное моделирование Компьютерная лингвистика: распознавание и синтез речи, машинный перевод Компьютеры V и VI поколения Машинное зрение Многоагентные системы Онтологии Роботы: I, II, III поколение Эвристическое программированиеЯзыки искусственного интеллекта: LISP, Prolog, Рефал Знания и данные. Представления знаний (логические модели). Знания и данные. Представления знаний (продукционные модели). Знания и данные. Представления знаний (сетевые модели). Знания и данные. Представления знаний (фреймовые модели). Экспертные системы (классификация, проектирование и разработка). Экспертные системы (определение, назначение, структура, область применения). Системы поддержки принятия решений (определение, назначение структура, область применения). Искусственные нейронные сети (основные понятия и определения, виды НС, область применения). Искусственные нейронные сети: алгоритмы обучения (алгоритм обратного распространения ошибки). Искусственные нейронные сети: алгоритмы обучения (алгоритм обучения по дельта-правилу).Нейронные сети Кохонена, Хемминга, Хопфилда Генетические алгоритмы (основные понятия и определения, операторы ГА). Теория нечетких множеств (нечеткие отношения). Теория нечетких множеств (основные понятия и определения, операции над множествами). Теория нечетких множеств (понятие лингвистической переменной, нечеткие высказывания). Гибридные системы (основные понятия и определения, классификация, область применения).Синим цветом обозначены вопросы, разбираемые на семинарах, черным – на лекциях