Учеб. пособие. — СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2010. — 240 с. — ISBN: 978-5-7422-1845-6. В пособии излагаются основы теории искусственного интеллекта и методы решения слабо формализованных задач. Основное внимание уделяется методам представления знаний в компьютерах. Рассматривается представление знаний системами продукций и представления знаний формулами исчисления предикатов. Приводятся алгоритмы поиска решения в системах продукций и автоматического доказательства теорем. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям и специальностям в области техники и технологии при изучении дисциплин «Искусственный интеллект», «Инженерия знаний». Пособие может быть полезно для студентов, обучающихся по другим специальностям. Работа выполнена в рамках реализации Инновационной образовательной программы Санкт-Петербургского государственного политехнического университета «Развитие политехнической системы подготовки кадров инновационной среде науки и высокотехнологичных производств Северо-Западного региона России». Печатается по решению редакционно-издательского совета Санкт-Петербургского государственного политехнического университета.
Чтобы скачать этот файл зарегистрируйтесь и/или войдите на сайт используя форму сверху.
Монография. – Н. Новгород: НГТУ. 2006. -132 с. -ISBN: 5-93272-360-2 Книга является результатов исследований, проводимых авторами в течение ряда лет в области проектирования информационных систем, основанных на знаниях. Предпринята попытка описания проблем, возникающих при описании данных, в том числе и основанных, на соответствующих онтологических моделях. Книга предназначена...
М.: МЦНМО, 2013. — 390 с.
Книга предназначена для первоначального знакомства с математическими основами современной теории машинного обучения (Machine Learning) и теории игр с предсказаниями. В первой части излагаются основы статистической теории машинного обучения, рассматриваются задачи классификации и регрессии с опорными векторами, теория обобщения и алгоритмы построения...
Учебное пособие. — Брянск: Брянский государственный технический университет (БГТУ), 2007. — 196 с. — ISBN 5-89838-302-6. Введение в искусственный интеллект: некоторые понятия искусственного интеллекта, основные направления исследований в области искусственного интеллекта. Методы эвристического программирования: направления эвристического программирования, эвристический поиск в...
М.: O’Reilly Media, 2017. — 392 с. Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, однако эта область не является прерогативой больших компаний с мощными аналитическими командами. Даже если вы еще новичок в использовании Python, эта книга познакомит вас с практическими способами построения систем машинного обучения. При всем...
СПб.: СПбГУ ИТМО, 2010. — 218 с. Пособие содержит описание трех базовых проблем искусственного интеллекта - поиска в пространстве решений, представления знаний и машинного обучения. Описываются предпосылки возникновения каждой из проблем, их место в проблематике искусственного интеллекта, а также методы, разработанные для их решения. В частности, описываются методы...
2-е изд. — М.: Вильямс, 2007. — 1410 с. — ISBN 5-8459-0887-2, 0-13-790395-2, 978-5-8459-0887-2. В книге представлены все современные достижения и изложены идеи, которые были сформулированы в исследованиях, проводившихся в течение последних пятидесяти лет, а также собраны на протяжении двух тысячелетий в областях знаний, ставших стимулом к развитию искусственного интеллекта как...