Интеллектуальные Информационные Системы Презентация

Уважаемый гость, на данной странице Вам доступен материал по теме: Интеллектуальные Информационные Системы Презентация. Скачивание возможно на компьютер и телефон через торрент, а также сервер загрузок по ссылке ниже. Рекомендуем также другие статьи из категории «Книги».

Интеллектуальные Информационные Системы Презентация.rar
Закачек 1373
Средняя скорость 8628 Kb/s
Скачать

Презентация на тему: «Интеллектуальные информационные системы». Автор: nvg01ha. Файл: «Интеллектуальные информационные системы.ppt». Размер zip-архива: 48 КБ.

Интеллектуальные информационные системы

Интеллектуальные информационные системы

Организационные вопросы по теоретической части

Для получения зачета по теоретической части необходимо: Конспект лекций (32 часа) Теоретические контрольные работы Реферат. Определенная тема, закреплена за определенным студентом.

История развития искусственного интеллекта

История развития искусственного интеллекта за рубежом

1235-1315 – Р.Луллий XVIII — Г.Лейбниц и Р. Декарт (независимо друг от друга) 40 –х года XX века – Н.Винер 1956 г. – предложен термин искусственный интеллект

Искусственный интеллект – как самостоятельная отрасль

Нейрокибернетика Единственный объект, способный мыслить – это человеческий мозг нейронные сети (нейросети)

Кибернетика «черного ящика» Не имеет значение, как устроено «мыслящее» устройство. Главное чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало так же, как человеческий мозг алгоритмы и модели человеческого мышления

История развития нейронных сетей

конец 50-х — Г.Розенблатт,П.Мак-Каллок (перцептрон) 70-80 года – исследования снижались середина 80 годов – создание нейрокомпьютера (транспьютеры)

Конец 50-х – модель лабиринтного поиска Начало 60-х – эвристическое программирование 1963-1970 – методы математической логики Середина 70-х – экспертные системы

  • Скачать презентацию (0.12 Мб)
  • 81 загрузок
  • 2.4 оценка

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

Аннотация к презентации

Презентация для школьников на тему «Интеллектуальные информационные системы» по информатике. pptCloud.ru — удобный каталог с возможностью скачать powerpoint презентацию бесплатно.

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

Классификация интеллектуальных информационных систем

Определение интеллектуальной информационной системы Классификация интеллектуальных систем 2

Определение интеллектуальной информационной системы

Существует большое множество интеллектуальных информационных систем (ИИС). Однако общепринятого единого определения интеллектуальной информационной системы нет. 3

Интеллектуальной информационной системой называют автоматизированную информационную систему, основанную на знаниях, или комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи – осуществления поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке. 4

Кроме того, информационно-вычислительными системами с интеллектуальной поддержкой для решения сложных задач называют те системы, в которых логическая обработка информации превалирует над вычислительной. Таким образом, любая информационная система, решающая интеллектуальную задачу или использующая методы искусственного интеллекта, относится к интеллектуальным 5

Для интеллектуальных информационных систем характерны следующие признаки: развитые коммуникативные способности; умение решать сложные плохо формализуемые задачи; способность к самообучению; адаптивность. 6

Коммуникативные способности ИИС характеризуют способ взаимодействия (интерфейса) конечного пользователя с системой, в частности возможность формулирования произвольного запроса в диалоге с ИИС на языке, максимально приближенном к естественному. 7

Сложные плохо формализуемые задачи – это задачи, которые требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации, для которой могут быть характерны неопределенность и динамичность исходных данных и знаний. 8

Способность к самообучению – это возможность автоматического извлечения знаний для решения задач из накопленного опыта конкретных ситуаций. Адаптивность – способность к развитию системы в соответствии с объективными изменениями модели проблемной области. 9

2. Классификация интеллектуальных систем

В соответствии с перечисленными признаками ИИС делятся на : системы с коммутативными способностями (с интеллектуальным интерфейсом); экспертные системы (системы для решения сложных задач); самообучающиеся системы (системы, способные к самообучению); адаптивные системы (адаптивные информационные системы). 10

Интеллектуальные базы данныхотличаются от обычных баз данных возможностью выборки по запросу необходимой информации, которая может явно не храниться, а выводиться из имеющейся в базе данных. 13

Естественно-языковой интерфейспредполагает трансляцию естественно-языковых конструкций на внутримашинный уровень представления знаний. Для этого необходимо решать задачи морфологического, синтаксического и семантического анализа и синтеза высказываний на естественном языке. 14

Морфологический анализ предполагает распознавание и проверку правильности написания слов по словарям, синтаксический контроль – разложение входных сообщений на отдельные компоненты (определение структуры) с проверкой соответствия грамматическим правилам внутреннего представления знаний и выявления недостающих частей 15

Семантический анализ – установление смысловой правильности синтаксических конструкций. Синтез высказываний решает обратную задачу преобразования внутреннего представления информации в естественно-языковое. 16

Естественно-языковой интерфейс используется для: доступа к интеллектуальным базам данных; контекстного поиска документальной текстовой информации; голосового ввода команд в системах управления; машинного перевода с иностранных языков. 17

Гипертекстовые системы предназначены для реализации поиска по ключевым словам в базах текстовой информации. Механизм поиска работает прежде всего с базой знаний ключевых слов, а уже затем непосредственно с текстом. В более широком плане сказанное распространяется и на поиск мультимедийной информации, включающей, помимо текстовой, и цифровую информацию. 18

Системы контекстнойпомощи можно рассматривать как частный случай интеллектуальных гипертекстовых и естественно-языковых систем. В отличие от обычных систем помощи, навязывающих пользователю схему поиска требуемой информации, в системах контекстной помощи пользователь описывает проблему (ситуацию). 19

Система с помощью дополнительного диалога ее конкретизирует и сама выполняет поиск относящихся к ситуации рекомендаций. Такие системы относятся к классу систем распространения знаний (Knowledge Publishing) и создаются как приложение к системам документации (например, технической документации по эксплуатации товаров). 20

Системы когнитивной графики позволяют осуществлять интерфейс пользователя с ИИС с помощью графических образов, которые генерируются в соответствии с происходящими событиями. Такие системы используются в мониторинге и управлении оперативными процессами. Графические образы в наглядном и интегрированном виде описывают множество параметров изучаемой ситуации. 21

Например, состояние сложного управляемого объекта отображается в виде человеческого лица, на котором каждая черта отвечает за какой-либо параметр, а общее выражение лица дает интегрированную характеристику ситуации. 22

Системы когнитивной графики широко используются также в обучающих и тренажерных системах на основе использования принципов виртуальной реальности, когда графические образы моделируют ситуации, в которых обучаемому необходимо принимать решения и выполнять определенные действия. 23

Экспертные системыпредназначены для решения задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой проблемной области. Многоагентные системы.Для таких динамических систем характерна интеграция в базе знаний нескольких разнородных источников знаний, обменивающихся между собой получаемыми результатами на динамической основе. 24

Для многоагентных системхарактерны следующие особенности: проведение альтернативных рассуждений на основе использования различных источников знаний с механизмом устранения противоречий; распределенное решение проблем, которые разбиваются на параллельно решаемые подпроблемы, соответствующие самостоятельным источникам знаний; применение множества стратегий работы механизма вывода заключений в зависимости от типа решаемой проблемы; 25

обработка больших массивов данных, содержащихся в базе данных; использование различных математических моделей и внешних процедур, хранимых в базе моделей; способность прерывания решения задач в связи с необходимостью получения дополнительных данных и знаний от пользователей, моделей, параллельно решаемых подпроблем. 26

В основе самообучающихся системлежат методы автоматической классификации примеров ситуаций реальной практики. Характерными признаками самообучающихся систем являются: самообучающиеся системы «с учителем», когда для каждого примера задается в явном виде значение признака его принадлежности некоторому классу ситуаций (классобразующегопризнака); самообучающиеся системы «без учителя», когда по степени близости значений признаков классификации система сама выделяет классы ситуаций. 27

Web server is down

What happened?

The web server is not returning a connection. As a result, the web page is not displaying.

What can I do?

If you are a visitor of this website:

Please try again in a few minutes.

If you are the owner of this website:

Contact your hosting provider letting them know your web server is not responding. Additional troubleshooting information.

Cloudflare Ray ID: 418b293247604f20 • Your IP : 185.5.248.125 • Performance & security by Cloudflare


Статьи по теме