|
|
|
|
Факултет по математика и информатика - Изкуствен интелект |
 |
| |
| Лектор |
проф. д-р Станимир Стоянов |
| Анотация |
| Целта на курса е студентите да получат знания за основните понятия, методи и модели за обработка на знания. Особено внимание се обръща на методите за търсене в големи пространства от решения, работа с ограничения, различните видове представяния на знания (правила, семантични мрежи, фрейми, обекти, сценарии, скриптове) и съответстващите техники за обработката им. В курса се разглеждат и избрани проблеми от съвременния изкуствен интелект - планиране, самообучаващи се програми, използване на некласически логически системи. |
| Съдържание |
| 1. Проблеми и представяне на проблемите, пространства на състояния. |
| 2. Търсене на произволен път в пространства на състояния, евристично търсене. |
| 3. Декомпозиране на проблеми. |
| 4. Планиране, действие и обучение, алтернативни формулировки на търсенето и приложения. |
| 5. Представяне на знания като правила, методи за обработка на знания като правила. |
| 6. Семантични мрежи, описателни и класификационни системи. |
| 7. Представяне на знания като фреймове и скриптове, обработка на фреймове и скриптове. |
| 8. Планиране. |
| 9. Еволюционни стратегии и генетични алгоритми. |
| 10. Заключения по аналогия. |
|
|
|
|
 |
 |
|
| © 2009 ФМИ |
Обучение
