Искусственный интеллект. Экспертные системы. Интеллектуальные САПР и АСУП

Журнал «Вестник РУДН, серия „Инженерные исследования“» публикует статьи, содержащие результаты оригинальных исследований,имеет основные рублики: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, ИПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ДЕНТИФИКАЦИЯ И СИНТЕЗ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Приведено описание технических средств моделирования интеллектуальных систем при использовании современной элементной базы. К таким средствам относятся микропроцессоры, транспьютеры, сигнальные процессоры, нейрокомпьютеры и оптические процессоры. Рассмотрены интегрированная среда моделирования и моделирующие комплексы (аналоговые и аналого-цифровые). На конкретных примерах описаны стенды для физического и полунатурного моделирования. Автоматизация моделирования также рассмотрена на примере описания интеллектуальных технологий в автоматизации проектирования систем управления базами моделей. Рассмотрены интеллектуальные средства моделирования сети Интернет: электронная почта, доски объявлений, телеконференции. Приведены оценки качества и эффективности работы систем, а также требования к техническим средствам стендов с точки зрения обеспечения надежности их работы.

Мы живем в мире, в котором искусственный интеллект фильтрует для нас огромные массивы онлайн-информации, меняя наше восприятие реальности, и внедряется в здравоохранении, образовании и ряде других областей, в которых мы раньше доверяли только людям. Глубокие нейросети выигрывают у чемпионов мира по шахматам, обнаруживают новые лекарства способами, которых не понимают современные ученые, и побеждают опытных пилотов-людей в симуляциях воздушных боев. Как искусственный интеллект изменит роль человека в познании мира, современной политике и функционировании общества? Этому важнейшему вопросу современности и посвящена данная книга.

Автор, исходя из позиций своей теории «Автономного адаптивного управления», представленной в книге «Автономный искусственный интеллект», предлагает ряд дополнительных аспектов и понятий к общей теории систем (ОТС), которые могут сделать ОТС более конкретным инструментом для разработчиков систем. Особое внимание уделяется системам, конфигурация которых близка к наиболее важным для нас системам — к живому мозгу. С предлагаемых позиций анализируются основные подходы ОТС — математический, физический и теория функциональных систем.

Появится ли у нас в недалеком будущем вавилонская рыбка — устройство для автоматического перевода с иностранных языков? Кто-то скажет, что технологии уже достигли такого высокого уровня, что в скором времени заменят человека. Кто-то будет настаивать, что компьютеры никогда не смогут качественно переводить художественную литературу или работать синхронистами на конференциях. В этой книге сделана попытка не просто ответить на вопрос о вавилонской рыбке, но и поговорить о том, что такое язык и где он хранится в мозге, почему изучение иностранных языков способствует здоровой старости и как работает сознание переводчика. Видные ученые рассказывают о том, каким образом эффективнее всего учить языки, переводчики делятся взглядами на будущее своей профессии, а разработчики систем машинного перевода разоблачают собственные планы по захвату многоязыкой вселенной.

Рассматриваются возможности современных программно-аппаратных средств (нейроинтерфейсов и айтрекеров) в когнитивных исследованиях. Изложение теоретических основ программно-аппаратного обеспечения и примеров новых исследований, проведенных с его использованием, дополнено описанием лабораторных работ, цель которых – обучиться применению нейротехнологий на практике.

Журнал «Умное Производство» специализируется на инновационно-промышленных технологиях по теме современного и умного производства, которые являются основными драйверами Индустрии 4.0. Среди них: промышленная политика, роботизация, искусственный интеллект, аддитивные технологии, инжиниринг, цифровизация. Журнал ориентируется на собственников и топ-менеджеров высокотехнологичных компаний.

Журнал «Умное Производство» специализируется на инновационно-промышленных технологиях по теме современного и умного производства, которые являются основными драйверами Индустрии 4.0. Среди них: промышленная политика, роботизация, искусственный интеллект, аддитивные технологии, инжиниринг, цифровизация. Журнал ориентируется на собственников и топ-менеджеров высокотехнологичных компаний.

Книга, посвященная моделированию нервных систем, дает возможные ответы на следующие вопросы: как должна быть устроена нервная система с логически-рациональной точки зрения? можно ли воспроизвести путь «конструкторской мысли», который прошла Природа, конструируя нервные системы? что такое нейрон и как он работает? Рассмотрены способы построения адаптивных систем управления на основе эмпирических знаний, или систем динамической оптимизации. Представлены прототипы некоторых прикладных систем, построенных с использованием предложенного метода.

Журнал «Вестник РУДН, серия „Инженерные исследования“» публикует статьи, содержащие результаты оригинальных исследований,имеет основные рублики: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, ИПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ДЕНТИФИКАЦИЯ И СИНТЕЗ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

В Вестнике РосНОУ (Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление) подлежат публикации материалы, содержащие результаты теоретических и прикладных научных исследований, соответствующие темам выпусков. Вестник РосНОУ предназначается для профессорско-преподавательского состава высших учебных заведений, научных работников, специалистов-практиков, аспирантов и студентов.

Рассмотрены возможности применения методов искусственного интеллекта, вероятностно-статистических методов и экспертных оценок для технической диагностики электрооборудования электроэнергетических систем с учетом их текущего технического состояния, а также управление жизненным циклом и их остаточным эксплуатационным ресурсом.

Книга содержит лабораторный практикум по электронике и микропроцессорной технике. Практикум включает лабораторные работы по аналоговой и цифровой электронике, разработанные с использованием технологии виртуальных приборов. Практическая реализация осуществлена в программной среде LabVIEW с помощью инструментальных средств компании National Instruments.

Журнал «Вестник РУДН, серия „Инженерные исследования“» публикует статьи, содержащие результаты оригинальных исследований,имеет основные рублики: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, ИПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ДЕНТИФИКАЦИЯ И СИНТЕЗ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Журнал «Вестник РУДН, серия „Инженерные исследования“» публикует статьи, содержащие результаты оригинальных исследований,имеет основные рублики: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, ИПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ДЕНТИФИКАЦИЯ И СИНТЕЗ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

В пособии рассмотрены такие общие понятия, как система, информационный процесс, модель, перечислены типы систем и моделей, дано представление о системном моделировании, формировании процессов управления в системах, построении моделей и их использовании при исследовании процессов управления, концепции интеллектуальных систем.

Автор книги в увлекательной манере рассказывает о принципе устройства «умного дома»: интеллектуальных системах водо- и электроснабжения, отопления и кондиционирования, об управлении дверьми, окнами, печью и даже фундаментом. Особое внимание уделяется бытовой технике — и той, которая используется практически повсеместно (пылесос, посудомоечная и стиральная машина…), и той, которая пока ещё не заняла место в каждом доме (сушилка для одежды, мусорный пресс). Несомненное достоинство книги — наглядность: простые для понимания иллюстрации сопровождаются четкими и лаконичными пояснениями. Это издание станет настольным справочником специалиста по ремонту, а кроме того, пригодится всем, кто планирует самостоятельно усовершенствовать свое жилье или обсудить эту тему с мастером, а также выбрать новое оборудование и стройматериалы.

Игровой движок Unity 5 включает в себя множество инструментов, помогающих разработчикам создавать потрясающие игры, снабженные мощным искусственным интеллектом. Эти инструменты, вместе с прикладным программным интерфейсом Unity и встроенными средствами, открывают безграничные возможности для создания собственных игровых миров и персонажей. Данная книга охватывает как общие, так специальные методы, позволяющие реализовать эти возможности. Издание задумывалось как исчерпывающий справочник, помогающий расширить навыки программирования искусственного интеллекта в играх. Рассматриваются основные приемы работы с агентами, программирование перемещений и навигации в игровой среде, принятие решений и координации. Описание построено на практических примерах, в виде легко реализуемых «рецептов».

Лабораторный цикл включает в себя двенадцать лабораторных работ, выполнение которых поможет студентам изучить основные возможности интеллектуальных информационных систем. Методические указания подготовлены на кафедре «Информационные системы и технологии».

В Вестнике РосНОУ (Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление) подлежат публикации материалы, содержащие результаты теоретических и прикладных научных исследований, соответствующие темам выпусков. Вестник РосНОУ предназначается для профессорско-преподавательского состава высших учебных заведений, научных работников, специалистов-практиков, аспирантов и студентов.

Издание рассказывает о применении когнитивных служб компании Microsoft и применении на практике набора простых API. В доступной форме описано создание приложений на основе искусственного интеллекта в среде разработки Visual Studio, создание разговорного интерфейса, применение API для обработки распознавания и интерпретации устной речи. Описаны различные модели языка в искусственном интеллекте.

Журнал «Вестник РУДН, серия „Инженерные исследования“» публикует статьи, содержащие результаты оригинальных исследований,имеет основные рублики: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, ИПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ДЕНТИФИКАЦИЯ И СИНТЕЗ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Каждую секунду во всем мире собирается и динамически обновляется огромный объем информации. Графовые алгоритмы, которые основаны на математике, специально разработанной для изучения взаимосвязей между данными, помогают разобраться в этих гигантских объемах. и, что особенно важно в наши дни, они улучшают контекстную информацию для искусственного интеллекта. Эта книга представляет собой практическое руководство по началу работы с графовыми алгоритмами. В начале описания каждой категории алгоритмов приводится таблица, которая поможет быстро выбрать нужный алгоритм и ознакомиться с примерами его использования. Для изучения материала книги желателен опыт использования платформ Apache Spark или Neo4j, но она пригодится и для изучения более общих понятий теории графов, независимо от выбора графовых технологий.

Там, где традиционные алгоритмы бесполезны или не дают результата за обозримое время, на помощь могут прийти генетические алгоритмы. Они позволяют решить целый комплекс сложных задач, в том числе связанных с искусственным интеллектом, упростить оптимизацию непрерывных функций, выполнять реконструкцию изображений и многое другое. Для изучения материала книги требуются владение языком Python на рабочем уровне и базовые знания математики и информатики.

Н2О — простая в использовании и открытая библиотека, которая поддерживает большое количество операционных систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Эта книга научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в Н2О, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты. Рассмотрены глубокое обучение, случайный лес, обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей. В российское издание добавлены дополнительно два приложения, описывающих новейшие модули Н2О — Deep Water и Stacked Ensemble. Их также можно найти в репозитории github.com/statist-bhfz/h2o_book_translate.

Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение — и особенно глубокие нейронные сети — может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения. Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения — настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark.

В этой книге рассмотрены основные аспекты компьютерного зрения: обработка и анализ изображений, анализ плотного движения, сегментация изображений, работа с камерами, трехмерная реконструкция, сопоставление стереоизображений, обнаружение объектов и др. Материал дополняется историческими справками, рекомендациями по дальнейшему чтению и сведениями о рассматриваемых математических понятиях. В конце каждой главы имеются проверенные на практике упражнения и вопросы на понимание материала.

Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя — автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом.

Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению — в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину — благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию он глубоко освещает основополагающие идеи и фундаментальные основы глубокого обучения и нейронных сетей.

Журнал «Вестник РУДН, серия „Инженерные исследования“» публикует статьи, содержащие результаты оригинальных исследований,имеет основные рублики: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, ИПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ДЕНТИФИКАЦИЯ И СИНТЕЗ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

В Вестнике РосНОУ (Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление) подлежат публикации материалы, содержащие результаты теоретических и прикладных научных исследований, соответствующие темам выпусков. Вестник РосНОУ предназначается для профессорско-преподавательского состава высших учебных заведений, научных работников, специалистов-практиков, аспирантов и студентов.

TinyML — технология, призванная расширить использование искусственного интеллекта за счет устройств с малым энергопотреблением, таких как микроконтроллеры. Прочитав эту книгу, вы сможете свободно использовать передовые практики и фреймворки ML в своей работе. Для начала вы ознакомитесь с основами развертывания интеллектуальных приложений на Arduino Nano 33 BLE Sense и Raspberry Pi Pico, а затем на примере работы с реальными датчиками получите необходимые навыки для внедрения комплексных интеллектуальных приложений в различных сценариях.

В Вестнике РосНОУ (Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление) подлежат публикации материалы, содержащие результаты теоретических и прикладных научных исследований, соответствующие темам выпусков. Вестник РосНОУ предназначается для профессорско-преподавательского состава высших учебных заведений, научных работников, специалистов-практиков, аспирантов и студентов.

Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмами обучения с подкреплением (ОП) и научиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов. В первой части рассматриваются различные элементы ОП, сфера его применения, инструменты, необходимые для работы в среде ОП. Вторая и третья части посвящены непосредственно алгоритмам. В числе прочего автор показывает, как сочетать Q-обучение с нейронными сетями для решения сложных задач, описывает методы градиента стратегии, TRPO и PPO, позволяющие повысить производительность и устойчивость, а также детерминированные алгоритмы DDPG и TD3. Читатель узнает о том, как работает техника подражательного обучения, познакомится с алгоритмами исследования на базе верхней доверительной границы (UCB и UCB1) и мета-алгоритмом ESBAS.

Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению — в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину — благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию он глубоко освещает основополагающие идеи и фундаментальные основы глубокого обучения и нейронных сетей. Второй том посвящен нейронным сетям — быстро развивающемуся направлению машинного обучения.

Журнал «Вестник РУДН, серия „Инженерные исследования“» публикует статьи, содержащие результаты оригинальных исследований,имеет основные рублики: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, ИПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ДЕНТИФИКАЦИЯ И СИНТЕЗ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Журнал «Вестник РУДН, серия „Инженерные исследования“» публикует статьи, содержащие результаты оригинальных исследований,имеет основные рублики: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, ИПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ДЕНТИФИКАЦИЯ И СИНТЕЗ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Вычисления – это физический процесс. В природе действуют эволюционные процессы. Поэтому естественно говорить об эволюционных вычислениях, инспирированных природными системами. В книге делается попытка решения фундаментальной проблемы вычислительного интеллекта по разработке общей теории эволюционных вычислений, инспирированных природными системами, математических моделей и эффективных форм распределенных алгоритмов эволюционных вычислений, а также изучаются когнитивные возможности композиции эволюционных операторов.

Консультант по цифровой трансформации и роботизации Эндрю Берджесс семь лет помогает компаниям внедрять ИИ. В своей книге он без «воды» и сложных терминов рассматривает такие практические функции ИИ, как распознавание образов, обработку естественного языка и прогнозирование, иллюстрируя их кейсами компаний из разных отраслей. Книга будет интересна как предпринимателям, которые только задумываются о перспективах использования ИИ, так и тем, кто хочет применять его более эффективно.

Журнал «Вестник РУДН, серия „Инженерные исследования“» публикует статьи, содержащие результаты оригинальных исследований,имеет основные рублики: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, ИПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ДЕНТИФИКАЦИЯ И СИНТЕЗ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Книга посвящена разработкам искусственного интеллекта в части компьютерного зрения и объединяет подходы, позволяющие рассмотреть эту тему на пересечении биологии и математического моделирования. В первой части книги рассматриваются биологические основы зрения: читатель знакомится с различными аспектами зрительного восприятия и узнает, какие структуры нейронов его обеспечивают, какие процессы происходят в мозге при распознавании образов. Во второй части представлены различные структуры математических моделей – нейронных сетей, и принципы их работы. Затрагиваются, в частности, глубокие сверточные нейронные сети, машинное обучение и генеративные состязательные сети. Последняя глава посвящена исследованию самого феномена сознания.

Журнал «Вестник РУДН, серия „Инженерные исследования“» публикует статьи, содержащие результаты оригинальных исследований,имеет основные рублики: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, ИПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ДЕНТИФИКАЦИЯ И СИНТЕЗ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

В книге рассказывается о том, как использовать глубокие нейронные сети для создания эффективных поисковых систем. Рассматривается несколько компонентов поисковой системы, дается представление о том, как они работают, и приводятся рекомендации по использованию нейронных сетей в разных контекстах поиска. Особое внимание уделено практическому объяснению методов поиска и глубокого машинного обучения на базе примеров, большинство которых включает фрагменты кода. Автор освещает основные проблемы, связанные с поисковыми системами, и указывает пути решения этих проблем. Он раскрывает принципы тестирования эффективности нейронных сетей, а также измерения их затрат и выгод.

Ошеломляющий успех коммерческих приложений машинного обучения (machine learning — ML) и быстрый рост этой отрасли создали высокий спрос на готовые методы ML, которые можно легко использовать без специальных знаний. Однако и сегодня успех практического применения в решающей степени зависит от экспертов — людей, которые вручную выбирают подходящие архитектуры и их гиперпараметры. Методы AutoML нацелены на устранение этого узкого места путем построения систем ML, способных к автоматической оптимизации и самонастройке независимо от типа входных данных. В этой книге впервые представлен всеобъемлющий обзор базовых методов автоматизированного машинного обучения (AutoML).

Глубокое обучение — это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Поскольку компьютер приобретает знания из опыта, отпадает нужда в человеке-операторе, который формально описывает необходимые компьютеру знания. Иерархическая организация позволяет компьютеру обучаться сложным концепциям, конструируя их из более простых; граф такой иерархии может содержать много уровней. В этой книге читатель найдет широкий обзор тем, изучаемых в глубоком обучении. Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей, и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры. Наконец, описываются перспективные направления исследований: линейные факторные модели, автокодировщики, обучение представлений, структурные вероятностные модели, методы Монте-Карло, статистическая сумма, приближенный вывод и глубокие порождающие модели.

Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению — разделу искусственного интеллекта, изучающего методы построения моделей, способных обучаться, и алгоритмов для их построения и обучения. Автор воздал должное невероятному богатству предмета и не упустил из виду объединяющих принципов. Читатель с первых страниц видит машинное обучение в действии, но без не нужных на первых порах технических деталей. По мере изучения предмета тщательно подобранные примеры, сопровождаемые иллюстрациями, постепенно усложняются. В книге описан широкий круг логических, геометрических и статистических моделей, затрагиваются и такие находящиеся на переднем крае науки темы, как матричная факторизация и анализ РХП. Особое внимание уделено важнейшей роли признаков. Устоявшаяся терминология дополняется введением в рассмотрение новых полезных концепций. В конце каждой главы приводятся ссылки на дополнительную литературу с авторскими комментариями. Благодаря всему этому книга задает новый стандарт изучения такой сложной дисциплины как машинное обучение.

Показано, что обучение человека может быть представлено как процесс подстраивания весов синапсов. При этом некоторые алгоритмы изменяют структуру сети, т. е. количество нейронов и их взаимосвязи. По аналогии с известными принципами самоорганизации нервных клеток построены алгоритмы обучения Хебба.

Учебное пособие имеет целью ознакомить учащихся с тестированием и требованиями к программному обеспечению, вариантами реализации программного обеспечения, некоторыми языками программирования, программной реализацией базы данных проекта, этапами составления заявки на изобретение.

Учебное пособие состоит из двух частей. В первой теоретической части дается краткий исторический обзор развития машинного перевода как отрасли науки, рассматриваются основные системы машинного перевода и принципы их работы, критерии оценки качества машинного перевода, наиболее распространенные CAT-системы, практические принципы организации работы переводчика с автоматизированными системами перевода. В практической части учебного пособия содержатся контрольные вопросы и практические задания к теоретической части.

Рассмотрены вопросы разработки информационных ресурсов в деятельности транспортных организаций; программных средств, используемых в управлении информационными ресурсами в транспорте; внедрения, эксплуатации и развития информационных систем, обеспечивающих деятельность транспортных организаций.