Искусственный интеллект. Экспертные системы. Интеллектуальные САПР и АСУП

Пособие представляет курс лекций, в которых дано систематическое изложение современной электроники, охватывающей как основные теоретические представления, так и важнейшие экспериментально установленные факты для объяснения принципов действия широкого круга электронных приборов и устройств, изложены физические основы процессов, лежащих в основе работы электронных приборов. Предназначено для бакалавров направления подготовки 210700.62 – Инфокоммуникационные технологии и системы связи.

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.

Глубокое обучение добилось впечатляющих успехов во многих отраслях. Сейчас оно все глубже проникает в прикладные научные исследования, в частности в биологию и смежные дисциплины. Эта книга рассказывает о применении глубокого обучения в геномике, химии, биофизике, микроскопии, медицине и других направлениях современных исследований всего, что связано с живыми организмами. Представленные в книге стандартные архитектуры глубоких сетей идеально подходят для программистов-разработчиков и ученых, работающих над созданием новых лекарств или ведущих исследования в области биологии и генетики. Книга содержит множество практических примеров, включая полный цикл поиска нового лекарства — одну из самых сложных научно-прикладных задач на стыке физики, химии, биологии и медицины.

Пособие содержит описание подходов, методов и средств аппарата искусственных иммунных систем в информационной безопасности.

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.

Учебное пособие предназначено для изучения дисциплины «Системный анализ и принятие решений» студентам очной формы обучения по направлению подготовки бакалавра 27.03.05 - «Инноватика» и профиля подготовки «Управление инновациями». Пособие подходит как для работы в течение семестра, так и для быстрой, самостоятельной подготовки к промежуточной аттестации в форме зачета и содержит весь необходимый теоретический и практический материал. Учебное пособие затрагивает такие разделы системного анализа и принятия решений как: принципы системного анализа, методы системного анализа, процедуры системного анализа.

В монографии предложены методы управления техническими объектами с помощью интеллектуальных регуляторов. Представлены модели гибридного управления техническим объектом с разработанными системами адаптивного поведения на основе нейронечеткого вывода. В представленных моделях применяются интеллектуальные регуляторы на основе самоорганизации базы знаний без привлечения эксперта, позволяющие обеспечить эффективное робастное управление объектом, функционирующим в непредвиденных внешних ситуациях, а также при изменении его параметров, используя объективные знания о его динамическом поведении. Разработаны методы оптимизации процедуры синтеза нечетких регуляторов.

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.

В учебно-методическом пособии содержатся указания к практическим занятиям и выполнению компьютерных практикумов по дисциплине «Основы методов искусственного интеллекта».

Рецензируемый журнал «Искусственный интеллект и принятие решений» публикует оригинальные научные статьи и обзоры по широкому кругу проблем в области искусственного интеллекта и интеллектуальных систем, анализа и принятия решений, систем поддержки принятия решений, их практического применения. Журнал выпускается под научно-методическим руководством Отделения нанотехнологий и информационных технологий Российской академии наук.

Развитие транспортной инфраструктуры крупных российских городов требует качественных изменений, комплексно влияющих на социальную, экономическую и экологическую составляющие транспортного процесса, для чего, в свою очередь, необходимо разработать современные подходы и информационно-вычислительных технологии, позволяющие повысить качество транспортного процесса. В статье решается задача создания методологических основ интеллектуальной поддержки социально-ориентированных решений участников транспортного процесса на основе методов и механизмов социальной самоорганизации web-сообществ. Для этого предлагается использование таких технологий, как интеллектуальная поддержка принятия решений, самоорганизация сетей сервисов, управление на основе социальных систем, киберфизические и социокиберфизические системы, web-сообщества. Предложены специфицированные на основе анализа проблемной области и существующих технологий требования к интеллектуальным системам поддержки социально-ориентированных решений участников транспортного процесса, а также общая методология динамического конфигурирования мультимодальных транспортных сетей на основе их анализа, виртуализации и последующего синтеза с использованием общей онтологической модели

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

публикуются результаты исследований по биологическим, физико-математическим и техническим наукам. В разделе «Математика и компьютерные науки» публикуются результаты, полученные в области теоретической, прикладной математики, компьютерных наук. В разделе «Физика и технические науки» публикуются результаты исследований по физическим и техническим наукам, в том числе по общим вопросам физики, общим проблемам физического эксперимента, физике элементарных частиц, теории полей и др. В разделе «Естественные науки» публикуются результаты фундаментально-ориентированных исследований в области рационального природопользования и охраны природных ресурсов, многолетних исследований по физиологии развития человека, биоразнообразию Северного Кавказа, рассматриваются вопросы создания концептуальной модели онтогенеза и адаптации в условиях полимодальных воздействий среды, создания и реализации здравоцентристской парадигмы здоровья учащейся молодежи, экологические основы рационального освоения природных ресурсов. В разделе «Геоинформационные системы» публикуются данные, составляющие интеллектуальную географическую информационную систему, основанные на знаниях и обеспечивающие комплексную диагностику эколого-ресурсного потенциала территории, рассматриваются вопросы технологии автоматизированной географической диагностики территории и др

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

Монография посвящена разработке методов обеспечения помехоустойчивости информационных коммуникаций для целей передачи и хранения информации. Получены результаты, связанные с дифференцированием и интегрированием полиномов нескольких переменных, заданных над полями Галуа. Эти результаты используются для построения новых алгоритмов декодирования некоторых кодов Рида–Маллера. Один из предложенных декодеров кодов Рида–Маллера второго порядка может быть применен для произвольных полей Галуа нечетной мощности или мощности 2. Два других построенных декодера кодов, заданных над полями мощности 2 и 3, превосходят многие известные декодеры по уровню корректирующей способности. Показано одно возможное практическое применение таких декодеров.

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

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.

Пособие представляет собой краткое изложение материалов по ключевым разделам современной теории искусственного интеллекта: машинному обучению и распознаванию образов (классификации). Пособие включает, в частности, классификацию задач машинного обучения, описание основных методов ранжирования/упорядочивания объектов и методов распознавания образов (классификации): геометрических, статистических и алгебраических, а также кратких основ теории последовательного анализа и классификации, теории обучения с подкреплением и искусственных нейронных сетей. Подготовлено на кафедре геоинформатики и информационной безопасности.

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

Учебное издание содержит сведения по методам разработки моделей и алгоритмов управления для объектов управления химико-технологических систем. Теоретические материалы сопровождаются примерами и практическими заданиями, основанными на использовании программных средств пакетов MATLAB Simulink.

В данной книге рассказывается, как с нуля построить автономный мобильный обслуживающий робот, с помощью которого можно подавать еду в квартире, гостинице и ресторане. Благодаря подробным пошаговым инструкциям читатель узнает весь процесс разработки робота — начиная с теоретической части (принципы дифференциального привода, кинематики и обратной кинематики) и заканчивая практической реализацией (сборка отдельных компонентов, согласование приводов и датчиков с контроллерами). Много внимания уделено программной части — использованию метаоперационной системы ROS, моделированию в Gazebo, обработке изображений в OpenCV, разработке GUI робота на Qt и Python.

В учебном пособии изложены рекомендации по автоматизированному проектированию устройств электроснабжения железнодорожного, городского, трубопроводного транспорта и их инфраструктуры. Рассмотрены основы автоматизации процесса проектирования с использованием современных технических и программных средств, в целом представляющие собой системы автоматизированного проектирования (САПР), методики расчета токов нагрузки и токов короткого замыкания, используемые в пакетах программ, а также электрические схемы распределительных устройств тяговых и трансформаторных подстанций. Особое внимание уделено автоматизированной технологии проектирования устройств электроснабжения электротранспорта и нефтегазового комплекса.

В статье предложен метод мониторинга качества профессиональной подготовки, позволяющий оценить степень удовлетворенности качеством профессиональной подготовки на основе экспертных опросов и использования лингвистических переменных. Описывается реализация метода оценки удовлетворенности качеством профессиональной подготовки в рамках информационно-аналитической системы мониторинга качества как подсистемы общей информационной системы образовательного учреждения.

В учебном пособии излагаются основы теории и методов машинного обучения в вероятностной постановке. Под машинным обучением понимается анализ данных, при котором выявляются закономерности или строятся модели, описывающие данные. Дисциплина базируется на методах математической статистики.

В данной книге рассматриваются история, теоретические основы, математический аппарат и программирование алгоритмов эволюционной оптимизации. Рассмотренные алгоритмы включают в себя генетические алгоритмы, генетическое программирование, оптимизацию на основе муравьиной кучи, оптимизацию на основе роя частиц, дифференциальную эволюцию, биогеографическую оптимизацию и многие другие.

Самоорганизующиеся карты, вместе с их разновидностями, представляют собой одну из наиболее популярных нейросетевых архитектур, ориентированных на обучение без учителя. Они широко используются в таких областях, как статистика, обработка сигналов, теория управления, финансовый анализ, экспериментальная физика, химия, медицина, для решения сложных, многомерных, нелинейных задач, связанных с извлечением признаков, обработкой и классификацией изображений, адаптивным управлением и т. п. В книге дается детальное изложение математического аппарата и применений для самоорганизующихся карт.

В монографии процессы формирования интеллекта и становления когнитивных функций рассматриваются сквозь призму совершенствования информационного взаимодействия организма со средой в ходе фило- и онтогенеза; изложены взгляды и концепции отечественных и зарубежных ученых, разрабатывавших положения о природе интеллекта, путях его онтогенетического развития и формировании когнитивных стилей, лежащих в основе индивидуального своеобразия мыслительной деятельности, которые дополнены результатами исследований авторского коллектива.

В данном пособии освещаются вопросы проектирования экспертных систем. В качестве инструментальной среды разработки предлагается использовать экспертную оболочку CLIPS. Суть технологии CLIPS заключается в том, что язык и среда CLIPS предоставляют пользователям возможность быстро создавать эффективные, компактные и легко управляемые экспертные системы. Для этого CLIPS предоставляет готовый инструментарий (встроенный механизм управления базой знаний, механизм логического вывода, менеджеры различных объектов CLIPS) и конструкции (упорядоченные факты, шаблоны, правила, функции, родовые функции, классы, модули, ограничения, встроенный язык COOL).

На примере класса математических моделей линейной термоупругости исследуется подход к формализации перехода от содержательного к модельному описанию связанных физических процессов, основанный на применении методов теории принятия решений. Для выбора модели минимальной сложности предлагается использовать генетические алгоритмы

Учебное пособие имеет целью ознакомить учащихся с компонентами интеллектуальных систем, а именно искусственные нейронные сети. Предусмотрено рассмотрение принципов построения интеллектуальных информационных систем и их «настройке». Затрагивается вопрос применения инструментальных средств поддержки проектирования и построения нейросетей.

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.

В рамках направления "Представление знаний" решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти интеллектуальной системы (ИС). Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний и языки для описания знаний, выделяются различные типы знаний. Изучаются источники, из которых ИС может черпать знания, и создаются процедуры и приемы, с помощью которых возможно приобретение знаний для ИС. Проблема представления знаний для ИС чрезвычайно актуальна, т.к. ИС - это система, функционирование которой опирается на знания о проблемной области, которые хранятся в ее памяти.

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.

Изложены необходимые для освоения курса сведения – краткий конспект лекций, методические указания к выполнению лабораторных работ, а также образцы тестовых вопросов. Направления подготовки: 10.03.01 (профиль «Информационно-аналитические системы безопасности»), 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», а также образовательные программы, 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 09.03.04 «Программная инженерия», 02.03.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» по дисциплине «Методы и модели инженерии знаний».

Учебное пособие посвящено особенностям использования робототехники в сварочном производстве. Рассмотрены составные части робототехнических комплексов, их манипуляционные системы, системы управления, методы обучения и программирования, специфика использования сварочного производства в робототехнических комплексах. Определены области наиболее эффективного использования робототехнических комплексов в сварочном производстве, а также освещены вопросы интеграции операций при роботизированной сварке и комплексной роботизации сварочного производства.

Учебное пособие знакомит читателей с историей искусственного интеллекта, моделями представления знаний, экспертными системами и нейронными сетями. Описаны основные направления и методы, применяемые при анализе, разработке и реализации интеллектуальных систем. Рассмотрены модели представления знаний и методы работы с ними, методы разработки и создания экспертных систем. Книга поможет читателю овладеть навыками логического проектирования баз данных предметной области и программирования на языке ProLog.

В книге рассматриваются актуальные примеры создания приложений глубокого обучения с учетом десятилетнего опыта работы автора в этой области. Вы сэкономите часы проб и ошибок, воспользовавшись представленными здесь шаблонами и приемами. Проверенные методики, образцы исходного кода и блестящий стиль повествования позволят с увлечением освоить даже непростые навыки. По мере чтения вы получите советы по развертыванию, тестированию и техническому сопровождению ваших проектов.

Научный журнал "Информационные технологии и вычислительные системы" публикует материалы о новейших научно-технических и инновационных достижениях в области фундаментальных и прикладных исследований по широкому кругу проблем в сфере информационных технологий, вычислительных систем, интеллектуальных методов и систем управления. Журнал предназначен для научных сотрудников, инженеров и исследователей, работающих в рамках этой проблематики.

Настоящее учебное пособие представляет собой вводную часть курса по искусственному интеллекту, основной целью которого является изучение модели представления знаний на основе классических логических исчислений – исчисления высказываний и исчисления предикатов. Пособие затрагивает не только теоретические основы рассматриваемой модели представления знаний, но и ее реализацию на языке логического программирования Пролог. Таким образом, студенты не только овладевают теоретическими основами представления знаний в логической модели, но и получают практические навыки применения знаний при написании и отладке логических программ.

Постановка проблемы: разработка и внедрение информационно-управляющих систем многомерными техно- логическими объектами являются в настоящее время актуальными задачами, поскольку позволяют повысить каче- ство выпускаемой продукции, снизить затраты энергоресурсов, минимизировать материальные затраты, сократить уровень загрязнения окружающей среды и т. д. К наиболее наукоемким этапам разработки информационно-управ- ляющей системы относится создание ее алгоритмического и программного обеспечения, так как применяемый при этом математический аппарат зачастую является очень сложным. Один из эффективных путей решения данной пробле- мы — использование интеллектуальных баз знаний, обеспечивающих программную реализацию алгоритмов синтеза энергосберегающих управляющих воздействий. Методы: разработка структуры базы знаний с использованием фрей- мовой модели представления знаний. Реализация в базе знаний метода структурного синтеза алгоритма энергосбере- гающего управления, основанного на совместном применении принципа максимума Понтрягина и метода синтези- рующих переменных. Результаты: разработана структура фреймовой базы знаний информационно-управляющей си- стемы многомерным объектом. Фреймы базы знаний обеспечивают определение вида функции оптимального управ- ления и получение аналитических зависимостей для расчета ее параметров. Определение вида функции оптимального управления осуществляется с использованием иерархического графа переходов между видами функций оптимального управления с учетом возможных нарушений ограничений на управляющие воздействия. Параметры полученной функ- ции оптимального управления определяются в результате решения системы уравнений, которая составляется в авто- матическом режиме из «элементарных» функций, хранящихся в базе знаний. Практическая значимость: применение разработанной базы знаний в составе информационно-управляющей системы многомерным объектом обеспечивает решение задачи синтеза энергосберегающих управляющих воздействий с учетом накладываемых на них ограничений.

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.

Описывается модификация алгоритма муравьиных колоний, позволяющая осуществлять поиск оптимальной траектории перемещения грузоподъемной машиной груза произвольной формы в трехмерном пространстве с произвольными препятствиями, заданными в дискретном виде, с учетом угловой ориентации груза.

Представлена Web-онтология систем управления промышленными процессами, построенных в соответствии с новым международным стандартом IEC 61499. Математической основой онтологии являются дескриптивная логика и логика хорновских дизъюнктов, а языками реализации - OWL DL и SWRL. Предлагается метод семантического анализа описаний систем управления на основе определения в онтологии так называемых "семантически правильных" классов.

Способы построения и визуализации работы искусственной случайной нейронной сети, воспроизводящей свойства памяти биологических нейронных систем.

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.

Учебно-методическое пособие подготовлено на кафедре физики полупроводников и микроэлектроники физического факультета Воронежского государственного университета.

Использование принципов нечеткого управления для формирования поведения колесного робота в условиях определенности.

Рассмотрены теоретические и практические вопросы применения интеллектуальных методов обработки данных с использованием аналитической системы RapidMiner. Приведены примеры решения таких типовых задач научных исследований, как предварительная подготовка данных и заполнение пропусков, классификация и снижение размерности; большое внимание уделено вопросам представления результатов исследований в удобном виде.

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).