Искусственный интеллект. Экспертные системы. Интеллектуальные САПР и АСУП

В статье рассматривается автоматизированный учебный курс и математическая модель, позволяющая оценить ее с помощью алгебр

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.

Монография представляет собой четвертый том серии книг, посвященных наиболее актуальным проблемам цифровизации гражданского оборота. «Искусственный интеллект» и технологии «искусственного интеллекта» становятся все более востребованными с экономической точки зрения. В то же время отношения по созданию данных результатов интеллектуальной деятельности и обороту исключительных прав на них не урегулированы действующим законодательством. Современное состояние доктрины и правоприменительной практики демонстрирует неразрешенность проблем, связанных с правовой квалификацией «искусственного интеллекта» и технологий «искусственного интеллекта», определением их правового режима, применением различных договорных конструкций по созданию этих инновационных нематериальных объектов и обороту исключительных прав на них. На базе анализа нормативного, доктринального и эмпирического материала, включая разбор конкретных судебных решений и практических ситуаций, было проведено исследование данных проблем, сделаны выводы и предложения по их решению. Позиция авторов обосновывается с учетом актуальных направлений развития законодательства, современных подходов правоприменительной практики к разрешению споров, связанных с созданием инновационных результатов интеллектуальной деятельности и распоряжением исключительными правами на них. Это позволяет использовать монографию руководителям правовых департаментов юридических лиц и органов государственной власти, представителям адвокатуры, нотариата и судейского сообщества, иным правоприменителям для обоснования принимаемых ими решений. Материал монографии основывается на комплексном анализе большого количества источников. Законодательство приведено по состоянию на 1 марта 2022 г.

Монография посвящена исследованию и разработке методов адаптивного управления процессами укладки и уплотнения асфальтобетонных смесей на основе математического аппарата методов идентификации динамических объектов и искусственного интеллекта. Рассмотрены методы управления технологическими процессами строительства асфальтобетонных покрытий. Представлены модели и методики моделирования технологических процессов, используемые в качестве объектов управления при разработке алгоритмов автоматического управления режимами. На основе анализа результатов исследований предложены новые технические решения систем автоматического управления. Представлены алгоритмы функционирования адаптивных регуляторов и результаты моделирования процессов управления.

Рассмотрены теоретические вопросы совершенствования рабочих процессов укладки и уплотнения асфальтобетонных смесей на основе автоматизации. Предложены методики параметрического синтеза ПИД-регулятора систем управления объектами второго и высокого порядков на основе частотного и модального методов. Приведены материалы новых технических решений систем автоматического управления асфальтоукладчиками и вибрационными катками.

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.

Формулируется проблема выбора структуры нейронных сетей и рассматриваются существующие варианты её решения. Предлагается подход к выбору оптимальной структуры НС методом селекции на основе метода группового учёта аргументов и алгоритм его реализации. Проведено тестирование алгоритма на примере получения исходного описания модели газотурбинного двигателя по экспериментальным данным

Прочитав эту книгу, вы получите четкое представление о том, что такое глубокое обучение, когда его следует применять и каковы его ограничения. Авторы описывают стандартный рабочий процесс поиска решения задачи машинного обучения и рассказывают, как устранять часто возникающие проблемы. Всесторонне рассматривается использование Keras для решения самых разнообразных прикладных задач, в числе которых классификация и сегментация изображений, прогнозирование временных рядов, классификация текста, машинный перевод, генерация текста и многое другое. Опыт работы с Keras, TensorFlow или моделями глубокого обучения не требуется.

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

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

Настоящее учебное пособие – это продолжение учебного пособия «Введение в искусственный интеллект и логическое программирование. Программирование в среде Visual Prolog», представляющего собой вводную часть курса по искусственному интеллекту, основной целью которой является изучение модели представления знаний на основе классических логических исчислений – исчисления высказываний и исчисления предикатов. В пособии рассматриваются: работа с рекурсивными структурами данных в Прологе, назначение и применение предиката «Отсечение», а также внелогические предикаты Пролога и предикаты работы со строками.

Материал методического пособия представляет собой сборник методических рекомендаций для выполнения лабораторных работ по курсу «Экспертные системы» у студентов старших курсов дневной формы обучения.

В учебнике представлено систематизированное изложение основ теории представления знаний в системах искусственного интеллекта (СИИ). Даётся описание наиболее значимых в настоящее время моделей и технологических аспектов проектирования систем, основанных на знаниях (СОЗ). Особое внимание уделено проблемам инженерии знаний в СОЗ, а в качестве основного подхода к их решению рассматривается авторский метод ситуационного анализа и проектирования модели предметной области (БАЗЫ ЗНАНИЙ).

Автоматические линии и комплексы кузнечно-штамповочного производства. Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)

Пособие включает теоретический и практический материал, позволяющий овладеть необходимыми базовыми знаниями в области интеллектуальных систем и пробрести первичные навыки работы с нейронными сетями, генетическими алгоритмами и нечеткими моделями.

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.

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.

Изложены вопросы проектирования систем автоматизации, приведены сведения о нормативных документах, используемых при проектировании систем автоматизации химико-технологических и других технологических процессов. Даны рекомендации по содержанию, разработке и оформлению раздела «Автоматизация технологических процессов» дипломного проекта по специальностям 240125 и 260103. Изложены требования к графической части и структурным элементам данного раздела пояснительной записки. Приведен пример выполнения ФСА «Автоматизация технологических процессов» дипломного проекта.

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.

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

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».

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).

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.