Искусственный интеллект. Экспертные системы. Интеллектуальные САПР и АСУП

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).

Пособие посвящено рассмотрению теоретических подходов к извлечению информации из текстов, рассмотрению и систематизации прогностических методов и моделей в маркетинге и интернет-рекламе, на основе выборки больших данных. В данном пособии рассмотрено применение машинного обучения при построении рекомендательных систем.

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

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).

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

Представлена схема процесса проектирования изделий электронной аппаратуры, проанализированы основные этапы и задачи проектирования аппаратуры на каждом иерархическом уровне. Рассмотрены методы формализации задач при автоматизированном проектировании электронной аппаратуры. Даны основные понятия и определения из теории графов, приведены методы формального описания электрических принципиальных схем. Представлены структура домашнего задания по теме «Автоматизация проектирования электронной аппаратуры» и контрольный пример.

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.

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

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.

В издании описан процесс программирования промышленных роботов компании KUKA на языке программирования высокого уровня KRL. Рассмотрены устройство робота и его основных компонентов, различные системы координат робота, способы их юстировки и калибровки, особенности программирования движений робота, работа с логическими операторами, а также со схватом.

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.

В монографии рассмотрены основные положения методологии мягких вычислительных процессов во взаимодействии с теорией нечеткой логики и ее составляющими концепциями. Рассматриваются различные маршруты развития технологии мягких вычислительных процессов в сочетании агрегированных компьютерных парадигм, таких как нечеткая логика, нейронные сети, эволюционные вычисления, вероятностные вычисления. Сделана попытка объединения основных понятий мягких вычислений с нечеткой логикой и математикой нечетких множеств.

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.

В данном учебном пособии рассмотрены подходы к решению прямых и обратных задач магниторазведки. Рассмотрено решение линейных и нелинейных обратных задач магниторазведки, в том числе с использованием нейросетей. Пособие может быть рекомендовано как для самостоятельного изучения курса «Современные компьютерные технологии», так и для подготовки к выполнению практических заданий.

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.

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.

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.

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.

Благодаря компьютерам мы не только можем создать программу, которая займётся нашими финансами, проконтролирует отопление в доме или вычислит траекторию полета ракеты, но и построить машину, взаимодействующую с людьми или видеоигру со сложными виртуальными противниками, которые поступают как живые. В этой книге изложены основы искусственного интеллекта и машинного обучения. Благодаря ей вы сможете создать свои собственные игры, а также программы, которые могут распознавать естественную речь и изображения. Все проекты на языке Scratch сопровождаются подробными пошаговыми инструкциями, так что не беспокойтесь, если вы не эксперт в применении этого языка визуального программирования.

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

Пособие посвящено рассмотрению подходов к разработке экспертной системы принятия решений для медицинских целей, с использованием больших данных для формирования требований к системе самодиагностики и оказания первой помощи. Практический аспект включает проектирование структуры БД диагнозов и разработку алгоритмы взаимодействия с ней, а так же разработку прототипа интерфейса администратора системы.

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 «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.

Лабораторный практикум по дисциплине САПР технологических процессов предназначен для закрепления и углубления теоретических знаний, совершенствования практических навыков в области автоматизированного проектирования технологических процессов и подготовки технологической документации. В пособии описываются различные методы создания технологий изготовления деталей и их сборки, расчет режимов резания, выбор оборудования, инструментов и других составляющих технологических процессов механической обработки и сборки в отечественных системах автоматизированного проектирования ТехноПро, Вертикаль, Т-FLEX Технология и СПРУТ ТП.

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.

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.

В книге изложен учебный курс для школьников, начинающих изучать компьютерное зрение с языком программирования Python и библиотекой OpenCV. Описаны особенности установки языка Python, различных библиотек, в том числе OpenCV, и операционной системы Raspbian. Материал разделен на три отдельные темы: программирование на Python, поиск и выделение цветных объектов на графическом изображении и в видеопотоке средствами OpenCV, программирование колесной робоплатформы под управлением Raspberry Pi 3, оснащенной CSI-камерой. Большую помощь читателю окажут многочисленные иллюстрации и листинги программных кодов, а также ссылки на источники и интернет-ресурсы.

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.

Искусственный интеллект уже прочно вошел в нашу жизнь, но для многих его использование по-прежнему кажется уделом избранных. Автор опровергает этот миф и предоставляет читателю пошаговое описание реализации в программах Excel и R алгоритмов машинного и глубокого обучения, регрессии и кластеризации, корреляционного и дисперсионного анализа применительно к криминалистическому изучению преступных деяний. Отдельное внимание уделено разведочному анализу данных, методам работы с географическими координатами и сведениями о времени. Преимуществом книги является сочетание теории математической статистики и машинного обучения в объеме, достаточном для понимания сути реализуемых методов, и готовых прикладных решений, которые можно использовать как в научных исследованиях, так и в практике расследования преступлений. Законодательство приведено по состоянию на 1 октября 2020 г.

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.

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.

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».

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.

В учебном пособии системно, в полном объеме рассматриваются инновационные инструменты для создания всех видов маркетинговых коммуникаций на основе искусственного интеллекта и нейронных сетей. На многочисленных практических примерах демонстрируются создание контента и каналов коммуникации с использованием искусственного интеллекта и различных нейронных сетей, образовательные возможности на основе искусственного интеллекта, их внедрение в образовательную деятельность, обучение нейронных сетей, создание рекламной продукции с помощью нейронных сетей и др. Богато иллюстрировано.

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.

Книга представляет собой введение в теорию алгоритмов принятия решений в условиях неопределенности, включая формулировки основных математических задач и методы их решения. Рассмотрены современные методы снижения вычислительной нагрузки и поиска оптимальных стратегий в различных сценариях – от простых регуляторов до стохастических многоагентных систем. Основное внимание уделяется планированию и обучению с подкреплением, хотя некоторые из представленных методов основаны на элементах обучения с учителем и оптимизации. Алгоритмы реализованы на языке программирования Julia.

Эта книга рассказывает о передовых методах компьютерного зрения. Показано, как искусственный интеллект обнаруживает признаки и объекты, на каких данных он обучается, на чем основано распознавание лиц и действий, отслеживание аномалий. Особое внимание уделяется методам глубокого обучения. Все ключевые принципы проиллюстрированы примерами из реальной практики.

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).