Искусственный интеллект. Экспертные системы. Интеллектуальные САПР и АСУП

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.

Содержание практикума включает вопросы по основным темам курса «Правовое регулирование информационных технологий (IT)», задания и практические ситуации к ним, перечень рекомендованной литературы, нормативных актов и судебной практики. Практикум полностью соответствует содержанию рабочей программы дисциплины, разработанной на кафедре международного частного и гражданского права им. С. Н. Лебедева Международно-правового факультета МГИМО МИД России. Основная задача книги заключается в развитии практических навыков работы с ситуациями, предполагающими необходимость обращения к правовому регулированию тех сфер деятельности, в которых выпускники этого курса задействованы в рамках своей основной профессии. Даже при условии того, что в большинстве случаев IT-специалисты обращаются к профессиональным юристам, им необходимо начальное понимание того, в каких случаях это следует делать, а также умение адекватно оценить качество юридической консультации. Кроме того, практикум направлен на выработку навыков критического мышления, а также понимания необходимости в тех или иных случаях обращения к правовым нормам. Законодательство приведено по состоянию на 15 ноября 2022 г.

В результате системного анализа выявлены недостатки существующих систем инструментальной детекции лжи алгоритмов нейросетевого детектирования лжи, предложены, реализованы и проанализированы алгоритмы построения нейросетевого полиграфного аппарата, выявлен наиболее перспективный алгоритм построения нейросетевого полиграфа - анкетный.

Включает полное и систематизированное изложение материала по учебной программе курса «Интеллектуальные системы управления роботами». Включает темы, посвященные введению в нейронные сети, их применению, основам обучения нейронных сетей, многослойным нейронным сетям с прямой связью, передовым методам обучения нейронных сетей и варианты индивидуальных упражнений.

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.

В статье представлены результаты научно-практического исследования, направленного на решение задач разработки и анализа вероятностной модели фаззинга SQL-инъекций веб-приложений. Модель представлена в виде динамической сети Байеса. Динамические сети Байеса – это хорошо апробированный инструмент моделирования динамических процессов, протекающих в условиях риска и неопределенности, позволяющий существенно повысить управляемость и эффективность моделируемых процессов. В работе рассматриваются вопросы синтеза и семантики анализируемой динамической сети Байеса, описываются приближенные алгоритмы вероятностного вывода, фильтрации и прогнозирования, адаптированные к процессам фаззинга

Стать гениальным изобретателем легко! Серия книг «РОБОФИШКИ» поможет вам создавать роботов, учиться и играть вместе с ними. Вы соберете на платформе Arduino собственное запирающее устройство, благодаря которому можно безопасно хранить ценные вещи.

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.

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.

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.

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.

Приведены сведения о построении элементарных твердотельных объемных форм, из которых комбинируются сложные твердотельные объекты; рассмотрена последовательность создания и редактирования сложного твердотельного трехмерного объекта.

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.

Рассматривается построение модели прогнозирования устойчивости грунтового массива. Для прогноза коэффициента, влияющего на устойчивость, предлагаются методы нечеткой логики

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.

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

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.

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.

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.

В статье представлен философский анализ феномена искусственного интеллекта и рассмотрен вопрос о его экономической ценности для современного человека и общества на основе положений теории «длинного хвоста», предложенной К. Андерсоном. Раскрывая идейно-технологическую и экономическую специфику первой зимы искусственного интеллекта, продолжавшейся с начала 1970-х до середины 2000-х годов, авторы указывают, что существующие на данный момент технологические тренды и ведущиеся разработки свидетельствуют об успешном развитии сферы искусственного интеллекта. Этот этап в истории исследуемого феномена (со второй половины 2000-х годов) получил название новой весны искусственного интеллекта. Он характеризуется тем, что достижения в сфере искусственного интеллекта превосходно вписываются в экономику «длинного хвоста», а дальнейшее развитие искусственного интеллекта происходит по ее законам. В работе артикулируется следующий тезис: сколько в мире существует ниш (субкультур/«глобальных деревень»), столько появится и типов искусственного интеллекта. В качестве ключевых направлений возрождения искусственного интеллекта рассматриваются чатботы (персональные помощники в системе диалоговых взаимодействий, внедряемые в первую очередь в социальных сетях), блокчейн-технология (электронная система учета материальных и нематериальных активов), а также эмитируемая интернет-пользователями криптовалюта биткойн. Авторы акцентируют внимание на важной роли блокчейна в мировой экономике и на проектировании цифровой экономики в России, где по инициативе президента В.В. Путина запущена соответствующая программа. В заключение обосновывается тезис о том, что искусственный интеллект воплощает в себе экспериментальную философию, которая именно в таком виде приобретает экономическую ценность, поскольку становится предметом первой необходимости человека и удовлетворяет потребности общества.

В монографии рассмотрен комплекс вопросов, связанных с развитием региональных транспортно-логистических систем. Приведен анализ состояния и описаны перспективы развития интеллектуальных транспортно-логистических систем, приведены методы интеллектуального управления параметрами транспортных систем.

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

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 настоящей статье виртуальная реальность и дополненная реальность анализируются с позиций цифрового материализма, утверждающего, что любая цифровая материя, к каковой необходимо отнести обе обозначенные технологии, представляет собой внутри-материальный конструкт. Авторы описывают виртуальную реальность и дополненную реальность как особые онтологические модели. Подчеркивается, что основу создания и освоения виртуальной и дополненной реальностей составляет осязание, которое, в свою очередь, есть сплав ощущений, в т. ч. зрительных. При этом в качестве источника и метафоры виртуальной и дополненной реальностей авторы рассматривают руку – главный орган человеческого тела, ответственный за осязание и, следовательно, закрепляющий в качестве фундаментального способа постижения регулярной реальности гаптику. Соответственно, ключом к пониманию того, как виртуальная и дополненная реальности осуществляются и даются, может служить введенное Аристотелем понятие «энтелехия». Если, по Аристотелю, душа как рука является энтелехией естественного тела, то рука, одетая в киберперчатку, которая делает возможным пребывание в виртуальной реальности, является энтелехией тела, конвергированного с электронно-цифровой средой. В случае с дополненной реальностью рука не обязательно нуждается в техно-облачении, поэтому она оказывается энтелехией нетехнологизированного тела, погруженного с ее помощью в электронно-цифровую среду. Как следствие, виртуальная и дополненная реальности сами по себе выступают в качестве энтелехий, т. е. осязаемых, или, иначе говоря, гаптически переживаемых, форм и образов бытия. Авторы делают вывод, что и виртуальная реальность, и дополненная реальность зависят от человеческого опыта и что обе они онтологически безответственны. Позволяя человеку осмыслить его собственное существование в дарованных ему аффордансах, виртуальная и дополненная реальности демонстрируют, как человеческое тело реагирует на работу головного мозга, погружающегося в виртуальные и дополненные миры.

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

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.

Описан процесс создания и применения онтологии предметной области (оптики) для образовательного портала музея оптических технологий. Приведен сравнительный анализ верхнеуровневых онтологий и описана методика извлечения знаний

Стать гениальным изобретателем легко! Серия книг «РОБОФИШКИ» поможет вам создавать роботов, учиться и играть вместе с ними. С помощью деталей конструктора LEGO® MINDSTORMS® Education EV3 вы сможете собрать робота, способного самостоятельно протирать пыль на любых горизонтальных поверхностях, а также доводить до блеска покрытие рабочего стола.

Ученые создают новую версию робота. Его будут звать Евой, а задачей станет проверка веществ-кандидатов в лекарства.

Методические указания по выполнению лабораторно-практических занятий содержат теоретические сведения и практические вопросы решения прикладных задач по дисциплине Инженерия знаний. Разработано в соответствии с ФГОС ВО по направлению подготовки 09.03.01 - Информатика и вычислительная техника и предназначено для студентов 2 и 2у курсов заочной и дистанционной форм обучения.

Математическая модель движения мобильного робота с дебалансным вибровозбудителем.

В первой части пособия приведены сведения по созданию рабочей среды и общие сведения о графической системе Автокад (версии 2005, 2006). Материал адаптирован для восприятия учащимися с ограниченными возможностями по слуху.

Исследуются возможности рекуррентных нейронных сетей с управляемыми синапсами со стиранием устаревшей информации. Решается задача оценки емкости памяти этих сетей. Отмечается, что для ее решения из-за специфики правил запоминания информации известные методы не пригодны. Они не ориентированы на оценку запоминания длинных последовательностей совокупностей единичных образов. В них не принимается во внимание предельный суммарный вес синапсов, активно используемых в качестве элементов памяти, не учитывается зависимость емкости памяти от функций ослабления сигналов в сети. Рассматривается новый метод оценки емкости памяти рекуррентных нейронных сетей, обрабатывающих информацию в реальном масштабе времени. Приводится спиральная структура сети на уровне нейросетевых каналов. Получено аналитическое выражение, связывающее емкость памяти таких сетей с их параметрами. В качестве этих параметров выступают число нейронов и предельно достижимый суммарный вес синапсов сети, средние значения функций ослабления расходящихся и сходящихся в сети единичных образов и другие. Показано, что предельные оценки емкости памяти рекуррентных нейронных сетей выше, чем считалось ранее. На один синапс может приходиться больше двух бит информации. Сформулированы рекомендации по совершенствованию рекуррентных нейронных сетей. В качестве элементов долговременной памяти предлагается использовать только те синапсы, которые связывают нейроны, обеспечивающие встречное продвижение единичных образов в сети.

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).