Искусственный интеллект. Экспертные системы. Интеллектуальные САПР и АСУП

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.

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.

Учебное пособие по дисциплине «Компьютерная графика» является руководством по выполнению практических и лабораторных работ. Издание предназначено для студентов всех специальностей, всех форм обучения и будет полезно начинающим пользователям графического пакета AutoCAD.

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

Книга посвящена вопросам моделирования информационной деятельности мозга человека. Краткий экскурс в биологию мозга позволяет понять основные направления последующего моделирования. Представлены математические и информационные модели обработки специфической информации в мозге как параллельной машине: модели обработки информации в колонках коры и ламелях гиппокампа. Описан способ и процесс формирования модели мира человека, включающей в свой состав лингвистический и два многомодальных компонента — схематический и образный. На примере реализации программной системы для автоматического смыслового анализа текстов TextAnalyst, разработанной под руководством автора, показаны основные этапы обработки информации как квазитекстов в мозге. Предпринята попытка реализовать кортикоморфную ассоциативную память колонок коры в микроинтегральном исполнении в виде сверхбольшой интегральной схемы.

Проектирование баз данных и баз знаний – развивающаяся область искусственного интеллекта, изучающая вопросы построения и применения систем, основанных на знаниях, которые не только могут накапливать и передавать знания специалистам, но и вступать в диалог, объясняя полученные выводы. В методических указаниях представлены работы, посвященные созданию онтологии в различных предметных областях, проектированию и использованию нейронных сетей разной архитектуры. Также, в одной из работ, изучаются такие методы эволюционных вычислений как генетические алгоритмы. Кроме того, затронута обширная область искусственного интеллекта – нечёткая логика. Изучение и выполнение данных лабораторных работ способствуют по- лучению представлений о практических приложениях теории искусственного интеллекта, предоставляют возможности изучения основ разработки и реализации гибридных интеллектуальных систем.

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

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.

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

Живые организмы часто демонстрируют удивительные способности, которые вдохновляют людей на поиск новых инженерных решений старых проблем. Книга известного профессора Шигео Хиросэ из Токийского технологического института стала классической в области робототехники, но при этом не потеряла своей актуальности и значимости. В ней представлены исследования, посвященные передвижению змей, а также применению полученных знаний к новому классу роботов, передвигающихся подобно змеям. Автор дает описание потенциальных сфер применения таких роботов, утверждая, что они будут весьма востребованы в будущем, когда развитие технологий достигнет подходящего уровня.

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.

Методические указания по выполнению контрольной работы содержат теоретические сведения и практические вопросы выполнения контрольной работы 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.

Вторая часть пособия посвящена моделированию интеллектуальных систем, в основе функционирования которых лежат методы составляющих концепции мягких вычислений – фазиматематика и нейроматематика.

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.

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

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.

Рассматриваются основы методов искусственно интеллекта, история возникновения области искусственного интеллекта и становления её как науки. Рассмотрены базовые алгоритмы (ассоциативные правила, деревья решений, нейронные сети и т.д.), позволяющие решать типичные задачи для вышеуказанной области: представление знаний и поиск.

Рассмотрены способы управления электроприводом переменного тока с помощью преобразователя частоты и программируемого логического контроллера. Исследованы системы управления скоростью и положением ротора электродвигателя. В результате моделирования выявлено влияние структуры регуляторов скорости и положения, а также их настроек на качество управления. Даны экспериментальные подтверждения результатов моделирования, а также оценка степени соответствия выбранной математической модели реальному приводу.

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.

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.

Рассмотрены теория и вопросы практического применения метода конечных элементов (МКЭ) в инженерных расчетах на основе программного продукта ANSYS Workbench. Изложение теоретических аспектов МКЭ сопровождается подробными иллюстрированными примерами работы с ANSYS Workbench при расчете как простых деталей, так и сложных конструкций, работающих в динамических условиях.

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 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.

Рассмотрена работа с системами автоматизированного проектирования Altium Designer и SolidWorks. Приведен пример создания комплекта конструкторской документации на радиоэлектронную аппаратуру с помощью этих систем.

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.

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.

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 монографии рассмотрены вопросы становления и перспектив развития смарт-образования в контексте деятельности российских университетов и образовательных бизнес-структур. Авторы исследуют теоретические и практические аспекты сетевой методологии смарт-обучения в условиях цифровизации, делая акцент на социальных вызовах современной образовательной среды.

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).

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.

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 методических указаниях описана первая лабораторная работа цикла из трех лабораторных работ с домашними заданиями, составляющих учебно-лабораторный практикум курса. Лабораторная работа поможет освоению методов и средств разработки графической базы знаний для интеллектуальной системы автоматизации конструирования зубчатых колес.

Создание высокопроизводительных, универсальных и надежных автоматических устройств для эффективной автоматизации и переноса изделий при их загрузке.

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.

Даны методические указания к третьей лабораторной работе из практикума курса «Системы автоматизированного проектирования в интегрированных компьютеризованных производствах». Рассмотрены методы проектирования технологических процессов обработки в интеллектуальной системе автоматизированного проектирования «СПРУТ-ТП».

В рамках работы рассматривается онтология интеллектуального пространства, приводится формализация динамической сети ресурсов и описываются правила включения и исключения ресурсов из сети. Предлагаемая онтология объединяет онтологическое представление интеллектуального пространства и модель знаний проблемной области. Динамическую сеть ресурсов предложено формализовать как множество вершин двух типов – ресурс и функция – и множество ориентированных дуг, показывающих функциональные зависимости между входными и выходными переменными функций. Правила включения и исключения ресурсов из сети основаны на потребностях в реализуемых ресурсами функциях в текущей ситуации. В заключении кратко сформулированы основные положения статьи и указаны перспективы дальнейших исследований.

Методические указания предназначены для студентов кафедры «Прикладная математика», изучающих курс «Системы автоматизированного проектирования», и посвящены введению в методику решения задач определения напряженно-деформированного состояния деталей, а также оценке ресурса малоцикловой усталости и оптимизации конструкций методом конечных элементов. Предложено семь заданий, каждое содержит 40 вариантов. Приведены примеры выполнения заданий с пояснениями и рекомендациями.

В статье идет речь о человекоподобных роботах.

В третьей части пособия приведены сведения о редактировании изображений в графической системе Автокад (версии 2005,2006). Материал адаптирован для восприятия учащимися с ограниченными возможностями по слуху.

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.

Предложена процедура проверки и уточнения результатов разделения многомерных наблюдений на кластеры несколькими методами кластерного анализа. В результате разбиения множества X на кластеры каждый из методов ставит в соответствие номерам элементов множества X соответствующие им номера кластеров. Показано, что в случае, если элементы множества X представляют собой наблюдения n параметров множества объектов, то результат кластеризации множества X может быть интерпретирован как матрица вероятностей принадлежности объектов определенным кластерам. Предложен критерий принадлежности объекта определенному кластеру, получена формула вычисления значений элементов обобщенной матрицы через элементы матриц вероятностей принадлежности объектов определенным кластерам. Экспериментальные исследования проведены с использованием методов кластерного анализа K-Means, Tree Clustering, Fuzzy Relation Clustering на 4-мерных данных об ирисах, предложенных Фишером в 1936 г.

В методических указаниях описана вторая лабораторная работа из практикума по курсу «Системы автоматизированного проектирования интегрированных компьютеризованных производствах». Рассмотрены методы и средства разработки экспертной базы знаний для интеллектуальной системы автоматизации конструирования зубчатых колес.

Важнейшим этапом проектирования перспективных инфокоммуникационных систем является этап моделирования функционирования системы при реализации в ней различных основополагающих проектно-технических решений, определяющих ее облик в целом. Индикаторами качества решений могут служить значения экспертных показателей качества функционирования системы, отражающие динамику изменения состояния системы в различных фазах и режимах эксплуатации. Поэтому целью данной работы является разработка алгоритмов оценки значений экспертных показателей качества, позволяющих выполнить известные требования к состоятельности, несмещенности и эффективности формируемых оценочных значений в условиях, отличных от стационарности исследуемых процессов.

Основные функции робототехники.

Математическая модель движения мобильного робота с дебалансным вибровозбудителем.

Во второе пособие по специальности «Системы автоматического управления» авторы включили оригинальные тексты из американских и британских научных изданий, посвященные проблемам классической и современной теории управления, а также лексико-грамматические задания и упражнения, позволяющие усвоить соответствующую терминологию, развить и закрепить навыки чтения и перевода научно-технической литературы на английском языке.

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.

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

Во второй части пособия приведены сведения по формированию изображений в графической системе Автокад (версии 2005, 2006). Материал адаптирован для восприятия учащимися с ограниченными возможностями по слуху.

О создании робота-комара.