Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский - Базы знаний интеллектуальных систем

Содержание
Предисловие
Об авторах
От издательства
1.1. Краткая история искусственного интеллекта
1.1.1. Предыстория
1.1.2. Зарождение нейрокибернетики
1.1.3. От кибернетики «черного ящика» к ИИ
1.1.4. История искусственного интеллекта в России
1.2. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта
1.2.1. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях (knowledge-based systems)
1.2.2. Программное обеспечение систем ИИ (software engineering for Al)
1.2.3. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод (natural language processing)
1.2.4. Интеллектуальные роботы (robotics)
1.2.5. Обучение и самообучение (machine learning)
1.2.6. Распознавание образов (pattern recognition)
1.2.7. Новые архитектуры компьютеров (new hardware platforms and architectures)
1.2.8. Игры и машинное творчество
1.2.9. Другие направления
1.3. Представление знаний и вывод на знаниях
1.3.1. Данные и знания
1.3.2. Модели представления знаний
1.3.3. Вывод на знаниях
1.4. Нечеткие знания
1.4.1. Основы теории нечетких множеств
1.4.2. Операции с нечеткими знаниями
1.5. Прикладные интеллектуальные системы
2.1. Введение в экспертные системы. Определение и структура
2.2. Классификация систем, основанных на знаниях
2.2.1. Классификация по решаемой задаче
2.2.2. Классификация по связи с реальным временем
2.2.3. Классификация по типу ЭВМ
2.2.4. Классификация по степени интеграции с другими программами
2.3. Коллектив разработчиков
2.4. Технология проектирования и разработки
2.4.1. Проблемы разработки промышленных ЭС
2.4.2. Выбор подходящей проблемы
2.4.3. Технология быстрого прототипирования
2.4.4. Развитие прототипа до промышленной ЭС
2.4.5. Оценка системы
2.4.6. Стыковка системы
2.4.7. Поддержка системы
3.1. Поле знаний
3.1.1. О языке описания поля знаний
3.1.2. Семиотическая модель поля знаний
3.1.3. «Пирамида» знаний
3.2. Стратегии получения знаний
3.3. Теоретические аспекты извлечения знаний
3.3.1. Психологический аспект
3.3.2. Лингвистический аспект
3.3.3. Гносеологический аспект извлечения знаний
3.4. Теоретические аспекты структурирования знаний
3.4.1. Историческая справка
3.4.2. Иерархический подход
3.4.3. Традиционные методологии структурирования
3.4.4. Объектно-структурный подход (ОСП)
4.1
4.2. Коммуникативные методы
4.2.1. Пассивные методы
4.2.2. Активные индивидуальные методы
4.2.3. Активные групповые методы
4.3. Текстологические методы
4.4. Простейшие методы структурирования
4.4.1. Алгоритм для «чайников»
4.4.2. Специальные методы структурирования
4.5. Состояние и перспективы автоматизированного приобретения знаний
4.5.1. Эволюция систем приобретения знаний
4.5.2. Современное состояние автоматизированных систем приобретения знаний
4.6. Примеры методов и систем приобретения знаний
4.6.1. Автоматизированное структурированное интервью
4.6.2. Имитация консультаций
4.6.3. Интегрированные среды приобретения знаний
4.6.4. Приобретение знаний из текстов
4.6.5. Инструментарий прямого приобретения знаний SIMER + MIR
5.1.1. Семантические пространства и психологическое шкалирование
5.1.2. Методы многомерного шкалирования
5.1.3. Использование метафор для выявления «скрытых» структур знаний
5.2. Метод репертуарных решеток
5.2.1. Основные понятия
5.2.2. Методы выявления конструктов Метод минимального контекста
5.2.3. Анализ репертуарных решеток
5.2.4. Автоматизированные методы
5.3. Управление знаниями
5.3.1. Что такое «управление знаниями»
5.3.2. Управление знаниям и корпоративная память
5.3.3. Системы OMIS
5.3.4. Особенности разработки OMIS
5.4. Визуальное проектирование баз знаний как инструмент познания
5.4.1. От понятийных карт к семантическим сетям
5.4.2. База знаний как познавательный инструмент
5.5. Проектирование гипермедиа БД и адаптивных обучающих систем
5.5.1. Гипертекстовые системы
5.5.2. От мультимедиа к гипермедиа
5.5.3. На пути к адаптивным обучающим системам
6.1. Технологии разработки программного обеспечения -- цели, принципы, парадигмы
6.1.1. Основные понятия процесса разработки программного обеспечения (ПО)
6.1.2. Модели процесса разработки ПО
6.1.3. Инструментальные средства поддержки разработки систем ПО
6.2. Методологии создания и модели жизненного цикла интеллектуальных систем
6.3. Языки программирования для ИИ и языки представления знаний
6.4. Инструментальные пакеты для ИИ
6.5. ѴѴогкВепсИ-системы
7.1.1. Структура ПИЛОТ-программ и управление выводом
7.1.2. Декларативное представление данных и знаний
7.1.3. Процедурные средства языка
7.2. Психодиагностика — пример предметной области для построения экспертных систем
7,2.1. Особенности предметной области
7.2.2. Батарея психодиагностических ЭС «Ориентир»
7.3. Разработка и реализация психодиагностической ЭС «Cattell»
7.3.1. Архитектура системы и ее база знаний
7.3.2. Общение с пользователем и опрос испытуемых
7.3.3. Вывод портретов и генерация их текстовых представлений
8.1. Язык HTML и представление знаний
8.1.1. Историческая справка
8.1.2. HTML — язык гипертекстовой разметки Интернет-документов
8.1.3 , Возможности представления знаний на базе языка HTML
8.2. Онтологии и онтологические системы
8.2.1. Основные определения
8.2.2. Модели онтологии и онтологической системы
8.2.3. Методологии создания и «жизненный цикл» онтологий
8.2.4. Примеры онтологий
8.3. Системы и средства представления онтологических знаний
8.3.1. Основные подходы
8.3.2. Инициатива (КА)2 и инструментарий Ontobroker
8.3.3. Проект SHOE — спецификация онтологий и инструментарий
8.3.4. Другие подходы и тенденции
9.1. Программные агенты и мультиагентные системы
9.1.1. Историческая справка
9.1.2. Основные понятия
9.2. Проектирование и реализация агентов и мультиагентных систем
9.2.1. Общие вопросы проектирования агентов и MAC
9.2.2. Инструментарий AgentBuilder
9.2.3. Система Bee-gent
9.3. Информационный поиск в среде Интернет
9.3.1. Машины поиска
9.3.2. Неспециализированные и специализированные поисковые агенты
9.3.3. Системы интеллектуальных поисковых агентов
Заключение
Литература

Разделы

Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский - Базы знаний интеллектуальных систем

Похожие книги