Модели и методы искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы
Материал из MachineLearning.
Перечень контрольных вопросов для сдачи экзамена в 6-ом семестре студентов 3 курса
специализации «Проектирование и организация систем» кафедры «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ
- Адаптивный линейный сумматор.
- Классификация искусственных нейронных сетей.
- Основные методы обучения нейронных сетей.
- Метод обратного распространения ошибки.
- Классический генетический алгоритм.
- Модификации генетического алгоритма, их преимущества и недостатки.
- Алгебра нечётких множеств и чисел.
- Нечёткая логика.
- Нечёткий вывод.
- Нечёткое управление.
- Принцип расширения при нечётких вычислениях.
- Пространство состояний и стратегии поиска.
- Основные эвристики, сравнение эвристик.
- Минимакс, альфа-бета усечение.
- Теории смысла и представления данных как связей.
- Концептуальные графы.
- Фреймы и сценарии.
- Продукционные системы.
- Рассуждения от данных и от цели, рассуждения как поиск в пространстве состояний.
- Абдукция и рассуждения на её основе.
- Стенфордская теория фактора уверенности.
- Теория Демпстера-Шефера.
- Сети доверия.
См. также