Системы искусственного интеллекта (курс лекций, Д.В.Михайлов)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Полезные ссылки)
(Демо)
Строка 54: Строка 54:
== Демо ==
== Демо ==
-
* [http://www.novsu.ru/file/1146133 Отбор фраз текстового корпуса, максимально релевантных исходной, на основе TF-IDF её слов]. [http://www.novsu.ru/file/1195999 Вариант с привлечением базы синтаксических правил].
+
* Отбор фраз текстового корпуса, максимально релевантных исходной:
 +
** [http://www.novsu.ru/file/1146133 на основе TF-IDF её слов];
 +
** [http://www.novsu.ru/file/1195999 с привлечением базы синтаксических правил на основе численной оценки силы связи слов исходной фразы];
 +
** [http://www.novsu.ru/file/1229847 анализом n-грамм на найденных синтаксических связях слов исходной фразы].
== Инструментальные средства и библиотеки ==
== Инструментальные средства и библиотеки ==

Версия 16:16, 22 июля 2016

Дисциплина "Системы искусственного интеллекта" для специальности 230105 важную роль в подготовке студентов к самостоятельной профессиональной деятельности в области интеллектуальных информационных технологий. Дисциплина "Системы искусственного интеллекта" для специальности 230105 относится к числу дисциплин специализации и читается в 9-м семестре. Она включает в себя рассмотрение основных вопросов современной теории и практики построения интеллектуальных систем (в первую очередь) символьной обработки и опирается на учебные курсы :"Дискретная математика", "Функциональное и логическое программирование", "Объектно-ориентированное программирование", "Базы данных", "Теория вычислительных процессов и структур", "Компьютерное моделирование", "Распознавание образов и обработка изображений" и "Человеко-машинное взаимодействие". Особое внимание уделяется моделированию языкового поведения человека при работе с базами знаний интеллектуальных информационно-поисковых систем.

Включение данной дисциплины в учебный план заключительного учебного семестра перед преддипломной практикой и дипломным проектированием дает возможность студенту более четко сформулировать задачу на дипломное проектирование с точки зрения перспективных направлений интеллектуальных технологий компьютерной обработки информации.

Автор — Дмитрий Владимирович Михайлов, доцент кафедры Информационных технологий и систем Новгородского государственного университета им. Ярослава Мудрого.

Научный консультант - д.т.н., профессор Емельянов Геннадий Мартинович

Содержание

Содержание лекционных занятий

Дополнительные разделы по обработке и анализу текстов

Содержание лабораторных занятий

Дополнительные темы работ по моделям представления знаний

Демо

Инструментальные средства и библиотеки

Базы данных

Полезные ссылки

Для самоконтроля

Примерный список вопросов к экзамену.