Повна версія

Головна arrow Інформатика arrow ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ СИСТЕМИ

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   ЗМІСТ   >>

ВСТУП

Однією з найпомітніших рис сучасності є комп'ютери, які проникли в усі сфери людської діяльності. Спостережуваний протягом всього періоду існування комп'ютерів неухильне зростання їх продуктивності уможливив наділення інтелектуальними функціями навіть мобільних пристроїв.

Ми вже звикли до того, що камера мобільного телефону розпізнає сцену і згідно з нею самостійно налаштовує фокус та експозицію. Багато автомобілістів не уявляють собі переміщення по місту без навігаційної системи, що допомагає об'їжджати пробки. Автомобілі, навіть не належать до преміального сегменту, вже вміють тримати смугу руху, розпізнавати дорожні знаки і виконувати паралельну парковку. Якщо 15-20 років тому, коли Інтернет тільки почав завойовувати інформаційний простір, для доступу до потрібних ресурсів потрібно було знати адресу URL і навіть випускалися путівники по інтернет-ресурсів ( «жовті сторінки»), то тепер достатньо набрати в пошуковій системі фразу, і вона видасть не тільки список посилань на відповідні ресурси, а й - в деяких випадках - відразу дасть відповідь на користувача питання.

Все це приклади інтелектуальних систем в дії. Навіть такий короткий список прикладів показує, що інтелектуальні функції мають винятковим різноманіттям, яке неможливо охопити в одному навчальному курсі.

Предмет курсу - методи здобуття знань з різних джерел. Для формалізованих джерел знань (баз знань) основним завданням є набір методів пошуку в базах знань великого розміру. Якщо дані представлені в слабо формалізованому вигляді (сирі дані - raw data), то найбільш перспективною слід вважати завдання машинного навчання {machine learning). Нарешті, для знань, що зберігаються у вигляді текстів на природних мовах, актуальна задача обробки природно-мовних текстів.

Особливостями і перевагами даного курсу є об'єднання в ньому методів вирішення найбільш затребуваних завдань.

Перша частина присвячена методам пошуку на дереві рішень. Це широкий клас задач, суть яких в переборі варіантів. Розгалуження пошуку зазвичай описується правилами, безліч яких разом з аксіомами становить базу знань. Ця частина підручника написана на основі десятирічного досвіду викладання дисципліни «Інтелектуальні системи» на кафедрі обчислювальної техніки Санкт-Петербурзького національного дослідницького університету інформаційних технологій, механіки і оптики і частково містить матеріали з навчального посібника «Штучний інтелект» [1] , виданого одним з авторів в 2010 року та широко поширився на просторах Інтернету, що в певній мірі свідчить про корисність викладених там матеріалів.

Друга частина містить вступ в методи автоматичного вилучення або породження знань за допомогою машинного навчання. Це порівняно молоде, але перспективний напрямок в області штучного інтелекту, оскільки воно дозволяє працювати з «сирими» даними. Тут розглядаються основні принципи машинного навчання, які можна застосовувати як в технічних, так і в інформаційних системах.

Третя частина присвячена методам статистичної обробки природно-мовних текстів - також перспективному напрямку штучного інтелекту. На відміну від логічних, статистичні методи не залежать від граматики природної мови, але дозволяють виявляти стійкі зв'язки між словами і тим самим наближатися до вилучення семантики (сенсу) з текстів, зокрема, визначати приналежність тексту до тієї чи іншої предметної області. В умовах вибухового зростання числа документів в електронній формі вельми актуальне завдання відбору текстів, що надаються але запитом користувача, і статистичні методи з таким завданням успішно справляються. Матеріали, викладені в третій частині, містять алгоритми і покрокові приклади, що полегшують їх розуміння і практичне використання.

Дане видання може бути рекомендовано бакалаврам та магістрантів, які навчаються за напрямами підготовки «Інтелектуальні системи», «Програмна інженерія», слухачам курсів підвищення кваліфікації, а також аспірантам, програмістам, які розробляють як інформаційні, так і технічні інтелектуальні системи, в тому числі мобільні приложени я . Обмежений обсяг годин на дисципліни «Інтелектуальні системи і технології» не дозволив включити в перелік розглянутих проблем такі цікаві завдання, як інтелектуальний аналіз зображень, автономні агенти і ін.

Матеріали, викладені в даному виданні, містять приклади, що використовують англійську нотацію, але вони не вимагають високого рівня володіння англійською мовою, рівня А1 (початківець) досить. Освоєння курсу «Інтелектуальні системи» вимагає володіння дискретної математикою, теорією ймовірностей, матричним обчисленням, векторної алгеброю.

Спеціальне програмне забезпечення, необхідне для освоєння даного курсу, складають транслятор з мови Prolog , пакет матричних обчислень MatLab і середовище статистичних обчислень R. Незважаючи на те що в першій частині використовуються приклади на мові логічного програмування Prolog , попереднього вивчення цієї мови не вимагається. Всі приклади добре коментуються і можуть служити керівництвом для початкового освоєння мови Prolog , хоча таку мету автори перед собою нс ставили.

В результаті освоєння дисципліни «Інтелектуальні системи» навчається повинен володіти такими компетенціями:

знати

  • • особливості логічного програмування;
  • • принципи машинного навчання з учителем і без;
  • • причини виникають складнощі при створенні програм, які займаються аналізом текстів на природній мові;

вміти

  • • створювати алгоритми інформаційного пошуку;
  • • формувати тестову і навчальну вибірки для задач машинного навчання;
  • • моделювати тексти на природній мові;

володіти

  • • основами декларативного програмування;
  • • навичками роботи з деревом рішень;
  • • методами машинного аналізу тексту на природній мові.

Оцінювання але курсу може проводитися у формі прикордонної

контролю по кожному розділу дисципліни. Оскільки передбачається, що в навчальному плані дисципліна «Інтелектуальні системи» займає 6 залікових одиниць, то вона може складатися з двох модулів. Тим часом в структурі курсу виділені три частини. Навчаються може бути запропоновано в обов'язковому порядку освоїти першу частину курсу і, по вибору, другу або третю.

  • [1] Безсмертний І. А. Штучний інтелект. СПб .: Изд-во СПбГУ ІТМО 2010.
 
<<   ЗМІСТ   >>