Искусственный интеллект и робототехника - ответы на тесты Интуит

Курс посвящен основам теории и методологии создания интеллектуальных систем и робототехнических комплексов. Даются примеры создания интеллектуальных систем и решения робототехнических задач.

Излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Рассмотрены вопросы реализации нейронных сетей.

Одним из популярных направлений Artificial Intelligence является теория нечетких множеств (fuzzy sets). Данный курс является систематизированным вводным курсом в это направление.

Одним из популярных направлений Artificial Intelligence является теория нейронных сетей (neuron nets). Данный курс является систематизированным вводным курсом в это направление. Нашей целью является познакомить слушателей с основными нейроно-сетевыми парадигмами, показать область применения этого направления.

В этом курсе лекций, прочитанном авторами в Финансово-Аналитическом Колледже МИФИ, мы знакомим читателя с основами нейросетевой обработки данных и примерами типовых применений, преимущественно в области финансов и бизнеса.

Нейроинформатика - один из новых ликов информатики. Это область науки и интеллектуальной практики, переживающая период экспоненциального роста: растет число вовлеченных людей и публикаций, журналов и лабораторий, вложений и изобретений.

Курс посвящен рассмотрению базовых понятий систем искусственного интеллекта.

На основе положений математической логики событий исследуется возможность построения логических нейронных сетей, выполняющих операции вывода в составе систем искусственного интеллекта, имитирующих механизмы работы мозга.

Данный курс посвящен вопросам, которые представляют собой следующий виток в развитии современных систем автоматизированного проектирования: повышению интеллектуальности систем проектирования.

Курс направлен на формирование базовых знаний об онтологиях и тезаурусах и практических навыков по проектированию и применению онтологий при разработке компонентов интеллектуального программного обеспечения.

В курсе с общих позиций рассматривается широкий круг вопросов, касающихся проблем моделирования поведения, восприятия и мышления.

На рубеже тысячелетий родилось новое поколение сенсоров, в состав которых входит микрокомпьютер. Их называют "интеллектуальными" сенсорами (ИС) за способность к глубокой и сложной обработке полученных сигналов, к учету нелинейностей и посторонних влияний, к извлечению из них ценной информации более высоких уровней, к рациональному изменению режимов работы в зависимости от обстоятельств, к самоконтролю и общению с компьютерной сетью. В курсе описаны разные классы ИС, раскрыты методы и подходы к их разработке и проектированию с учетом собственного опыта авторов. Показана значительная польза, приносимая ИС, и высказана мысль о том, что их создание является одним из признаков новой "информационной" стадии развития общества.

На основе положений математической логики событий исследуются нейронные сети, имитирующие механизмы работы мозга. Эти механизмы реализуют операции вывода по "нечеткой" логике в составе систем искусственного интеллекта - распознавания, управления и принятия решений - во всех областях человеческой деятельности. Рассмотрение многих примеров демонстрирует простейший подход к построению и развитию обученных нейронных сетей "под задачу", а также трассировку – обучение при заданной структуре сети.

В курсе с общих позиций рассматривается широкий круг вопросов, касающихся проблем моделирования поведения, восприятия и мышления.

Данный курс подготовлен для студентов, желающих расширить свои знания по столь популярной сейчас тематике умный дом и лишь развивающейся -Умный город.

Курс посвящен методам создания программ, автоматически генерирующих код приложений.

Естественно-интуитивное взаимодействие - это эволюция в области взаимодействия с компьютером через естественные для человека способы и интерфейсы.

Курс содержит обзор возможностей использования естественно-интуитивного взаимодействия с компьютером в приложениях различных сфер деятельности человека.

Курс расширяет и углубляет набор тем, рекомендованный международным стандартом ACM/IEEE Computing Curricula 2001 по дисциплине «Машинное обучение и нейронные сети» (machine learning and neural networks) в разделе «Интеллектуальные системы» (intelligent systems).

В пособии рассматриваются основы программирования роботов LEGO на языке программирования NXT-G.