Методи та системи ШІ

ТЕМА 2.2. ЗАДАЧІ КЛАСИФІКАЦІЇ, ЕКСПЕРТНІ СИСТЕМИ (ЕС). ОСОБЛИВОСТІ ЕКСПЕРТНИХ СИСТЕМ, ПРИКЛАДИ ТА ЇХ РОЗРОБКА Лекція Експертні системи як особливий клас систем штучного інтелекту. Предмет, задачі класифікації. Байєсівські правила. Центральна проблема логічного виведення. Склад системи MYCIN. Експертні системи, що найбільше застосовуються. Система EURISCO. Процес набуття знань. Мова Лісп та її команди. Робота з експертом. Фази розвитку експертних систем. Перевірка та ініціалізація портів. Особливість фази накопичення. Початкова фаза. Сценарій діагностики причин зависання. Випадок зависання ПЕОМ. Порожня експертна система. Guru моделі набуття знань. Порядок слідування речень у мові ПРОЛОГ. Динаміка експертних систем в країнах світу. Ринок експертних систем в Європі. Запитання для самоперевірки 1. Що включають до свого складу експертні системи?

2. Яке призначення мають експертні системи?

3. В чому полягає задача класифікації?

4. Що собою представляє розпізнавання образу?

5. На чому базуються байєсівські правила?

6. Що приймається за розв’язок за байєсівськими правилами?

7. Що є центральною проблемою логічного виведення?

8. На чому базуються правила входження об’єктів до певних класів?

9. Що є найбільш зручним для процесів розпізнавання та навчання?

10. Що намагаються насамперед визначити при розпізнаванні зорових образів?

11. Внаслідок чого ускладнюється задача розпізнавання деталей на зображеннях просторових об’єктів?

12. Які задачі розв’язуються за допомогою експертних систем?

13. Скільки продукційних правил містить MYCIN? 14. На що спирається система пояснення?

15. Що є основою мови Лісп?

16. Чим різняться Guru моделі набуття знань?

17. На чому базується робота з експертом?

18. Що відбувається у фазі накопичення даних в експертних системах? Література: 1, 2, 3, 6, 9.