<<  Накопление и использование знаний К области машинного обучения относится большой класс задач на  >>
Здесь также нельзя не отметить две важные подобласти

Здесь также нельзя не отметить две важные подобласти. Первая из них — машинное обучение — касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Второе связано с созданием экспертных систем — программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме. 25.

Слайд 25 из презентации «Системы искусственного интеллекта». Размер архива с презентацией 573 КБ.

Загрузка...

Информационные системы

краткое содержание других презентаций

«Автоматизированное проектирование» - Примеры критериев успешного внедрения. Классификация CASE-средств по категориям. Готовность. Технология автоматизированного проектирования. Компоненты интегрированного CASE-средства. Определение критериев успешного внедрения. Характеристики пилотного проекта. Нисходящий подход. Анализ рынка CASE-средств. Ожидаемые результаты. Стандарты, используемые при внедрении CASE-средств. Проекты, ведущиеся в организации.

«Обслуживание информационных систем» - Деградация ИС. Проектирование. Проблемы информационного менеджмента. Особенности использования ресурсов ИС. Внедрение ИС. Особенность ИС. Стадии и этапы. Ряд специальных обеспечивающих систем. Поддержка ИС. Структура фонда «машинного времени». Поддержка нужна на протяжении всего ЖЦ. Система управления. Моральный износ. Освоение ИС. Эксплуатация ИС. Обеспечение развития и обслуживания ИС. Система испытаний.

«Система поддержки врачебных решений» - Обмен данными между базами прецедентов. Вывод, основанный на прецедентах. Оценка текущего случая. Консолидация знаний. Схема принятия решений по прецедентам. Система поддержки принятия решений. Оценка схожести. Интерактивный режим импорта. Запрос к удаленному компьютеру. Совместное использование локальных систем. Обмен данными. База прецедентов. Виртуальная интеграция. Оценка близости.

«ИИ» - Проблемы ИИ. Участники создания экспертной системы. Системы искусственного интеллекта. Схема строения нейроподобного элемента. Искусственный интеллект. Системы обработки визуальной информации. Задачи, решаемые техническими системами. Искусственный интеллект и системы искусственного интеллекта. Нейроподобные сети. Системы речевого общения. Схема строения нейрона. Структура идеальной экспертной системы.

«Интеллектуальные системы» - Правила-продукции. Условные вероятности. Структура современной системы. Продукционная модель. Человек. Логика предикатов. Развитие программных средств. Знания. Интеллектуальный интерфейс информационной системы. Классификация методов представления знаний. Представление знаний в системах искусственного интеллекта. Нейронные сети. Семантическая сеть. Классификация задач, использующих ИИ. Представление знаний в интеллектуальных системах.

«ГИС» - Идентификация интересующей области/объекта. Основные возможности теперь доступны одновременно широкому кругу лиц. ГИС можно назвать базой данных. Корпоративная ГИС и Интернет. Требования к ГИС влияют на процесс разработки. Функции мобильных ГИС. Запрос по характеристикам/поиск объектов. Ранее доступно только на бумаге. Внедрение корпоративной ГИС. Краткий обзор некоторых ключевых принципов. ГИС и лесоуправление.

Всего в разделе «Информационные системы» 15 презентаций
Загрузка...
Сайт

5informatika.net

115 тем