1.067.317

kiadvánnyal nyújtjuk Magyarország legnagyobb antikvár könyv-kínálatát

A kosaram
0
MÉG
5000 Ft
a(z) 5000Ft-os
szállítási
értékhatárig

Tudásalapú technológia, szakértő rendszerek

Szerző
Lektor
Dunaújváros
Kiadó: Miskolci Egyetem Dunaújvárosi Főiskolai Kar
Kiadás helye: Dunaújváros
Kiadás éve:
Kötés típusa: Ragasztott papírkötés
Oldalszám: 297 oldal
Sorozatcím:
Kötetszám:
Nyelv: Magyar  
Méret: 24 cm x 17 cm
ISBN:
Megjegyzés: Néhány fekete-fehér ábrával illusztrálva. Második, bővített kiadás.
Értesítőt kérek a kiadóról

A beállítást mentettük,
naponta értesítjük a beérkező friss
kiadványokról
A beállítást mentettük,
naponta értesítjük a beérkező friss
kiadványokról

Előszó

A mesterséges intelligencia (MI) kutatások célja intelligens számítógépes rendszerek kifejlesztése. Egy MI program olyan módon oldja meg a problémákat, olyan viselkedést mutat, amit emberek... Tovább

Előszó

A mesterséges intelligencia (MI) kutatások célja intelligens számítógépes rendszerek kifejlesztése. Egy MI program olyan módon oldja meg a problémákat, olyan viselkedést mutat, amit emberek esetében intelligensnek neveznénk. Az MI olyan problémákkal foglalkozik, amelyek általában nem oldhatók meg előre rögzíthető megoldási lépésekkel, amelyek megoldásában szerepet kap a próbálkozás, az intuíció, az emberi szakértelem. Ilyen problémák pl. a sakkozás, matematikai tételek bebizonyítása, fordítás egyik nyelvről a másikra, alakzatok és emberi beszéd felismerése, orvosi diagnózis és terápia kidolgozása stb. Az MI kutatások köre állandóan változik; ezt a viszonylagos jelleget fejezi ki a következő meghatározás ([Rich,91]): "Az MI olyan problémák számítógépes megoldásával foglalkozik, amelyek megoldásában jelenleg az emberek a jobbak." Az MI szempontjából az emberi problémamegoldás jellemzése: - hatékony probléma-megoldási képesség bonyolult, alternatív lehetőségekkel rendelkező problémák esetén is; - kommunikációs képesség, amely a következő módon nyilvánulhat meg: = természetes nyelvű kommunikáció a környezettel (mimikával stb. támogatva), = magyarázatadási, indoklási képesség: a külvilág számára feltett kérdések megmagyarázása, a megoldások érthető - és elfogadható - indoklása, = érzékelési képesség és az ehhez kapcsolódó környezet-manipulációs képesség; - bizonytalan szituációk kezelése: = nem-teljeskörű, zajos, bizonytalan adatok kezelése, = homályos, bizonytalan kimenetelű következtetések elvégzése; - kivételek kezelésének képessége; - tanulás képessége (mint a környezethez való, magas szintű alkalmazkodás): korábbi tapasztalatok alapján az ismeretanyag bővítése, a problémamegoldási készség növelése. Ilyen bonyolult probléma-megoldási viselkedés egészének vagy egyes elemeinek kutatását és számítógéppel történő megvalósítását tűzték ki célul az 50-es évek közepén beindult mesterséges intelligencia kutatások. A kutatók a gondolkodás bonyolult folyamatának utánzása céljából először olyan általános problémamegoldó módszereket kerestek, amelyek problémák széles körének megoldására képesek, és e módszereket általános célú programok kifejlesztésénél alkalmazták. A legismertebb ilyen rendszer a GPS (General Problem Solver); ez a megoldáshoz vezető utak vakon történő bejárásával dolgozott, amely nagyméretű, bonyolult feladatok esetén ún. kombinatorikus robbanást idézett elő. Vissza

Tartalom

Bevezetés7
A tudásalapú technológia története17
A mesterséges intelligencia kialakulása és jelen helyzete17
Az MI fejlődésének főbb mérföldkövei17
Az MI jelenlegi kutatási területei21
Az MI kutatások jelenlegi fő irányai23
Tallózás a neurális hálózatok történetében23
A MYCIN kultúra és tanulságai26
Tudásalapú eszközök piaca29
A piac három fejlődési szakasza30
Tudásalapú eszközök helyzete32
Tudásalapú alkalmazások helyzete32
Hazai fejlesztésű tudásalapú eszközök és alkalmazások34
Az MI első hazai mérföldkövei34
Hazai Prolog rendszerek és tudásalapú eszközök35
Hazai tudásalapú alkalmazások37
Ismertebb hazai szakértő rendszer projektek 1991-ig38
Tudásalapú rendszerek elméleti alapjai41
Megoldáskereső módszerek az MI-ben43
Állapottér, reprezentációs gráf43
Keresési tér, keresőgráf45
Reprezentációs fa, keresőfa46
Klasszikus példák állapottér-reprezentációra47
Klasszikus keresési stratégiák50
Hegymászó keresés (hill-climbing search)52
Visszalépéses keresés (backtracking)53
Mélységi keresés (depth-first search)53
Szélességi keresés (breadth-first search)55
Elágazás-és-korlátozás keresés (branch-and-bound)56
Nyalábolt keresés (beam search)57
Előretekintő keresés (best-first search)57
Az A algoritmus (A algorithm)58
Az A* algoritmus (A* algorithm)58
Tudásreprezentációs módszerek60
Logikai nyelvek64
Szabályalapú reprezentáció70
Asszocioatív vagy szemantikus hálók74
Keret (frame)75
Forgatókönyv (script)80
Bizonytalanságkezelés83
A bizonytalanság eredete, formalizálása84
Numerikus modellek87
Bayes módszer87
Dempster-Shafer modell91
Fuzzy modell94
Szimbolikus, nem-numerikus modellek97
Nem-monoton következtető rendszerek jellemzése98
Nem-monoton rendszerek megvalósításairól101
Függőség-vezérelt visszalépés105
Nem-monoton következtetést alkalmazó feladatok106
Heurisztikus módszerek107
Bizonytalanságkezelés a MYCIN rendszerben107
Bizonytalan tudás kezelése az M.1. keretrendszerben111
A PROSPECTOR bizonyossági modellje113
A tudásalapú technológia jellegzetességei115
A hagyományos programoktól a tudásalapú rendszerekig115
Hagyományos programok115
Adatbázis alkalmazások116
Tudásalapú rendszerek117
Hagyományos program átszerkesztése120
Tudásalapú rendszerek szerkezete és főbb funkciói123
Adat, tudás, szakértő rendszer ismeretek127
Adat, információ, ismeret, tudás128
Adatbázis, tudásbázis129
Szakértői tudásszintek, szakértő rendszer ismeretek129
Az 1. és 2. a generációs szakértő rendszerek132
Tudásalapú/szakértő technológia jellegzetes jegyei133
Tudásalapú/szakértő rendszerek értékelése134
Alaptechnikák, elemi problématípusok137
Tudásalapú rendszerek137
Induktív rendszerek139
Szabályalapú rendszerek142
Hibrid rendszerek156
Szimbólum-manipulációs nyelvek - LISP, Prolog160
További, ígéretes következtető MI technikák162
Szakértő rendszer problématípusok167
Procedurális problémák167
Diagnosztizáló problémák168
Monitorozó vagy őrző problémák169
Konfiguráló vagy objektumtervező problémák169
Tevékenységtervező vagy ütemező problémák171
Alaptechnikák és problématípusok kapcsolata172
Alaptechnikák és javasolható problématípusok172
Problématípusok és javasolható alaptechnikák174
A tudásalapú/szakértő rendszerépítés jellegzetességei177
Tudásalapú vállalati stratégia kidolgozása178
Jellegzetes tudásalapú vállalati stratégiák178
Tudásalapú rendszerek felhasználási lehetőségei183
Intelligens feladatmegoldó segédletek185
Feladat kiválasztás186
A feladat jelenlegi megvalósítása188
Kulcs-kritériumok188
Kizáró kritériumok - elkerülendő feladatok191
A probléma típusa és a következtetés jellege193
Felhasználói szempontok193
Vezetői szempontok. A rendszer értékelése195
Feladat elemzés196
A feladat elemzés szempontjai196
A feladat elemzéséhez szükséges első interjúk199
Feladat szerkezet meghatározás201
A tudásmérnöki munka201
Az emberi memória szerveződéséről203
Az ismeretek formalizálásáról204
Tudásszerzés (Knowledge Acquisition)206
Tudásszerzés egyes rendszerfejlesztési fázisokban208
A prototípuskészítés mint technikai segédeszköz210
A tudásszerzés eszközei és módszerei211
Az RGA módszer215
Tudásalapú rendszerek építése219
Célvezérelt rendszerek építése219
A feladat elemzése és megadása219
A feladat szerkezetének meghatározása222
Az induló szabálykészlet kidolgozása223
A szabályok továbbfejlesztése, finomítása226
A következtetés és vezérlés testre-szabása232
Adatvezérelt rendszerek építéséről234
Strukturált szabályalapú rendszerek építéséről235
Hibrid rendszerek építéséről237
Tudásalapú rendszerek verifikálása és validálása239
Verifikálás242
A specifikáció teljesítése242
Programozási hibák a szabálybázisban242
Amikor egy szemantikai hiba nem hiba246
Számítógéppel támogatott verifikálás247
Validálás247
Tudásalapú rendszerek validálásának módszerei247
Tudásalapú rendszerek validálásának kritériumai249
Utószó251
Irodalomjegyzék253
Forrásmunkák jegyzéke253
További irodalmi hivatkozások258
Melléklet
Melléklet 1: Szómagyarázat263
Melléklet 2: Bor-tanácsadó rendszer megvalósítása M. 1-ben279
Melléklet 3: Fuzzy következtetést illusztráló példa293

Sántáné Tóth Edit

Sántáné Tóth Edit műveinek az Antikvarium.hu-n kapható vagy előjegyezhető listáját itt tekintheti meg: Sántáné Tóth Edit könyvek, művek
Megvásárolható példányok
Állapotfotók
Tudásalapú technológia, szakértő rendszerek Tudásalapú technológia, szakértő rendszerek Tudásalapú technológia, szakértő rendszerek

A borító enyhén kopott.

Állapot:
2.740 ,-Ft
22 pont kapható
Kosárba