Лекция 1

Введение

Человеческий и машинный интеллект.

Цели и мышление.

Факты и правила.

Упрощение.

Механизм вывода.

Агенты-носители искусственного интеллекта.

Компоненты системы ИИ

Структура экспертной системы продукционного типа.

ЭС как один из видов программы ИИ.

Отличия ЭС от программ ИИ.

Лекция 2

Инструментальные средства разработки ЭС

Общая характеристика инструментальных средств для построения ЭС.

Обобщенная структура экспертной системы

Общие принципы построения и функционирования ЭС.

Характеристики и назначение структурных составляющих ЭС.

Пространство состояний и стратегии поиска в ЭС.

Поиск в ширину

Лекция 3

Поиск в глубину

Сравнение стратегий поиска.

Принципы функционирования и способы реализации механизма логического вывода в ЭС

Синтаксис логики предикатов с использованием метаязыка Бекуса-Наура

Фразы Хорна ( Horn clause )

Дерево утверждений

Лекция 4

Прямой вывод

Знания в процедурном виде

Лекция 5

Представление и обработка знаний

Различные типы знаний.

Различные представления знаний в существующих системах.

Семантические сети (СС)

Фреймы

Краткий обзор языка PROLOG

Лекция 6

Конечный автомат. Разработка продукционной модели представления знаний.

Продукционная модель

Лекция 7

Реализация логического представления знаний на примере учебной системы ESTA .

Лекция 8

Дедуктивные БД и их использование в ЭС.

Применение теории нечетких множеств в ЭС.

Основные понятия теории нечетких множеств

Лекция 9

Методы построения функции принадлежности

Нечеткая и лингвистическая переменные

Реализация ЭС с использованием нечеткой логики

Нечеткий ожидаемый интервал (интервал нечетких переменных)

Лекция 10

Экспертные системы, основанные на нечеткой логике. (НЭС) Fuzzy expert systems .

Лекция 11

Механизм вывода.

Модуль объяснения достигнутых решений

Обратный вывод в продукционной модели базы знаний

Лекция 12

Конструирование ЭС. Стадии разработки.

Процесс приобретения знаний

Фазы создания ЭС

Определение ресурсов

Определение целей

Стадия концептуализации

Стадия формализации

Лекция 13

Стадия реализации

Стадия тестирования

Построение прототипной версии

Лекция 14

Программные средства для приобретения знаний.

Редакторы и интерфейсы для формирования баз знаний

Объяснительные средства

Перестройка базы знаний

Лекция 15

Реализация ЭС продукционного типа с использованием вероятностей и эвристик.

Лекция 16

Blackboard systems (Системы с доской объявлений)

Использование источников знаний в HEARSAY-II

Лекция 17

Система PROTEAN

Интеграция стратегий логического вывода

Общая характеристика BB

Эффективность и гибкость модели с доской объявлений