A mesterséges intelligencia alapjai - Nyitott rendszerű képzés-távoktatás-oktatási segédlet / Felsőoktatási jegyzet - Fekete-fehér ábrák.

A jegyzetet Dr. Váncza József A mesterséges intelligencia alapjai tárgyhoz kidolgozott segédletei és előadásai alapján, a Gábor Dénes Főiskola által Phare támogatással kiadott gyakorlati jegyzet - Horváth, Szalay: A mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazásai felhasználásával -, és a tárgy 2001. és 2002. évi gyakorló előadójaként szerzett tapasztalataim és vázlataim segítségével készült. A jegyzet részben tartalmaz összefüggő, szerkesztett összefoglaló részeket legtöbbször a fejezetek elején, és az előadásokon is kivetített, részletes vázlat fóliaképeit, amelyek segítségével a számonkérésre kerülő teljes anyag követhető és elsajátítható. A feladatmegoldási készség fejlesztése illetve a tananyag megértésének mélyítése érdekében számos példa, feladatmegoldás és alkalmazás is került a jegyzetbe. A jegyzet megírásával fő célom az volt, hogy a korábban elkészült tankönyv, jegyzet és segédlet, valamint a különböző egyéb forrásból beszerezhető további dokumentumok kusza és nem teljes dzsungele helyett egyetlen dokumentumra támaszkodva is fel tudjon készülni a vizsgázni kívánó hallgató. Meglehet a vázlatos fogalmazás miatt a tömör kifejezések alaposabb odafigyelést igényelnek a megértéshez, de a vázlatok részletessége és a bemutatott példák segítségével a jegyzetben szereplő tananyag önállóan is elsajátítható. Mindezek ellenére minden olvasónak javaslom, hogy a jegyzetet az előadásokkal kiegészítve, a konzultációs lehetőségeket igénybevéve, és az ajánlott szakirodalmak kiegészítő információit szükségé esetén átnézve fogjon hozzá a felkészüléshez a biztos siker érdekében. Vissza
Tartalom
Előszó 3
A mesterséges intelligencia fogalma, ágens szemlélet 5
A mesterséges intelligencia fogalma 8
Ágens szemlélet a mesterséges intelligenciában 12
A mesterséges intelligencia története, főbb eredményei 14
Feladatreprezentáció gráfokkal, keresési algoritmusok 17
A neminformált (azaz vak) keresés módszerei 21
Az informált keresés módszerei 29
A legjobbat először keresés 31
Iteratív javító algoritmusok 37
Példák 41
Tudásreprezentáció és következtetés 45
Az ítéletkalkulus 53
Példák 58
Az elsőrendű logika (predikátum kalkulus) 62
Következtetési eljárások 65
Általánosított Modus Ponens 69
Általánosított Rezolúció 72
Példák 73
A bizonytalan tudás kezelése 79
Fuzzy logika 79
Fuzzy halmazok 80
Fuzzy relációk 81
Fuzzy következtető rendszer 81
Fuzzy Logic Controller 83
Fuzzyfikálás 84
Következtető rendszer és a szabályapalú tudásbázis 84
Defuzzifikáció 85
A valószínűségi logika 87
A bizonyossági tényezők módszere 89
Fuzzy algebra alapjai 90
Példák 97
A tudásreprezentáció alkalmazott módszerei 107
A tudásábrázolás és következtetés módszerei 108
Szabály-alapú reprezentáció és következtetés 109
Eset-alapú következtetés 112
Szakértő rendszerek fejlesztése 114
Szakértő keretrendszerek 115
Fejlődési tendenciák 118
A gépi tanulás 141
A döntési fa módszere 143
A legközelebbi szomszéd módszere 148
A neurális hálók módszere 151
Neurális modellek 152
Tanulás neurális hálókkal 154
Back propagation 155
Felhasználási területek 157
Hibrid megközelítések 158
Alkalmazás 167
Fizikai ágensek - robotika 169
Az ipari robotok mozgástörvényei. A robotkarok kinematikája 171
Jellegzetes ipari robot építőelemek 173
Megfogó szerkezetek, robotkezek 186
Robotok programozása 194
Robotok alkalmazása 203
Intelligens gyártás 215
Holonikus gyártási modell 218
Fraktál vállalat modell 222