Принятие управленческих решений на основе систем с использованием элементов искусственного интеллекта
Содержание:
Зарождение науки об Искусственном интеллекте
Искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы
Генетическое программирование
Масштабирование искусственных нейронных сетей
Логика
Когнитивные возможности
Суперинтеллект
Робототехника
Машинное обучение
Машинное восприятие
Распределенная мультиагентная координация
Кибернетика
Человеческое мышление
Базы знаний
Вычислительный интеллект и мягкие вычисления
Теория интеллекта
Сверхразумный агент
Слабый искусственный интеллект
Сценарии развития искусственного интеллекта
Социальное влияние
Что такое ИИ?
Эволюция ИИ
Концепция ИИ
Приложения и возможности ИИ
Моделирования интеллекта
Исследование интеллектуальных систем, имитирующих сложное когнитивное поведение
Представление знаний
Логико-лингвистическое моделирование
Семантическая неоднородность
Обнаружение данных
Вероятностные методы неопределенных рассуждений
Классификаторы и статистические методы обучения
Фреймворки для оценки модели
Искусственные нейронные сети
Глубокое обучение
Сверхразум
Искусственный общий интеллект
Искусственный интеллект
Философия искусственного интеллекта
Конечные наборы образцов
Этика ИИ
Литература Авторы:
Sergey Pavlov, master Plekhanov Russian University of Economics.
Vadim Shmal, Ph. D., associate professor Russian University of Transport (MIIT).