Обухов А.Д., Коробова И.Л. Системный анализ и обработка информации в интеллектуальных системах

Учебное пособие. — Тамбов: Тамбовский государственный технический университет (ТГТУ), 2020. — 80 с. — ISBN 978-5-8265-2217-2.Рассмотрены общие сведения об интеллектуальных системах, подходы к представлению знаний, методы машинного обучения. Приводятся примеры реализации методов машинного обучения на языке Python.
Предназначено для бакалавров и магистрантов направления «Информатика и вычислительная техника».Введение.
Основные сведения о интеллектуальных системах.
Основные термины.
Классификация интеллектуальных систем.
История развития интеллектуальных систем.
Вопросы для закрепления.
Подходы к представлению информации в интеллектуальных системах.
Экспертные системы.
Базы знаний.
Семантические сети.
Фреймы.
Продукционные и логические модели.
Системный анализ данных для интеллектуальных систем.
Вопросы для закрепления.
Методы искусственного интеллекта.
Алгоритмы машинного обучения с учителем.
Алгоритмы машинного обучения без учителя.
Нейронные сети.
Вопросы для закрепления.
Машинное обучение на Python.
Знакомство с библиотекой scikit-learn.
Знакомство с библиотекой Keras.
Сверточные нейронные сети.
Рекуррентные нейронные сети.
Регрессионные нейронные сети.
Генеративно-состязательные нейронные сети.
Вопросы для закрепления.
Разработка интеллектуальных систем.
Вопросы для закрепления.
Лабораторный практикум по машинному обучению.
Заключение.
Список литературы.