​

Чему вы научитесь

• Понимание сущности систем, основанных на знаниях
• Знание разнообразие систем, основанных на знаниях
• Понимание задач, для которых можно использовать системы, основанные на знаниях
• Умение спроектировать общую архитектуру системы, основанной на знаниях

Описание
Системы, основанные на знаниях — это компьютерные программы, спроектированные таким образом, чтобы воспроизводить работу экспертов в заданных областях знания.

Термин «системы, основанные на знаниях» появился в 1976 году одновременно с первыми системами, аккумулирующими опыт и знания экспертов и до сих пор они используются для выполнения специальных, трудно формализуемых задач, решение которых возможно при учёте опыта квалифицированных специалистов, являющихся экспертами.

Цель курса «Системы, основанные на знаниях» — изучение теоретических основ искусственного интеллекта и проектирования систем, основанных на знаниях, областей использования интеллектуальных систем, их возможностей и ограничений.

На курсе мы рассмотрим основные подходы, связанные с формализацией и представлением знаний, их извлечением, и использования в моделях вывода для создания прикладных интеллектуальных систем.

Спойлер: Основными рассматриваемыми темами курса являются:

• Что такое искусственный интеллект?
• Направления ИИ
• Основание логического подхода к ИИ
• Виды логик
• Важные логические операции
• Логический вывод
• Общая архитектура экспертных систем
• Что такое База Знаний
• Хорновские выражения
• Что такое продукция
• Инженерия знаний
• Приобретение знаний
• Поле знаний
• Рабочая память
• Универсальная машина вывода
• Интерфейс конечного пользователя ЭС
• Система поддержки принятия решений для МСЧ на нечёткой логике
• Правило резолюций
• Автоматическое доказательство теорем
• Системы поддержки принятия решений
• Динамические интеллектуальные системы
• Язык программирования ПРОЛОГ
• Коннекционизм и символьный подход
• Семантические сети
• Методы вывода на семантических сетях
• Фреймы как метод представления знаний
• Сценарии и процедурные знания
• Максимально универсальный метод представления знаний
• Обзор СОЗ
• Вопрос-ответные системы
• Задачи ЭС
• Онтологии
• Онтология высшего уровня
• Методология RDF
• Семантическая паутина

Для прохождения курса не требуются какие-либо навыки программирования. Желательно, но необязательно общее понимание сущности искусственного интеллекта.

Спойлер: Содержание складчины (файлы и папки)

1 Системы, основанные на знаниях
01 Обзор систем, основанных на знаниях.mp4 [111m 129k 813]

2 Зоопарк систем, основанных на знаниях
02 Системы поддержки принятия решений.mp4 [130m 758k 797]
03 Динамические интеллектуальные системы.mp4 [93m 217k 112]
04 Автоматическое доказательство теорем.mp4 [80m 742k 243]
05 Вопрос-ответные системы.mp4 [137m 663k 352]

3 Экспертные системы
06 Общая архитектура экспертных систем.mp4 [49m 562k 779]
07 Что такое база знаний.mp4 [85m 415k 558]
08 Что такое продукция.mp4 [73m 643k 67]
09 Что такое рабочая память.mp4 [58m 158k 99]
10 Универсальная машина вывода.mp4 [80m 899k 215]
11 Интерфейс конечного пользователя экспертной системы.mp4 [88m 896k 930]
12 Задачи экспертных систем.mp4 [134m 891k 422]

4 Пример системы, основанной на знаниях
13 Система поддержки принятия решений для МСЧ на нечёткой логике.mp4 [176m 284k 861]

5 Системы, основанные на знаниях, и искусственный интеллект
14 Что такое искусственный интеллект.mp4 [38m 489k 689]
15 Направления искусственного интеллекта.mp4 [60m 15k 73]
16 Основание логического подхода к искусственному интеллекту.mp4 [40m 849k 88]
17 Коннекционизм и символьный подход.mp4 [108m 936k 138]

6 Инженерия знаний
18 Инженерия знаний.mp4 [73m 389k 272]
19 Приобретение знаний.mp4 [78m 72k 22]
20 Поле знаний.mp4 [96m 88k 598]

7 Формализмы представления знаний
21 Семантические сети.mp4 [94m 108k 855]
22 Фреймы как метод представления знаний.mp4 [164m 187k 881]
23 Сценарии и процедурные знания.mp4 [70m 79k 762]
24 Максимально универсальный метод представления знаний.mp4 [68m 776k 970]
25 Онтологии.mp4 [114m 37k 200]
26 Онтология высшего уровня.mp4 [100m 586k 628]

8 Логика и логический вывод
27 Виды логик.mp4 [59m 339k 896]
28.1 Важные логические операции.mp4 [86m 930k 879]
28.2 Хорновские выражения.mp4 [89m 30k 216]
29 Логический вывод.mp4 [84m 976k 110]
30 Правило резолюций.mp4 [92m 587k 542]
31 Язык программирования ПРОЛОГ.mp4 [113m 345k 328]
32 Методы вывода на семантических сетях.mp4 [175m 623k 981]

9 Семантическая паутина
33 Методология RDF.mp4 [99m 376k 448]
34 Семантическая паутина.mp4 [79m 436k 2]

Объем: 3,06Гб.

 

Освой Профессию‌ ‌Data‌ ‌Scientist‌ [SkillBox]
Дата-сайентист — одна из самых востребованных профессий в мире.

Вас ждут 8 курсов, онлайн-лекции и практические задания, а также 2 дипломных проекта.
После обучения вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist.

Чему вы научитесь:
+ Программировать на Python
+ Визуализировать данные
+ Разрабатывать интерактивную инфографику
+ Работать с библиотеками и базами данных (Pandas, NumPy и Matplotlib, PostgreSQL, SQLite3, MongoDB)
+ Программировать на R
+ Применять нейронные сети для решения реальных задач
+ Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras
+ Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио

ПОРА ПРОФЕССИЮ МЕЧТЫ ПРЕВРАЩАТЬ В РЕАЛЬНОСТЬ! Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

P.S. Дефицит дата-сайентистов наблюдается не только в России, но и во всем мире. ВЭФ считает эту профессию одной из самых востребованных в ближайшие пять лет. В России, по данным HeadHunter, только с 2020 по 2021 год число вакансий на должность дата-сайентиста выросло на треть. При этом уровень предлагаемых зарплат в сфере остается высоким — в среднем 150 тысяч рублей в месяц.

 

Уведомляем вас о начале сбора взносов.
Цена продукта: 1250 руб. Взнос с каждого участника: 170 руб.
Кол-во участников в основном списке: 2 чел.

Начало сбора взносов 18 Октябрь 2022 года