.
.
Портал искусственного интеллекта
.
.
Для просмотра требуется плеер Flash Player 9 или выше.
 
Карта сайта Портал искусственного интеллекта  -  Карта сайта www.AIportal.ru
На главную Обратная связь Карта сайта RSS 2.0

Ищем редактора

Требуется редактор

Ищем редактора для новостной ленты, ориентирующегося в тематике ресурса. Для отправки резюме необходимо воспользоваться формой обратной связи

Нашли ошибку?

Нашли ошибку?

Нет ничего проще: выделите текст с ошибкой, нажмите CTRL+ENTER и мы уже знаем о ней!

Партнерство

Хотите стать партнером?

Присылайте свои предложения и мы обязательно рассмотрим их

Написать нам

Есть интересная информация?

Пишите нам и мы разместим ее на страницах портала искусственного интеллекта

Перейти на форум

Не нашли то, что искали?

Значит Вы еще не были на нашем форуме искусственного интеллекта
Карта сайта
Ссылки на основные разделы и страницы сайта
-Главная страница
-Новости
-Каталог статей
-Искусственный интеллект: введение
-Что такое искусственный интеллект?
-История искусственного интеллекта
-Предыстория искусственного интеллекта. Часть I. Философия
-Предыстория искусственного интеллекта. Часть II. Математика
-Предыстория искусственного интеллекта. Часть III. Экономика
-Предыстория искусственного интеллекта. Часть IV. Неврология
-Предыстория искусственного интеллекта. Часть V. Психология
-Предыстория искусственного интеллекта. Часть VI. Вычислительная техника
-Предыстория искусственного интеллекта. Часть VII. Теория управления и кибернетика
-Предыстория искусственного интеллекта. Часть VIII. Лингвистика
-Искусственный интеллект и ведение игр
-Автоматическое доказательство теорем
-Понимание естественных языков и семантическое моделирование
-Планирование и робототехника
-Машинное обучение
-Значение искусственного интеллекта для компьютерных игр
-Модели представления знаний
-Модели представления знаний
-Проблема представления знаний
-Базы знаний
-Классификация моделей представления знаний
-Продукционная модель знаний
-Логическая модель знаний
-Семантические сети или сетевые модели знаний
-Фреймовая модель знаний
-Вывод в продукционных моделях. Механизм логического вывода и рекурсия
-Вывод в логических моделях. Метод правил вывода
-Вывод в логических моделях. Метод резолюций
-Автоматическая классификация
-Классификация. Гипотеза компактности
-Методы классификации
-Типы шкал
-Мера расстояния
-Метод ближайшего соседа или метод одиночной связи
-Метод наиболее удаленных соседей или метод полной связи
-Метод невзвешенного попарного среднего - UPGMA
-Метод взвешенного попарного среднего - WPGMA
-Алгоритмы Форель и Форель 2
-Экспертные системы
-Экспертные системы
-Коротко и понятно об экспертных системах
-Ограниченность применения экспертных систем
-Преимущества экспертных систем перед человеком-экспертом
-Особенности экспертных систем
-Отличия экспертных систем от других программ
-Примеры экспертных систем
-Стадии существования экспертных систем
-Классификация экспертных систем
-Структура экспертной системы
-Режимы работы экспертных систем
-Приобретение знаний экспертными системами
-Неопределенность знаний в экспертных системах
-Коэффициент доверия в экспертных системах
-Возможность и оправданность создания экспертной системы
-Специальности и функции разработчиков экспертных систем
-Инструментальные средства проектирования и разработки экспертных систем
-Оболочки экспертных систем
-Подходы к созданию экспертных систем
-Разработка экспертных систем
-Этапы разработки экспертных систем. Этап I. Идентификация
-Этапы разработки экспертных систем. Этап II. Концептуализация
-Этапы разработки экспертных систем. Этап III. Формализация
-Этапы разработки экспертных систем. Этап IV. Реализация
-Этапы разработки экспертных систем. Этап V. Тестирование
-Этапы разработки экспертных систем. Этап VI. Опытная эксплуатация и внедрение
-Нейронные сети
-Нейронные сети
-История нейронных сетей
-Актуальность нейронных сетей
-Свойства нейронных сетей
-Преимущества нейронных сетей
-Классификация нейронных сетей
-Искусственные нейронные сети и экспертные системы
-Представление знаний в нейронных сетях
-Модель нейрона
-Функции активации в нейронных сетях
-Обучение нейронной сети
-Персептрон
-Представляемость персептрона. Проблема XOR - исключающего ИЛИ
-Обучение персептрона. Дельта-правило
-Многослойные нейронные сети
-Многослойный персептрон
-Алгоритм обратного распространения ошибки
-Недостатки алгоритма обратного распространения ошибки
-Улучшение работы алгоритма обратного распространения ошибки
-Методы ускорения обучения нейронной сети. Принцип достаточности
-Методы ускорения обучения нейронной сети. Скорость обучения
-Режимы обучения на основе алгоритма обратного распространения ошибки
-Пример решения задачи XOR - исключающего ИЛИ
-Обеспечение инвариантности нейронной сети
-Нейронные сети Кохонена
-Обучение слоя Кохонена: нормализация входных данных
-Обучение слоя Кохонена: настройка весовых коэффициентов
-Методы повышения эффективности обучения слоя Кохонена
-Генетические алгоритмы
-Генетические алгоритмы
-Эволюция Дарвина
-Основные понятия генетических алгоритмов
-Классический генетический алгоритм. Часть I. Краткий обзор
-Классический генетический алгоритм. Часть II. Инициализация, оценивание, остановка
-Классический генетический алгоритм. Часть III. Селекция
-Классический генетический алгоритм. Часть IV. Скрещивание, мутация, создание популяции
-Классический генетический алгоритм. Часть V. Выбор наилучшей хромосомы
-Пример применения генетического алгоритма
-Повышение эффективности классического генетического алгоритма
-Методы селекции в генетических алгоритмах
-Методы скрещивания в генетических алгоритмах
-Методы кодирования хромосом: двоичное, логарифмическое, код Грея
-Масштабирование функции приспособленности
-Генетические микроалгоритмы
-Генетические и эволюционные алгоритмы
-Многоагентные системы
-Многоагентные системы
-Теория агентов
-Интеллектуальные роботы как примеры искусственных агентов
-Классификация агентов
-Разные интерпретации понятия «агент»
-Подборка определений и высказываний об агентах
-Слабое и сильное определения интеллектуального агента
-Коллективное поведение агентов
-Главные направления развития многоагентных систем
-Распределенный искусственный интеллект
-Искусственная жизнь
-Истоки и проблемы искусственной жизни
-Искусственная жизнь и коллективное поведение
-Модель искусственной жизни MANTA
-Модель искусственной жизни Tierra
-Модель искусственной жизни Д. Экли и М. Литтмана
-Модель искусственной жизни PolyWorld
-Основные характеристики и виды взаимодействия агентов
-Кооперация агентов
-Формы кооперации агентов
-Предпосылки и условия кооперации агентов
-Продуктивная роль конфликтов при кооперации агентов
-Модель кооперации агентов: контрактные сети Смита
-Модель кооперации агентов: «аукцион»
-Модель кооперации агентов: монотонно-минимальные уступки
-Статьи на разные темы
-Поколения вычислительных систем
-Проект машин пятого поколения
-Направления исследований в области искусственного интеллекта
-Современные разработки в области искусственного интеллекта
-Тезаурусы
-Тест Тьюринга
-Китайская комната
-Эвристика
-Онтология
-Глоссарий
-Скачать файлы
-Программы собеседники
-ChatMaster 3.02
-Electronic Brain 1300
-Болтун 3.0
-Эллочка 1.0
-Виртуальный Путин 1.5
-Бритни Спирс 1.2
-Miss Talking 1.01
-Экспертные системы
-Малая экспертная система 2.0
-Стратег 2.0
-Домашний доктор 2.2
-Генетические алгоритмы
-GALib 2.4.7 для C++
-GeneBase 2.0 для Borland Delphi 6.0
-Нейронные сети
-Нейронная сеть для решения задачи XOR
-FANN 1.1 для Borland Delphi 6.0 и старше
-FANN 2.0 для Borland Delphi 6.0 и старше
-FANN 2.0 для Borloand C++ Builder и других компиляторов
-NeuralBase 1.0 для Borland Delphi 6.0
-SOMBase 1.5 для Borland Delphi 6.0
-ANN 2.1.3 для PHP 5.x
-Различные программы
-Алгоритм муравья
-Traveling Salesman Problem 1.0
-Книги
-Введение в искусственный интеллект
-Искусственный интеллект: современный подход. 2 издание
-Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. 4 издание
-Искусственный интеллект
-Системы искусственного интеллекта
-Искусственный интеллект в компьютерных играх
-Интеллектуальные информационные технологии
-Нейронные сети: полный курс. 2 издание
-Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений
-Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы
-Нейрокомпьютерная техника: теория и практика
-Нейронные сети: основные модели
-Основные концепции нейронных сетей
-Теория нейронных сетей
-Логика распознавания
-Распознавание образов и анализ сцен
-Элементы математической теории зрительного восприятия
-Статические и динамические экспертные системы
-Как построить свою экспертную систему
-Разработка экспертных систем. Среда CLIPS
-Общение с ЭВМ на естественном языке
-Теория и практика эволюционного моделирования
-Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов
-Логический подход к искусственному интеллекту
-Обои для рабочего стола
-Статьи разной тематики
-Поиск по сайту
-Форум

Новости

В рамках проекта ARM агентства DARPA разрабатывается робот, метающий гранаты

В начале этого года в рамках проекта по Автоматизированному управлению роботом (ARM - Autonomous Robotic Manipulation) агентство DARPA (агентство перс...

Дата04.09.2010

Робот Myon: от чертежей до создания

Робот Myon был разработан лабораторией Neurorobotics и студией дизайна Frackenpohl Poulheim. Впервые демонстрация робота широкой публике состоялась на...

Дата02.09.2010Видео

Учёные создали робота умеющего подниматься по вертикальным поверхностям

Группа специалистов из университета Стенфорда во главе с Марком Куткоси создала робота, который может подниматься вверх по плоской поверхности. Разраб...

Дата01.09.2010

Лаборатория робототехники Массачусетского университета создала сенсорный стол для управления роботами

В последнее время в мире создаётся всё больше и больше различных роботов, учёные стремятся сделать машины максимально похожими на людей и создать для ...

Дата31.08.2010Видео

Калифорнийские специалисты создали робота для обнаружения нефтяных пятен

Компания Liquid Robotics (Калифорния) создала для крупной нефтегазовой компании British Petroleum автономное роботизированное устройство, с помощью ко...

Дата30.08.2010

 
.
Статистика посещений
Портал искусственного интеллекта. Баннеры
При использовании материалов с данного ресурса ссылка на сайт ОБЯЗАТЕЛЬНА
Проект www.AIportal.ru © 2009-2010 гг.
.
. . .
.