Компьютерные науки

Нейросетевые технологии искусственного интеллекта

Программа о логических нейронных сетях и математической логике событий. Рассматриваются модели дедуктивного и индуктивного мышления, ассоциативные вычисления, язык Пролог и методы защиты вычислительных систем от кибератак.
Студентов 1140 Выпускников 146 Для всех
490 ₽ 1 200 ₽
или любая сумма на ваше усмотрение
Вы можете оплатить любую сумму, чтобы поддержать наш проект и авторов программы. Объем услуг не зависит от размера вашей оплаты.
Объем
36 час.
Длительность
30 дней
Нагрузка в неделю
9 час.
Формат обучения
Дистанционно (самостоятельно)
Описание Учебный курс посвящен нейросетевым технологиям искусственного интеллекта и методам решения прикладных и перспективных задач ассоциативных вычислений. В материалах разобраны аппроксимация опытных данных, построение информационно-справочных систем, распознавание объектов и символов, рейтинговые системы и системы банковского мониторинга, а также управление качеством сложных систем. Курс адресован специалистам по интеллектуальным системам, аналитикам и разработчикам, развивающим квалификацию в области прикладных нейросетевых решений.
Цели
  • Сформировать представление о логических нейронных сетях и их теоретической основе.
  • Развить умение моделировать дедуктивные и индуктивные процессы с помощью нейросетей.
  • Подготовить к разработке прикладных систем на основе нейросетевых технологий.
Чему я научусь?
  • Описывать архитектуру логических нейронных сетей на математической логике событий.
  • Применять нейросетевые методы к задачам распознавания и аппроксимации данных.
  • Проектировать прикладные системы рейтинга, мониторинга и управления качеством.

Авторы

Барский Аркадий Бенционович
Барский Аркадий Бенционович
Доктор технических наук, профессор кафедры "Вычислительные системы и сети" Московского государственного университета путей сообщения (МИИТ).
Чему я научусь?
  • Описывать архитектуру логических нейронных сетей на математической логике событий.
  • Применять нейросетевые методы к задачам распознавания и аппроксимации данных.
  • Проектировать прикладные системы рейтинга, мониторинга и управления качеством.

Учебный план

№ Занятия
Экзамен экстерном Внимание! Экзамен экстерном не обязательный для сдачи. При желании вы можете его пройти, если хотите подтвердить свои знания по данному курсу без его изучения или поверить свои знания по нему. Экзамен экстерном можно сдать только один раз. 90 мин
1 Математическая логика событий и логические нейронные сети "Отражены теоретические вопросы построения логических нейронных сетей. Исследуется структурированное логическое описание системы принятия решений. Составляется вспомогательная... "Отражены теоретические вопросы построения логических нейронных сетей. Исследуется структурированное логическое описание системы принятия решений. Составляется вспомогательная ""электронная"" схема. Описываются средства нечёткой логики. Рассматривается переход к применению ""стандартных"" нейронов, реализующих функцию активации. Проводится преобразование сложной нейронной сети в однослойную." ещё
Математическая логика событий и логические нейронные сети тест для курса Нейросетевые технологии искусственного интеллекта 35 мин
2 Силлогистика Аристотеля В историческом аспекте изучаются попытки формализации мыслительных процессов человека. Рассматривается развиваемая до наших дней силлогистика Аристотеля,... В историческом аспекте изучаются попытки формализации мыслительных процессов человека. Рассматривается развиваемая до наших дней силлогистика Аристотеля, жившего в IV веке д.н.э. Он обслуживал модные в то время философские споры, в которых защищаемые тезисы не обязательно были достоверны. Однако актуальность именно таких установок оказывается живучей и сейчас. Материал представляется в интерпретации Д.А. Поспелова. ещё
Силлогистика Аристотеля тест для курса Нейросетевые технологии искусственного интеллекта 30 мин
3 Основы математической логики Развиваются положения математической логики, частично использованные при построении логических нейронных сетей. Изложение ведётся в интерпретации В.М.... Развиваются положения математической логики, частично использованные при построении логических нейронных сетей. Изложение ведётся в интерпретации В.М. Глушкова, направленной на применение в сложных кибернетических системах. Обсуждаются три направления: булева алгебра, исчисление высказываний и исчисление предикатов. ещё
Основы математической логики тест для курса Нейросетевые технологии искусственного интеллекта 30 мин
4 Методы дедуктивных и индуктивных рассуждений "Рассматриваются ""древесный"" и ""сетевой"" методы дедуктивных рассуждений. Исследуется схема индуктивных (правдоподобных) рассуждений. Приводятся принципы причинно-следственных отношений... "Рассматриваются ""древесный"" и ""сетевой"" методы дедуктивных рассуждений. Исследуется схема индуктивных (правдоподобных) рассуждений. Приводятся принципы причинно-следственных отношений Д.С. Милля и основанный на них метод индуктивного мышления. Даются основы нечётких рассуждений. В основу лекции положены разработки Д.А. Поспелова." ещё
Методы дедуктивных и индуктивных рассуждений тест для курса Нейросетевые технологии искусственного интеллекта 30 мин
5 Вывод по базе знаний Рассматриваются продукционные системы, связывающие базу знаний с внешним миром. Анализируются интеллектуальные операции над базой знаний. Обсуждаются... Рассматриваются продукционные системы, связывающие базу знаний с внешним миром. Анализируются интеллектуальные операции над базой знаний. Обсуждаются способы выбора из фронта готовых продукций. Исследуется вывод на семантической сети, а также проблема аргументации в споре. ещё
Вывод по базе знаний тест для курса Нейросетевые технологии искусственного интеллекта 30 мин
6 Десять задач искусственного интеллекта по Д.А. Поспелову и возможности логических нейронных сетей Излагается точка зрения Д.А. Поспелова на основные задачи искусственного интеллекта. Рассматриваются возможности решения этих задач с... Излагается точка зрения Д.А. Поспелова на основные задачи искусственного интеллекта. Рассматриваются возможности решения этих задач с помощью логических нейронных сетей, реализующих принцип ассоциативного мышления. ещё
Десять задач искусственного интеллекта по Д.А. Поспелову и возможности логических нейронных сетей тест для курса Нейросетевые технологии искусственного интеллекта 30 мин
7 Моделирование дедуктивного и индуктивного мышления с помощью языка логического вывода ПРОЛОГ В соответствии с двумя парадигмами искусственного интеллекта – эксперта и ученика – исследуются возможности построения моделей... В соответствии с двумя парадигмами искусственного интеллекта – эксперта и ученика – исследуются возможности построения моделей дедуктивного и индуктивного мышления человека на базе языка логического вывода ПРОЛОГ. ещё
Моделирование дедуктивного и индуктивного мышления с помощью языка логического вывода ПРОЛОГ тест для курса Нейросетевые технологии искусственного интеллекта 30 мин
8 Обретение навыков построения систем ассоциативных вычислений, распознавания символов и принятия решений Лекция посвящена внедрению начальных и, как выяснится в дальнейшем, вполне достаточных навыков построения логических нейронных сетей... Лекция посвящена внедрению начальных и, как выяснится в дальнейшем, вполне достаточных навыков построения логических нейронных сетей для ассоциативных вычислений, распознавания букв, символов и других объектов, отображённых на экране или на модели сетчатки глаза, а также систем принятия решений вполне общего характера. ещё
Обретение навыков построения систем ассоциативных вычислений, распознавания символов и принятия решений тест для курса Нейросетевые технологии искусственного интеллекта 40 мин
9 Развиваемая логическая нейронная сеть для распознавания объектов временного ряда по заданному набору признаков Рассматривается возможность распознавания и выбора объектов временного ряда по значениям множества признаков. Аппарат логических нейронных сетей... Рассматривается возможность распознавания и выбора объектов временного ряда по значениям множества признаков. Аппарат логических нейронных сетей позволяет производить параллельное, одновременное сравнение значений всех признаков с эталонными, на основе расчёта функции активации нейронов. Демонстрируется постепенное усложнение сети в процессе эксплуатации, введение новых признаков и решений, а также введение обратных связей. ещё
Развиваемая логическая нейронная сеть для распознавания объектов временного ряда по заданному набору признаков тест для курса Нейросетевые технологии искусственного интеллекта 30 мин
10 Логические нейронные сети с обратными связями Обсуждается проблема применения в логических нейронных сетях обратных связей, как элемента самонастройки, уточнения возможной ситуации, выявления... Обсуждается проблема применения в логических нейронных сетях обратных связей, как элемента самонастройки, уточнения возможной ситуации, выявления противоречия при выборе целесообразного решения. ещё
Логические нейронные сети с обратными связями тест для курса Нейросетевые технологии искусственного интеллекта 30 мин
11 Рейтинговые системы на логических нейронных сетях Исследуется возможность применения логических нейронных сетей в системах определения рейтинга объекта по его основным показателям, найденным... Исследуется возможность применения логических нейронных сетей в системах определения рейтинга объекта по его основным показателям, найденным с учётом неопределённости. Технология применима для мониторинга экономических и политических систем, в сфере образования, для определения риска - странового, страхового, военно-стратегического, в управлении надёжностью сложных систем и пр. На примере упрощенной модели банковского мониторинга демонстрируются два подхода: определение рейтинга контролируемого банка на основе кластеров эталонных банков, образующих рейтинговые области, и нахождение рейтинга на основе оценки принадлежности отдельных показателей некоторым диапазонам изменения, в совокупности, с определённой точностью, определяющим рейтинг данного банка. ещё
12 Управление качеством при модернизации и развитии сложных систем в условиях финансовых и технологических ограничений Рассматривается сложная система массового обслуживания, представляющая собой комплекс взаимодействующих объектов, решающих общую задачу в соответствии с... Рассматривается сложная система массового обслуживания, представляющая собой комплекс взаимодействующих объектов, решающих общую задачу в соответствии с целевой функцией и с требуемыми значениями параметров обслуживания. Для каждого типа объектов, с использованием предложений экспертов, строится рейтинговая система на логической нейронной сети. С её помощью по результатам мониторинга определяется текущий рейтинг объекта. Если рейтинг опустился ниже допустимого, объект претендует на ремонт, замену, модернизацию и пр. В условиях финансовых и технологических ограничений оптимальное решение по многим объектам принимается на основе шкалы их важности. ещё
Управление качеством при модернизации и развитии сложных систем в условиях финансовых и технологических ограничений тест для курса Нейросетевые технологии искусственного интеллекта 30 мин
13 Обучаемые и самообучающиеся системы распознавания, управления и принятия решений на логических нейронных сетях "Рассматривается применение логических нейронных сетей в ассоциативных ""бесформульных"" вычислениях трудно формализуемых задач и задач имитационного моделирования,... "Рассматривается применение логических нейронных сетей в ассоциативных ""бесформульных"" вычислениях трудно формализуемых задач и задач имитационного моделирования, в медицинских информационно-справочных системах, в системах идентификации пользователя, в адаптивной пошаговой маршрутизации беспроводных телекоммуникационных и транспортных сетей, а также в самообучающихся системах управления по нечётким данным. Приводятся рекомендации по повышению качества некоторых известных систем принятия решений." ещё
Обучаемые и самообучающиеся системы распознавания, управления и принятия решений на логических нейронных сетях тест для курса Нейросетевые технологии искусственного интеллекта 30 мин
14 Нейросетевая модель целераспределения для вычислительной системы архитектуры data flow Предполагается, что с помощью модели обороняемого объекта или района произведена пристрелка стрельбовых комплексов по опорным траекториям,... Предполагается, что с помощью модели обороняемого объекта или района произведена пристрелка стрельбовых комплексов по опорным траекториям, и построена база знаний (БЗ), представленная логической нейронной сетью. Значения коэффициентов опорных траекторий, а также значения готовности стрельбовых комплексов, связаны в БЗ с решениями о назначении этих комплексов для поражения цели. Приводится программа выполнения основных действий нейрокомпьютера на вычислительной системе архитектуры data flow. ещё
15 Идентификация выполненной программы по её следу в условиях повышенной угрозы целевых кибератак "Предлагается использование логической нейронной сети для распознавания выполненной программы, входящей в состав специального программного обеспечения управляющего... "Предлагается использование логической нейронной сети для распознавания выполненной программы, входящей в состав специального программного обеспечения управляющего вычислительного комплекса, по её ""следу"". В сочетании с другими средствами обеспечения защищённости программного обеспечения, это позволяет, хотя и после возможного свершения кибератаки, выявить внедрение ""посторонней"", возможно, вредоносной программы." ещё
Идентификация выполненной программы по её следу в условиях повышенной угрозы целевых кибератак тест для курса Нейросетевые технологии искусственного интеллекта 30 мин
16 Нейросетевой метод ускоренного принятия решений операционной системой суперкомпьютера EPIC-архитектуры "Предлагается реализация систем принятия решений (СПР) в ОС суперкомпьютера EPIC-архитектуры, то есть, управляемого в каждом такте,... "Предлагается реализация систем принятия решений (СПР) в ОС суперкомпьютера EPIC-архитектуры, то есть, управляемого в каждом такте, с помощью однослойных логических нейронных сетей (ЛНС), допускающих распараллеливание и конвейеризацию действий при отсутствии ветвления. Используется принцип ""зацепления"" конвейеров для реализации основной операции - скалярного умножения векторов." ещё
Нейросетевой метод ускоренного принятия решений операционной системой суперкомпьютера EPIC-архитектуры тест для курса Нейросетевые технологии искусственного интеллекта 30 мин
17 Нейросетевые модели пошаговой оптимизации, маршрутизации и тактических игр Рассматривается применение логических нейронных сетей при построении транспортных моделей с пошаговой маршрутизацией, учитывающей динамику конфликтов при... Рассматривается применение логических нейронных сетей при построении транспортных моделей с пошаговой маршрутизацией, учитывающей динамику конфликтов при прохождении узлов и путей. Общность подхода при решении класса задач пошаговой оптимизации демонстрируется на возможном применении в моделях тактических игр. ещё
Нейросетевые модели пошаговой оптимизации, маршрутизации и тактических игр тест для курса Нейросетевые технологии искусственного интеллекта 30 мин
18 Основы трёхмерного живого моделирования "Исследуются проблемы разработки реагирующих объектов ""живого"" моделирования для дополнительного, наглядного мониторинга сложных управляющих систем, служащего минимизации... "Исследуются проблемы разработки реагирующих объектов ""живого"" моделирования для дополнительного, наглядного мониторинга сложных управляющих систем, служащего минимизации влияния ""человеческого фактора"". Компьютерная графика для ""живого"" моделирования должна учитывать возможность динамического управления объектами с помощью ""мышц"" и ""костей"". Объёмный экран может строиться на основе пакета прозрачных мониторов, реализующих срезы трёхмерного изображения. Рассматривается возможность применения реагирующих объектов для публичной демонстрации прогноза погоды." ещё
19 Перспективные нейросетевые технологии Читателю предлагается пофантазировать и наметить для себя пути применения логических нейронных сетей в задачах обеспечения безопасности,... Читателю предлагается пофантазировать и наметить для себя пути применения логических нейронных сетей в задачах обеспечения безопасности, защиты информации, в индустрии развлечений и др. ещё
Тренировочный экзамен Внимание! Тренировочный экзамен экстерном не обязательный для сдачи. При желании вы можете его пройти, если хотите проверить свои знания курса перед сдачей экзамена. Тренировочный экзамен можно сдавать сколько угодно один раз. 90 мин
Экзамен 60 мин

Какой документ я получу?

Сертификат

Выдаётся автоматически после успешного завершения программы.

Удостоверение о повышении квалификации

Выдается при наличии среднего специального или высшего образования (необходимые документы).

Стоимость программы

490 ₽ 1 200 ₽
или любая сумма на ваше усмотрение
Вы можете оплатить любую сумму, чтобы поддержать наш проект и авторов программы. Объем услуг не зависит от размера вашей оплаты.
^