Организация интеллектуальных вычислений

Курс лекций предназначен для студентов технических специальностей с целью ознакомления с современными технологиями, основанных на знаниях и используемых для решения интеллектуальных задач.

Интеллектуальные системы рекламируються как предвестники будущего в вычислениях, что не требует традиционных навыков программиста. Появилась лавина статей, рекламирующих широкий ассортимент программных и аппаратных разработок с уникальными требованиями и специфическими примерами. Основной задачей разработчиков и пользователей технологий, использующих машинный интеллект являются эффективные алгоритмы обучения и расширение круга решаемых задач.

При составлении курса лекций были использованы материалы сети Интернет.

1. Перспективные исследования и разработки интеллектуальных систем
2. Технологии интеллектуальных вычислений - состояние проблемы, новые решения
3. Основные модели и методы технологий интеллектуальных вычислений
4. Процесс нахождения нового знания
5. Исскуственные нейронные сети
6. Детальное описание компонентов и работи нейронных сетей
7. Классификация известных нейросетей по основним категориям применения
• Перцептрон Розенблатта
• Нейросеть обратного распространения погрешности
• Delta Bar Delta
• Extended Delta Bar Delta
• Направленный случайный поиск
• Нейронная сеть высшего порядка или функционально-связанная нейронная сеть
• Сеть Кохонена
• Квантование обучающего вектора
• Сеть встречного распространения Counter Рropagation
• Вероятностная нейронная сеть
• Сеть Хопфилда
• Машина Больцмана
• Сеть Хемминга
• Двухнаправленная ассоциативная память
• Сеть адаптивной резонансной теории
8. Нейросети в задачах отображения
9. Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий
10. Популярно про генетические алгоритмы
11. Нечеткая логика