Единое окно доступа к образовательным ресурсам

  1. Фильтр ресурсов
  1. Отобранных ресурсов 63

    Аудитория
    1

    31

    62

    61

    Тип ресурса





    Уровень образования


  • Естественный путь к искусственному интеллекту

    http://galactic.org.ua/Prostranstv/pr_kiber12.htm

    Электронная версия интервью с К.Анохиным, заведующим отделом системогенеза Института нормальной физиологии им. П. К. Анохина, руководителем Российско-британской лаборатории нейробиологии памяти. Тема интервью - компьютерное моделирование как инструмент исследования когнитивных, интеллектуальных процессов в мозге человека или животного.

    Тип материала: Интернет-публикация научно-популярного характера; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; Абитуриент; | Уровень образования: Среднее (полное) общее; Среднее профессиональное; Высшее;

  • Нейронные сети. Нейрон, как элементарное звено

    http://aifuture.chat.ru/Articles/ar_2_001.htm

    В статье с биологической точки зрения кратко рассматривается строение нейрона - нервной клетки.

    Тип материала: Статья; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; | Уровень образования: Высшее; Послевузовское;

  • Структура семантической нейронной сети извлекающей в реальном времени смысл из текста

    http://eidolon.euro.ru/ai00002f.htm

    Семантическая нейронная сеть рассматривается как алгебра логики. Операции алгебры логики представляются в такой сети отдельными нейронами, выполняющими логические операции дизъюнкции, конъюнкции и инверсии, значения предметных переменных - в виде градиентных значений, обрабатывающихся нейронной сетью, а последовательность применения операций задается структурой связей между нейронами. Отдельные нейроны в рассматриваемой нейронной сети представляют собой элементарные понятия обрабатываемого смысла (предикаты), а связи между нейронами представляют собой элементарные отношения между понятиями.

    Тип материала: Статья; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; Исследователь; | Уровень образования: Высшее; Послевузовское;

  • Искусственный интеллект

    http://ai.obrazec.ru

    Материалы по вопросу искусственного интеллекта: обзор общих понятий, сборник статей по тематике, сведения о вопросах разработки и программирования, обсуждение материалов в форуме.

    Тип материала: Статья; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; | Уровень образования: Среднее (полное) общее; Высшее;

  • Самоорганизующиеся карты: Монография

    Кохонен Т.

    Самоорганизующиеся карты, вместе с их разновидностями, представляют собой одну из наиболее популярных нейросетевых архитектур, ориентированных на обучение без учителя. Они широко используются в таких областях, как статистика, обработка сигналов, теория управления, финансовый анализ, экспериментальная физика, химия, медицина, для решения сложных, многомерных, нелинейных задач, связанных с извлечением признаков, обработкой и классификацией изображений, адаптивным управлением и т. п. В книге дается детальное изложение математического аппарата и применений для самоорганизующихся карт. Для специалистов в области теории и применений нейросетевого моделирования, а также студентов и аспирантов соответствующих специальностей.
    Приведены оглавление, введение и первая глава книги.

    Тип материала: Монография; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; Исследователь; | Уровень образования: Высшее;

  • Нечеткие интеллектуальные системы в среде SciLAB: Методические указания к лабораторным работам

    Ярушкина Н.Г., Ястребова Н.Н., Чекина А.В.

    В методических указаниях изложен необходимый теоретический материал, сопровожденный примерами исполнения в среде SciLab, для выполнения лабораторных работ по дисциплине "Интеллектуальные информационные системы". Предназначены для студентов специальности 08080165 "Прикладная информатика (в экономике)". Подготовлены на кафедре "Информационные системы" УлГТУ.

    Тип материала: Лабораторный практикум; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; | Уровень образования: Высшее;

  • Введение в нейронные сети: Курс Интернет-университета информационных технологий

    http://www.intuit.ru/department/ds/intneuronnets/

    На основе положений математической логики событий исследуются нейронные сети, имитирующие механизмы работы мозга. Эти механизмы реализуют операции вывода по "нечеткой" логике в составе систем искусственного интеллекта - распознавания, управления и принятия решений - во всех областях человеческой деятельности. Рассмотрение многих примеров демонстрирует простейший подход к построению и развитию обученных нейронных сетей "под задачу", а также трассировку - обучение при заданной структуре сети. Главной целью данного курса является демонстрация и внедрение универсального подхода, способного вывести проблему нейронных сетей с уровня частного применения на уровень массового использования практически во всех областях знаний, где требуется логически обосновать принимаемое решение. Утверждается, что самый простой подход к построению нейронных сетей на основе реализуемой нейроном "нечёткой" логики (логических нейронных сетей), продиктован практикой ясного мышления человека. Этот подход приводит к построению всего лишь однослойных нейронных сетей с простейшей функцией активации нейрона, при необходимости дополненных обратными связями.

    Тип материала: Электронный учебный курс; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; | Уровень образования: Высшее; Переподготовка и повышение квалификации;

  • Семантическая нейронная сеть, как формальный язык описания и обработки смысла текстов на естественном языке

    http://eidolon.euro.ru/ai00001f.htm

    В статье рассмотрена семантическая нейронная сеть. Нейронная сеть, как формальный язык, позволяет обрабатывать смысл текста как функцию некоторой алгебры. Функции строятся из отдельных нейронов, выполняющих операции дизъюнкции, конъюнкции и отрицания. Структура нейронной сети определяет порядок применения базовых операций этой алгебры к входным данным. Отдельный нейрон обозначает элементарное понятие анализируемого языка.

    Тип материала: Статья; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; Исследователь; | Уровень образования: Высшее; Послевузовское;

  • Российский научно-исследовательский институт искусственного интеллекта (РосНИИ ИИ)

    http://www.artint.ru

    Официальный сайт Российского научно-исследовательского института искусственного интеллекта (РосНИИ ИИ), созданого ГК РСФСР по делам науки и высшей школы в июле 1991 на базе Государственной научной фирмы "Интеллектуальные технологии". В настоящее время находится в ведении Министерства Российской Федерации по связи и информатизации. Основные направления исследований: Представление и обработка знаний; Новые методы решения вычислительных и логико-комбинаторных задач; Автоматическая обработка информации на естественном языке; Перспективные программные технологии. Общие сведения об институте, описание проектов, публикации сотрудников.

    Тип материала: Научно-исследовательские организации; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; Исследователь; | Уровень образования: Высшее; Послевузовское;

  • Структура семантической нейронной сети, реализующей морфологический и синтаксический разбор текста

    http://eidolon.euro.ru/ai00007f.htm

    В статье описывается процесс обработки текста на естественном языке, который можно разбить на несколько уровней: разбор, анализ и синтез. Уровень разбора определяется как функция преобразования текста на естественном языке из неформализованного вида в формализованное внутреннее представление. Уровень анализа - функция преобразования данных, существующих во внутреннем представлении и вывода на их основе новых данных, так же в формализованном виде. Уровень синтеза - функция формирования ответа на естественном языке, адекватного внутреннему формализованному представлению.

    Тип материала: Статья; | Аудитория: Учащийся; Преподаватель; | Уровень образования: Высшее; Послевузовское;

Яндекс цитирования Яндекс.Метрика