Содержание
- 2. Инженерия знаний Необходимой частью любой интеллектуальной системы являются знания. Понятие “инженерия знаний” в 1977 г. ввел
- 3. Данные, информация, знания Данными называют информацию фактического характера, описывающую объекты, процессы и явления предметной области, а
- 4. Данные, информация, знания представление на специальных языках описания данных, предназначенных для ввода и обработки исходных данных
- 5. Данные, информация, знания На практике часто отождествляются определения таких понятий, как "информация", "данные", "знания". Однако эти
- 6. Данные, информация, знания
- 7. Данные, информация, знания Пример 1. Мы можем услышать речь человека, обращающегося к нам, говорящего на иностранном
- 8. Данные, информация, знания Пример 1. Методы являются субъективными. В основе искусственных методов лежат алгоритмы (упорядоченные последовательности
- 9. Данные, информация, знания
- 10. Данные, информация, знания Пример 2. Когда мы видим 45, 12, 8, red и т.д., то можно
- 11. Данные, информация, знания Пример 3. С одной стороны, 45 кг - это информация. Но с другой
- 12. Данные, информация, знания Пример 3. Например, если нас интересует вес, который может выдержать мост, то 45
- 13. Данные, информация, знания Пример 3. Данные, составляющие информацию, имеют свойства, однозначно определяющие соответствующий метод получения этой
- 14. Данные, информация, знания
- 15. Данные, информация, знания
- 16. Данные, информация, знания Давайте охарактеризуем знания. Прежде всего, у каждого из нас есть индивидуальный способ их
- 17. Данные, информация, знания Можно сделать вывод, что фиксируемые воспринимаемые факты окружающего мира представляют собой данные. При
- 18. Категория “знания” Знания в ИИС существуют в следующих формах: исходные знания (правила, выведенные на основе практического
- 19. Категория “знания” описание исходных знаний средствами выбранной модели представления знаний (множество логических формул или продукционных правил,
- 20. Определение “знания” Из толкового словаря С. И. Ожегова: «Знание — постижение действительности сознанием, наука»; «Знание —
- 21. Определение “знания” Исследователи в области ИИ : «Знания — это закономерности предметной области (принципы, связи, законы),
- 22. Разработка интеллектуальных информационных систем или систем, основанных на знаниях. Цель - выявление, исследование и применение знаний
- 23. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Машинный перевод–выполняемое на компьютере действие по преобразованию текста на одном
- 24. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. «Лингвистический арифмометр» Смирнова-Троянского В 1933 году изобретатель П.П.Смирнов-Троянский получил в
- 25. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. 40-е годы −первые системы МП Теоретической основой начального периода работ
- 26. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Концепция Interlingva Идеи Уивера легли в основу подхода к МП,
- 27. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Первые системы МП В 1952 г. состоялась первая конференция по
- 28. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Системы прямого перевода Причины невысокого качества МП в 50-е годы
- 29. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Системы МП в 60-е годы Разработка систем МП в 60-е
- 30. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Новый импульс в разработке систем МП (70-80-е годы) Новый подъем
- 31. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Технология TM (translationmemory) В процессе перевода сохраняется исходный сегмент текста(предложение)
- 32. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Советские системы МП 70-80 гг. В СССР с середины 70-х
- 33. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Stylus — система МП, включающая множество словарей по разным ПрО;
- 34. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод.
- 35. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Проблему перевода английского предложения Е, скажем, во французское предложение F
- 36. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Это правило указывает, что мы должны рассмотреть все возможные французские
- 37. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Вероятность P(E\F) представляет собой модель перевода; она указывает, насколько велика
- 38. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. В качестве языковой модели P(F) может использоваться любая модель, позволяющая
- 39. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Например, если с помощью Web будет собрано 100 миллионов французских
- 40. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Поэтому как правило используется языковая модель двухсловных сочетаний, в которой
- 41. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Для этого необходимо знать вероятности двухсловных сочетаний, такие как Р("Eiffel"
- 42. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Задача выбора модели перевода, Р(Е|F), является более сложной. Начнем с
- 43. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Рассматриваемая чрезмерно упрощенная модель перевода основана на таком принципе: "Чтобы
- 44. Системы автоматического реферирования и аннотирования Рефератом называют: доклад на определенную тему, включающий обзор соответствующих литературных и
- 45. Системы автоматического реферирования и аннотирования На первом проводится сопоставление текста и фразовых шаблонов, в результате чего
- 46. Системы автоматического реферирования и аннотирования k1 - учитывают расположение блока: во всем тексте или некотором разделе;
- 47. Системы автоматического реферирования и аннотирования k3 - учитывается наличие в блоке таких ключевых фраз и выражений,
- 48. Системы автоматического реферирования и аннотирования Microsoft Word (начиная с версии 7 имеется функция автоматического реферирования); ОРФО
- 49. Системы автоматического реферирования и аннотирования поисковая система «Следопыт», включающая средства автоматического реферирования и аннотирования документов; •
- 50. Генерация и распознавание речи. Системы распознавания по сложности обычно делят на следующие группы: Системы автоматического распознавания
- 51. Генерация и распознавание речи. Системы автоматического распознавания слитной речи. То есть система должна уметь выделять слова
- 52. Генерация и распознавание речи. Cистема распознавания русской речи RuSpeech. (компании Intel и Cognitive Technologies. В основе
- 53. Генерация и распознавание речи.
- 54. Генерация и распознавание речи. Необработанная речь. Обычно, поток звуковых данных, записанный с высокой дискретизацией (20 КГц
- 55. Генерация и распознавание речи. Анализ сигнала. Поступающий сигнал должен быть изначально трансформирован и сжат, для облегчения
- 56. Генерация и распознавание речи. Речевые кадры. Результатом анализа сигнала является последовательность речевых кадров. Обычно, каждый речевой
- 57. Генерация и распознавание речи.
- 58. Генерация и распознавание речи. Акустические модели. Для анализа состава речевых кадров требуется набор акустических моделей. Рассмотрим
- 59. Генерация и распознавание речи. Модель состояний. Каждое слово моделируется как последовательность состояний указывающих набор звуков, которые
- 60. Генерация и распознавание речи. Акустический анализ. Состоит в сопоставлении различных акустических моделей к каждому кадру речи
- 61. Генерация и распознавание речи. Корректировка времени. Используется для обработки временной вариативности, возникающей при произношении слов (например,
- 62. Генерация и распознавание речи. Последовательность слов. В результате работы, система распознавания речи выдает последовательность (или несколько
- 63. Генерация и распознавание речи. На сегодняшний день основными направлениями развития систем речевого общения видятся следующие: минимизация
- 64. Обработка визуальной информации (OCR-системы) Понятие образа Образ, класс — классификационная группировка в системе классификации, объединяющая (выделяющая)
- 65. Обработка визуальной информации (OCR-системы) Образное восприятие мира — одно из загадочных свойств живого мозга, позволяющее разобраться
- 66. Обработка визуальной информации (OCR-системы) Например, несмотря на существенное различие, к одной группе относятся все буквы А,
- 67. Обработка визуальной информации (OCR-системы) В лучших OCR-системах используется технология распознавания, свойственная человеку. У человека распознавание образа
- 68. Обработка визуальной информации (OCR-системы) Работа системы типа Fine Reader включает два крупных этапа. 1. Анализ графических
- 69. Обработка визуальной информации (OCR-системы) В шаблонных классификаторах с помощью критерия сравнения определяется, какой из шаблонов выбрать
- 70. Обработка визуальной информации (OCR-системы) Наиболее распространены признаковые классификаторы. Анализ в них проводится только по набору чисел
- 71. Обработка визуальной информации (OCR-системы) Структурные классификаторы переводят образ символа в его топологическое представление, отражающее информацию о
- 72. Обработка визуальной информации (OCR-системы) Технология распознавания с помощью структурно-пятенных эталонов получила название "фонтанное преобразование" (от английского
- 73. Обработка визуальной информации (OCR-системы) Эти отношения (то есть расположение пятен друг относительно друга) образуют структурные элементы,
- 74. Обработка визуальной информации (OCR-системы) Практическое применение OCR-систем поиск людей по фотографиям; поиск месторождений полезных ископаемых и
- 75. Обработка визуальной информации (OCR-системы) составление географических карт по исходной информации, используемой в предыдущей задаче; анализ отпечатков
- 76. Обучение и самообучение. Включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление и формирование знаний с
- 77. Обучение и самообучение. Деревья решения являются одним из наиболее популярных подходов к решению задач Data Mining.
- 78. Обучение и самообучение. Вопросы имеют вид "значение параметра A больше x?". Если ответ положительный, осуществляется переход
- 79. Обучение и самообучение.
- 80. Игры и машинное творчество. Охватывает создание компьютерной музыки, стихов, интеллектуальные системы для изобретения новых объектов, cоздание
- 81. Системы когнитивной графики. Ориентированы на общение с пользователем ИИС посредством графических образов, которые генерируются в соответствии
- 82. Системы когнитивной графики.
- 83. Системы когнитивной графики.
- 84. Системы контекстной помощи. В них пользователь описывает проблему, а система на основе дополнительного диалога конкретизирует ее
- 85. Программное обеспечение систем ИИ Языки программирования, ориентированные на обработку символьной информации языки логического программирования (PROLOG), языки
- 86. Признаки ИИС коммуникативные способности — способ взаимодействия конечного пользователя с системой; решение сложных плохо формализуемых задач,
- 88. Скачать презентацию