Sidebar






Old

courses:knowledge_representation_and_artificial_intelligence_systems:exam

Экзамен

Список экзаменационных вопросов

  1. Эволюция систем искусственного интеллекта. Понятие интеллектуального агента.
  2. Модели представления знаний. Синтаксис и семантика логики предикатов первого порядка. Достоинства и недостатки логической модели представления знаний.
  3. Правила построения формул в логике предикатов. Примеры.
  4. Логическое следование. Принцип дедукции. Логический вывод. 
  5. Метод резолюций в логике предикатов первого порядка. Примеры.
  6. Продукционные системы. Основные определения. Достоинства и недостатки продукционных систем.
  7. Управление выводом в продукционных системах.
  8. Фреймы, как модель представления знаний. Структура фрейма. Типовые указатели наследования.
  9. Управление выводом во фреймовых системах. «Демоны» и присоединенные процедуры.
  10. Семантические сети. Структура и классификация семантических сетей. Достоинства и недостатки семантических сетей.
  11. Вывод на семантических сетях.
  12. Понятие экспертной системы. Обобщенная архитектура экспертной системы.
  13. Классы задач, в которых используются экспертные системы. Этапы разработки и стадии жизненного цикла экспертных систем.
  14. Программная среда разработки экспертных систем CLIPS: назначение и основные возможности.  Базовые типы данных и представление фактов.
  15. Представление и обработка продукций в CLIPS. Условные элементы типа УЭ-образец.
  16. Представление и обработка продукций в CLIPS. Условные элементы типа УЭ-проверки, УЭ-И, УЭ-ИЛИ, УЭ-НЕ.
  17. Представление и обработка продукций в CLIPS. Условные элементы типа УЭ «существует», УЭ «для всех», логические УЭ.
  18. Базовый цикл работы МЛВ в системе CLIPS.
  19. Логический вывод в системе CLIPS. Стратегии разрешения конфликтов «вглубь», «вширь», «простоты», «сложности».
  20. Логический вывод в системе CLIPS. Стратегии разрешения конфликтов «LEX», «МЕА», случайного выбора.
  21. Поиск в пространстве состояний. Формальная постановка задачи. Обобщенный алгоритм поиска.
  22. Вершины дерева поиска и состояния пространства состояний поиска. Операции над каймой.
  23. Задача планирования. Язык описания состояний и действий. Планирование на основе поиска в пространстве состояний.
  24. Планирование с помощью пропозициональной логики.
  25. Планирование действий в реальном мире.
courses/knowledge_representation_and_artificial_intelligence_systems/exam.txt · Last modified: 2022/12/10 09:08 (external edit)