A mesterséges intelligencia alapjai - Nyitott rendszerű képzés-távoktatás-oktatási segédlet / Felsőoktatási jegyzet

A jegyzetet Dr. Váncza József A mesterséges intelligencia alapjai tárgyhoz kidolgozott segédletei és előadásai alapján, a Gábor Dénes Főiskola által Phare támogatással kiadott gyakorlati jegyzet - Horváth, Szalay: A mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazásai felhasználásával -, és a tárgy 2001. és 2002. évi gyakorló előadójaként szerzett tapasztalataim és vázlataim segítségével készült. A jegyzet részben tartalmaz összefüggő, szerkesztett összefoglaló részeket legtöbbször a fejezetek elején, és az előadásokon is kivetített, részletes vázlat fóliaképeit, amelyek segítségével a számonkérésre kerülő teljes anyag követhető és elsajátítható. A feladatmegoldási készség fejlesztése illetve a tananyag megértésének mélyítése érdekében számos példa, feladatmegoldás és alkalmazás is került a jegyzetbe. A jegyzet megírásával fő célom az volt, hogy a korábban elkészült tankönyv, jegyzet és segédlet, valamint a különböző egyéb forrásból beszerezhető további dokumentumok kusza és nem teljes dzsungele helyett egyetlen dokumentumra támaszkodva is fel tudjon készülni a vizsgázni kívánó hallgató. Meglehet a vázlatos fogalmazás miatt a tömör kifejezések alaposabb odafigyelést igényelnek a megértéshez, de a vázlatok részletessége és a bemutatott példák segítségével a jegyzetben szereplő tananyag önállóan is elsajátítható. Mindezek ellenére minden olvasónak javaslom, hogy a jegyzetet az előadásokkal kiegészítve, a konzultációs lehetőségeket igénybevéve, és az ajánlott szakirodalmak kiegészítő információit szükségé esetén átnézve fogjon hozzá a felkészüléshez a biztos siker érdekében. Vissza Tartalom Előszó 3 A mesterséges intelligencia fogalma, ágens szemlélet 5 A mesterséges intelligencia fogalma 8 Ágens szemlélet a mesterséges intelligenciában 12 A mesterséges intelligencia története, főbb eredményei 14 Feladatreprezentáció gráfokkal, keresési algoritmusok 17 A neminformált (azaz vak) keresés módszerei 21 Az informált keresés módszerei 29 A legjobbat először keresés 31 Iteratív javító algoritmusok 37 Példák 41 Tudásreprezentáció és következtetés 45 Az ítéletkalkulus 53 Példák 58 Az elsőrendű logika (predikátum kalkulus) 62 Következtetési eljárások 65 Általánosított Modus Ponens 69 Általánosított Rezolúció 72 Példák 73 A bizonytalan tudás kezelése 79 Fuzzy logika 79 Fuzzy halmazok 80 Fuzzy relációk 81 Fuzzy következtető rendszer 81 Fuzzy Logic Controller 83 Fuzzyfikálás 84 Következtető rendszer és a szabályapalú tudásbázis 84 Defuzzifikáció 85 A valószínűségi logika 87 A bizonyossági tényezők módszere 89 Fuzzy algebra alapjai 90 Példák 97 A tudásreprezentáció alkalmazott módszerei 107 A tudásábrázolás és következtetés módszerei 108 Szabály-alapú reprezentáció és következtetés 109 Eset-alapú következtetés 112 Szakértő rendszerek fejlesztése 114 Szakértő keretrendszerek 115 Fejlődési tendenciák 118 A gépi tanulás 141 A döntési fa módszere 143 A legközelebbi szomszéd módszere 148 A neurális hálók módszere 151 Neurális modellek 152 Tanulás neurális hálókkal 154 Back propagation 155 Felhasználási területek 157 Hibrid megközelítések 158 Alkalmazás 167 Fizikai ágensek - robotika 169 Az ipari robotok mozgástörvényei. A robotkarok kinematikája 171 Jellegzetes ipari robot építőelemek 173 Megfogó szerkezetek, robotkezek 186 Robotok programozása 194 Robotok alkalmazása 203 Intelligens gyártás 215 Holonikus gyártási modell 218 Fraktál vállalat modell 222