МАРК РЕГНЕРУС ДОСЛІДЖЕННЯ: Наскільки відрізняються діти, які виросли в одностатевих союзах
РЕЗОЛЮЦІЯ: Громадського обговорення навчальної програми статевого виховання ЧОМУ ФОНД ОЛЕНИ ПІНЧУК І МОЗ УКРАЇНИ ПРОПАГУЮТЬ "СЕКСУАЛЬНІ УРОКИ" ЕКЗИСТЕНЦІЙНО-ПСИХОЛОГІЧНІ ОСНОВИ ПОРУШЕННЯ СТАТЕВОЇ ІДЕНТИЧНОСТІ ПІДЛІТКІВ Батьківський, громадянський рух в Україні закликає МОН зупинити тотальну сексуалізацію дітей і підлітків Відкрите звернення Міністру освіти й науки України - Гриневич Лілії Михайлівні Представництво українського жіноцтва в ООН: низький рівень культури спілкування в соціальних мережах Гендерна антидискримінаційна експертиза може зробити нас моральними рабами ЛІВИЙ МАРКСИЗМ У НОВИХ ПІДРУЧНИКАХ ДЛЯ ШКОЛЯРІВ ВІДКРИТА ЗАЯВА на підтримку позиції Ганни Турчинової та права кожної людини на свободу думки, світогляду та вираження поглядів
Контакти
Тлумачний словник Авто Автоматизація Архітектура Астрономія Аудит Біологія Будівництво Бухгалтерія Винахідництво Виробництво Військова справа Генетика Географія Геологія Господарство Держава Дім Екологія Економетрика Економіка Електроніка Журналістика та ЗМІ Зв'язок Іноземні мови Інформатика Історія Комп'ютери Креслення Кулінарія Культура Лексикологія Література Логіка Маркетинг Математика Машинобудування Медицина Менеджмент Метали і Зварювання Механіка Мистецтво Музика Населення Освіта Охорона безпеки життя Охорона Праці Педагогіка Політика Право Програмування Промисловість Психологія Радіо Регилия Соціологія Спорт Стандартизація Технології Торгівля Туризм Фізика Фізіологія Філософія Фінанси Хімія Юриспунденкция |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
Порівняння людської і штучної компетентностіОсновні категорії, ключові поняття та визначення теми. Генетичний алгоритм (genetic algorithm) – еволюційний алгоритм пошуку, що використовується для вирішення задач оптимізації і моделювання шляхом послідовного підбору, комбінування і варіації параметрів, що шукають, з використанням механізмів, які нагадують біологічну еволюцію. Компетентність – наявність знань, навичок та вмінь в певній предметній області. Нейрокомп'ютер – це обчислювальна система, алгоритм роботи якої представлений логічною мережею елементів приватного виду - нейронів, з повною відмовою від булевих елементів типу І, АБО, НІ. Нечітка логіка (fuzzy logic) - це математична наука, яка є розширенням класичної (булевої) логіки і заснована на концепції часткової правди - правди, що знаходиться десь посередині між "є" і "немає". Персептро́н (перцептро́н) – математична та комп'ютерна модель сприйняття інформації мозком (кібернетична модель мозку), запропонована Френком Розенблатом в 1957 році і реалізована у вигляді електронної машини «Марк-1». Системи штучного інтелекту (Artificial Intelligence Systems - АІS) – системи, що виконують властиві людині інтелектуальні дії, пов'язані з сприйманням та обробкою знань, міркуванням і відповідним спілкуванням. Структурно-динамічна модель – модель, яка представляє об΄єкт як систему зі своїм устроєм і механізмом функціонування, у якій відбуваються зміни через виникнення подій у часі або рух об'єктів у просторі. Теорія нечітких множин – дозволяє описувати нечіткі поняття і знання,оперувати цими знаннями і робити нечіткі висновки. Штучні нейронні мережі (аrtificial neural networks) – математичні моделі, а також їх програмна та апаратна реалізація, побудовані за принципом функціонування біологічних нейронних мереж – мереж нервових клітин живого організму. Штучний нейрон – вузол штучної нейронної мережі, який є спрощеною моделлю природного нейрону і представляє собою деяку нелінійну функцію (функцію активації) від єдиного аргументу – лінійної комбінації всіх вхідних сигналів.
10.4. Текст лекції. Системи штучного інтелекту (СШІ) (Artificial Intelligence Systems - АІS) – системи, що виконують властиві людині інтелектуальні дії, пов'язані з сприйманням та обробкою знань, міркуванням і відповідним спілкуванням (гра в шахи, створення музики, віршів, проектування складних систем) (розвиток сучасних СШІ розпочався в 50-х рр. 20 ст.). Порівняння людської і штучної компетентності наведено в табл. 10.1. Таблиця 10.1
Основні властивості СШІ: 1. Здатність до навчання – після отримання вхідних сигналів системи можуть самоналаштовуватись, забезпечуючи потім реакцію (вихід) з необхідною точністю. 2. Здатність до адаптації – система швидко налаштовує свої параметри під умови змінного навколишнього середовища. 3. Гнучкість – система здійснює узагальнення на основі неповних, нечітких і неточних даних. 4. Прозорість тлумачення (пояснення) – система надає видобуті з даних знання у зрозумілому для користувача вигляді. 5. Здатність відкривати нове – система виявляє раніше не відомі, сховані зв'язки і відношення у великих масивах числової і текстової інформації. Основні моделі, які використовуються в СШІ: 1. Нейронні мережі – надають простий спосіб моделювання складних нелінійних функцій для розв’язання прогнозних і діагностичних бізнес-задач. 2. Генетичні алгоритми – здатні апроксимувати складні зв’язки у множинах неповних даних, знаходити оптимальне розв’язання в комплексних бізнес-задачах. 3. Нечіткі множини – дозволяють кількісно кодувати якісну інформацію. 4. Динамічні структурні моделі – дозволяють імітувати основні функції менеджменту. Місце СШІ у складі ІС управління організацією наводиться в табл. 10.2. Таблиця 10.2 Читайте також:
|
||||||||||||||||||||||||||||||||
|