Технологии искусственного интеллекта презентация

интеллекта.
2. Предметная область искусственного интеллекта.
3. Основные классы интеллектуальных систем.

Раздел 2. Методы представления знаний. Базы знаний
4. Продукционное представление знаний.
5. Семантические сети, онтологии.
6. Сценарии, фреймы.
7. Логические представления знаний. 

Раздел 3. Общение, обработка естественного языка
8. Системы искусственного интеллекта, поддерживающие диалог на естественном языке.
9. Системы искусственного интеллекта для анализа текстов на естественном языке
10. Основы инженерии знаний.

Причины успешного практического использования экспертных систем.
12. Трудноформализуемые задачи и их программирование в парадигме экспертных систем.
13. Формальная продукционная система Поста.
14. Рассуждения человека с использованием правил "условие – действие".
15. Формализм А. Ньюэлла для моделирования принятия решений с использованием продукционной системы.
16. Методы разрешения конфликтов.

Раздел 5. Архитектура и инструментальные средства разработки экспертных систем
17. Динамические экспертные системы.
18. Интегрированные экспертные системы.
19. Нечеткие экспертные системы.
20. Экспертные системы с рассуждениями на онтологиях (англ. Ontology-Based Expert Systems).
21. Программные продукты для разработки экспертных систем.

систем и их взаимосвязь.
23. Идентификация. Участники разработки и их роли.
Концептуализация и формализация.
  24. Выполнение экспертной системы.
25. Выполнение экспертной системы.
26. Отладка и тестирование экспертной системы.
27. Опытная эксплуатация и внедрение экспертных систем.
 
Раздел 7. Многоагентные интеллектуальные системы.
28. Введение в многоагентные системы
29. Основы теории агентов.
30. Многоагентные системы (МАС).
31. Взаимодействие между агентами МАС.
32. Организации агентов
33. Деятельность агента и ее моделирование
34. Коммуникация в МАС.
35. Протоколы общения агентов. Платформы
программирования многоагентных систем
36. Проектирование многоагентных систем.

– основные понятия и этапы.
1. Нечеткие лингвистические высказывания.
2. Правила нечетких продукций в системах нечеткого вывода.
3. Этапы нечеткого вывода.  
4. Формирование базы правил систем нечеткого вывода.
 
Раздел 2. Системы нечёткого вывода – этапы и алгоритмы.
  5. Нечеткий алгоритм.
6. Дефазификация.
7. Пять алгоритмов нечеткого вывода.
8. Эффективность нечетких систем принятия решения.
 
Раздел 3. Основы теории нейронных сетей.
9. Введение.
10. Функции активации нейрона.
11. Классификация нейронных сетей.
12. Cети с радиальным базисным слоем.
 

Алгоритм Хебба.
15. Обучение без учителя. Алгоритм Кохонена.
16. Применения нейросетей.
 
Раздел 5. Эволюция естественных и искусственных систем.
17. Модели эволюции.
18. Эволюционная кибернетика.
19. Эволюция и синергетика.
20. Гомеостаз.
21. Фракталы.
 
Раздел 6. Эволюционное моделирование и оптимизация.
22. Принятие решений как задача поиска. Традиционные методы оптимизации и эволюционные вычисления.
23. Четыре направления эволюционных вычислений.
24. Генетические алгоритмы (ГА).
25. Модификации генетических алгоритмов.

количества параметров

обработки изображения. Основные проблемы машинного зрения.
2. Формирование цифровых изображений
Способы формирования цифровых изображений двухмерных или трехмерных сцен с помощью датчиков.
3. Системы координат для качественного и количественного анализа трехмерных сцен.
4. Базовые операции с пикселями. Применение масок к изображениям.
5. Морфология бинарных изображений.
Определение операций бинарной морфологии и их применение для обработки областей, обнаруженных в результате маркировки связанных компонент.
6. Свойства множества областей в качестве входных данных для распознавания объектов и решения иных задач.
7. Классификация объектов для формирования признаков объектов.
8. Реализация классификатора
Алгоритмы построения классификаторов.
9. Принятие решений в сложных системах распознавания при невозможности полного сравнения эталонных признаков.
10. Медианная фильтрация.
Сглаживание изображений при помощи фильтров.
11. Методы и способы обнаружение краев изображения.
12. Согласованная фильтрация с помощью масок.
Основные сведения о согласованной фильтрации изображений. Отображение векторного пространства в виде дискретных значений. Ортогональный базис.

Параллельные вычисления.
14. Анализ пространственных частот с использованием гармонических функций
Дискретное преобразование Фурье в задачах обработки изображений.
15. Физические свойства цвета.
Применение физических свойств света в задачах машинного зрения.
16. Цветовые схемы.
17. Освещённость.
Влияние освещённости на реализацию алгоритмов распознавания образов.
18. Текстура.
Сегментация текстур.
19. Запросы
Построение баз данных изображений.
20. Меры расстояния между изображениями
Определение степени сходства между изображениями.
21. Базы данных изображений
Индексация эталонных изображений.
22. Движение на двумерных изображениях
Обнаружение движения на двумерных изображениях и видеопоследовательностях.
23. Обнаружение значительных изменений условий видеосъёмки
Понятия и методы разбора и анализа видеопоследовательностей.
24. Обнаружение областей
Кластеризация изображений. Наращивание областей изображения.

граничных сегментов на полутоновом изображении.
27. Подбор моделей сегментов.
Математические модели для аппроксимации контурных пикселей.
28. Сопоставление в двумерном пространстве.
Математическая модель обратимого отображения одного двумерного преобразования на другое.
29. Восприятие трёхмерных сцен по двумерным изображениям.
Количественные взаимосвязи между структурами на двумерных изображениях и соответствующим трехмерным структурам реального мира.
30. Аффинные преобразования в трехмерном пространстве.
31. Модель камеры.
Матрица перспективной проекции. Способы определения элементов матрицы перспективной проекции при фиксированном положении камеры.
32. Оценка положения объектов.
Определение положения трехмерных объектов в координатах рабочего пространства.
33. Реконструкция трехмерных объектов.
Создание трехмерных моделей объектов на основе дальнометрических изображений.
34. Вычисление формы объекта по данным освещённости с изображения этого объекта на плоскости.
35. Распознавание объектов на изображении на основе трехмерных моделей.

фрагменты контуров изображения. Алгоритм управляется тремя параметрами: параметром сглаживания а и двумя пороговыми значениями интенсивности.

моделирования для построения полигональных моделей робототехнических комплексов. Основы использования средств моделирования.
2. Создание и Редактирование Объектов в Blender 3d.
Создание полигональных моделей на основе проектной документации из CAD-систем.
3. Основы построения архитектуры программного обеспечения. Шаблоны проектирования.
Типы программных архитектур робототехнического программного обеспечения. Параллельные вычисления для робототехники. Шаблоны проектирования программных систем для робототехники.
4. Основы работы в операционных системах семейства Linux. Модификации ОС Linux для робототехники.
5. Основы метаоперационных систем для робототехники.
Архитектура метаоперационной системы Robot Operation System. Работа с Robot Operation System. Средства контроля программного обеспечения для робототехники.
6. Программирование в робототехнических метаоперационных системах.
Пакеты и сообщения в Robot Operation System. Создание сервисов в Robot Operation System. Использование среды симуляции Gazebo в Robot Operation System.

моделей роботов.
 
Раздел 1. Simulink.  
1. Общие сведения. Запуск Simulink. Создание модели.
2. Библиотека блоков Simulink.
3. Создание и запуск модели.
4. Моделирование базовых условных управляющих конструкций.
5. Моделирование дискретных систем.
6. Моделирование непрерывных систем.
7. Выбор решателя (солвера).
8. Задание иерархии модели.
9. Объединение моделей.
10. Создание библиотек.
11. Введение в модельно-ориентированное проектирование.

SimMechanics.
2. Ознакомление со средой моделирования SimMachanics, создавая модель простого твердого тела.
3. Понимание принципов физического моделирования в SimMechanics.
4. Введение в моделирование систем, состоящих из нескольких тел.
5. Подключение к среде Simulink. Демонстрация того, каким образом блоки SimMechanics могут взаимодействовать с блоками Simulink.
6. Параметризация. Создание переиспользуемых, робастных и легко используемых моделей SimMechanics.
7. Моделирование ограничений. Моделирование комплекса жестких связей тела с использованием ограничений SimMechanics.

и гидравлических моделей. Понимание диаграмм Simscape. Комбинирование моделей Simulink и Simscape.
2. Работа с компонентами Simscape. Понимание блок-схем Simscape и определение физических переменных на примере механической системы.
3. Совместное использование моделей Simulink и Simscape. Добавление блоков Simulink в модель Simscape для увеличения гибкости модели.
Связь физических сигналов и сигналов Simulink.
5. Соединение разных физических моделей. Настраиваемые связи физических областей в Simscape.
6. Создание собственных компонентов при помощи языка Simscape.
Использование языка Simscape для создания собственных физических компонентов.
7. Возможности Robotics System Toolbox.

увидим, что модель импортировалась верно:

Далее используем Simulink Design Optimization для улучшения параметров модели или modeFRONTIER для многокритериальной оптимизации.

космоса (околоземного пространства): высоты (расстояния от поверхности Земли), плотность атмосферы, температуры, свойства околоземной плазмы,
2. Искусственные и естественные радиационные пояса Земли – значения величин радиации. Чернота и холод космического пространства. Плотность внешнего теплового потока от Солнца на орбите Земли.
3. Общая классификация космических аппаратов – ракеты-носители, транспортные корабли, челноки, космические зонды и искусственные спутники Земли (ИСЗ). Типы орбит ИСЗ – высокоэллиптические, солнечно-синхронные, геосинхронная (геостационарная).
4. Тепловой анализ конструкции робота на борту СКС и в открытом космосе. Система терморегулирования. Терморегулирующие покрытия. Устройство и характеристики – экранно-вакуумной теплоизоляции (ЭВТИ) космических объектов.
5. Наземная отработка космических объектов - термовакуумные камеры, азотные экраны, температура, степень черноты, давление в камере, азотные ловушки.