Кількість назв: 965
    1.2. Дослідження в області штучного інтелекту 
    1.3. Класифікація інтелектуальних інформаційних систем 
    1.4. Завдання для самоконтролю  
    Література до розділу  
    РОЗДІЛ II. МЕТОДИ ТА МОДЕЛІ   ПРЕДСТАВЛЕННЯ ЗНАНЬ 
    2.1. Дані та знання 
    2.2. Моделі представлення знань 
    2.2.1. Класифікація моделей представлення знань 
    2.2.2. Логіко-алгебраїчні моделі представлення знань 
    2.2.3. Продукційні моделі представлення знань 
    2.2.4. Семантичні мережі 
    2.2.5. Фрейми 
    2.3. Завдання для самоконтролю  
    2.4. Завдання для самостійної роботи  
    2.5. Лабораторний практикум  
    2.5.1. Лабораторна робота 1. Вступ до мови Пролог. Бази даних на Пролозі 
    Завдання до лабораторної роботи 1 
    2.5.2. Лабораторна робота 2. Семантичні моделі Прологу. Уніфікація. Відсікання. Рекурсія 
    Завдання до лабораторної роботи 2 
    2.5.3. Лабораторна робота 3. Робота зі списками 
    Завдання до лабораторної роботи 3 
    2.5.4. Лабораторна робота 4. Логічні задачі. Задачі на задоволення обмежень 
    Завдання до лабораторної роботи 4 
    2.5.5. Лабораторна робота 5. Пошук у графах та деревах 
    Завдання до лабораторної роботи 5 
    Література до розділу 
    РОЗДІЛ III. ЕКСПЕРТНІ СИСТЕМИ 
    3.1. Експертні системи – системи, що базуються на знаннях 
    3.2. Види систем та їх класифікація 
    3.3. Специфіка експертних системи 
    3.4. Засоби розробки експертних систем 
    3.5. Завдання для самоконтролю  
    3.6. Лабораторний практикум 
    3.6.1. Лабораторна робота 6. Експертні системи 
    Завдання до лабораторної роботи 6 
    3.6.2. Лабораторна робота 7. Аналіз природньої мови 
    Завдання до лабораторної роботи 7 
    3.6.3. Лабораторна робота 8. Компілятор Visual Prolog 
    Завдання до лабораторної роботи 8 
    Література до розділу 
    РОЗДІЛ IV. НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ 
    4.1. Основні елементи нейромереж 
    4.2. Класифікація нейромереж 
    4.2. Навчання нейромереж 
    4.2.1. Навчання нейромереж за Δ-правилом 
    4.2.2. Алгоритм зворотнього поширення помилки 
    4.3. Системи індуктивного моделювання 
    4.3.1. Загальна постановка задачі моделювання за даними спостережень  
    4.3.2. Метод групового урахування аргументів та його основні структурні елементи 
    4.3.3. Класичний багаторядний алгоритм 
    4.3.4. Узагальнений ітераційний алгоритм, УІА 
    4.3.5. МГУА – як поліноміальна нейромережа 
    4.3. Завдання для самоконтролю  
    4.4. Завдання для самостійної роботи  
    4.5. Лабораторний практикум 
    4.5.1. Лабораторна робота 9. Побудова НМ засобами MATLAB 
    Завдання до лабораторної роботи 9 
    4.5.2. Лабораторна робота 10. Кластеризація 
    4.5.3. Лабораторна робота 11. Принципи роботи нейронних мереж у складі систем керування 
    Завдання до лабораторної роботи 11 
    Література до розділу 
    РОЗДІЛ V. СИСТЕМИ FUZZY LOGIC 
    5.1. Нечітка інформація та нечітки висновки 
    5.2. Визначення нечіткої множини 
    5.3. Нечіткість та ймовірність 
    5.4. Операції над нечіткими множинами і відносинами 
    5.5. Нечітка імплікація 
    5.6. Нечіткі висновки 
    5.7. Модифікація алгоритму нечіткого висновку 
    5.8. Методи приведення до чіткості 
    5.9. Завдання для самоконтролю  
    5.10. Завдання для самостійної роботи  
    5.11. Лабораторна робота 12. Побудова нечіткої ЕС 
    Завдання до лабораторної роботи 12 
    Література до розділу 
    РОЗДІЛ VI. ЕВОЛЮЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ 
    6.1. Еволюційне моделювання 
    6.2. Генетичні алгоритми 
    6.3. Схема функціонування генетичних алгоритмів 
    6.4. Види генетичних алгоритмів 
    6.5. Використання генетичного алгоритму (прилад розв’язку задачі) 
    6.6. Завдання для самоконтролю  
    6.7. Завдання для самостійної роботи  
    6.8. Лабораторна робота 13. Генетичні алгоритми 
    Завдання до лабораторної роботи 13 
    Література до розділу 
    ДОДАТКИ 
    Додаток А. Тестові завдання до розділів 1–3 
    Додаток Б. Тестові завдання до розділу 4 
    Додаток В. Тестові завдання до розділу 5 

    Методи та системи штучного інтелекту: теорія та практика