Экзаменационные вопросы по дисциплине "Интеллектуальные информационные системы" (искусственный интеллект, тест Тьюринга, экспертные системы, структура данных)

Вопросы по ИИС для ГОС 4 курс

1. Что такое искусственный интеллект? Основные этапы развития научной области ИИ.
2. Тест Тьюринга. Основные особенности интеллектуальной программы. Полный тест Тьюринга.
3. Основные и дополнительные направления исследований в области ИИ. Современные достижения в области ИИ.
4. Понятие СОЗ – система, основанная на знаниях. Соотношение СОЗ и интеллектуальных систем. Базы данных и базы знаний. 
5. Классификация ИИС.
6. Экспертные системы. Характеристика первых экспертных систем Mycin и Dendral.
7. Данные и знания. Информация. Основные понятия.
8. Системы, основанные на знаниях. Экспертные системы.
9. Особенности знаний и их отличие от данных. Декларативные и процедурные знания.
10. Понятие данных, информации, знаний. Трансформация знаний и данных при их обработке на ЭВМ.
11.  Структура экспертной системы. Основные разработчики экспертных систем.
12.  Классификация экспертных систем.
13.  Технология и этапы проектирования экспертной системы.
14.  Понятие синтаксиса и семантики Языка представления знаний. Синтаксис и семантика логической программы.
15.  Обратный логический вывод в системе логического программирования Пролог (на основе обобщенного правила Modus Ponens).
16.  Структура данных - списки. Построение дерева поиска решений логической программы.
17. Синтаксис и семантика логической программы.
18. Унификация и ее использование в системе логического программирования.
19.  Представление знаний. Правила продукций. Продукционные экспертные системы.
20. Представление знаний в логике высказываний. Синтаксис и семантика пропозициональной логики.
21. Понятие логического следствия в логике высказываний. Теорема дедукции и ее смысл.
22.  Прямой логический вывод в продукционных ЭС на основе правила Modus Ponens.
23.  Обратный логический вывод в продукционных ЭС на основе правила Modus Ponens.
24. Построение дерева вывода системой Пролог. На собственном примере.
25. Обобщенное правило Modus Ponens и его использование в системах логического вывода.
26.  Семантические сети. Основные типы отношений в семантических сетях. Механизм наследования.
27. Использование семантических сетей для анализа смысла предложений. Типы отношений.
28. Хорновские базы знаний. Основные особенности и преимущества.
29.  Правила построения семантических сетей для представления знаний. .
30.  Вывод в семантических сетях. Механизм наследования.
31.  Теория фреймов. Структура фрейма. Слоты и присоединенные процедуры.
32.  Теория фреймов. Механизм вывода на фреймах. Роль процедурной компоненты (процедуры-демоны, служебные процедуры).
33.  Теория фреймов. Системы фреймов. Фрейм – визуальный образ.
34. Теория фреймов. Системы фреймов. Фрейм –сценарий.
35. Реализация фреймовой модели представления знаний на примере решения задачи Эйнштейна
36. Способ формализации фреймов-сценариев.
37. Механизмы приспособления фрейма к реальной ситуации.
38.  Механизм вероятностного вывода на основе правила Байеса и коэффициентов уверенности.
39. Стохастический подход к описанию неопределенности. Байесовские рассуждения.
40.  Основные понятия теории нечетких множеств. Операции над нечеткими множествами.
41.  Нечеткий подход к описанию неопределенности. Понятия нечеткой и лингвистической переменной.
42.  Основные понятия нечеткой логики. Нечеткие высказывания и предикаты.
43. Понятие онтологии. Классификация онтологий.
44. Структура онтологического инжиниринга. Редакторы онтологий.
45. Методология формирований онтологий в редакторе Protégé. Последовательность создания онтологий.

Авдеенко Т.В.