Первая страница
Наша команда
Контакты
О нас

    Головна сторінка



Материалы к экзамену "Интеллектуальные информационные системы "

Скачати 42.52 Kb.

Материалы к экзамену "Интеллектуальные информационные системы "




Скачати 42.52 Kb.
Сторінка1/2
Дата конвертації21.05.2017
Розмір42.52 Kb.
  1   2

Материалы к экзамену "Интеллектуальные информационные системы "
Теоретичні вопроси.

1 . Дайте 4 визначення "штучний інтелект".

2 . Опишіть Ваше розуміння визначення "штучний інтелект", як "системи, яка діє раціонально".

3 . Які біологічні особливості природних нейронних мереж?

4 . Визначення , роль і види активаційних функцій.

5 . Побудуйте штучну нейронну мережу, яка розпізнає функцію XOR .
Штучна нейронна мережа Штучна нейронна мережа (ШНМ, англ. artificial neural network, ANN) - це математична модель, а також її програмна та апаратна реалізація, побудовані за принципом функціювання біологічних нейронних мереж - мереж нервових клітин живого організму.


6 . Що таке лінійна разделимость ? Приклади лінійно- разделімих і нероздільних завдань.

7 . Наведіть блок-схему алгоритму навчання зі зворотним поширенням помилки.

8 . Порівняйте два підходи до навчання - навчання з учителем і без вчителя.

9 . Опишіть , що представляють собою завдання автоассоціаціі і гетероасоціації .

10 . Опишіть метод навчання двобічної асоціативної пам'яті.
Мето́дика (від грец. μέθοδος - «шлях через») навчання окремої навчальної дисципліни (предмета) - галузь педагогічної науки, що являє собою окрему теорію навчання (приватну дидактику).
Наведіть приклад .


11 . Опишіть Ваше розуміння визначення "штучний інтелект", як " системи , яка думає подібно людям".

12 . Якими можливостями повинен володіти комп'ютер , щоб пройти тест Тьюринга 1 -го рівня?

13 . Опишіть структуру і функціонування формального ( штучного) нейрона.

14 . Що таке зрушення в контексті спрацьовування штучного нейрона ?

15 . Дельта- правило навчання нейронної мережі ( правило Відроу - Хоффа ) . Приклад простий мережі і кілька кроків її навчання.

16 . У чому полягає проблема лінійної разделимости в контексті нейронних мереж?

17 . У чому полягають основні проблеми методу зворотного поширення помилки?
Метод зворотного поширення помилки (англ. backpropagation) - метод навчання багатошарового перцептрону. Це ітеративний градієнтний алгоритм, який використовується з метою мінімізації помилки роботи багатошарового перцептрону та отримання бажаного виходу.


18 . У чому полягає завдання кластеризації ?

19 . Опишіть структуру і процес роботи одношарової дискретної мережі Хопфілда .
Нейронна мережа Хопфілда - це тип рекурентної, повнозв'язної, штучної нейронної мережі з симетричною матрицею зв'язків. У процесі роботи динаміка таких мереж сходиться (конвергує) до одного з положень рівноваги.


20 . Які основні недоліки мереж Хопфілда ?

21 . Опишіть Ваше розуміння визначення "штучний інтелект", як " системи , яка думає раціонально " .

22 . У чому особливості повного тесту Тьюринга ? Якими можливостями повинен володіти комп'ютер , щоб пройти повний тест Тьюринга ?

23 . Перерахуйте і опишіть сукупність абстракцій , на основі яких визначаються різні конфігурації штучних нейронних мереж.

24 . Побудуйте штучну нейронну мережу , яка розпізнає функцію AND .

25 . Прості завдання , вирішуване за допомогою попередньої обробки даних перед застосуванням нейронних мереж.
Обро́бка да́них - систематична цілеспрямована послідовність дій над даними. Обробка даних містить в собі множину різних операцій.


26 . Які нейронні мережі здатні подолати проблему лінійної разделимости ?

27 . Завдання класифікації на прикладі задачі розпізнавання символів.

28 . Наведіть алгоритм вирішення задачі кластеризації .

29 . Опишіть метод навчання одношарової дискретної мережі Хопфілда . Наведіть приклад .

30 . Опишіть основну ідею доказу стаціонарності мережі Хопфілда .

31 . Опишіть Ваше розуміння визначення "штучний інтелект", як " системи , яка діє подібно людям".

32 . Перерахуйте кілька персон , які відіграли значну роль у розробці систем штучного інтелекту і коротко опишіть їх науковий внесок.

33 . Яким чином використовуються матриці для опису структури багатошарових штучних нейронних мереж ?

34 . Побудуйте штучну нейронну мережу , яка розпізнає функцію OR .

35 . Який зв'язок між методом найменших квадратів і навчанням нейронної мережі ?
Метод найменших квадратів Метод найменших квадратів - метод знаходження наближеного розв'язку надлишково-визначеної системи. Часто застосовується в регресійному аналізі. На практиці найчастіше використовується лінійний метод найменших квадратів, що використовується у випадку системи лінійних рівнянь.


36 . Яке відношення до навчання нейронної мережі має
  1   2


Скачати 42.52 Kb.