Представление знаний

• Внутренняя база данных
• Выявление «скрытых» структур знаний
• Генетические алгоритмы
• Дисперсионный анализ
• Логическая модель представления знаний
• Методы и средства интеллектуального анализа данных
• Методы извлечения знаний
• Объекты данных
• Основные понятия представления знаний
• Представление знаний нейронными сетями
• Представление нечетких знаний
• Проблемы обучения интеллектуальных систем
• Проблемы структурирования знаний
• Программирование рекурсивных правил
• Программирование списков
• Продукционная модель представления знаний
• Простая регрессия
• Разработка простого приложения
• Разработка прототипа экспертной системы
• Семиотический подход к приобретению знаний
• Сетевая модель представления знаний
• Скачать Prolog
• Средства компьютерной поддержки приобретения знаний
• Стратегии получения знаний
• Факторный анализ
• Факты и правила
• Фреймовая модель представления знаний
• Экспертные системы

Современная информатика во многом обязана исследованиям в области искусственного интеллекта. Системы искусственного интеллекта позволили связать непосредственно знания с материальным производством или в общем случае с окружающим миром, исключив человека как промежуточное звено.

В информационных системах используются резуль­та­ты  исследований из направлений искусственного интеллекта (ИИ):

• пред­став­ле­ние знаний и разработка систем, основанных на знаниях (knowledge-based systems);
• программное обеспечение систем ис­кусственного интеллекта (software engineering for AI);
• разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный пе­ре­вод (natural language processing);
• интеллектуальные роботы (robotics);
• обу­че­ние и самообучение (machine learning);
• распознавание образов (pattern recognition);
• новые ар­хи­тектуры компьютеров (new hardware platforms and architectures);
• игры и ма­шинное творчество;
• генетические алгоритмы;
• ког­ни­тивное модели­ро­ва­ние;
• ин­теллектуальные интерфейсы;
• распознавание и син­тез речи; де­дук­тив­ные модели; многоагентные системы;
• онтологии; 
• ме­неджмент знаний;
• ло­ги­ческий вывод;
• формальные модели;
• мягкие вы­чис­ле­ния (soft computing) и др.

Интеллектуальные информационные сис­те­мы сосредоточили в себе наи­более наукоемкие технологии с высоким уров­нем автоматизации не толь­ко процессов подготовки информации для принятия решения, но и са­мих процессов выработки вариантов, опираю­щих­ся на полученные дан­ные.

Современному инженеру необходимы зна­ния и умения  по ин­тел­лек­ту­альной обработке информации, поэ­тому изу­че­ние практических состав­ля­ющих технологий ис­кусст­вен­ного интеллекта актуально.