Nowoczesne techniki informatyczne Program: 1. Sztuczna inteligencja. a) definicja; b) podział: Systemy ekspertowe Algorytmy ewolucyjne Logika rozmyta Sztuczne sieci neuronowe c) historia; 2. Systemy eksperckie (ekspertowe). 2.1. Podstawy a) ogólna budowa; - rodzaje systemów eksperckich; - zastosowanie systemów eksperckich; b) własności; c) bazy wiedzy; d) systemy szkieletowe; e) SE czasu rzeczywistego; f) Interfejs 2.2. Reprezentacja wiedzy a) Logika konwencjonalna; b) Logika niekonwencjonalna; c) Reguły; d) Sieci sematyczne; e) Ramy. 2.3. Heurystyki a) Reprezentacja zadań; b) Strategie przeszukiwania 2.4. Algorytmy wnioskowania. a) w przód; b) w tył; c) mieszane 2.5 Pozyskiwanie wiedzy a) empiryczne uczenie (zapisywanie wiedzy, pozyskiwanie: na podstawie instrukcji, analogii, przykładów, obserwacji, grupowania pojęć) b) konstruowanie bazy wiedzy; 2.6. Architektura SE a) wnioskowanie progresywne; b) wnioskowanie regresywne; c) rozbudowane wnioskowanie; 1

2.7 Systemy hybrydowe a) zastosowanie systemów uczących się (z nadzorem, bez nadzoru, ze wzmocnieniem); b) sieci neuronowe; c) algorytmy ewolucyjne 3. Sieci neuronowe 4. Algorytmy ewolucyjne. 4.1. Algorytmy genetyczne - podstawy i zasada działania a) cele optymalizacji b) wprowadzenie do algorytmów genetycznych c) podstawowe pojęcia algorytmów genetycznych d) kodowanie parametrów zadania w algorytmie genetycznym e) funkcja przystosowania f) zasada działania klasycznego algorytmu genetycznego 4.2. Matematyczne podstawy algorytmów genetycznych a) Teoria schematów b) Wpływ operacji genetycznych na schematy wpływ reprodukcji na schematy wpływ krzyżowania na schematy wpływ mutacji na schematy 4.3. Porównanie algorytmów genetycznych i tradycyjnych metod optymalizacji 4.4. Modyfikacje klasycznych algorytmów genetycznych a) metody selekcji b) operator krzyżowania c) operator inwersji d) modyfikacje sposobu kodowania 4.5. Zastosowanie algorytmów genetycznych a) Systemy klasyfikujące b) Obróbka zdjęć cyfrowych c) Problem komiwojażera d) Algorytmy genetyczne w sieciach neuronowych e) Algorytmy ewolucyjne 2

5. Systemy rozmyte. 5.1. Zbiory rozmyte i przybliżone wnioskowanie a) Podstawowe pojęcia i definicje teorii zbiorów rozmytych b) Matematyka zbiorów rozmytych. c) Zasada rozszerzania. d) Liczby rozmyte e) Normy trójkątne f) Relacje rozmyte i ich właściwości g) Przybliżone wnioskowanie 5.2. Sterowanie rozmyte a) Struktura klasycznych sterowników (modeli) rozmytych. b) Sterownik rozmyty Takagi-Sugeno c) Rozmyte sieci neuronowe Gradientowa metoda uczenia sieci rozmytej Metoda samoorganizacji sieci neuronowych rozmytych d) Praktyczne zastosowanie systemów rozmytych i sieci neuronowych - opis programu flinn 3

6. Literatura. 1. Bolc L, Cytowski J.: Metody przeszukiwania heurystycznego, t.ii. PWN, Warszawa 1991. 2. Bolc L., Zaremba J.: Wprowadzenie do uczenia się maszyn. Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa 1992. 3. Box G., Jenkins E.P.: Teoria szeregów czasowych. Prognozowanie sterowania. PWN, Warszawa 1983. 4. Cholewa W., Pedrycz W.: Systemy doradcze. Skrypt. Politechnika Śląska, Gliwice 1987. 5. Cholewa W., Czogała E.: Podstawy systemów ekspertowych. Prace IBIB PAN, 1989, nr 28, Warszawa. 6. Chromiec J., Strzemieczna E.: Metody konstrukcji i analizy systemów eksperckich. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ Warszawa 1995 7. Czogała E., Pedrycz W.: Elementy i metody teorii zbiorów rozmytych. PWN, Warszawa 1985. 8. Hertz J., Krogh A., Palmer R.G.: Wstęp do teorii obliczeń neuronowych. WNT, Warszawa 1993. 9. Mulawka J.J.: Systemy ekspertowe. WNT Warszawa 1996 10. Mulawka J.J., Kopertowski Z.: Szkieletowy system doradczy wykorzystujący sieć neuronową. Materiały I Krajowej Konferencji Sieci Neuronowe i ich Zastosowania. Kule. Tom II, 1994, 11. Radosiński E.:. Sztuczna inteligencja w analizie przedsiębiorstwa - analityczne systemy ekspertowe, [w:] Modelowanie symulacyjne i sztuczna inteligencja w analizie przedsiębiorstwa, Polskie Towarzystwo Symulogiczne, Kraków - Katowice - Wrocław. 1996 12. Michalewicz Zb.: Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, WNT Warszawa. 1996 13. Michalik K.: Szkieletowy system ekspertowy PC-Shell. Podręcznik użytkownika. Katowice 1999 14. Michalik K.: Szkieletowy system ekspertowy PC-Shell. Podręcznik inżyniera wiedzy. Katowice 1999 15. Software 2.0 - nr 2/2001 (74) Strony internetowe: 1. http://www.aitech.com.pl - Strona katowickiej firmy AITECH zajmującej się budową i dystrybucją systemów doradczych 2. http://www.gambit.com.pl - Krakowska firma zajmująca się tworzeniem oprogramowania z dziedziny systemów ekspertowych. 3. http://www.cs.reading.ac.uk - The World Wide Web Virtual Library: Artificial Intelligence 4. http://www.cs.cmu.edu 4

5. http://mulhacen.ioz.pwr.wroc.pl/~przemko/prolog/ - strona Przemysława Kobylańskiego poświęcona programowaniu w PROLOGU 6. http://www.ekspert.wsi.edu.pl/ - o systemach ekspertowych pod patronatem prof.zw.dr.hab.inż. Antoniego Niederlińskiego 7. http://www.pdc.dk - strona producenta "Visual Prolog" Algorytmy genetyczne [1]. Danuta Rutkowska, Maciej Piliński, Leszek Rutkowski Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte Wydawnictwo naukowe PWN 1999 r. [2]. Zbigniew Michalewicz, Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne Wydawnictwo Naukowo- Techniczne 1999 r. [3]. David E. Goldberg Algorytmy genetyczne i ich zastosowania Wydawnictwo Naukowo Techniczne 1998 r. [4]. McCulloch W.S., Pitts W., A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity, Bulletin of Mathematica Biophysics. [5]. Hebb D.O., The Organization of Behaviour, a Neuropsychological Theory, Wiley, New York, 1949 [6]. Rosenblatt F. On the convergence of Reinforcement Procedures in Simple Perceptons, Cornell Aeronautical Laboratory Report VG-1196- G-4, Buffalo, NY 1960 [7]. Minsky M., Papert S., Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry, MIT Press, Cambridge 1969 [8]. Zadeh L.A., Fuzzy Sets, Information and Control, 1965 [9]. Beightler, C.S. Phillips, D.T., Wilde, D.J. Foundations of optimatization, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall 1979 [10]. Holland J.H., Adaptation in Natural and Artificial Systems, Ann Arbor, University of Michigan Press, 1975. [11]. Cytowski J. Algorytmy genetyczne podstawy i zastosowania, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1996 [12]. Koza J.R, Genetic Programming, MIT Press, Cambridge, MA, 1992 [13]. 5

Systemy rozmyte [1]. Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte., PWN, Warszawa, Łódź 1999. [2]. Piegat A., Modelowanie i sterowanie rozmyte., Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 1999. [3]. Rutkowska D., INTELIGENTNE SYSTEMY OBLICZENIOWE - Algorytmy genetyczne i sieci neuronowe w systemach rozmytych., Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1997. [4]. Yager R.R., Filev D.P., Podstawy modelowania i sterowania rozmytego., Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa1995. [5]. Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym., Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 1996. [6]. Kacprzyk J., Zbiory rozmyte w analizie systemowej., PWN, Warszawa 1986. [7]. Piliński M., Program FliNN wersja 1.30.β Podręcznik użytkownika. Politechnika Częstochowska - Zakład Elektroniki, Informatyki i Automatyki, Częstochowa 1996. [8]. Zasoby sieci Internet. 6