Изкуствен интелект

• Пространство на състоянията


  Всички възможни състояния, в които може да се намира системата
• Методи за обхождане и търсене в пространството на състоянията


  • Търсене с широчина (BFS)
  • Търсене с дълбочина (DFS)
  • Евристично търсене (например, А* алгоритъм)
• Експертни системи


  Компютърни програми, които имитират знанията и експертизата на човешки експерти в определена област
• Основни елементи на експертните системи


  • База от знания
  • Механизъм за заключване
  • Обяснителна система
  • Интерфейс за комуникация с потребителя
• Генетични алгоритми


  Интелигентни алгоритми, вдъхновени от еволюцията и генетиката
• Основни понятия в генетичните алгоритми


  • Популация
  • Ген
  • Хромозома
  • Селекция
  • Кръстосване
  • Мутация
  • Оценка на приспособеността
• Обобщен генетичен алгоритъм


  1. Инициализация на популацията

  2. Оценка на приспособеността

  3. Селекция

  4. Кръстосване

  5. Мутация
• Невронни мрежи


  Модел за обработка на информация, вдъхновен от биологичните невронни системи
• Видове невронни мрежи


  • Изкуствени невронни мрежи (ANN)
  • Рекурентни невронни мрежи (RNN)
  • Свръх-невронни мрежи (SNN)
• Перцептрон


  Проста форма на изкуствен неврон, който приема входни данни, извършва с тях операции и генерира изход. Той използва линейно комбинация на входни сигнали, претеглени чрез тегла, за да класифицира данни като принадлежащи към една от две категории. Той се обучава чрез актуализиране на теглата в посока, която намалява грешката на класификацията, и е ефективен за линейно разделими задачи.