The number of models available in neural network literature is quite large. Very often the treatment is mathematical and complex. This book provides illustrative examples in C++ that the reader can use as a basis for further experimentation. A key to learning about neural networks to appreciate their inner workings is to experiment. Neural networks, in the end, are fun to learn about and discover. Although the language for description used is C++, you will not find extensive class libraries in this book. With the exception of the backpropagation simulator, you will find fairly simple example programs for many different neural network architectures and paradigms. Since backpropagation is widely used and also easy to tame, a simulator is provided with the capacity to handle large input data sets. You use the simulator in one of the chapters in this book to solve a financial forecasting problem. You will find ample room to expand and experiment with the code presented in this book.

Computers, Chess, and Cognition presents an excellent up-to-date description of developments in computer chess, a rapidly advancing area in artificial intelligence research. This book is intended for an upper undergraduate and above level audience in the computer science (artificial intelligence) community. The chapters have been edited to present a uniform terminology and balanced writing style, to make the material understandable to a wider, less specialized audience. The book's primary strengths are the description of the workings of some major chess programs, an excellent review of tree searching methods, discussion of exciting new research ideas, a philosophical discussion of the relationship of computer game playing to artificial intelligence, and the treatment of computer Go as an important new research area. A complete index and extensive bibliography makes the book a valuable reference work. The book includes a special foreword by Ken Thompson, author of the UNIX operating system.

This book contains simple examples to provide illustration. The data used in the examples contains information that is not based on any real companies or people. The author and publisher of this book have used their best efforts in preparing this book. The author and publisher make no warranty of any kind, expressed or implied, with regard to the documentation and examples contained in this book. The author and publisher shall not be liable in any event for incidental or consequential damages in connection with, or arising out of the use of, information in this book. The views expressed in this book are the views of the author and do not necessarily reflect the views of the IBM Corporation. This book is not sponsored in any part, or in any manner, by IBM.

Roger Schank's influential book, Dynamic Memory (CUP 1982), described how computers could learn based on what was known about how people learn. Since that book's publication, Dr. Schank has turned his focus from artificial intelligence to human intelligence. Dynamic Memory Revisited contains the theory of learning presented in the original book, extending it to provide principles for teaching and learning, and includes Dr. Schank's important theory of case-based reasoning and assesses the role of stories in human memory. Dynamic Memory Revisited is crucial reading for all who are concerned with education and school reform. It draws attention to how effective learning takes place and provides instruction for developing software that truly helps students learn.

Knowledge is not absolute. This book is not the last word; it is invitation to discussion of understanding and direction of the new class systems development. It can be used to develop the specification for Artificial Intelligent System design and applications. Collective work and evolution of knowledge will create better understanding of these systems philosophy.

Gaussian Scale-Space Theory in Copenhagen, in spring 1996. After this, Bart ter Haar Romeny arranged the First International Conference on Scale-Space Theory in Computer Vision (Utrecht, July 2-4, 1997). Indeed the title was ap- appropriate since this was the first scale-space conference in a series of so far two conferences. We feel very confident that the series will be much longer. We hope that the scheduling next to ICCV '99 will attract more delegates furthering the integration of scale-space theories into computer vision.

Книга посвящена актуальному научному направлению -проектированию и исследованию систем типа "искусственный разум". Анализируется структура разумного поведения, дается сравнительный анализ используемых алгоритмов обучения и приемов настройки сложных моделей. Рассматриваются алгоритмы и блок-схемы, описывающие вычислительные программы моделей. Рассчитана на кибернетиков и психологов, интересующихся вопросами построения сложных систем.

Возможно ли создать искусственный интеллект? Будет ли он способен к полноценному мышлению и творчеству? Кем предстоит ему стать — помощником или соперником человеческого разума? Эти вопросы давно уже обсуждаются многими учеными. Свою точку зрения по ним высказывает академик АН УССР Η. Μ. Амосов. Автор известен своими работами в области моделирования мышления и поведения. В книге излагаются его идеи в их дальнейшем развитии. Анализируются возможные пути построения искусственного интеллекта. Подытожен опыт отдела биокибернетики Института кибернетики АН УССР по моделированию интеллекта и личности. Рассчитана на широкий круг специалистов в области кибернетики, психологов, а также на всех интересующихся вопросами современной науки.

В работе представлены базовые модели современного искусственного интеллекта, теоретические обоснования и практически полезные примеры построения разумных систем. Изложен авторский взгляд на основные достижения и пути дальнейшего развития программ с искусственным интеллектом. Рассмотрены практические аспекты применения интеллектуальных систем в предметных областях. Работа отличается простотой изложения — многие формулы дополнены или заменены словесным описанием, что, по мысли автора, должно послужить глубокому пониманию материала.

Постановка задачи организационного управления и основные этапы ее решения. Теория принятия решений для линейных моделей статических производственных ситуаций (линейное программирование). Теория принятия решений для дискретных моделей производственных ситуаций. Теория принятия решений для нелинейных моделей статических производственных ситуаций. Приложение. Математические основы линейного программирования.

7. : Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях. - С. 173 - 215

В монографии рассмотрены вопросы применения эволюционных методов математического моделирования, генетических алгоритмов и искусственных нейронных сетей, для решения комплекса задач управления динамическими объектами, построения адаптивных и интеллектуальных систем управления. Алгоритмы и приемы техники программирования сопровождены результатами синтеза нейро-эмуляторов и нейроконтроллеров тестового динамического объекта, полученными авторами. Для научных работников, аспирантов и студентов старших курсов, специализирующихся в области адаптивного управления и математического моделирования.

Рассматриваются методы дедуктивного вывода и обобщения в системах принятия решений. Дается описание двух классов формальных систем: исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка. Рассматриваются декларативные, процедурные и специальные модели представления знаний; особое внимание уделяется семантическим сетям. Приводятся дедуктивные методы вывода, где наряду с классическими типа принципа резолюции и его модификации излагаются методы дедуктивного вывода на семантических сетях; дается применение методов дедукции в системах управления сложными объектами. Рассматриваются методы обобщения понятий по признакам и по структурам и их реализация в системах управления. Излагаются методы обобщения с использованием нечетких переменных и иерархические методы кластеризации. Для специалистов в области искусственного интеллекта, систем управления и принятия решений.

Брошюра посвящена проблеме, обсуждение которой не прекращается учеными на протяжении нескольких дет. Проблема эта сохраняет актуальность для самых различных отраслей знания — кибернетики, биологии, психологии, логики и т. д. В брошюре наглядно, показано изменение постановки вопроса об искусственном интеллекте, наблюдаемое на протяжении последнего десятилетия. Своеобразна форма брошюры — отдельные и разрозненные выступления ученых представлены в виде обмена мнениями на воображаемой дискуссии.

Книга посвящена новой области информатики и математического моделирования — искусственным иммунным системам. Принципы работы и механизмы иммунной системы используются для построения алгоритмов анализа данных, оптимизации и распознавания, систем компьютерной и интернет-безопасности, оценки финансовых рисков и других приложений. Данное направление близко к идеям и методам искусственного интеллекта, но несколько отличается исходными положениями и подходами. Для специалистов, а также студентов старших курсов и аспирантов, интересующихся новыми подходами к анализу и обработке информации, к информационной безопасности и проблемам искусственной жизни.

Книга Нильсона написана как учебник, посвященный методам поиска решений в пространстве состояний, — главной теме в исследованиях по искусственному интеллекту. В ней излагаются основные теоретические результаты и для их иллюстрации разбираются многочисленные примеры решения задач —игра в 15, игра тик-так-ту, задача о коммивояжере, задача о пирамидке, доказательство теорем и др. Для чтения книги требуются небольшие познания по теории графов, комбинаторике и исчислению предикатов. Доступность изложения и тщательно подобранные задачи различной трудности делают книгу полезной студентам и аспирантам, специализирующимся по искусственному интеллекту. Она будет интересна и специалисту как обстоятельный обзор большого числа современных работ, рассеянных по журналам, трудам конференций и отчетам.

В книге представлены все современные достижения и изложены идеи, которые были сформулированы в исследованиях, проводившихся в течение последних пятидесяти лет, а также собраны на протяжении двух тысячелетий в областях знаний, ставших стимулом к развитию искусственного интеллекта как науки проектирования рациональных агентов. Теоретическое описание иллюстрируется многочисленными алгоритмами, реализации которых в виде готовых программ на нескольких языках программирования находятся на сопровождающем книгу Web-узле. Книга предназначена для использования в базовом университетском курсе или в последовательности курсов по специальности. Применима в качестве основного справочника для аспирантов, специализирующихся в области искусственного интеллекта, а также будет небезынтересна профессионалам, желающим выйти за пределы избранной ими специальности. Благодаря кристальной ясности и наглядности изложения вполне может быть отнесена к лучшим образцам научно-популярной литературы.

В книге излагается новый подход к проблеме создания «разумных машин», основанный на использовании так называемых эволюционирующих программ, которые в ускоренном масштабе времени самосовершенствуются в процессе поиска решения задач, как бы имитируя процесс органической эволюции с «естественным отбором» и «выживанием наиболее приспособленных вариантов». Развитые в книге идеи, подкрепленные серией выполненных авторами экспериментов, позволяют по-новому подойти к ряду актуальных проблем кибернетики — проблемам обнаружения, распознавания и классификации образов, управления производственными процессами и экономическими системами в условиях неполной информации, создания самопрограммирующихся машин, автоматизации некоторых форм научного труда и т. д. Книга представляет большой интерес для специалистов различного профиля, работающих над проблемами современной кибернетики и ее практических приложений.