Рассмотрение и характеристика содержания качества системы, как эмерджентного свойство системы. Ознакомление с результатами автоматизированного системно-когнитивного анализа и интеллектуальной системы "Эйдоса", как инструментария решения проблем.

Изучение вопросов поиска и распознавания информации в сети Интернет. Характеристика специальных программ, используемых для этих целей - "интеллектуальных агентов". Классификация методов и системы фильтров для поиска информации. Пример работы программы.

Построение моделей организационных и социально-экономических систем в виде интеллектуальных активных систем на базе применения парадигмы синергетического искусственного интеллекта. Модель нечеткого описания ситуации выбора агентов и активной системы.

Применение ДСМ-метода в предметной области - клинической и лабораторной диагностики. Принципы построения интеллектуальной системы, помогающей врачам в принятии решения при диагностике различных заболеваний и выборе способа лечения конкретного больного.

Современное состояние фундаментальных и прикладных исследований в области интеллектуальных информационных систем. Интеллектуальные информационные системы как закономерный этап развития средств труда. Проблемы идентификации пользователей компьютеров.

Сущность и основные задачи обучения по аналогии. Отличительные черты статических и динамических экспертных систем. Обучение без выводов. Методы получения информации извне. Способы приобретения знаний. Параметрическое обучение. Метод обучения по индукции.

Основные этапы проектирования экспертной системы: идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование, опытная эксплуатация. Участники процесса проектирования: эксперты, инженеры по знаниям, конечные пользователи и их возможности.

Сущность научно-технической реализации компьютерной техники, характеристика основных этапов развития. Особенности современных теорий искусственного интеллекта и информатики. Условия представления схемы знаний. Передача сложных семантических значений.

Направления и подходы к исследованиям в области искусственного интеллекта. Разделение на два направления: нейрокибернетика и кибернетика черного ящика. Принципы функционирования единственного созданного природой устройства, способного рассуждать – мозга.

Назначение, методология разработки и принципы построения интеллектуальных информационных систем. Направления искусственного интеллекта: экспертные системы; общение на естественном языке; обработка визуальной информации; речевое общение; машинный перевод.

Классификация экспертных систем, их назначение и принципы построения. Методология и основные этапы разработки экспертных систем. Назначение и область применения естественно-языковых систем. Системы переработки визуальной информации и речевого общения.

Изучение устройств подобных человеческому мозгу. Кибернетика "черного ящика". Соотношение понятий "данные" и "знания". Схема действия ИИС. Модели представления знаний. Характерные особенности семантических сетей. Системы с интеллектуальным интерфейсом.

Применение искусственного интеллекта - доказательство теорем; распознавание образов; принятие решений; программирование. Интеллектуальная поддержка дистанционного образования и экстерната. Глобальный рынок учебных программ. "Электронные" учебники и тесты.

Исследование и характеристика основ комплексного подхода к обеспечению безопасности информационных систем, который использует программно-настраиваемую нейросетевую вычислительную среду. Рассмотрение нелинейного преобразователя сигнала с репликатором.

Основные понятия и определения информационных интеллектуальных технологий, особенности их применения. Основные методы выявления и анализа знаний. Признаки и свойства интеллектуальных объектов. Искусственный интеллект и интеллектуальные задачи, примеры.

Основные направления научной и прикладной областей информатики - интеллектуальных информационных технологий. Методы компьютерной обработки текстов и моделирования баз знаний. Специфика концептуального программирования. Инструментальные средства ПО.

Временные процессы и ряды, в которых повторяющиеся наблюдения признаков порождают схожие по структуре последовательности массивов информации - наиболее распространенный вид темпоральных данных. Анализ методики определения характеристических функций.

Понимание сущности и особенностей open source. История развития этого явления. Этапы и роли некоторых отдельных личностей в продвижении программного обеспечения. Использование принципов свободного ПО в различных сферах производства информационных благ.

История, современное состояние, перспективы развития и модельные задачи для интеллектуальных роботов. Архитектура интеллектуальных роботов. Компоненты робота и методы искусственного интеллекта. Основные потребители в области промышленной робототехники.

Таблицы модульной программной системы типа Диско. Пример таблицы параметров в интерфейсе исходной системы. Вертикальная и горизонтальная разметка. Принципы создания кросс-платформенных программных систем. Реализация переноса табличных данных в Интернет.

Интеллектуальная система как техническая или программная система, способная решать задачи, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в ее памяти. Типы интеллектуальных систем и их функции, методы проверки эффективности.

Основные этапы развития интеллектуальных систем. Характеристика отличий от обычных программ обработки данных. Понятие машины логического вывода, подсистемы объяснения и приобретения знаний. Обобщенная схема интеллектуальной информационной системы.

Классификация – особый вид логической операции. Методы классификации объектов: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, случайный лес, дерево принятия решений. Исследование известных типов данных train.csv с помощью программы Orange.

История развития систем искусственного интеллекта. Нейрокибернетика и ее задачи. Основные признаки, характерные для искусственного интеллекта. Классификация проблем, решаемых с помощью искусственного интеллекта. Свойства, отличающие знания от данных.

Определение сущности системы поддержки принятия решений. Ознакомление с понятием "система искусственного интеллекта". Рассмотрение особенностей использования нейронных сетей в финансах и бизнесе. Анализ преимуществ прогнозирования на нейронных сетях.

Рассмотрение современных приложений, используемых распределенные технологии обработки данных на основе беспроводных сенсорных сетей. Интеллектуальные системы мониторинга технического состояния промышленных объектов, конструкций, зданий и мостов.

Основные подходы к построению интеллектуальных систем заданного назначения. Сравнение эффективности различных подходов, используемых в данном процессе. Обоснование основных преимуществ и эффективности систем, основанных на эволюционных вычислениях.

Использование для управления сложными объектами альтернативного подхода, основанного на представлении их как интеллектуальных систем. Положения, на которых базируется этот подход. Логическая структура для построения интеллектуальной системы управления.

Применение интеллектуальных средств защиты информации в системах обнаружения атак. Задачи классификации в экспертных системах. Вероятностные методы решения задачи классификации. Применение нейронных сетей в задачах классификации и кластеризации.

Технологии автоматизированного управления дорожным движением в городах. Инфраструктурные средства мониторинга и интеллектуального управления дорожным движением на основе программируемого логического контроллера с применением аппарата нечеткой логики.