• Nie Znaleziono Wyników

Sztuczna inteligencja - wstęp

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Sztuczna inteligencja - wstęp"

Copied!
3
0
0

Pełen tekst

(1)

AI

AI

-

-

definicja

definicja

Sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence, AI) to dziedzina nauki zajmująca się rozwiązywaniem zagadnień efektywnie

niealgorytmizowalnych w oparciu o modelowanie wiedzy. Inne definicje:

* AI to nauka mająca za zadanie nauczyć maszyny

zachowań podobnych do ludzkich.

* AI to nauka o tym, jak nauczyć maszyny robić rzeczy które

obecnie ludzie robią lepiej.

* AI to nauka o komputerowych modelach wiedzy

umoŜliwiających rozumienie, wnioskowanie i działanie.

(2)

Systemy AI (ekspertowe) Wiedza zewnętrzna Wiedza wewnętrzna Uczące się indukcyjnie Konekcyjne Grafowe Zbiory przybliŜone Logika rozmyta Regułowe Słownikowe

(3)

AI w inŜ. dźwięku Rekonstrukcja nagrań Inteligentne sterowanie Automatyka Instrumenty Linia melodyczna Rytm Mowa Mówca Muzyka przetw. i rozpoznawanie Rekonstruowanie nagrań Rozpoznawanie

Cytaty

Powiązane dokumenty

Proces wnioskowania odbywa się zgodnie z wybraną metodą wnioskowania, wywodzącą się najczęściej z nauk matematycznych – logiki, rachunku..

Narty z grupy slalomTop stosuje się do jazdy rekreacyjnej, dla osób preferujących krótki skręt, o normalnym stylu jazdy i wysokich lub średnich umiejętnościach. Narty z

• Akwizycja wiedzy – proces pozyskiwania wiedzy niezbędnej do realizacji systemu ekspertowego.. • Na proces składają się: rozpoznanie problemu, wywiady z ekspertem,

Bazy wiedzy systemu zapisywane są przy użyciu języka opisu bazy wiedzy Sphinx, integrującego w sobie deklaratywny język reprezentacji wiedzy oraz imperatywny język

• Logika rozmyta jest stosowana wszędzie tam, gdzie użycie klasycznej logiki stwarza problem ze względu na trudnośd w zapisie matematycznym procesu lub gdy wyliczenie lub

• Wiedza eksperta może mieć różny zakresy różną szczegółowość jednak sensownym jest tworzenie bazy wiedzy o wysokim poziomie szczegółowości i niskim

• Nie zawsze da się jednoznacznie ustalić granicę między danymi spełniającymi pewne kryterium a danymi, które tego kryterium nie spełniają. • Dzięki

wnioskowania dają N zbiorów rozmytych, oraz systemy typu B, na wyjściu którego otrzymujemy jeden zbiór rozmyty,. który jest wynikiem agregacji rezultatów wnioskowania