|
Данная глава посвящена вопросам, которые традиционно выходят за рамки базового курса «Экономическая информатика», однако ее содержание будет несомненно полезно для тех читателей, которые захотят более глубоко познакомиться с данным предметом. Основная трудность, которая может возникнуть при работе с излагаемым ниже материалом, состоит в том, что его освоение подразумевает нали чие базовых математических знаний. Но даже если читатель на текущий момент таковыми не обладает, то ему все равно рекомендуется ознакомиться с первыми параграфами главы, так как это дает возможность получить представления о тенденциях и перспективах развития информационных дисциплин на современном этапе. Ключевые понятия
искусственный интеллект; |
1.
Искусственный интеллект. Дать определение, охарактеризовать направления
исследований.
2. Знания, определение понятия,
классификация, отличие от данных.
3. Перечислить и дать
анализ основных моделей представления знаний.
4.
Привести обобщенную структуру экспертной системы. Дать характеристику отдельных
блоков.
5. Изложить суть бионического подхода к
проблеме искусственного интеллекта.
Сформулировать принципиальные отличия
нейрокомпьютера от «обычной» ЭВМ.
6. Изобразить схему
искусственного нейрона. Перечислить его основные блоки и функции. Привести
примеры функций активации.
7. Провести классификацию
нейронных сетей по типу входной информации и по принципам обучения.
8. Назвать и изобразить основные модели (топологии)
нейронных сетей. Ука зать их области применения.
9.
Привести пример (задачу) использования двунаправленной ассоциативной памяти.
10. Назвать основные преимущества использования нейронных сетей в области
планирования финансовой деятельности.
1. Информатика:
Учебник для экономических специальностей вузов/ Под ред. Н. В. Макаровой. М.:
Финансы и статистика, 1999.
2. Фридланд А. Я., Ханамирова Л. С. Информатика:
Толковый словарь основных терминов: Учеб.пособие. М.: ПРИОР, 1998.
3. Толковый словарь
по информатике. 2-е изд., доп. М.: Финансы и статистика, 1995.
4. Толковый словарь
по искусственному интеллекту. М.: Радио и связь, 1992.
5. Искусственный
интеллект. Справ. В 3-х т./ Под ред. Д. А. Поспелова. Т. 2. Модели и методы. М.:
Радио и связь, 1990.
6. Плотников В. М., Суханов В. А. Системы, основанные на знаниях. М.Д995.
7. Уоссерман Ф.
Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. М.: Мир, 1992.
8.
Нейроинформатика / А. Н. Горбань, В. А. Дунин-Барковский, А. Н. Кирдин и др.
Новосибирск: Наука., 1998.
9. Ежов А. А., Шумский С. А.
Нейрокомпьютеринг и его приложения в экономике и бизнесе. М.: Изд-во МИФИ, 1998.
10. Горбань А. Н., Россиев Д. А. Нейронные сети на персональном
компьютере.Новосибирск: Наука, 1996.
Понятие же "физического вакуума" в релятивистской квантовой теории поля подразумевает, что во-первых, он не имеет физической природы, в нем лишь виртуальные частицы у которых нет физической системы отсчета, это "фантомы", во-вторых, "физический вакуум" - это наинизшее состояние поля, "нуль-точка", что противоречит реальным фактам, так как, на самом деле, вся энергия материи содержится в эфире и нет иной энергии и иного носителя полей и вещества кроме самого эфира.
В отличие от лукавого понятия "физический вакуум", как бы совместимого с релятивизмом, понятие "эфир" подразумевает наличие базового уровня всей физической материи, имеющего как собственную систему отсчета (обнаруживаемую экспериментально, например, через фоновое космичекое излучение, - тепловое излучение самого эфира), так и являющимся носителем 100% энергии вселенной, а не "нуль-точкой" или "остаточными", "нулевыми колебаниями пространства". Подробнее читайте в FAQ по эфирной физике.