Preambul I. Introducere în calculul inteligent 1.1 Calculul inteligent şi rezolvarea problemelor II. Inteligenţa Artificială 2.1 Sisteme informatice viitoare 2.2 O definiţie 2.3 Testul Turing 2.4 Începutul 2.5 Înţelegerea limbajului natural 2.6 Sisteme expert evoluate 2.7 Concluzii III. Sisteme expert 3.1 Conceptul de sistem expert 3.2 Domeniul de expertiză 3.3 Raţionamentul 3.3.1 Raţionamentul deductiv 3.3.2 Raţionamentul inductiv 3.3.3Caracteristicile demersului intuitiv în procesul decizional. 3.4 Explicarea rezultatelor 3.5 Comunicarea cu mediul 3.6 Acumularea unor noi cunoştinţe 3.7 Atingerea limitelor de competenţă 3.8 Arhitectura sistemelor expert 3.9 Realizarea Sistemelor Expert 3.9.1 Consideraţii generale 3.9.2 Metodologii de realizare a sistemelor expert 3.10 Instrumente de realizare a sistemelor expert 3.11 Generatoare de sisteme expert 3.11.1 Generatorul de sisteme expert GURU. 3.11.2 Generatorul de sisteme expert H - EXPERT 3.11.3 Generatorul GOLDWORKS 3.12 Realizarea sistemelor expert prin prototipizare 3.12.1 Studiul de fezabilitate 3.12.2 Proiectarea sistemului expert 3.12.3 Realizarea versiunilor de prototip 3.12.4 Punerea în funcţiune a sistemului expert. 3.12.5 Exploatarea curentă şi întreţinerea sistemelui expert IV. Reţele neuronale 4.1 Specificul calcului neuronal 4.2 Motivaţia biologică 4.3 Structura unei reţele neuronale artificiale 4.4 Ce pot şi ce nu pot face reţelele neuronale 4.5 Clase de probleme ce pot fi rezolvate cu reţele neuronale 4.6 Calculul neuronal în comparaţie cu calculul clasic 4.7 Reţelele neuronale în comparaţie cu sistemele expert 4.8 Motivaţii pentru studiul reţelelor neuronale 4.9 Scurt istoric V. Sistem Inteligent de Gestiune a Datelor în Medicină 5.1. Informatica medicală. Noţiuni generale 5.1.1. Principalele domenii de activitate 5.2. Sistem inteligent in medicina 5.2.1 Sistemul – Mycin 5.2.2. Sistem inteligent de gestiune a datelor în psihiatrie 5.2.2.1. Notiune de demenţă mentala 5.2.2.2. Boala Alzheimer 5.2.3. Realizarea sistemului inteligent de gestiune a datelor în psihiatrie psihiatrie CONCLUZII ANEXA
Preambul Înţelegerea mecanismelor vieţii şi în special ale inteligenţei umane a constituit o preocupare permanentă a multor categorii de specialişti, filozofi, biologi, psihologi, ingineri, biochimişti şi alţii. Desigur, evoluţia ştiinţei şi tehnologiei a jucat un rol esenţial în descifrarea multor fenomene specifice vieţii obţinându-se progrese semnificative în procesul de înţelegere a mecanismelor inteligenţei umane. Unul dintre atributele esenţiale ale sistemelor inteligente este "capacitatea de învăţare". Astfel, pornind cu reprezentările empirice ale procesului de invăţare s-a ajuns la reprezentări formale ce asigură consistenţă şi valoare cercetărilor care s-au intensificat in ultimii 30 de ani. Un sistem inteligent, pe lângă atributul de a învăţa, are şi capacitatea de a percepe, de a comunica, de a înţelege şi a lua decizii. Învăţarea joacă un rol esenţial în dezvoltarea unor maşini inteligente, iar modelarea acestui proces constituie o preocupare de mare actualitate pentru specialiştii din domeniul psihologiei şi al ştiinţelor cognitive. Astfel că Inteligenta Artificiala a fost dezvoltata pentru a permite solutionarea problemelor nerezolvabile printr-o metoda algoritmica. Are ca scop apropierea de rationamentul uman. Teza de licenţă constă din: introducere, cinci capitole, concluzii şi bibliografie. În primul capitol, „Introducere în calculul intelegent”, sunt expuse noţiuni generale despre metodele de rezolvare a problemelor folosind sisteme inteligente. Capitolul doi, „Intelegenţa Artificială”, expune noţiuni generale privitor la Intelegenţa Artificială, definiţii şi este prezentată succint evoluţia primelor programe ce au demonstrat că o maşină este capabilă să înveţe din experienţă şi să folosească limbaj natural, ca să-şi îmbogăţească cunoştinţele. În capitolul trei sunt prezentate Sistemele Experte, noţiuni, definiţii, componentele ei, categoriile de aplicaţii intelegente şi etapele de realizare a unui Sistem Expert. În capitolul patru se expune conceptul de reţele neuronale, structura lor şi comparaţia calcului neuronal cu cel clasic, precum şi diferenţa dintre reţelele neuronale şi Sisteme Experte. Sistemele inteligente au o aplicabilitate foarte larga in medicina. Ele constituind un foarte mare ajutor pentru specialiştii din domeniul acesta, deoarece nu implica cunoştinţe sofisticate şi dificile pentru nespecialiştii în informatică. drept urmare, în capitolul cinci se descrie Sistemul Inteligent de gestiune a datelor din domeniul medicinii. A fost elaborat nomenclatorul maladiilor psihice şi tratamentul lor. Explicarea acestuia se sprijină în principal pe următorii factori: - readucerea în prim plan a ideilor care au stat la baza metodei de proiectare; - transpunerea acestor idei în elaborarea acestui sistem. I. Introducere in calculul inteligent 1.1 Calculul inteligent si rezolvarea problemelor Din punctul de vedere al rezolvarii automate problemele pot fi clasifcate în două categorii: • Probleme "bine-puse": caracterizate prin faptul că li se poate asocia un model formal (de exemplu, un model matematic) pe baza căruia se poate dezvolta o metoda de rezolvare cu caracter algoritmic. • Probleme "rău-puse": caracterizate prin faptul că nu pot fi descrise complet printr-un model formal, ci cel mult se cunosc exemple de rezolvare a problemei. Rezolvarea unei probleme înseamnă stabilirea unei asocieri între datele de intrare (valori iniţiale, ipoteze etc.) şi răspunsul corect. In cazul problemelor bine-puse această asociere este o relaţie funcţională explicită construită pe baza modelului asociat problemei.
Plătește în siguranță cu cardul și beneficiezi de garanția 200% din partea Diploma.ro.
Simplu și rapid în doar 2 pași: completezi datele tale și plătești.
