4.12 Искусственный интеллект: обратная цепочка выводов в ИИ | Целеустремлённое рассуждение и сист... скачать в хорошем качестве

4.12 Искусственный интеллект: обратная цепочка выводов в ИИ | Целеустремлённое рассуждение и сист...

Узнайте, как обратная цепочка выводов обеспечивает целеустремлённое мышление в искусственном интеллекте. В этом руководстве объясняется, как системы ИИ начинают с постановки цели и работают в обратном направлении, чтобы определить необходимые для её достижения факты — идеальное решение для студентов, разработчиков и энтузиастов ИИ. Мы начнём с концепции обратной цепочки выводов, противопоставляя её прямой. В то время как прямая цепочка выводов основана на данных, обратная цепочка выводов ориентирована на цель, что делает её идеальным вариантом для сценариев, когда вы знаете желаемый результат, но вам нужно найти подтверждающие доказательства или шаги. Рассматриваемые темы: • Представление знаний с использованием правил ЕСЛИ-ТО • Пошаговые примеры обратной цепочки с несколькими правилами и целями • Рекурсивные рассуждения и вывод • Приложения в ИИ, такие как экспертные системы, медицинская диагностика, системы поиска и устранения неисправностей и системы поддержки принятия решений • Преимущества и ограничения, включая эффективность в больших базах знаний Вы также узнаете практические советы по реализации обратной цепочки в Prolog, Python и других фреймворках ИИ и увидите, как она интегрируется с логическим выводом и рассуждениями на основе правил. К концу курса вы поймете, как обратная цепочка преобразует цель в практические факты и почему она остается критически важным методом в системах ИИ, основанных на знаниях. 👉 Подпишитесь на новые обучающие материалы по ИИ, например, на видео, и оставляйте комментарии с вопросами или примерами использования обратной цепочки в ИИ!