Искуственный интеллект для учителей и школьников

Издательством БИНОМ готовится к выпуску новый учебно-методический комплекс "Искусственный интеллект". Он включает учебное пособие для школьников, пособие по преподаванию для учителей и лабораторный практикум.

Характерными особенностями учебно-методического комплекса являются:

1. Предельная ясность изложения материала, что делает его доступным для понимания и использования учителями и школьниками практически любого уровня подготовки.
2. Подробнейшая детализация учебного процесса с множеством советов и рекомендаций для учителей по проведению уроков и лабораторных работ.
3. Возможность применения теоретических знаний для решения широкого круга практических задач.

Основная цель, которую преследуют авторы комплекса – показать, что искусственный интеллект – это совсем не что-то фантастическое, а вполне конкретная и нужная дисциплина, что моделировать человеческий мозг – это совсем несложно, что это может делать каждый школьник, причем для решения реальных проблем, встречающихся в повседневной жизни:

• Какую профессию выбрать и куда пойти учиться?
• Сколько процентов билетов выучить, чтобы получить хорошую оценку за экзамен?
• Кого выбрать себе в спутники (спутницы) жизни, чтобы не ошибиться?
• Когда обратиться к родителям с просьбой, чтобы не получить отказ?
• Определить, правду ли говорит собеседник, или он лжет?
• Какая команда победит в спортивных состязаниях?
• Какие шаги следует предпринять, чтоб улучшить свои спортивные результаты?
• Каким завтра и в ближайшую неделю будет курс доллара?
• Кто победит на выборах, и как повлиять на их результат?
• И многое, многое другое...

Цель курса – научить школьников, как сделать из своего компьютера доброго советчика, помогающего принимать правильные решения, строить прогнозы развития различных событий и ситуаций.

Изучение предмета включает выполнение серии лабораторных работ.

В основу лабораторных работ заложена идея азартной компьютерной игры так, что их выполнение обходится практически без вмешательства преподавателя или лаборанта. Между учащимися и компьютерами завязывается активный диалог, в ходе которого учащиеся последовательно осваивают одну идею искусственного интеллекта за другой, иногда наталкиваясь на подводные камни и попадая в «ловушки», в которых порой оказывались ученые-создатели науки «Искусственный интеллект». Такой способ освоения материала способствует глубокому проникновению в суть проблем, и не позволит в будущем повторять вошедшие в историю заблуждения и ошибки.

В ходе выполнения лабораторных работ учащиеся осваивают специ-ально созданный для них программный инструмент – симулятор нейронных сетей «Нейросимулятор». С помощью этого инструмента они могут создавать нейронные сети слоистой структуры, подбирать их параметры, обучать решению множества практических задач, например, в области медицины, политологии, социологии, спорта, туризма, криминалистики, педагогики, экономики, промышленности и др.

Школьникам также предоставляется возможность самим придумывать задачи и самим их решать методами искусственного интеллекта. Это задачи прогнозирования, диагностики, оптимизации, классификации и распознавания образов. В ходе выполнения самостоятельных (курсовых) работ школьники сами формулируют задачу, сами находят или подбирают обучающие примеры, создают, оптимизируют, обучают, тестируют нейронную сеть, создают на ее основе нейросетевую математическую модель предметной области, затем исследуют эту модель, получают полезные для практического применения результаты.

Изучение курса подытоживают слова из пособия:

«Можно сказать, что человек, освоивший методы искусственного интеллекта, поднимается на качественно новый уровень своего развития. Можно сказать, что у него появляется дар предвидения. Он может предсказывать будущие события. И он знает, как повлиять на эти события. Он знает, что нужно сделать, чтобы события развивались в нужном направлении. Раньше таких людей называли волшебниками и колдунами. Поэтому можно почти без преувеличения сказать, что изучаемый Вами элективный курс учит Вас искусству колдовства. Изучив этот предмет, Вы можете свободно пользоваться основными нейросетевыми технологиями и даже применять их для достижения своих личных целей. Как и каким образом? Это зави-сит от Вашей собственной фантазии и от того, насколько глубоко Вы поняли идеи и освоили методы искусственного интеллекта».

Лабораторный практикум

Предлагаемый Вашему вниманию Лабораторный практикум является дополнением к Учебно-методическому комплексу «Искусственный интеллект», готовящемуся к выпуску издательством БИНОМ.

Лабораторный практикум состоит из восьми лабораторных работ.

В основу первых семи работ заложена идея азартной компьютерной игры. Они выполняются практически без помощи учителя. Перед началом проведения лабораторной работы учителю рекомендуется напомнить теоретический материал. Подробно он изложен в упомянутом выше Учебно-методическом комплексе; там же даны рекомендации по проведению лабораторных работ. Краткое изложение теоретического материала можно найти – в HELPах, открываемых в каждой лабораторной работе нажатием кнопки с изображением развернутой книги.

После того, как учащиеся приступят к выполнению лабораторных работ, на все возникшие вопросы учитель может ответить одной фразой: «Внимательно читайте и выполняйте все пункты «Протокола выполнения», в случае затруднений – откройте теоретический материал путем нажатия на кнопку с изображением развернутой книги».

Чтобы загрузить и установить лабораторные работы следуйте следующей инструкции

Установка и запуск

Для удобства Лабораторный практикум распространяется как в виде программы установки, так и в виде архива. Версии программы в обоих случаях идентичны и отличаются лишь способом установки и запуска.

1. Скачать программу установки.
2. Запустить setup.exe
3. Следуя указаниям мастера установить приложение
4. Запустить Лабораторный практикум, используя ярлык на рабочем столе

1. Скачать архив программы.
2. Распаковать содержимое архива ai_labs.zip
3. Перейти в каталог с распакованным содержимым архива.
4. Запустить Лабораторный практикум, выполнив программу START.exe

Лабораторная работа №1

Задание этой лабораторной работы состоит в том, чтобы путем подбора синаптических весов и порога чувствительности математического нейрона заставить его моделировать логические функции: «И», «ИЛИ» и др. Работа выполняется в интерактивном режиме практически без помощи учителя. Читая сообщения, появляющиеся в «Протоколе выполнения», школьники сами пытаются выполнить все задания. Учителю рекомендуется объявить конкурс – кто первый справится с работой, и не мешать школьникам соревноваться.

В распоряжении школьников имеется теоретический материал (открывается путем нажатия на кнопку в виде развернутой книги), таблицы истинности логических функций (слева по центру), схема математического нейрона с формулами его работы (слева внизу), графическое изображение работы нейрона (снизу по центру и справа).

Лабораторная работа №2

Здание состоит в том, чтобы обучить персептрон классифицировать цифры на четные и нечетные.

Читая «Протокол выполнения», школьники рисуют цифры на табло «Вход персептрона» и, отмечая их четность или нечетность, формируют множество обучающих примеров, которое постепенно располагается в нижней части рабочего окна. Путем нажатия кнопки «Обучить» (она появляется по ходу выполнения работы) школьники запускают процесс обучения персептрона, наблюдают за его графическим отображением, а затем убеждаются в правильности работы обученного персептрона.

Как и прежде, перед началом урока учителю рекомендуется напомнить теоретический материал и, после запуска лабораторных работ, напоминать школьником о необходимости внимательного чтения и выполнения всех пунктов «Протокола выполнения».

Лабораторные работы №3,4

Эти работы отличаются от предыдущей тем, что школьники обучают персептрон распознавать буквы русского алфавита.

Выполняя пункты «Протокола выполнения» школьники убеждаются, что персептрон может не только распознавать буквы, которые были в обучающем множестве примеров, но и буквы, которые персептрон «увидел» впервые.

Школьники должны выполнять задание до тех пор, пока в «Протоколе выполнения» не появится сообщение «Работа выполнена успешно».

Лабораторная работа №4

Лабораторная работа №5

Эта работа, по существу, является продолжением первой лабораторной работы. Задание состоит в моделировании логических функций, но только в место одного нейрона используется двухслойный персептрон. Выполняя задание, школьники задают структуру персептрона – количество нейронов на скрытом слое, вид активационных функций, скорость обучения и количество эпох обучения.

Лабораторные работы №6,7

Школьники, исходя из собственных медицинских знаний, обучают нейронную сеть ставить такие диагнозы заболеваний, как грипп, пневмония, ОРЗ. Для этого они выбирают симптомы, которые считают важными для постановки диагноза, и формируют множество примеров постановки диагнозов пациентам, которых они сами придумывают.

После традиционного повторения теоретического материала и напоминания школьникам, чтобы они внимательно читали и выполняли пункты «Протокола выполнения», учитель может подойти к справившемуся с работой школьнику и проверить с помощью созданной школьником интеллектуальной диагностической системы состояние своего здоровья.

Лабораторная работа №7

Лабораторная работа №8

Эта лабораторная работа представляет собой нейропакет, т.е. программу, предназначенную для проектирования, обучения, тестирования и использования нейронных сетей.

В отличие от предыдущих лабораторных работ, освоение этой программы производится под руководством учителя согласно рекомендациям, данным в Учебно-методическом комплексе «Искусственный интеллект». Эту программу школьники обычно скачивают на свои компьютеры и используют для выполнения самостоятельных (курсовых) работ. Круг решаемых с помощью нее задач чрезвычайно широк. Вот далеко не полный перечень интеллектуальных информационных систем, созданных с помощью этой программы:

1. Интеллектуальный детектор лжи.
2. Интеллектуальный антиспамер.
3. Интеллектуальная система диагностики сложных технических устройств.
4. Интеллектуальная система диагностики здоровья человека.
5. Интеллектуальная система распознавания автомобильных номерных знаков.
6. Интеллектуальная система распознавания криминальных ситуаций по данным видеонаблюдений.
7. Интеллектуальная система оценки жилой недвижимости.
8. Интеллектуальная система оценки стоимости подержанных автомобилей.
9. Интеллектуальная система прогнозирования курсов валют, котировок акций и ценных бумаг (с учетом влияния различных факторов).
10. Интеллектуальная система оценки банковских рисков.
11. Интеллектуальная система оценки кредитоспособности физических лиц.
12. Интеллектуальная система выявления клиентов-мошенников страховых компаний.
13. Интеллектуальная система оценки вероятности банкротств организаций.
14. Интеллектуальная система прогнозирования расхода зданиями тепловой и электрической энергии.
15. Интеллектуальная система прогнозирования индексов потребительских цен.
16. Интеллектуальная система прогнозирования результатов голосований.
17. Интеллектуальная система прогнозирования результатов выборов президента страны.
18. Интеллектуальная система прогнозирования результатов выборов в законодательное собрание области, края.
19. Интеллектуальная система оценки шансов поступления абитуриента в вуз.
20. Интеллектуальная система-советчик выбора профессии.
21. Интеллектуальная система-советчик выбора партнера супружеской пары.
22. Интеллектуальная система прогнозирования пола будущего ребенка.
23. Интеллектуальная система поддержки принятия решений руководителя.
24. Интеллектуальная система формирования коэффициентов исхода спортивных матчей (прогнозирование букмекерских коэффициентов).
25. Интеллектуальная система распознавания лиц.
26. Интеллектуальная система прогнозирования результатов автомобильных гонок, скачек и пр.
27. Интеллектуальная система прогнозирования вероятности дорожно-транспортных происшествий.

Умение пользоваться этим и подобного рода нейропакетами и создавать подобного рода интеллектуальные информационные системы как раз и является конечной целью изучения Учебно-методического комплекса «Искусственный интеллект».

Авторы учебно-методического комплекса

Ясницкий Леонид Нахимович, доктор технических наук, профессор, зав.кафедрой прикладной информатики и искусственного интеллекта Пермского государственного педагогического университета, профессор Пермского государственного университета, профессор Пермского государственного технического университета, профессор Высшей школы экономики, профессор Российского государственного университета туризма и сервиса, председатель Пермского отделения Научного Совета РАН по методологии искусственного интеллекта.

Черепанов Федор Михайлович, ассистент кафедры прикладной информатики и искусственного интеллекта Пермского государственного педагогического университета, аспирант.

Список работ Пермской научной школы искусственного интеллекта

1. Ясницкий Л.Н. Возможности и перспективы применения методов искус-ственного интеллекта в механике сплошных сред // Динамика и проч-ность машин. Вестник ПГТУ. №3. Пермь: Изд-во ПГТУ, 2001. С.150-164.
2. Ясницкий Л.Н. Принципы построения экспертной системы для аналити-ческого решения краевых задач // Математика программных систем. Межвузовский сборник научных трудов. Пермь: Изд-во ПГУ, 2001. С.105-114.
3. Ясницкий Л.Н. Интуиция цифры // Новый компаньон. 2004. №37(330). Вторник, 12 окрября. (Пермская деловая и политическая газета). С.5.
4. Ясницкий Л.Н. Возможности и перспективы применения нейросетевых технологий в нелинейных проблемах механики сплошных сред. Зимняя школа по механике сплошных сред (четырнадцатая) / Тезисы докладов. Пермь. 2005. С.313.
5. Тимошенков А.С., Христолюбов С.А., Ясницкий Л.Н. Применение сетей Хопфилда в системах распознавания зашумленных образов. Научная сессия МИФИ. Сборник научных трудов. Том 14. Москва. 2005. С.112-116.
6. Интеллектуальное компьютерное математическое моделирование / С.Л.Гладкий, Н.А.Степанов, Л.Н.Ясницкий; Под ред. Л.Н.Ясницкого; Перм. ун-т. – Пермь, 2005. – 159с.
7. Бондарь В.В., Малинин Н.А. Ясницкий Л.Н. Нейросетевой прогноз по-требления электроэнергии предприятиями бюджетной сферы. Вестник Пермского университета. Математика. Информатика. Механика. Вып.2. Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2005. С.23-27.
8. Петров А.М., Ясницкий Л.Н. Возможности создания нейросетевого полиграфа. Вестник Пермского университета. Математика. Информатика. Механика. Вып.2. Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2005. с.43-47.
9. Конев С.В., Сичинава З.И. Ясницкий Л.Н. Применение нейросетевых технологий для диагностики неисправностей авиационных двигателей. Вестник Пермского университета. Математика. Информатика. Ме-ханика. Вып.2. Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2005. с.43-47.
10. Конев С.В., Сичинава З.И. Халлиулин В.Ф. Ясницкий Л.Н. Возможности применения нейросетевых технологий для прогнозирования неисправностей авиационных двигателей. Аэрокосмическая техника и высокие технологии – 2005. Материалы VIII Всероссийской научно-технической конференции – Пермь: ПГТУ, 2005. – 174 с.
11. Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект и новые возможности компьютерного моделирования // Вестник Пермского университета. Информационные системы и технологии. Вып.4. Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2005. С.81-86.
12. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. Рекомендовано учебно-методическим советом по математике и механике УМО по классическому университетскому образованию в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 010100 «Математика». М.: Издательский центр «Академия», 2005. – 176с.
13. Актуальные проблемы математики, механики, информатики: материалы Международной научно-методической конференции, посвященной 90-летию высшего математического образования на Урале / Перм. гос. ун-т; под ред. Л.Н.Лядовой, В.И.Яковлева, Л.Н.Ясницкого. – Пермь, 2006. – 300с.
14. Гладкий С.Л., Степанов Н.А., Ясницкий Л.Н. Интеллектуальное моделирование физических проблем / Под ред. Л.Н.Ясницкого – М.-Ижевск: НИЦ Регулярная и хаотическая динамика, 2006 – 200 с.
15. Зибатова А.Н., Петров А.М., Сичинава З.И., Сошников А.П., Ясницкий Л.Н. Интеллектуальный полиграф // Российский полиграф. – 2006. - № 1. – С.76-83. (Скачать).
16. Мурашов Д.И., Ясницкий Л.Н. Социальный генетический алгоритм // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. – Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2006. – С.53-60. (Скачать).
17. Бондарь В.В., Малинин Н.А., Ясницкий Л.Н. Нейросетевой прогноз потребления электроэнергии, анализ значащих факторов и разработка полезных рекомендаций // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. – Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2006. – С.10-17.
18. Мурашов Д.И., Ясницкий Л.Н. Генетические алгоритмы и социальный фактор // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы Первой Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г.Москва, МИРЭА, 6-8 апреля 2006г. – М.: ИИнтеЛЛ, 2006. с.377-379.
19. Гладкий С.Л., Ясницкий Л.Н. Экспертная система для точного решения краевых задач механики // IX Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механике. Том III. Нижний Новгород, 22-28 августа 2006г. С.67.
20. Галкина Е.В., Зиянгиров Р.Ф., Ясницкий Л.Н. Применение нейросетевых технологий в социологических исследованиях: прогнозирование перспективности создания семьи и состояния се-мейных отношений // Актуальные проблемы математики, механики, информатики: Международная научно-методическая конференция, посвященная 90-летию высшего математического образования на Урале / Перм. Гос. Ун-т; под ред. Л.И.Лядовой, В.И.Яковлева, Л.Н.Ясницкого. – Пермь, 2006. – С.108-109.
21. Гладкий С.Л., Ясницкий Л.Н. Аналитическое решение краевых задач // Актуальные проблемы математики, механики, информатики: Международная научно-методическая конференция, посвященная 90-летию высшего математического образования на Урале / Перм. Гос. Ун-т; под ред. Л.И.Лядовой, В.И.Яковлева, Л.Н.Ясницкого. – Пермь, 2006. – С.114-117.
22. Зибатова А.Н., Петров А.М., Сичинава З.И., Ясницкий Л.Н. Этапы создания интеллектуального детектора лжи // Актуальные проблемы математики, механики, информатики: Международная научно-методическая конференция, посвященная 90-летию высшего математического образования на Урале / Перм. Гос. Ун-т; под ред. Л.И.Лядовой, В.И.Яковлева, Л.Н.Ясницкого. – Пермь, 2006. – С.125-126.
23. Мурашов Д.И., Ясницкий Л.Н. Обобщенный градиентно-генетический алгоритм // Актуальные проблемы математики, механики, информатики: Международная научно-методическая конференция, посвященная 90-летию высшего математического образования на Урале / Перм. Гос. Ун-т; под ред. Л.И.Лядовой, В.И.Яковлева, Л.Н.Ясницкого. – Пермь, 2006. – С.136-138.
24. Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект как лидирующая научная область // Актуальные проблемы математики, механики, информатики: Международная научно-методическая конференция, посвященная 90-летию высшего математического образования на Урале / Перм. Гос. Ун-т; под ред. Л.И.Лядовой, В.И.Яковлева, Л.Н.Ясницкого. – Пермь, 2006. – С.108-161.
25. Ясницкий Л.Н. Современный кризис прикладной математики и искусственный интеллект // Актуальные проблемы математики, механики, информатики: Международная научно-методическая конференция, посвященная 90-летию высшего математического образования на Урале / Перм. Гос. Ун-т; под ред. Л.И.Лядовой, В.И.Яковлева, Л.Н.Ясницкого. – Пермь, 2006. – С.161-162.
26. Ясницкий Л.Н. Пермская школа искусственного интеллекта и новые возможности метода математического моделирования // Философско-методологические проблемы искусственного интеллекта: материалы постоянно действующего теоретического междисциплинарного семинара. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2007. – с.171-204. (Скачать).
27. Ясницкий Л.Н. Современный искусственный интеллект и задачи его философского осмысления // Философско-методологические проблемы искусственного интеллекта: Материалы постоянно действующего теоретического междисциплинарного семинара. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2007. – с.171-204. (Скачать).
28. Ясницкий Л.Н. Пермская научная школа искусственного интеллекта и ее инновационные разработки. - Пермь: Перм. пед. гос. ун-т; Перм. техн. гос. ун-т; Перм. гос. ун-т, 2007. – 36 с.
29. Ясницкий Л.Н. «Искусственный математик» поможет выйти из кризиса ! // ТехСовет. – 2007. - №1-2(44). – С.19.
30. Ясницкий Л.Н. Современный кризис прикладной математики и перспективы его преодоления // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. – Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2007. – Вып.7 (12). – С.192-197. (Скачать).
31. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Симулятор нейронных сетей «Нейросимулятор 1.0». // Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №8756. Зарегистрировано в Отраслевом фонде алгоритмов и программ 12.07.2007.
32. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Формирование компетентности в области искусственного интеллекта // Проблемы формирования информационно-коммуникационной компетентности выпускника университета начала XXI века: Материалы Всероссийской научно-практической конференции (Пермь, Перм. ун-т, 13-15 ноября 2007 г.) / Перм. ун-т. – Пермь, 2007. С.482-486.
33. Ясницкий Л.Н. Интеллектуальные информационные технологии и системы: учеб.-метод. пособие / Перм.ун-т. – Пермь, 2007. – 271с.
34. Таначева М.А., Ясницкий Л.Н. Практикум по многослойным нейронным сетям для школьников // Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №8757. Зарегистрировано в Отраслевом фонде алгоритмов и программ 12.07.2007.
35. Ясницкий Л.Н. Гильберт, Колмогоров, Арнольд, нейроинформатика, математический анализ и современный кризис прикладной математики (К 70-летию В.И.Арнольда) // Живая математика. – Журнал для молодежи и юношества. – 2008. – №1. – С.24-25.
36. Ясницкий Л.Н. Пермская научная школа искусственного интеллекта и ее инновационные проекты / Л.Н.Ясницкий, В.В.Бондарь, С.Н.Бурдин и др.; под ред. Л.Н.Ясницкого. – 2-е изд. – Москва-Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2008. – 75 с.
37. Ясницкий Л.Н., Мишланов В.Ю., Полещук А.Н., Федорищев И.Ф. Приоритетные задачи и условия развития интеллектуальных медицинских систем // Пермский медицинский журнал. Приложение. – 2008. – т.25. – №1. – С.170-174.
38. Ясницкий Л.Н. Удержаться «на плечах гигантов» (вводная статья) // Труды семинара «Компьютерные методы в механике сплошной среды». 2006 – 2007 гг. – СПб.: Изд-во С.-Петерб. Ун-та, 2008. – С. 3 – 15. (Скачать).
39. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Нейросетевой фильтр для исключения выбросов в статистической информации // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. – Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2008. – Вып.4 (20). – С.151-155. (Скачать).
40. Патырбаева К.А., Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект как современное воплощение идеала рационалистической философии нового времени // Философско-методологические проблемы искусственного интеллекта: Материалы Всероссийского междисциплинарного семинара. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2008. – с.74-80.
41. Ясницкий Л.Н. Гильберт, Колмогоров, Арнольд, искусственный интеллект и современный кризис прикладной математики (К 70-летию со дня рождения В.И.Арнольда) // Вопросы искусственного интеллекта. – 2008. – №1. – С.77-80.
42. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Лабораторный практикум по нейросетевым технологиям // Перспективные технологии искусственного интеллекта: Сборник трудов Международной научно-практической конференции (Пенза, Пензенский ун-т, Научный Совет РАН по методологии искусственного интеллекта, 1-6 июля 2008 г.) / Пенз. ун-т. – Пенза, 2008. С.128-130.
43. Сичинава З.И., Ясницкий Л.Н. Нейросетевой детектор лжи // Перспективные технологии искусственного интеллекта: Сборник трудов Международной научно-практической конференции (Пенза, Пензенский ун-т, Научный Совет РАН по методологии искусственного интеллекта, 1-6 июля 2008 г.) / Пенз. ун-т. – Пенза, 2008. С.81-84.
44. Полещук И.А., Федорищев И.Ф., Ясницкий Л.Н. Интеллектуальная система распознавания текстов штампов конструкторской документации // Перспективные технологии искусственного интеллекта: Сборник трудов Международной научно-практической конференции (Пенза, Пензенский ун-т, Научный Совет РАН по методологии искусственного интеллекта, 1-6 июля 2008 г.) / Пенз. ун-т. – Пенза, 2008. С.179-181.
45. Ясницкий Л.Н. О пользе научной безграмотности (Ответ автора на критическое письмо в редакцию) // Живая математика. – Журнал для молодежи и юношества. – 2008. – №2. – С.29-32.
46. Ясницкий Л.Н., Данилевич Т.В. Современные проблемы науки. Рекомендовано НМС по математике и механике УМО по классическому университетскому образованию РФ в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по группе математических и механических специальностей. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. – 294c.
47. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Комплекс программ «Лабораторный практикум по нейросетевым технологиям // Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №11088. Зарегистрировано в Отраслевом фонде алгоритмов и программ 01.07.2008.
48. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. Издание 2. Рекомендовано учебно-методическим советом по математике и механике УМО по классическому университетскому образованию в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 010100 «Математика». М.: Издательский центр «Академия», 2008. – 176с.
49. Ясницкий Л.Н. О возможностях применения методов искусственного интеллекта в политологии // Вестник Пермского университета. Политология. – Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2008. – Вып.2 (4). – С.147-155.
50. Ясниций Л.Н., Гладкий С.Л. Компьютерная программа для высокоточных расчетов инженерных конструкций // Законченные научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР). Перечень-выпуск 6. – Пермь: Пермский научный центр УрО РАН, 2008. – С.64-65.
51. Корниенко С.И.,Черепанов Ф.М.,Ясницкий Л.Н. Современные информационные технологии и письменное наследие: от древних текстов к электронным библиотекам : Материалы Междунар. науч. конф. (Казань, 26-30 августа 2008 г.) / отв. ред. В.Д. Соловьев, В.А. Баранов.
52. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Лабораторный практикум по нейросетевым технологиям. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2009611544. Заявка № 2009610226. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 12 марта 2009г. – М: Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ), 2009.

Обратная связь

Ваше имя:Введите реальное имя, чтобы мы знали как
к вам обращятся
Ваш E-mail адрес:Введите реальный e-mail адрес, на него вы
получите ответ на ваше сообщение
Тема сообщения:Правильно введенная тема облегчит поиск
вашего письма среди остальных писем
Сообщение: Текст на изображении:Введите текст на изображении