SPIS TREŚCI

\n
1. Wstęp
\n
2. Historia i rozwój systemów ekspertowych
\n

2.1. Sztuczna inteligencja i systemy ekspertowe\n2.2. Rozwój systemów ekspertowych

\n
1. Definicja systemu ekspertowego i jego architektura
\n

3.1. Ekspert a system ekspertowy\n3.2. Architektura systemu ekspertowego\n3.3. Właściwości i zastosowania systemów ekspertowych\n3.4. Specyfika problemów dla systemów ekspertowych

\n
1. Pozyskiwanie wiedzy od eksperta
\n

4.1. Problemy pozyskiwania wiedzy\n4.2. Dobór ekspertów\n4.3. Metody pozyskiwania wiedzy od ekspertów\n4.4. Metoda delficka\n4.5. Podsumowanie

\n
1. Regułowa reprezentacja wiedzy
\n

5.1. Rodowód reprezentacji regułowej\n5.2. Reguły jako forma zapisu wiedzy\n5.3. Przykładowa baza wiedzy

\n
1. Wnioskowanie w systemach regułowych
\n

6.1. Wnioskowanie a logika matematyczna\n6.2. Podstawy procesu wnioskowania\n6.3. Rodzaje wnioskowania w systemach regułowych\n6.4. Strategie doboru reguł\n6.5. Wnioskowanie mieszane\n6.6. RETE - szybki algorytm wnioskowania w przód\n6.7. Podsumowanie metod wnioskowania

\n
1. Rachunek zdań i predykatów
\n

7.1. Definicja języka predykatów\n7.2. Znaczenie formuł rachunku kwantyfikatorów\n7.3. Semantyczna metoda dowodzenia sprzeczności klauzul\n7.4. Wnioskowanie\n7.5. Standardowa postać Skolema\n7.6. Zasada rezolucji\n7.7. Unifikacja

\n
1. Percepty i rachunek perceptowy
\n

8.1. Pojęcie perceptu i jego struktura\n8.2. Język perceptów\n8.3. System perceptowy jako system faktograficzny\n8.4. Dedukcja regułowa i systemie perceptowym

\n
1. Tablice decyzyjne
\n

9.1. System informacyjny i tablica decyzyjna\n9.2. Tablica decyzyjna jako baza wiedzy\n9.3. Relacja nierozróżnialności\n9.4. Aproksymacje zbiorów\n9.5. Redukty i rdzeń zbioru atrybutów\n9.6. Macierz rozróżnialności\n9.7. Niespójność w tablicach decyzyjnych\n9.8. Od tablicy decyzyjnej do reguł decyzyjnych\n9.9. Automatyczne generowanie tablic decyzyjnych z reguł decyzyjnych

\n
1. Ramy, scenariusze, siecie semantyczne
\n

10.1. Ramy\n10.2. Sieci semantyczne\n10.3. Scenariusze

\n
1. Reprezentacja wiedzy niepewnej i wnioskowanie w warunkach niepewności
\n

11.1. Rozumowanie przybliżone\n11.2. Teoria Dempstera-Shafera\n11.3. Sieci Bayesa\n11.4. Metoda współczynników pewności\n11.5. Uwagi końcowe

\n
1. Podsumowanie\nBibliografia\nSpis rysunków\nSpis tabel
\n