🔗 Обработка знаний: от наследия к синтезу

НЕ-факторы, NLP, распознавание образов, многоагентные системы, кибернетика, нейросимволический синтез

← Назад
Средний

📚 Модули обучения (6)

Нечёткие вычисления, НЕ-факторы и псевдофизические логики Доступен

Fuzzy logic (Заде), НЕ-факторы (Нариньяни), псевдофизические логики (Поспелов), программирование в ограничениях (CLP). Наследие: Аверкин, Борисов, Тарасов, Ярушкина.

⏱ 190 мин 📖 9 теорий 📝 1 кейсов
NLP и лингвистика Доступен

Уровни языка (Мельчук/Апресян), синтаксис, семантика, машинный перевод, НКРЯ, distributional semantics, BPE/SentencePiece. Наследие: Мельчук, Апресян, Гладкий, Шаляпина, Падучева.

⏱ 250 мин 📖 12 теорий 📝 3 кейсов
Распознавание образов и машинное обучение Доступен

Классификация, SVM/VC-теория, МГУА, алгебраический подход (Журавлёв), структурно-эталонное распознавание. Наследие: Вапник, Ивахненко, Журавлёв, Бонгард, Рудаков, Визильтер.

⏱ 170 мин 📖 8 теорий 📝 1 кейсов
Многоагентные и распределённые ИИ Доступен

BDI, координация, чёрный ящик, онтологии агентов, распределённое решение задач. Наследие: Городецкий, Хорошевский, Осипов, Еремеев.

⏱ 70 мин 📖 4 теорий 📝 1 кейсов
Истоки: кибернетика и вычислительная база Доступен

История кибернетики в СССР, ЭВМ, параллельные вычисления, ФИЦ ИУ РАН. Наследие: Лебедев, Глушков, Кузин, Воеводины, ФИЦ ИУ РАН.

⏱ 220 мин 📖 11 теорий 📝 1 кейсов
Нейросимволический синтез Доступен

GraphRAG (KG+LLM), constraint-guided generation, LLM как движок вывода + логика как guardrails, fuzzy+neural, онтологии как structured memory для RAG. Путь от символов к гибриду.

⏱ 85 мин 📖 5 теорий 📝 1 кейсов

💬 Чат с наставником

Привет! 👋

Я помогу тебе освоить ИИ-компетенции. С чего начнём?