1. Обучение
1.1. Корректировка имеющихся знаний
1.2. Генерация новых знаний
1.3. Классификация и обобщение знаний
2. Поведение
2.1. Разработка моделей поведения
2.1.1. Метод “снизу-вверх”
2.1.2. Метод “сверху-вниз”
2.1.3. Каскадная модель
2.1.4. Поэтапная (итерационная) модель с промежуточным контролем
2.1.5. Спиральная модель
2.2. Разработка моделей планирования и коррекции планов в динамических ситуациях
3. Разработка аппаратного и программного обеспечения интеллектуальных информационных систем
3.1. Создание средств для разработки ИИС
3.1.1. Специальные языки программирования, ориентированные на обработку символьной информации
3.1.2. Языки логического программирования
3.1.3. Языки представления знаний
3.1.4. Интегрированные программные среды для создания ИИС
3.1.5. Оболочки экспертных систем
4. Машинное обучение
5. Дополнительные источники по теме
5.1. https://sites.google.com/site/anisimovkhv/learning/knowledge/lecture/tema2
5.2. http://www.computer-museum.ru/frgnhist/aireview.htm
5.3. http://www.raai.org/about/persons/osipov/pages/ai/ai.html
6. Представление знаний
6.1. Формализация знаний для представления в интеллектуальной системе
6.1.1. Естественно-языковое описание
6.1.2. Лексикографическое (словарное) описание
6.1.3. Логико-интуитивное описание
6.1.4. Формально-языковое описание
6.2. Специальные модели представления знаний
6.2.1. Семантические сети
6.2.2. Фреймы
6.2.3. Продукционные системы
6.2.4. Логические модели
6.3. Определение источников знаний
6.4. Онтология и представление знаний. Видео
7. Манипулирование знаниями
7.1. Методы достоверного или правдоподобного вывода
7.1.1. Дедуктивный вывод
7.1.2. Индуктивный вывод
7.1.3. Абдуктивный вывод
7.2. Модели рассуждений
7.2.1. Немонотонные модели рассуждений
7.2.1.1. Логика умолчаний
7.2.1.2. Логика «отменяемых» рассуждений
7.2.1.3. Автоэпистемическая логика
7.2.1.4. Логика программ
7.2.2. Рассуждения с неопределенностью
7.2.2.1. Байесовский формализм в системах правил и сетевых моделях
7.2.2.2. Гибридные байесовские сети
7.3. Способы пополнения знаний
7.3.1. Методы поиска в одном пространстве
7.3.2. Методы поиска в иерархических пространствах
7.3.3. Методы поиска при неточных и неполных данных
7.3.4. Методы поиска, использующие несколько моделей
7.4. Способы структуризации знаний
7.4.1. Многоуровневое структурирование знаний
7.4.2. Формирование гибких концептуальных атласов
7.4.3. Метод реконструкции субъективных семантических пространств
7.5. Способы формализации знаний
8. Восприятие и общение
8.1. Распознавание информации
8.1.1. Растровый подход
8.1.2. Признаковый подход
8.1.3. Структурный подход
8.2. Формирование объяснений действий для ИИС
8.2.1. Взаимодействие на основе меню
8.2.2. Формирование взаимодействия.
8.2.3. Графический пользовательский интерфейс
8.2.4. Командный язык
8.2.5. Вопросно – ответный вид интерфейса
8.2.6. Естественный язык