Príklady otázok z predmetu Znalostné systémy.

Otázky v teste nemusia byť presne rovnako formulované!

Teoretické otázky

  1. Klasifikácia problémov riešených pomocou ZS – aké typy problémov môžeme riešiť a ich stručný opis
  2. (3) Typy ZS – čo je každého z nich vstupom, čo obsahuje a čo je riešením
  3. Nakreslite a opíšte jednoduchú architektúru ZS – kedy a ako sa využíva, opíšte jej časti
  4. Opíšte pracovnú pamäť z detailnej architektúry ZS – z akých častí sa skladá, čo obsahujú, ako sa využívajú a s čím spolupracujú
  5. Opíšte inferenčný mechanizmus z detailnej architektúry ZS – z akých častí sa skladá, na čo slúžia a s čím spolupracujú
  6. Opíšte detailnú architektúru ZS na najvyššej úrovni– z akých častí sa skladá, na čo slúžia a s čím spolupracujú
  7. Čo je formalizmus reprezentácie znalostí a aké kritériá jeho hodnotenia poznáme
  8. Logika ako FRZ – vlastnosti, príklady, výhody, nevýhody
  9. Modálne logiky - typy a vlastnosti
  10. Opisná logika - špecifické vlastnosti, odlišnosti oproti klasickej logike
  11. Ontológia ako FRZ – vlastnosti, využitie, výhody, nevýhody
  12. Produkčný systém ako FRZ – opis, využitie, výhody, nevýhody
  13. Dopredné reťazenie v produkčnom systéme – algoritmus, vlastnosti, využitie
  14. Stratégia riešenia konfliktov – prečo vzniká, aké existujú riešenia a ich vlastnosti
  15. Spätné reťazenie v produkčnom systéme – algoritmus, vlastnosti, využitie
  16. Štruktúra bázy znalostí produkcií – strom, jeden a viac prechodov – pre každé vlastnosti, výhody, nevýhody, príklad
  17. Algoritmus RETE
  18. Jednoduché rámce ako FRZ – opis, spôsob inferencie, vlastnosti
  19. Komplexné rámce ako FRZ – opis, spôsob inferencie, vlastnosti
  20. Čo všetko môže obsahovať súčasný rámec – typy slotov, rozšírenia, typy akcií
  21. Scenár ako FRZ – opis (povinné položky), vlastnosti, spôsob použitia (inferencia)
  22. Sémantická sieť ako FRZ – opis, vlastnosti, spôsob inferencie
  23. Odvodzovanie s neurčitou hodnotou X – trojhodnotová logika, interpretácia ako „neviem“ alebo „nezaujímavé“, inferencia
  24. Pravdepodobnostné modely odvodzovania – vlastnosti, využitie, inferencia, (Bayesove vzťahy, iné miery)
  25. Fuzzy logika – vlastnosti, využitie, inferencia
  26. Životný cyklus vývoja ZS – etapy a ich stručný opis
  27. Pravidlá a doporučenia pre spoluprácu znalostného inžiniera s expertom
  28. Manuálne metódy získavania znalostí – stručný opis, vlastnosti a spôsob použitia
  29. Príznaková mriežka – riešenia a príznaky, spôsob vytvárania a využitia
  30. Indukovanie pravidiel z príznakovej mriežky (napr. ID3)
  31. Zhlukovanie a faktorizácia – čo to je, načo slúžia, aké hlavné druhy poznáme
  32. KADS – čo to je, čo obsahuje, na čo sa využíva
  33. Čo všetko (a ako) môžeme kontrolovať pri formálnej kontrole BZ

Príklady

  1. Uvedený voľný text transformujte do tvaru pravidiel v stromovej štruktúre
  2. Uvedený voľný text transformujte do tvaru pravidiel v jednoprechodovej štruktúre
  3. Uvedený voľný text transformujte do tvaru jednoduchých rámcov a naznačte spôsob inferencie
  4. Uvedený voľný text transformujte do tvaru komplexných rámcov a naznačte spôsob inferencie
  5. Uvedený voľný text transformujte do tvaru sémantickej siete a vytvorte príklady otázok a možných odpovedí siete
  6. Uvedený voľný text transformujte do tvaru scenára a naznačte spôsob inferencie
  7. Uvedený voľný text transformujte do tvaru pravidiel pomocou RETE algoritmu a slovne opíšte inferenciu a zmenu údajov v sieti
  8. Uvedený voľný text transformujte do príznakovej mriežky, pomocou indukovania pravidiel vytvorte stromovú štruktúru pravidiel
  9. Rozšírte predchádzajúcu reprezentáciu o hodnotu X (neviem)
  10. Z textu, prípadne pripravenej tabuľky vytvorte pravidlový fuzzy regulátor a vypočítajte konkrétnu hodnotu výstupu
  11. Transformujte text do opisnej logiky (za uvedených podmienok alebo predpokladov)