RETI NEURALI E NEUROFUZZY

Scopo di questo volume è fornire al lettore una descrizione di due possibili approcci al mondo dell'Intelligenza Artificiale (I.A): Le reti neurali e la logica fuzzy. Il testo, oltre ad illustrare i concetti teorici che stanno alla base della moderna I.A, offre uno spunto pratico illustrando alcune delle principali librerie open source che permettono di lavorare con le reti neurali e con la logica fuzzy. Un testo utile per tutti coloro che intendono approciarsi all'universo dell'I.A. Contenuti: Introduzione Storia dell'I.A Uno sguardo approfondito Il sistema basato sulla base di conoscenza Il sistema basato sull'intererenza fuzzy Gli algoritmi genetici Le reti neurali Il modello di un neurone Tipi di reti neurali La retroazione Scelta delle funzioni di trasferimento L'algoritmo di back propagation Altri tipi di algoritmi di apprendimento Utilizzo delle reti neurali Introduzione ad alcune librerie di I.A La libreria JOONE La libreria AforgeNet La libreria AccordNet Introduzione all'incertezza Le regole fuzzy Le funzioni di appartenenza fuzzy Operazioni sugli insiemi fuzzy La libreria AforgeNet per la logica fuzzy Le reti Neurofuzzy Introduzione alla seconda parte Analisi delle funzioni di appartenenza I numeri triangolari e trapezoidali Operazioni sui numeri fuzzy Considerazioni legate alla fase di addestramento L'algoritmo fuzzy di aggiustamento dei pesi