Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.nplg.gov.ge/handle/1234/172790Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | ბოსიკაშვილი, ზურაბ | - |
| dc.contributor.author | არჩვაძე, გიორგი | - |
| dc.date.accessioned | 2016-09-13T11:07:19Z | - |
| dc.date.available | 2016-09-13T11:07:19Z | - |
| dc.date.issued | 2015-07 | - |
| dc.identifier.uri | http://dspace.nplg.gov.ge/handle/1234/172790 | - |
| dc.description.tableofcontents | შესავალი -- 1. ლიტერატურის მიმოხილვა -- 2. შედეგები და მათი განსჯა -- ინტელექტუალური აგენტების თეორია -- 2.1. ინტელექტუალური აგენტების ცნების განსაზღვრა -- 2.2. რაციონალური აგენტის ცნების განსაღვრა -- 2.3. გარემოს აღწერა -- ობიექტების(სახეთა) ამოცნობა -- 3.1. ობიექტების ამოცნობა -- 3.2. ამოცნობის მარტივი მექანიზმები -- 3.3. ამოცნობის უფრო კომპლექსური პროცესი -- 3.4. შაბლონური დამთხვევა -- 3.5. სტრუქტურული აღმწერები -- 3.6. ობიექტის გრაფად წარმოდგენა და ამოცნობის სხვადასხვა მიდგომები; ხელოვნური ნეირონული ქსელი -- 4.1. ხელოვნური ნეირონული ქსელი -- 4.2. ადამიანური და ხელოვნური ნეირონული ქსელი - მსგავსებების გამოძიება -- 4.3.ადამიანების ნეირონული ქსელიდან ხელოვნურ ნეირონულ ქსელამდე -- 4.4. მარტივი ნეირონი -- 4.5. გასროლის წესები -- 4.6. ნიმუშის ამოცნობა - მაგალითი -- მრავალ აგენტიანი ამოცნობის არქიტექტურა -- 5.1. მრავალაგენტიანი სისტემები -- 5.2. ერთ აგენტიანი და მრავალაგენტიანი სისტემა -- 5.3. ერთ-აგენიანი სისტემა -- 5.4. მრავალაგენტიანი სისტემები -- აგენტების მოდელი -- 6.1. ონთოლოგიური მოდელი -- 6.2. გადაწყვეტილებების მიღების მოდელი -- 6.3. სემანტიკა --არგუმენტაცია -- 7.1. კლასიკური არგუმენტაცია -- 7.2. მნიშვნელობებზე დამოკიდებული არგუმენტაცია -- სემანტიკური შეთავსების მოდელი -- 8.1. თვისობრივი არგუმენტების გენერირება -- 8.2. მიმართებითი არგუმენტების გენერირება -- 8.3. სტრუქტურული არგუმენტების გენერირება -- ევრისტიკული ძებნა -- 9.1. განხორციელება -- 9.2. მაგალითი -- 9.3. ხარბი ძებნა -- 9.4. A* ძებნა -- 9.5. 8 - თავსატეხი -- 9.6. ევრისტიკული ფუნქციის ეფექტურობა -- შავი დაფის არქიტექტურა -- 10.1. შავი დაფის არქიტეტურის უპირატესობები -- 10.2. შავი დაფის აპლიკაცია -- 10.3. შავი დაფის სისტემა აგენტების მესიგების ინტერპრეტაციისთვის -- 10.4. მობილური რობოტი დერეფნის ნავიგაციისთვის -- აგენტების მიერ სიმბოლოების ამოცნობა -- დასკვნა -- გამოყენებული ლიტერატურა . | - |
| dc.format.extent | 110 გვ. | en_US |
| dc.language.iso | ka | en_US |
| dc.publisher | თბილისი | en_US |
| dc.source | სწავლების და ცოდნის მოპოვების მეთოდების დამუშავება და კვლევა მრავალკომპონენტურ მეხსიერებიან სისტემებისთვის/გ.არჩვაძე; დის...დოქტ. აკად. ხარ. სამეცნ.ხელმძღვ.: ზურაბ ბოსიკაშვილი; საქ. ტექნიკური უნ–ტი; თბ., 2015-110 გვ.-- ბიბლიოგრ.: 107-110. UDC: 004.383.8.032.26+004.93+004.8 | en_US |
| dc.subject | ნეირონული ქსელები | en_US |
| dc.subject | სახეთა ამოცნობა | en_US |
| dc.subject | ხელოვნური ინტელექტი | en_US |
| dc.subject | ინტერნეტი | en_US |
| dc.title | სწავლების და ცოდნის მოპოვების მეთოდების დამუშავება და კვლევა მრავალკომპონენტურ მეხსიერებიან სისტემებისთვის | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| dc.rights.holder | საქართველოს პარლამენტის ეროვნული ბიბლიოთეკა | en_US |
| Appears in Collections: | ეროვნული ბიბლიოთეკის დისერტაციებისა და ავტორეფერატების ფონდი | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Disertacia.pdf | 1.89 MB | Adobe PDF |  View/Open | |
| Avtoreferati.pdf | 899.28 kB | Adobe PDF |  View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.