Нечёткая логика (fuzzy logic) является составной частью широкого понятия «искусственный интеллект» и представляет собой раздел математики, обобщающий классическую логику и теорию множеств. Около пятидесяти лет нечёткая логика тесно взаимодействует с нами в повседневной жизни: в бытовой электронике, различных системах управления, диагностических и других экспертных системах. И действительно, нечёткая логика — оптимальный способ построения систем управления сложными технологическими процессами. Она позволяет определить промежуточные значения для общепринятых оценок: да — нет, ложь — истина.

Знание нечёткой логики необходимо при разработке программных информационных систем, поэтому этот курс будет полезен всем тем, кто имеет отношение к индустрии искусственного интеллекта, в частности студентам технических вузов, разработчикам и заказчикам технологических решений.

Курс направлен на изучение теоретических основ нечёткой логики и состоит из пяти модулей:

1. Общее понимание искусственного интеллекта

2. Общее понимание формальной логики

3. Научный базис нечёткой логики

4. Нечёткий логический вывод

5. Пример практического применения нечёткой логики

В процессе обучения вы узнаете основные понятия теории нечётких множеств и нечёткой логики, нечёткие логические операции, системы управления с нечёткой логикой, логический вывод и многое другое. Вы научитесь применять математический аппарат нечёткой логики для решения различных задач, задавать нечёткую истинность, формировать нечёткую базу знаний.

Чтобы процесс обучения был наиболее эффективным, слушателям курса необходимо иметь математические знания на школьном уровне. Знания формальной логики и общих принципов дискретной математики необязательны, но приветствуются.