1.1. Задачи, инструменты, перспективы
1.2. Десять мифов интеллектуального анализа данных

2.1. Обзор компьютерных средств анализа данных
2.2. STATGRAPHICS Plus for Windows — общие и уникальные свойства
2.3. Методы, использующие обучающую информацию
2.4. Методы исследования структуры данных

3.1. Структура искусственных нейронных сетей
3.2. Архитектура различных искусственных нейронных сетей
3.3. Методы обучения знаниям искусственных нейронных сетей
3.4. Искусственные нейронные сети в задачах идентификации и управления

4.1. Логические правила в нашей жизни
4.2. Точность и полнота правил
4.3. Методы поиска логических закономерностей

5.1. See5 — система для построение деревьев решений
5.2. WizWhy — система поиска логических правил в данных

Примеры

Выяснение причин неурожайности сельскохозяйственных участков
Сравнение структуры интеллекта “физиков” и “лириков”
Влияние возраста и стажа работников на производительность труда
Прогнозирование продолжительности ремиссий при алкоголизме

Виды знаний и способы их представления

Виды знаний
Модели представления знаний

Системы, основанные на знаниях, и особенности их разработки

Области применения и решаемые задачи
Типы систем, основанных на знаниях
Этапы разработки экспертных систем
Инструментальные средства

Извлечение знаний из памяти эксперта

Процедура взаимодействия инженера по знаниям с экспертом
Структурирование знаний