Рабочая программа специальность 351500 математическое обеспечение и администрирование информационных систем статус дисциплины icon

Рабочая программа специальность 351500 математическое обеспечение и администрирование информационных систем статус дисциплины


Смотрите также:
Рабочая программа специальность 351500 математическое обеспечение и администрирование...
Рабочая программа специальность 351500 математическое обеспечение и администрирование...
Рабочая программа специальность 351500 математическое обеспечение и администрирование...
Рабочая программа специальность 351500 математическое обеспечение и администрирование...
Рабочая программа специальность 351500 математическое обеспечение и администрирование...
Рабочая программа специальность 351500 математическое обеспечение и администрирование...
Рабочая программа специальность 351500 математическое обеспечение и администрирование...
Рабочая программа специальность 351500 математическое обеспечение и администрирование...
Рабочая программа специальность 351500 математическое обеспечение и администрирование...
Рабочая программа специальность 351500 математическое обеспечение и администрирование...
Рабочая программа специальность 351500 математическое обеспечение и администрирование...
Рабочая программа специальность 351500 математическое обеспечение и администрирование...



Загрузка...
скачать
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ


ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

УТВЕРЖДАЮ

Декан факультета информатики

_________________ С.П. Сущенко

« » 2010 г.


СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА


Специальность 351500 – МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И АДМИНИСТРИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ


Статус дисциплины:

федеральный компонент специальности

Томск - 2010 г.

ОДОБРЕНО кафедрой теоретических основ информатики


Протокол №05/10 от 01.09.2010


Зав. кафедрой, профессор _________________Ю.Л.Костюк


РЕКОМЕНДОВАНО методической комиссией факультета информатики


Председатель комиссии, профессор _____________________ Б.А.Гладких


“___”_____________2010 г.


Рабочая программа по курсу “^ Системы искусственного интеллекта” составлена на основе требований Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по специальности 351500 – МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И АДМИНИСТРИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ, утвержденного 10 марта 2000 г. Общий объем курса 180 часов. Из них: лекции – 54 часа, семинарские занятия – 34 часа, лабораторные занятия – 34 часа, самостоятельная работа студентов – 62 часа. Экзамен в седьмом семестре. Общая трудоемкость курса 6.1 зач. ед.


СОСТАВИТЕЛЬ:

Поляков Владимир Иванович – кандидат технических наук, доцент кафедры теоретических основ информатики



  1. Организационно-методический раздел

Выписка

из Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по специальности 351500 – МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И АДМИНИСТРИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ (квалификация – математик-программист).

^ ДС.Ф.07 Системы искусственного интеллекта

Задачи и методы их решения: поиск в пространстве состояний, редукция, дедуктивный вывод; продукционные системы: компоненты, стратегия решений, организация поиска; метод ключевых состояний и ключевых операторов, метод анализа средств и целей; представление знаний в интеллектуальных системах: понятийное, на правилах, с помощью логик, семантические сети, фреймы, сценарии; базы знаний; планирование в интеллектуальных системах; примеры автоматического построения планов решения задач; экспертные системы: взаимодействие пользователя с системой, принятие решений; системы понимания естественного языка, машинный перевод; зрительное восприятие мира: системы машинного зрения, распознавание образов, зрительные системы интеллектуальных роботов; обучение в интеллектуальных системах.

  1. Цель курса

Целью курса является ознакомление студентов с основными математическими моделями представления знаний в системах искусственного интеллекта

  1. Задача учебного курса

Студент должен знать способы представления знаний в системах искусственного интеллекта и основные стратегии работы этих систем

  1. Требования к уровню освоения курса

После прослушивания курса лекций и выполнения лабораторных работ студент должен знать основные модели представления знаний в интеллектуальных системах и уметь разрабатывать экспертные системы на основе продукций.


II. Содержание курса

  1. Темы и краткое содержание

Тема 1. Введение

Структурная схема интеллектуальной информационной системы. Знания и данные. Основные схемы вывода.

Тема 2. Продукционные системы

1. Определение продукционной системы. Стратегии управления. Коммутационные системы продукций. Бэктрекинг.
2. Поиск на графах. Информированные и неинформированные стратегии. Алгоритм А* и его свойства. Информированность алгоритмов А*. Монотонное ограничение на эвристическую функцию.
3.. Разложимые системы продукций. Алгоритм поиска на графах для разложимых систем продукций.

Тема 3. Использование логики предикатов первого порядка (ЛППП) в системах искусственного интеллекта

1. Введение (основные понятия ЛППП). Решение задач системой ИИ как доказательство теорем в ЛППП.
2. Стандартизация выражений ЛППП. Сколемизация и ее обоснование.
3. Эрбрановский подход к доказательству теорем. Эрбрановские универсум и базис. H – интерпретации. Семантическое дерево. Замкнутое семантическое дерево. Теорема Эрбрана.
4. Принцип резолюции. Унификация. Полнота принципа резолюции. Стратегии очищения.
5. Стратегии применения резолютивного вывода. Линейная, единичная и входная резолюции. OL-вывод. Полнота OL-вывода.
6. Использование принципа резолюции в информационных системах.

Тема 4. Реляционные языки для представления знаний в системах искусственного интеллекта

1. Понятие реляционного языка. Основные функциональные классы естественного языка(ЕЯ) как основа построения реляционных языков.
2. Дескрипторные языки. Ложная координация дескрипторов. Документальные информационно-поисковые системы(ДИПС). Линейная модель поиска в ДИПС. Многоуровневый и адаптивный поиск информации в ДИПС. Характеристики ДИПС – полнота и точность поиска. Пример ДИПС – "ДИАЛОГ-2".
3. RX-коды. Синтагматические цепи. Системы ситуационного управления.
4. Семантические сети. Формальная модель поиска на семантических сетях.

Тема 5. Псевдофизические логики

1. Общие сведения о псевдофизических логиках(ПФЛ).
2. Темпоральная ПФЛ.
3. Пространственная ПФЛ на прямой.
4. Пространственная ПФЛ на плоскости.

Тема 6. Применение ЕЯ в информационных системах

1. Семиотика и ее основные понятия.
2. Модель ЕЯ, основанная на системах непосредственных составляющих.
3. Дваждыупорядоченные множества. Модель ЕЯ, основанная на синтаксическом управлении.
4. Модель ЕЯ, основанная на расширенных сетях переходов.
5. Модель ЕЯ, основанная на глубинных (семантических падежах).
6. Примеры информационных систем, понимающих запросы на ЕЯ (ПОЭТ и ЗАПСИБ).

^

Примерная тематика рефератов, курсовых работ

Разработка экспертных систем для различных предметных областей


Разработка информационных систем интеллектуального доступа к данным.

Разработка информационных систем с естественно-языковым интерфейсом.


Контрольные вопросы

  1. Простые вопросы: Дать определения следующих понятий:

Полнота стратегии

Алгоритм А*

Коммутативная система продукций

Разложимая система продукций

Общезначимость и противоречивость в ЛППП

Эрбрановский универсум

Линейная резолюция

OL-вывод

Проективное предложение ЕЯ

  1. Вопросы средней сложности

При каких условиях бэктрекинг является полной стратегией

Для каких продукционных систем безвозвратная стратегия является полной

Всякая ли формула ЛППП имеет интерпретацию

Что такое «ложная координация» в дескрипторных языках

Назовите синтаксически-ориентированные и семантически-ориентированные модели ЕЯ

Что такое поддизъюнкты и как они используются при резолютивном выводе

При каких условиях OL-вывод является полной стратегией и являются ли эти условия препятствием использования этой стратегии на практике.

Как показать, что входная резолюция не является полной стратегией.

Как оценивается полнота поиска в дескрипторных ИПС.

  1. Вопросы повышенной сложности

Перечислите основные идеи, лежащие в основе эрбрановского подхода к доказательству теорем

Почему при OL-выводе можно не хранить дизъюнкты, полученные на предыдущих шагах.

Почему при стандартизации формул ЛППП используется сколемизация – очевидно не эквивалентное преобразование.

Почему при резолютивном выводе можно использовать унификацию литер.

Основные свойства алгоритма А*.

Как интуитивно обосновать, что более информированный алгоритм должен работать лучше.

В чем основное достоинство эвристической функции, подчиняющейся монотонному ограничению.

Расположите реляционные языки по мере возрастания их выразительной силы.

Как связаны между собой модели ЕЯ: НС и синтаксического управления.

Что дает свойство проективности при анализе предложений ЕЯ.

Какие проблемы при ответе на вопросы класса «Б» связаны со сколемизацией.


Ш. Распределение часов курса по темам и видам работ



№№ пп

Наименование тем

Всего часов

Аудиторные занятия (час)

Самостоятельная







в том числе

работа







лекции

семинары

лабораторные занятия




1

Введение

2

2










2

^ Продукционные системы

66

10

10

34

12

3

^ Использование логики предикатов первого порядка (ЛППП) в системах искусственного интеллекта

48

16

12




20

4

^ Реляционные языки для представления знаний в системах искусственного интеллекта

24

10

4




10

5

^ Псевдофизические логики

22

8

8




10

6

^ Применение ЕЯ в информационных системах

18

8







10
































































ИТОГО




180

54

34

34

62

IV. Форма итогового контроля

Экзамен


V. Учебно-методическое обеспечение курса

  1. Рекомендуемая литература (основная)

1. Галанский Б.Л., Поляков В.И. Информационные системы. Томск:Изд-во Том. ун-та, 1989, 154с.

2.Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М.: Радио исвязь, 1985, 376с.
3. Чень Ч., Ли Р. Математическая логика и автоматическое доказательство теорем . М.: Наука, 1983, 360с.

4. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.:Наука, 1986, 288с.


  1. Рекомендуемая литература (дополнительная)

5. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта/ Учебное пособие для вузов.-МГТУ им. Баумана, 2001г., 352 стр.

6. Алесандров В.Л., Матлах А.П., и др. Интеллектуальные системы в морских исследованиях и технологиях.-Изд.центр СПбМТУ, 2001г., 395 стр.

7. Фролов Ю.В. Интеллектуальные системы и управленческие решения. М., МГПУ, 2000, 294 С.

8. Роберт Левин, Диана Дранг, Барри Эделсон. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на БЭЙСИКЕ.-Москва, 2000 год.

9. Э.В.Попов, И.Б.Фоминых, Е.Б.Кисель, М.Д.Шапот Статические и динамические экспертные системы. Учебное пособие. – М., Финансы и статистика, 1995.




Скачать 119.2 Kb.
оставить комментарий
Дата29.09.2011
Размер119.2 Kb.
ТипРабочая программа, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

Рейтинг@Mail.ru
наверх