Рабочая программа дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» для специальности: 071900 \"Информационные системы и технологии\" направления 654700 \"Информационные системы\" icon

Рабочая программа дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» для специальности: 071900 "Информационные системы и технологии" направления 654700 "Информационные системы"


Смотрите также:
Рабочая программа дисциплины «Математическое моделирование в научных исследованиях» для...
Программа дисциплины интеллектуальные информационные системы индекс дисциплины по учебному плану...
Рабочая программа дисциплины «Администрирование в информационных системах» для специальности:...
Рабочая программа дисциплины “ Моделирование систем” для специальности 071900 “Информационные...
Рабочая программа учебной дисциплины ен. Р. 01 Методы оптимизации...
Рабочая программа дисциплины «Представление знаний в информационных системах» для специальности:...
Рабочая программа дисциплины «информационные сети» опд. Ф. 07...
Рабочая программа дисциплины «теория принятия решений» для специальности: 230201 "Информационные...
Многоуровневая учебная программа дисциплины электротехника и электроника для подготовки...
Рабочая программа для студентов VІ курса специальности 071900 информационные системы и...
Рабочая программа дисциплины метрология, стандартизация и сертификация опд. Ф. 02...
Образовательный стандарт томского политехнического университета по специальности 071900...



МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ВОРОНЕЖСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ

АКАДЕМИЯ


Утверждаю

Декан факультета АТП

_______________ И.А.Авцинов


«08» сентября 2004 г.


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

ДИСЦИПЛИНЫ


«Интеллектуальные информационные системы»


для специальности: 071900 – "Информационные системы

и технологии"

направления 654700 "Информационные системы"


Программа рассмотрена

на заседании кафедры ММИТС, протокол № 11 от " 10 " июня 2004 г.


Зав. кафедрой ММИТС _________________________проф. Г.В. Абрамов


Программа рассмотрена на заседании методической комиссии по образованию в области информации и управления протокол № 1 от " 02 " сентября 2004 г.


Председатель методической комиссии _____________доц. И.А. Авцинов

Программа согласованна с выпускающей

кафедрой ИиУС _______________проф. Б.А.Голоденко

"____"_______2004 г.


ВОРОНЕЖ

2004


^ 1. Цели и задачи дисциплины

Целью дисциплины является введение в курс проблем и методов решения задач искусственного интеллекта, включая задачи поддержки принятия решений.

Включает изучение содержания и методов инженерии знаний, роли, особенно­стей и места экспертных систем как интеллектуальных информационных систем, воз­можностей систем искусственного интеллекта в приложениях, предназначенных для систем поддержки решения

Задачами дисциплины являются:

  • развитие современного профессионального мировоззрения и знакомство с передовыми технологиями разработки специального класса прикладных систем;

  • знакомство со всем кругом задач, решаемых в рамках искусственного интеллекта;

  • овладение методами проектирования и разработки модулей информационных систем, использующих технологии искусственного интеллекта.

^ 2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины

В результате изучения курса студент должен знать:

  • круг проблем, решаемых методами искусственного интеллекта;

  • основные способы представления знаний в базах знаний;

  • структуру и технологию разработки экспертных систем;

  • основные положения нечеткой математики и их применение для реализации нечетких рассуждений;

Студент должен уметь:

  • строить модели неформализуемых задач;

  • выступая в роли инженера по знаниям, проектировать несложные базы знаний, используя различные методы представления знаний;

  • иметь навык в разработке элементов интеллектуального интерфейса информационных систем.


^ 3. ОБЪЁМ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ


Виды учебной работы

Всего часов

7 семестр


^ Общая трудоёмкость дисциплины

102

102

Аудиторная работа

68

68

Лекции

34

34

Практические занятия (ПЗ)

34

34

^ Самостоятельная работа

34

34

Проработка конспекта лекций

12

12 (34 ч.л.* 0,35)

Изучение материала лекций по учебникам

4

4 ((64 с/16) * 1,0)

Подготовка к коллоквиуму

4/1

4 (8 ч.л.* 0,5)

Расчетно-практическая работа:

14/1

14

- создание программ без графической оболочки

10

10 ((1.7 с А4) * 6,0)

- выполнение расчетов

2

2 ((2 с А4) * 1,0)

- оформление текста и отчета по РПР

2

2 ((10 с А4) * 0,2)

Виды итогового контроля




экзамен


^ 4. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ


4.1. Разделы дисциплины и виды занятий




п/п

Разделы дисциплины

Лекции

ПЗ

1

Введение

2

2

2

Распознавание образов

4

2

3

Обучающиеся и самообучающиеся системы

4

2

4

Представление и использование знаний. Мобильные агенты

4

4

5

Экспертные системы. Нечёткие системы

4

4

6

Методы поиска решений экспертных системах

4

4

7

Стратегии поиска решений. Игры

4

4

8

Генетические алгоритмы

2

4

9

Планирование

2

4

10

Информационные системы, имитирующие творческие процессы

4

4


^ 4.2. Разделы дисциплины и виды занятий (лекции)

  1. Предмет, объект, метод, цель и задачи дисциплины "Интеллектуальные информационные системы". Место и роль интеллектуальных систем. Основная литература по дисциплине и ее краткий анализ.

  2. Постановка задачи распознавания образов. Статистические методы для распознавания образов и классификации. Кластерный анализ. Синтаксический (структурный) подход к анализу образов. Выделение признаков. Распознавание трехмерных объектов.

  3. Обучающиеся и самообучающиеся системы. Обучение с учителем и без учителя. Обучающаяся система с учителем - персептрон. Математические основы теории персепторонов. Система, обучающаяся без учителя - неокогнитрон. Системы, адаптирующиеся к среде.

  4. Основные понятия теории индуктивного вывода. Индуктивный вывод функций. Индуктивные выводы в формальных системах. Понятие продукционной системы. Использование продукционных систем в качестве основы для построения экспертных систем.

  5. Представление знаний с помощью предикатов. Представление знаний с по­мощью фреймов. Представление знаний с помощью семантических сетей. Мобильные агенты. Стандарты для обмена знаниями между мобильными агентами.

  6. Понятие экспертной системы. Экспертная система МУС1М. Экспертная обо­лочка СЫР8. Понятие нечеткого множества. Операции над нечеткими мно­жествами. Нечеткая логика. Нечеткие выводы. Нечеткие экспертные системы.

  7. Необходимость и назначение объяснительной компоненты ЭС. Параметры, описывающие объяснение.

  8. Поиск как один из наиболее ранних методов, применяемых в системах искусственного интеллекта. Эвристики. Эвристический поиск. Алгоритм А*. Игры с полной информацией. Метод минимакса. Альфабета алгоритм.

  9. Истоки генетических алгоритмов. Простой генетический алгоритм. Теоретические основы генетических алгоритмов. Применение генетических алгоритмов.

10. Постановка задачи планирования. Система Gгарhplan. Языки планирования.

Связь между задачами планирования и задачей логического вывода.

11. Интеллектуальные информационно-поисковые системы.

12. Системы интеллектуального интерфейса для информационных систем

13. Интеллектуальные информационно-поисковые системы.


^ 4.2. Разделы дисциплины и виды занятий (практические занятия)

  1. Знакомство с примерами прикладных систем искусственного интеллекта.

  2. Разработка экспертной системы. Постановка задачи. Идентификация предметной области.

  3. Разработка экспертной системы. Концептуализация.

  4. Разработка экспертной системы. Формализация и реализация.

  5. Разработка экспертной системы. Тестирование.

  6. Нейронные сети. Перцептрон с обучением обратным распространением ошибки.

  7. Нейронные сети. Модель Хопфилда.

  8. Нейронные сети. Модель Гроссберга-Карпентера.

^ 5. ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ - не предусмотрен

6. ФОРМЫ И СОДЕРЖАНИЕ ТЕКУЩЕГО, ПРОМЕЖУТОЧНОГО И ИТОГОВОГО КОНТРОЛЯ

Текущий контроль

Рейтинговая оценка знаний студента.

Состоит в проверке знаний студента по итогам практических занятий.

Промежуточный контроль - коллоквиум, РПР


Вопросы коллоквиума


  1. Предмет, объект, метод, цель и задачи дисциплины.

  2. Место и роль интеллектуальных систем.

  3. Распознавание образов Постановка задачи. Статистические методы распознавания образов и классификации.

  4. Кластерный анализ.

  5. Синтаксический (структурный) подход к анализу образов.

  6. Выделение признаков.

  7. Распознавание трехмерных объектов.

  8. Обучающиеся и самообучающиеся системы.

  9. Обучение с учителем. Обучающаяся система с учителем - персептрон. Математические основы теории персепторонов.

  10. Обучение без учителя. Система, обучающаяся без учителя - неокогнитрон.

  11. Системы, адаптирующиеся к среде.

  12. Основные понятия теории индуктивного вывода. Индуктивный вывод функций.

^ Расчетно-практическая работа (РПР):

Цель работы: закрепление теоретических знаний и формирование практических навыков по умению ставить задачи по практическому применению средств и методов искусственного интеллекта, подготовка исходных данных к лабораторным работам и анализ результатов их проведения, оформление результатов в виде отчета.

Перечень тем РПР:

  • обучение нейронной сети решению задачи оценки недвижимости;

  • обучение нейронной сети выявлению ассоциаций между параметрами ценами на комплектующие;

  • обучение нейронной сети предсказанию результатов выборов;

  • обучение нейронной сети предсказанию изменений курса валюты;

  • обучение нейронной сети предсказанию изменений курса акций;

  • разработка экспертной системы для диагностики неисправности компьютера;

  • разработка экспертной системы для диагностики неисправности автомобиля;

  • разработка экспертной системы для выбора аппаратно-программных средств для построения локальной сети;

  • разработка экспертной системы для выбора средств разработки информационной системы;

  • разработка экспертной системы для диагностики психологических особенностей личности;

  • разработка экспертной системы для тестирования знаний в какой-либо узкой предметной области.

Итоговый контроль - экзамен

Экзамен проводится в устной форме. Студент должен ответить на два вопроса по теме дисциплины и ответить на дополнительные вопросы.

^ Вопросы к экзамену

  1. Основные понятия теории индуктивного вывода. Индуктивные выводы в формальных системах.

  2. Понятие продукционной системы. Использование продукционных систем в качестве основы для построения экспертных систем.

  3. Представление знаний с помощью предикатов.

  4. Представление знаний с помощью фреймов.

  5. Представление знаний с помощью семантических сетей.

  6. Мобильные агенты. Стандарты для обмена знаниями между мобильными агентами.

  7. Понятие экспертной системы. Основные определения. Состав.

  8. Экспертная система МУС1М.

  9. Экспертная оболочка СЫР8.

  10. Понятие нечеткого множества. Операции над нечеткими множествами.

  11. Нечеткая логика. Нечеткие выводы.

  12. Нечеткие экспертные системы.

  13. Необходимость и назначение объяснительной компоненты ЭС. Параметры, описывающие объяснение.

  14. Поиск как один из наиболее ранних методов, применяемых в системах искусственного интеллекта.

  15. Эвристики. Эвристический поиск. Алгоритм А*.

  16. Игры с полной информацией. Метод минимакса.

  17. Алгоритм Альфабета.

  18. Истоки генетических алгоритмов. Простой генетический алгоритм. Теоретические основы генетических алгоритмов. Применение генетических алгоритмов.

  19. Постановка задачи планирования. Система Gгарhplan.

  20. Языки планирования.

  21. Связь между задачами планирования и задачей логического вывода.

  22. Интеллектуальные информационно-поисковые системы.

  23. Системы интеллектуального интерфейса для информационных систем

^ 7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

7.1. Основная литература

  1. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. — СПб.: Питер, 2000. — 384 с.

  2. Джексон П. Введение в экспертные системы.— М.:Вильямс, 2001. — 624 с.

  3. Т.А.Гаврилова, В.Ф.Хорошевский. Базы знаний интеллектуальных систем. - С.-Петербург: "Питер", 2000.

  4. В.В.Круглов, В.В.Борисов. Искусственные нейронные сети. Теория и практи­ка. - М.: Горячая линия - Телеком, 2001.

^ 7.2. Дополнительная литература

  1. Попов Э.В. и др. Статические и динамические экспертные системы. — М.: Финансы и статистика, 1996. — 320 с.

  2. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. - Минск, Тетрасистемс, 1997. - 367 с.

  3. Кокорева Л.В., Перевозчикова О.Л. Диалоговые системы и представление знаний. -Киев, Наукова думка, 1993.- 446 с.

  4. Соломатин Н.М. Информационно-семантические системы. - М., Высшая шк., 1989-127 с.

  5. Интеллектуализация ЭВМ - // В уч. пос. Перспективы развития вычислительной техники в 11 кн. Кн. 2. - М.: Высшая школа, 1989.

  6. Искусственный интеллект. Применение в интегрированных производственных системах. Под ред. Э.Кьюсиака. - М.: Машиностроение, 1991.

  7. Искусственный интеллект. Справочник в 3-х томах. - М.: Радио и связь, 1990.

  8. Е.Ю.Кандрашина, А.В.Литвинцева, Д.А.Поспелов. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах. - М.: Наука, 1989.

  9. Р. Левин, Д. Дранг, Б. Эдельсон. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике. - М.: Финансы и статистика, 1990.

10. Логический подход к искусственному интеллекту. - М.: Мир, 1990.

11. Ж.-Л. Лорьер. Системы искусственного интеллекта. - М: Мир, 1991.

12. Н.Г. Малышев, Л.С. Берштейн, А.В. Боженюк. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. - М.: Энергоатомиздат, 1991.

13. П.Д.Марселлус. Программирование экспертных систем на Турбо-Прологе. - М.: Финансы и статистика, 1994.

14. А.Н.Мелихов, Л.С.Бернштейн, С.Я.Коровин. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. - М.: Наука, 1990.

  1. Н.Нильсон. Принципы искусственного интеллекта. - М.: Радио и связь, 1985.

  2. Э.В.Попов. Экспертные системы. - М:, Наука, 1987.

17. Д.А.Поспелов. Моделирование рассуждений. - М.: Радио и связь, 1989.

18. Построение экспертных систем. Под ред. Ф.Хейес-Рота, Д.Уотермена, Д.Лената. - М.: Мир, 1987.

19. Реальность и прогнозы искусственного интеллекта. -М.: Мир, 1987.

20. Системы управления базами данных и знаний. Справочное издание под ред. А.Н.Наумова. - М.: Финансы и статистика, 1991.

21. Б.Сойер, Д.Л.Фостер. Программирование экспертных систем на Паскале. - М.: Финансы и статистика, 1990.

22. К.Таунсенд, Д.Фохт. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. - М.: Финансы и статистика, 1990.

23. Техническая имитация интеллекта. - // В уч. пос. Робототехника и гибкие автоматизированные производства в 9 кн. Кн. 6. - М.: Высшая школа, 1986.

24. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. М.: Мир. 1992.

25. Д.Уотерман. Руководство по экспертным системам. - М.: Мир, 1989.

26. Э.Хювенен, Й.Сеппянен. Мир Лиспа. В 2-х томах. - М.: Мир, 1990.

27. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. Под ред. Р.Форсайта.- М.: Радио и связь, 1987.

28. Дж. Элти, М. Кумбс. Экспертные системы. Концепции и примеры. - М.: Финансы и статистика, 1987.

При освоении всех разделов дисциплины необходимо сочетание следующих форм учебной деятельности: изучение лекционного материала, выполнение заданий на практических занятиях, самостоятельная работа с рекомендуемой литературой и консультации преподавателей при выполнении расчетно-практической работы.

7.4. ^ Обучающие, контролирующие, расчетные компьютерные программы и другие средства дисциплины

При проведении лабораторных, практических работ, курсового проектирования, самостоятельных и индивидуальных занятий используются:

  1. ВК на базе компьютеров типа 1ВМ РС;

  2. ПО «Среда визуальной разработки программ Delphi»;

  3. МО «Русская справка (НЕLР) по Delphi».

  4. Система имитационного моделирования ОР88.

  5. ПО «Турбо - Пролог»

Программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом профессионального высшего образования по специальности 071900 подготовки дипломированного специалиста.


Программу составил д.т.н., проф. Десятое Д.Б.




Скачать 138.4 Kb.
оставить комментарий
Дата29.09.2011
Размер138.4 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

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
Документы

Рейтинг@Mail.ru
наверх