Рабочая программа учебной фтпу 1-21/01 дисциплины Томский политехнический университет утверждаю

Декан факультета АВТ

Обеспечивающая кафедра - Вычислительной техники (ВТ)

Курс 5

Предисловие

Зав. обеспечивающей кафедрой ВТ ________________ Н.Г.Марков

Зав. выпускающей кафедрой ВТ ________________ Н.Г.Марков

Аннотация

Цель данной дисциплины – дать систематический обзор современных моделей представления знаний, изучить и освоить принципы построения экспертных систем, рассмотреть перспективные направления развития систем искусственного интеллекта и принятия решений.

• 
  модели представления знаний;
  
• 
  принципы построения экспертных систем;
  
• 
  современные системы искусственного интеллекта и принятия решений;
  

• 
  разрабатывать программные реализации экспертных систем на ЭВМ;
  
• 
  применять различные модели представления знаний при реализации экспертных систем на ЭВМ.
  

1. 
   ^ Содержание теоретического раздела дисциплины
   

1. 
   Введение (1 час).
   

2. 
   Содержание практического раздела дисциплины
   

1. 
   Тематика лабораторных работ (36 / 72 час.).
   

2. 
   Генетический алгоритм в принятии решений – 8/ 16 час.
   
3. 
   Нейронная сеть в обработке информации – 8/ 16 час.
   
4. 
   Программная реализация и тестирование
   

2. 
   Разработка программ улучшения изображений
   

2. 
   Оформление и защита отчетов – 4 / 4 час.
   

• 
  аудиторной (на лабораторных работах при решении поставленных и индивидуальных задач);
  
• 
  внеаудиторной (проработка лекций, изучение рекомендованной литературы – 90 часов; подготовка к выполнению лабораторных занятий – 68 часов; оформление отчетов по лабораторным работам – 4 часа).
  

1. 
   Системы, основанные на знаниях – 8 часов.
   
2. 
   Модели представления знаний – 14 часов.
   
3. 
   Архитектура и технология разработки экспертных систем – 18 часов.
   
4. 
   Применение нечеткой логики в экспертных системах – 14 часов.
   
5. 
   Генетический алгоритм – 18 часов.
   
6. 
   Применение искусственных нейронных сетей для обработки информации – 18 часов.
   

1. 
   Разработка экспертной системы – 8 часов.
   
2. 
   Принятие решений на основе генетического алгоритма – 16 часов.
   
3. 
   Принятие решений на основе нейронной сети – 16 часов.
   
4. 
   Разработка программ оценки качества изображений – 14 часов.
   
5. 
   Разработка программ улучшения качества изображений – 14 часов.
   

5. 
   Текущий и итоговый контроль результатов изучения дисциплины
   

• 
  контроль за своевременным и правильным выполнением лабораторных работ и сдачей отчетов;
  
• 
  контроль за освоением теоретического материала – проведение контрольных работ;
  
• 
  защита индивидуального задания.
  

^ Контроль результатов изучения дисциплины

2. 
   ЭС по выбору темы для бакалаврской работы.
   
3. 
   ЭС по диагностике состояния здоровья пациента.
   
4. 
   ЭС по выбору ВУЗА и специальности для абитуриента.
   
5. 
   ЭС, определяющая тип темперамента человека.
   
6. 
   ЭС по выбору маршрута и способа передвижения из одного населенного пункта в другой.
   
7. 
   ЭС по принятию финансовых решений в области малого предпринимательства.
   
8. 
   ЭС по выбору места работы после окончания ТПУ.
   
9. 
   ЭС, определяющая неисправность автомобиля и дающая рекомендации по ее устранению.
   
10. 
    ЭС по выбору автомобиля.
    
11. 
    ЭС для принятия решения о приеме на работу в компьютерную фирму нового сотрудника.
    
12. 
    ЭС поиска неисправностей в компьютере.
    
13. 
    ЭС по выбору стиральной машины.
    
14. 
    ЭС, рекомендующая конфигурацию персонального компьютера.
    
15. 
    ЭС, прогнозирующая исход футбольного матча.
    
16. 
    ЭС по выбору системы защиты информации.
    
17. 
    ЭС по оценке качества программного обеспечения.
    
18. 
    ЭС, принимающая решения о формировании бюджета семьи.
    
19. 
    ЭС по определению оптимального маршрута движения автомобиля “Скорой помощи” по вызовам.
    
20. 
    ЭС по определению типа геологической породы.
    
21. 
    ЭС по выбору сотового телефона.
    
22. 
    ЭС, рекомендующая конфигурацию сервера локальной вычислительной сети.
    

1. 
   Опишите систему обработки информации у человека.
   
2. 
   Определите понятие чанка.
   
3. 
   Укажите признаки, отличающие знания от данных.
   
4. 
   Дайте определение формализованных и неформализованных знаний.
   

1. 
   Охарактеризуйте роли эксперта, инженера знаний и пользователя.
   
2. 
   Охарактеризуйте логическое программирование.
   
3. 
   Опишите языки искусственного интеллекта.
   
4. 
   Опишите механизм вывода на основе модели логического программирования.
   
5. 
   Каковы функции управляющего компонента экспертной системы?
   
6. 
   Опишите схему взаимодействия пользователя с экспертной системой.
   
7. 
   Охарактеризуйте задачи подсистемы анализа и синтеза сообщений.
   

5. 
   Учебно-методическое обеспечение дисциплины
   

1. 
   Перечень используемых информационных продуктов.
   

1. 
   разработка экспертной системы;
   
2. 
   принятие решений на основе применения генетического алгоритма;
   
3. 
   принятие решений на основе применения нейронной сети.
   
4. 
   разработка программы оценки качества изображений.
   
5. 
   разработка программы улучшения качества изображений.
   

2. 
   Перечень рекомендуемой литературы.
   

Дополнительная