rpd000015570 (1009162), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Прикрепленные файлы: Вопросы интеллектуальные технологии.docx

1. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

а)основная литература:

1. Смолин Д.В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций. - 2-е изд., перераб. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007.

2. Представление и использование знаний: пер. с япон./ Под ред. Х.Уэно, М.Исидзука. – М.: Мир, 1989. – 220с.

3. Осуга С. Обработка знаний: пер. с япон. – М.: Мир, 1989. – 293с.

4. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта: Пер. с англ. – М.: Мир, 2009. – 560с.

5. Бродский А.В. Типовые задачи и модели разработки программного обеспечения автоматизированных систем: Учебное пособие. – М.: Изд-во МАИ, 1996

б)дополнительная литература:

1. Тьюринг А. Может ли машина мыслить? – М.: Физматгиз, 1960.

2. Приобретение знаний: пер. с япон./под ред. С.Осуги, Ю.Саэки. – М.: Мир, 1990 – 304 с.

3. Искусственный интеллект. – В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник/ Под ред. Д.А.Поспелова – М.: Радио и связь, 1990. – 304 с.

4. Брoдский А.В., Падалкo С.Н. Технoлoгия решения вычислительных задач в САПР ЛА: Учебнoе пoсoбие. - М.: МАИ, 1989.

5. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: пер. с англ. – М.: Мир, 1989. – 388с.

6. Клоксин У., Меллиш К. Программирование на языке Пролог. – М.: Мир, 1987

7. Бобровский С. Технологии Пентагона на службе российских программистов. Программная инженерия. – СПб.: Питер, 2003. – 222с.

в)программное обеспечение, Интернет-ресурсы, электронные библиотечные системы:

1. Visual Prolog 5.2 Personal Edition for Windows 32

2. MS Office 2007

3. MS Access 2007

4. Цеханов Т.В. Системы икусственного интеллекта // Dokument HTML – http://neural.narod.ru/index.

5. Рассел, Норвиг. Искусственный интеллект. Современный подход. 2-е изд. 2006 год. 1408 стр. djvu. 17.8 Мб

6. http://fuzzyset.narod.ru/- Нечеткая логика, мягкие вычисления и вычислительный интеллект

7. http://fuzzyset.narod.ru/Book_2001.html/- Батыршин И.З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения. Казань: Отечество, 2001. - 102 c. (ISBN 5-9222-0034-8)

1. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Практические занятия обеспечиваются комплектом тестовых задач по разделам изучаемого курса.

2. При проведении лабораторных занятий используются Компьютерный класс кафедры 609.

3. При проведении лекционных занятий используется персональный компьютер и проектор.

Приложение 1
к рабочей программе дисциплины
«Интеллектуальные технологии и представление знаний »

Аннотация рабочей программы

Дисциплина Интеллектуальные технологии и представление знаний является частью Профессионального цикла дисциплин подготовки студентов по направлению подготовки Баллистика и гидроаэродинамика. Дисциплина реализуется на 6 факультете «Московского авиационного института (национального исследовательского университета)» кафедрой (кафедрами) 609.

Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ПК-6 ,ПК-36.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: изучением методов и средств формализации представления знаний, а так же их обработки

Преподавание дисциплины предусматривает следующие формы организации учебного процесса: Лекция, мастер-класс, Практическое занятие.

Программой дисциплины предусмотрены следующие виды контроля: промежуточная аттестация в форме Экзамен (7 семестр).

Общая трудоемкость освоения дисциплины составляет 3 зачетных единиц, 108 часов. Программой дисциплины предусмотрены лекционные (34 часов), практические (16 часов), лабораторные (0 часов) занятия и (31 часов) самостоятельной работы студента.

Приложение 2
к рабочей программе дисциплины
«Интеллектуальные технологии и представление знаний »

Cодержание учебных занятий

1. Лекции

1.1.1. Предмет исследования искусственного интеллекта. Цели и задачи курса. Проблемы представления знаний в автоматизированных системах. История развития и (АЗ: 6, СРС: 2)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1.2.1. Плохо формализуемые задачи. Данные и знания. Представление и использование знаний. Базы знаний. Модели представления знаний как основа построения инте (АЗ: 10, СРС: 4)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1.3.1. Механизм вывода знаний. Поиск на сетях. Понятие о логическом и функциональном программировании. Языки искусственного интеллекта. Роль и место языка Пр (АЗ: 12, СРС: 4)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1.4.1. Инженерия знаний. Общее представление и области применения экспертных систем. Типовая структура экспертной системы. Приобретение новых знаний. Интерфе (АЗ: 6, СРС: 2)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1. Практические занятия

1.2.1. Поиск решений, удовлетворяющих набору условий (АЗ: 2, СРС: 2)

Форма организации: Практическое занятие

1.2.2. Поиск решений, не противоречащих набору условий (АЗ: 2, СРС: 2)

Форма организации: Практическое занятие

1.3.1. Решение типовых задач с использованием списков и рекурсии (АЗ: 2, СРС: 3)

Форма организации: Практическое занятие

1.3.2. Решение логических задач с неполной исходной информацией (АЗ: 4, СРС: 4)

Форма организации: Практическое занятие

1.3.3. Решение логических задач с противоречивыми исходными данными (АЗ: 4, СРС: 4)

Форма организации: Практическое занятие

1.3.4. Формирование полного набора решений (АЗ: 2, СРС: 4)

Форма организации: Практическое занятие

1. Лабораторные работы

1. Типовые задания

Приложение 3
к рабочей программе дисциплины
«Интеллектуальные технологии и представление знаний »

Прикрепленные файлы

Вопросы интеллектуальные технологии.docx

Промежуточная аттестация №1

Экзамен (7 семестр)

Семестр: 7

Вид контроля: Э

Вопросы:

1. Может ли «машина» мыслить

2. Области применения систем искусственного интеллекта

3. История развития методов и систем искусственного интеллекта

4. Принцип Тьюринга

5. Проект ЭВМ пятого поколения

6. Основные подходы к построению систем ИИ

7. Структурная каноническая форма представления прикладных задач

8. Плохо формализуемые задачи.

9. Сравнение понятий данные, знания, информация

10. Сравнение базы данных и базы знаний

11. Концептуальная и фактуальная части базы знаний

12. Назначение и место моделей представления знаний при создании интеллектуальных систем

13. Формальные и неформальные модели представления знаний

14. Основные механизмы вывода знаний

15. Логическая модель представления знаний

16. Семантическая сеть представления знаний

17. Фреймовая модель представления знаний

18. Продукционная модель представления знаний

19. Модель нечетких знаний: основные понятия и свойства

20. Декларативные и функциональные языки программирования

21. Роль и место языка Пролог

22. Структура программ на Прологе

23. Основные объекты Пролога

24. Атомы как основной способ представления констант

25. Структуры как основной способ представления сложных объектов

26. Списки как механизм представления множества объектов

27. Предикаты как основной способ описания отношений

28. Представление отношений в виде фактов и правил

29. Процедуры в языке Пролог

30. Встроенные предикаты языка Пролог

31. Механизм унификации в языке Пролог

32. Логический вывод и принцип резолюций

33. Механизм бэктрекинга в языке Пролог

34. Рекурсия в языке Пролог

35. Достоинства и недостатки Пролога

36. Экспертные системы - назначение и области применения

37. Общая структура экспертных систем

38. Примеры экспертных систем для различных прикладных областей

39. Методы построения экспертных систем

40. Основные проблемы использования экспертных систем

41. Примеры и назначение интеллектуальных компонент автоматизированных систем

42. Архитектура и методы построения интеллектуальных мониторов САПР

43. Гибридные экспертные системы

44. Инструментальные средства создания баз знаний и интеллектуальных компонент

Версия: AAAAAAUoVyY Код: 000015570

Характеристики

Список файлов учебной работы