rpd000013302 (1009499)

Семестр

Трудоем-кость,

час.

Лек-ций,

час.

Практич. занятий,

час.

Лаборат. работ,

час.

СРС,

час.

Экзаменов,

час.

Форма промежуточного контроля

7

108

16

18

16

58

0

Зо

Итого

108

16

18

16

58

0

Боголюбов А.А.

_________________________

Заведующий обеспечивающей кафедрой 301

_________________________

Заведующий выпускающей кафедрой 301

_________________________

Декан выпускающего факультета 3

_________________________

N

Шифр

Результат освоения

1

У-10

Уметь использовать технические средства для измерения различных физических величин

2

У-14

Уметь использовать инструментальные программные средства в процессе разработки и эксплуатации систем управления

3

Знать на уровне представлений основные понятия информационного обеспечения принятия решений, о средствах создания информационного обеспечения с помощью искусственного интеллекта и путях его развития на базе новых информационных технологий.

4

Знать на уровне воспроизведения принципы информационного обеспечения принятия решений.

5

Знать на уровне понимания методы информационного обеспечения принятия решений.

6

Уметь теоретически разрабатывать информационное обеспечение принятия решений с помощью искусственного интеллекта.

7

Уметь практически применять новые информационные технологии для разработки информационного обеспечения принятия решений.

8

Владеть навыками создания информационного обеспечения принятия решений с помощью искусственного интеллекта.

N

Шифр

Компетенция

1

ПК-11

Способен разрабатывать информационное обеспечение систем с использованием стандартных СУБД

2

ПК-18

Способен осуществлять сбор и анализ научно-технической информации, обобщать отечественный и зарубежный опыт в области средств автоматизации и управления, проводить анализ патентной литературы

Модуль

Раздел

Лекции

Практич. занятия

Лаборат. работы

СРС

Всего часов

Всего с экзаменами и курсовыми

Информационное обеспечение принятия решений.

Принятие решений и базы данных.

4

4

8

20

36

108

Интеллектуальные системы принятия решений.

4

2

0

6

12

Экспертные системы.

4

6

4

16

30

Нейронные сети.

4

6

4

16

30

Всего

16

18

16

58

108

108

№ п/п

Раздел дисциплины

Объем, часов

Тема лекции

Дидакт. единицы

1

1.1.Принятие решений и базы данных.

2

Формирование общего подхода к выбору метода принятия решений. Информационное обеспечение в системах принятия решений (ПР).

1.10, 1.11, 1.12, 1.13, 1.14, 1.15, 1.16

2

1.1.Принятие решений и базы данных.

2

Модели баз данных и информационных связей. Системы управления базами данных (СУБД).

1.1, 1.2, 1.3, 1.5, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9

3

1.2.Интеллектуальные системы принятия решений.

4

Интеллектуальные системы принятия решений. Основные виды интеллектуализации принятия решений.

2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5

4

1.3.Экспертные системы.

2

Экспертные системы (ЭС). Основные понятия и определения. Классификация ЭС. Архитектура ЭС. Методология построения ЭС. Представление знаний в ЭС.

3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 3.10

5

1.3.Экспертные системы.

2

Модели представления знаний: логическая , продукционная, сетевая, фреймовая. Методы поиска решений в ЭС.

3.11, 3.12, 3.13, 3.14, 3.15

6

1.4.Нейронные сети.

2

Нейронные сети. Биологический нейрон. Искусственный нейрон (ИН). Искусственные нейронные сети (ИНС) и их классификация. Обучение и самообучение ИНС.

4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7

7

1.4.Нейронные сети.

2

Модели ИН. Виды ИНС. Применение ИНС в СУ.

4.8, 4.9, 4.10

Итого:

16

№ п/п

Раздел дисциплины

Объем, часов

Тема практического занятия

Дидакт. единицы

1

1.1.Принятие решений и базы данных.

2

Модели данных: сетевая, реляционная, постреляционная, многомерная, объектно-ориентированная. Их достоинства и недостатки.

1.1, 1.2, 1.3, 1.4

2

1.1.Принятие решений и базы данных.

2

Обеспечение целостности данных в БД. Защита и секретность данных.

1.6, 1.7, 1.8, 1.9

3

1.2.Интеллектуальные системы принятия решений.

2

Классификация задач в многоуровневой интеллектуальной системе и реализация их решений.

2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5

4

1.3.Экспертные системы.

2

Состав знаний. Организация знаний в рабочей памяти или в БД и базе знаний (БЗ).

3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 3.10

5

1.3.Экспертные системы.

2

Виды продукционных моделей и организация управления в них. Достоинства и недостатки продукционных моделей.

3.12

6

1.3.Экспертные системы.

2

Выбор формализма для представления знаний. Алгоритмы коррекции базы знаний.

3.15

7

1.4.Нейронные сети.

2

Алгоритмы обучения. Алгоритм обратного распространения ошибки.

4.5, 4.6, 4.7

8

1.4.Нейронные сети.

2

Последовательный и пакетный режим обучения. Извлечение признаков. Обобщение. Анализ главных компонент.

4.5, 4.6, 4.7

9

1.4.Нейронные сети.

2

Виды ИНС: многослойный персептрон, линейные сети, радиальная базисная сеть, сеть Кохонена, сеть Хопфилда, сеть Хемминга, сеть Элмана.

4.8, 4.9

Итого:

18

№ п/п

Раздел дисциплины

Наименование лабораторной работы

Наименование лаборатории

Объем, часов

Дидакт. единицы

1

1.1.Принятие решений и базы данных.

Создание структуры таблиц в системе управления базами данных.

Интеллектуальные системы управления

4

1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5

2

1.1.Принятие решений и базы данных.

Разработка интерфейса пользователя системой управления базами данных и создание её элементов управления.

Интеллектуальные системы управления

4

1.5

3

1.3.Экспертные системы.

Система технической диагностики отказов.

Интеллектуальные системы управления

4

3.1, 1.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, 3.11, 3.12, 3.13, 3.14, 3.15

4

1.4.Нейронные сети.

Применение нейронной сети для классификации образа.

Интеллектуальные системы управления

4

4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9

Итого:

16

№ п/п

Раздел дисциплины

Объем, часов

Наименование типового задания

Итого: