rpd000007967 (1010091), страница 3

Файл №1010091 rpd000007967 (230400 (09.03.02).Б2 Конструирование и производство средств информационной и вычислительной техники) 3 страницаrpd000007967 (1010091) страница 32017-06-172017-06-17СтудИзба

230400 (09.03.02).Б2 Конструирование и производство средств информационной и вычислительной техники

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

Регистрация/авторизация

Текст из файла (страница 3)

33.Назовите методы коллективного творчества, существующие в Интернете.

34.Почему в настоящее время становятся востребованными системы коллективного принятия решений?

35.На каких принципах основывается система коллективного принятия решений «Общий мозг»?

36.Назовите основные этапы типичного сценария работы системы «Общий мозг».

37.Назовите основные этапы метода эволюционного согласования решений при проведении коллективной работы.

38.При выполнении каких условий можно применять генетические алгоритмы?

39.Назовите основные операторы генетических алгоритмов.

40.Назовите последовательность выполнения генетических операторов.

41.Какие схемы кроссинговера вы знаете?

42.Опишите схему эксперимента при восстановлении субъективного портрета коллективом свидетелей?

43.Приведите обобщенную формулу метода эволюционного согласования решений и ее составляющие.

44.Сформулируйте правила взаимодействия при импользовании метода эволюционного согласования решений .

45.Сформулируйте постановку задачи коммивояжера.

46.Какие задачи относятся к классу NP-полных задач?

47.Какой эффект был получен при тестировании метода эволюционного согласования решений по тесту Айзенка?

48.Сформулируйте постановку задачи о назначениях.

49.Какие выводы можно сделать из эксперимента по проверке эффективности метода метода эволюционного согласования решений при решении задачи назначений?

50.Каким образом проводится скрещивание вариантов решения задачи формирования инвестиционного портфеля?

51.В чем вы видите перспективы использования метода эволюционного согласования решений в различных областях человеческой деятельности?

52.В чем заключаются преимущества метода эволюционного согласования решений перед другими методами коллективного творчества?

53.Приведите возможную схему применения метода эволюционного согласования решений в дистанционном образовании.

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

а)основная литература:

1. Люгер Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. – М.: Издательский дом “Вильямс”, 2003. – 864 c.

2. Джаратано Дж., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. – М.: ООО “И.Д. Вильямс”, 2007. – 1152 c.

3. Спицын В.Г., Цой Ю.Р. Представление знаний в информационных системах: Учебное пособие. – Томск: Изд-во ТПУ, 2008. – 152 c.

4. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации – М.: Финансы и статистика ”, 2007. – 345 c.

5. Спицын В.Г., Цой Ю.Р. Применение искусственных нейронных сетей для обработки информации: Методические указания. – Томск: Изд-во ТПУ, 2008. – 31 c.

б)дополнительная литература:

1. Гаврилова Т.А. , Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Санкт- Петербург: Питер, 2000. - 382 c.

2. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. Минск: Тетра Системс, 1997. – 367 с.

3. Джексон П. Введение в экспертные системы: Пер.с англ.- M.: Издательский дом “Вильямс”, 2001. - 624 c.

4. Попов Э.В. Экспертные системы. – М.: Наука, 1987, -288 c

5. Спицын В.Г. Базы знаний и экспертные системы: Учебное пособие – Томск: Изд-во ТПУ, 2001. – 88 с.

6. Экспертные системы. Принцип работы и примеры. / Под ред. Р. Форсайда: Пер.с англ. – M.: Радио и связь, 1987. - 221 c.

7. Искусственный интеллект: Кн. 1. Системы общения и экспертные системы. Справочник. / Под ред. Э.В. Попова.-М.: Радио и связь, 1990. – 464 с.

8. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: Пер.с англ.- М.:Энергоатомиздат. 1991.- 288 c.

9. Элти Дж., Кумбо М. Экспертные системы: концепции и примеры: Пер.с англ. -М.:Финансы и статистика, 1987.- 191 с.

10. Горбань А.Н., Дунин-Барковский В.Л., Кирдин А.Н., и др. Нейроинформатика. –Новосибирск: Наука. Сибирское отделение РАН, 1998. – 296 с.

11. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта./ Под ред. Д.А. Поспелова- М.: Наука, 1986. – 311 c

12. Осуга С. Обработка знаний: Пер. с японск. – М.: Мир, 1989.- 293 c.

13. Уэно Х., Коямо Т., Окамото Т. и др. Представление и использование знаний: Пер. с японск. – М.: Мир, 1989.- 220 с.

14. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер.с англ.- М.: Финансы и статистика, 1990.- 320 c.

15. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер.с англ.- М.: Финансы и статистика, 1994.- 256 c.

16. Ин Ц., Соломон Д. Использование Турбо – Пролога: Пер. с англ. – М.: Мир, 1993.- 608 c.

17. Протасов В.И. Конструирование метасистемных переходов. –М.: изд.ИФТИ,2009 . -198 с.

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

Программные средства для выполнения лабораторных работ в среде Visual Studio 2010.

1. http://raai.org/ – Российская ассоциация искусственного интеллекта.

2. http://www.niisi.ru/iont/ni – Российская ассоциация нейроинформатики.

3. http://ransmv.narod.ru/ – Российская ассоциация нечетких систем и мягких вычислений.

4. http://www.makhfi.com/KCM_intro.htm – Введение в моделирование знаний.

5. http://www.intuit.ru - сайт дистанционного университета INTUIT

МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

1. Лекционные занятия:

a. комплект электронных презентаций/слайдов

b. аудитория, оснащенная презентационной техникой (проектор, экран, компьютер) - корпус3, аудитория 109

2. Практические занятия:

a. компьютерный класс

b. презентационная техника

c. пакеты ПО общего назначения Microsoft Office

d. специализированное ПО Visual Studio

3. Лабораторные работы

a. Лаборатория информатики, оснащенная 14 ПЭВМ

b. шаблоны отчетов по лабораторным работам - 6

c. рабочее место преподавателя, оснащенное компьютером с доступом в Интернет

d. рабочие места студентов, оснащенные компьютерами с доступом в Интернет, предназначенные для работы в INTUIT

Приложение 1
к рабочей программе дисциплины
«Интеллектуальные системы и технологии »

Аннотация рабочей программы

Дисциплина Интеллектуальные системы и технологии является частью Профессионального цикла дисциплин подготовки студентов по направлению подготовки Информационные системы и технологии. Дисциплина реализуется на 3 факультете «Московского авиационного института (национального исследовательского университета)» кафедрой (кафедрами) 308.

Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ОК-6 ,ОК-10.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: проектированием и функционированием систем искусственного интеллекта, экспертных систем и систем поддержки и принятия решений.

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

Программой дисциплины предусмотрены следующие виды контроля: промежуточная аттестация в форме Экзамен (6 семестр).

Общая трудоемкость освоения дисциплины составляет 5 зачетных единиц, 180 часов. Программой дисциплины предусмотрены лекционные (34 часов), практические (14 часов), лабораторные (20 часов) занятия и (85 часов) самостоятельной работы студента.

Приложение 2
к рабочей программе дисциплины
«Интеллектуальные системы и технологии »

Cодержание учебных занятий

Лекции

1.1.1. Введение(АЗ: 4, СРС: 0)

Тип лекции: Информационная лекция