rpd000009815 (1010168), страница 2

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

Текст из файла (страница 2)

б)дополнительная литература:

1. Д.А. Поспелов Моделирование рассуждений. Москва, Радио и связь

2. Лорьер Ж. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991, -564с.

3. Вагин В. Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. М.: Наука, 1988, - 383с.

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

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

VisualProlog 7103.

1. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

1. Лекционные занятия:

a. комплект электронных презентаций/слайдов,

b. Поточная аудитория с информационным проектором TDP-S8,

c. Наглядный учебно-методический материал (стенды, плакаты).

2. Практические занятия:

a. Компьютерный класс с ПК для проведения практических занятий,

b. презентационная техника (проектор, экран, компьютер/ноутбук),

c. пакеты ПО общего назначения (текстовые и графические редакторы),

d. специализированное ПО: VisualProlog 7103

Приложение 1
к рабочей программе дисциплины
«Интеллектуальные системы »

Аннотация рабочей программы

Дисциплина Интеллектуальные системы является частью Профессионального цикла дисциплин подготовки студентов по направлению подготовки Прикладная информатика. Дисциплина реализуется на 3 факультете «Московского авиационного института (национального исследовательского университета)» кафедрой (кафедрами) 311.

Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ПК-4 ,ПК-9 ,ПК-18 ,ПК-20 ,ПК.ПР. ПП.2.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: теоретическими основами искусственного интеллекта (ИИ), основными понятиями и методами построения интеллектуальных информационных систем (ИИС) на основе изучения базовых моделей ИИ, а также с проблематикой и областями использования ИИ в информационных системах

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

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

Общая трудоемкость освоения дисциплины составляет 6 зачетных единиц, 216 часов. Программой дисциплины предусмотрены лекционные (32 часов), практические (16 часов), лабораторные (0 часов) занятия и (141 часов) самостоятельной работы студента. В курсе "Интеллектуальные системы" рассматриваются такие разделы, как:интеллектуальные информационные системы,работа со знаниями,экспертные системы

Приложение 2
к рабочей программе дисциплины
«Интеллектуальные системы »

Cодержание учебных занятий

1. Лекции

1.1.1. Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС), основные свойства. Классификация ИИС (АЗ: 6, СРС: 11)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1.1.2. Нейронные сети (АЗ: 6, СРС: 11)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1.2.1. Организация базы знаний.Предметное и проблемное знания.Декларативная и процедурная формы знаний. Методы представления знаний и рассуждений вИИС (АЗ: 6, СРС: 11)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1.2.2. Нечеткий вывод знаний. Приобретение знаний. Извлечение знаний из данных. Машинное обучение на примерах (АЗ: 6, СРС: 10)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1.3.1. Экспертная система и ее составные части: база знаний, механизм вывода, механизмы приобретения и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс (АЗ: 4, СРС: 14)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1.3.2. Этапы проектирования экспертной системы Участники процесса проектирования (АЗ: 4, СРС: 14)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1. Практические занятия

1.1.1. Построение нейронных сетей. (АЗ: 4, СРС: 14)

Форма организации: Практическое занятие

1.2.1. Работа с фактами и правилами. (АЗ: 4, СРС: 14)

Форма организации: Практическое занятие

1.2.2. Составление базы знаний. (АЗ: 4, СРС: 14)

Форма организации: Практическое занятие

1.2.3. Работа с базами знаний. (АЗ: 2, СРС: 14)

Форма организации: Практическое занятие

1.3.1. Проектирование экспертной системы. (АЗ: 2, СРС: 14)

Форма организации: Практическое занятие

1. Лабораторные работы

1. Типовые задания

Приложение 3
к рабочей программе дисциплины
«Интеллектуальные системы »

Прикрепленные файлы

Экзамен (6 семестр).doc

Промежуточная аттестация №1

Экзамен (6 семестр)

Семестр: 6

Вид контроля: Э

Вопросы:

1. Понятие информационных систем. Понятие интеллектуальных систем. Определение интеллектуальной информационной системы

2. Понятие искусственного интеллекта. Информационные поисковые системы. Автоматизированные информационные системы

3. Отличительные особенности интеллектуальных информационных систем по сравнению с простыми информационными системами

4. Неформализуемые задачи. Категории задач, решаемые с помощью ИИС

5. Предметная область. Проблемная область.

6. Основные блоки интеллектуальной информационной системы

7. Области применения интеллектуальных информационных систем.

8. Признаки классификации интеллектуальных информационных систем. Системы с интеллектуальным интерфейсом

9. Адаптивные ИС. Экспертные системы

10. Самообучающиеся системы.

11. Классы задач, решаемые ИИС.

12. Определение экспертных систем. Основные свойства

13. Факты и правила в ЭС. Коэффициент доверия.

14. Организация экспертной системы.

15. Основные режимы работы экспертных систем

16. Отличительные особенности экспертных систем.

17. Классификация экспертных систем по степени интеграции. Классификация экспертных систем по сложности и мощности.

18. Классификация экспертных систем по диапазону использования, степени учёта динамики предметной области и по возможности обучения

19. Классификация экспертных систем по способу представления знаний в модели предметной области.

20. Понятие знаний и данных в ИИС. Различие между ними

21. Наделение знаниями программных систем. Формы существования знаний в ИИС

22. Основные особенности знаний

23. Единица знаний. База данных и база знаний. Запросы.

24. Организация данных в рабочей памяти экспертной системы

25. Организация знаний в базе знаний.

26. Предметное (фактуальное) и проблемное (операционное) знания.

27. Декларативная и процедурная формы представления знаний.

28. Классификации знаний

29. Представление знаний в виде правил.

30. Представление знаний с использованием фреймов и в виде семантических сетей.

31. Декларативное и процедурное представление знаний

32. Логический и эвристический методы рассуждения в ИИС

33. Рассуждения на основе индукции, дедукции, аналогии.

34. Проблемы, порождаемые неопределённостями в экспертных системах.

35. Теория субъективных вероятностей.

36. Теорема Байеса как основа управления неопределённостью

37. Логический вывод на основе субъективной вероятности.

38. Нечёткие знания. Основные компоненты.

39. Недетерменированность выводов.

40. Немонотонность вывода

41. Проблемная среда, её характеристики.

42. Статические экспертные системы.

43. Динамические экспертные системы.

44. Виды работ со знаниями. Приобретение знаний

45. Активные коммуникативные методы извлечения знаний.

46. Пассивные коммуникативные методы извлечения знаний.

47. Текстологические методы извлечения знаний.

48. Извлечение знаний из данных.

49. Машинное обучение на примерах

50. Семантический вывод.

51. Искусственная нейронная сеть. Задачи, решаемые с помощью нейронных вычислений

52. .Модель искусственного нейрона

53. Однослойная нейронная сеть. Двухслойная нейронная сеть. Рекуррентные сети.

54. Сеть Кохонена. Многослойные перцептроны. Сеть Хопфилда.

55. Обучение нейронных сетей.

56. Стадии существования ЭС. Проектирование ЭС

57. Этапы проектирования экспертной системы.

58. Участники процесса проектирования: эксперты

59. Участники процесса проектирования: инженеры по знаниям

60. Участники процесса проектирования: конечные пользователи.

Версия: AAAAAATAVPE Код: 000009815

Характеристики

Список файлов учебной работы