rpd000007541 (1015299), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Прикрепленные файлы:
Вопросы для подготовки к экзамену/зачету:
1.Модели представления знаний
2.Базы знаний
3.Классификация моделей представления знаний
4.Продукционная модель знаний
5.Логическая модель знаний
6.Семантические сети/сетевые модели знаний
7.Фреймовая модель знаний
8.Вывод в продукционных моделях. Механизм логического вывода и рекурсия
9.Вывод в логических моделях. Метод правил вывода
10.Вывод в логических моделях. Метод резолюций
11.Декларативное представление знаний
12.Теоретические основы языка Пролог
13.Структура программы на Прологе
14.Арифметические операции
15.Запросы к Пролог-программе
16.Управление процессом решения задачи
17.Использование рекурсии в Прологе
18.Использование списков
19.Решение логических задач
20.Базы данных и знаний на Прологе
21.Хранилище данных. Назначение и основные понятия
22.Архитектура хранилища данных
23.Информационные потоки в хранилище данных
24.Инструменты и технологии хранилищ данных
25.СУБД для хранилища данных
26.Метаданные хранилища данных
27.Инструменты управления и администрирования
28.Магазины данных
29.Проектирование хранилищ данных
30.Data Mining (добыча знаний)
31.Назначение и области применения
32.Типы выявляемых закономерностей и классы систем Data Mining.
33.Средства оперативной аналитической обработки
34.Основные принципы оперативной аналитической обработки
35.Требования к программным средства OLAP – технологий
-
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
а)основная литература:
1. Бессмертный И.А. Искусственный интеллект: Учебное пособие. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. - 132 с.
2. Андрейчиков А. В. Интеллектуальные информационные системы: учебник
/ А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. — М. : Финансы и статистика,
2006. — 424 с.
б)дополнительная литература:
1. Сидоркина И.С. Системы искусственного интеллекта: учебное пособие. – М.: Кнорус, 2011. -212 с.
2. http://www.aiportal.ru/
в)программное обеспечение, Интернет-ресурсы, электронные библиотечные системы:
-
МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
1. Рабочие места студентов, оснащенные компьютерами с доступом к программному обеспечению Microsoft SQL Server
Приложение 1
к рабочей программе дисциплины
«Интеллектуальные системы »
Аннотация рабочей программы
Дисциплина Интеллектуальные системы является частью Общенаучного цикла дисциплин подготовки студентов по направлению подготовки Информатика и вычислительная техника. Дисциплина реализуется на 6 факультете «Московского авиационного института (национального исследовательского университета)» кафедрой (кафедрами) 609.
Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ОК-1 ,ПК-1.
Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: Аннотация рабочей программы
Дисциплина Интеллектуальные системы является частью Профессиональный цикл цикла дисциплин подготовки студентов по направлению подготовки Информатика и вычислительная техника. Дисциплина реализуется на 6 факультете «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)» кафедрой (кафедрами) 609.
Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ОК-4 ,ОК-6 ,ОК-7ОК-4 ,ОК-6 ,ОК-7.
Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: изучением моделей и методов искусственного интеллекта, формализации знаний с использованием языков искусственного интеллекта, а также интеллектуальных систем обработки информации.
Преподавание дисциплины предусматривает следующие формы организации учебного процесса: семинары, дискуссии.
Программой дисциплины предусмотрены следующие виды контроля: промежуточная аттестация в форме Зачет (3 семестр) ,Зачет с оценкой (4 семестр).
Общая трудоемкость освоения дисциплины составляет 4 зачетных единиц, 144 часов. Программой дисциплины предусмотрены лекционные (0 часов), практические (68 часов), лабораторные (0 часов) занятия и (76 часов) самостоятельной работы студента.
Преподавание дисциплины предусматривает следующие формы организации учебного процесса: Лекция, мастер-класс, Лабораторная работа.
Программой дисциплины предусмотрены следующие виды контроля: промежуточная аттестация в форме Зачет (3 семестр).
Общая трудоемкость освоения дисциплины составляет 2 зачетных единиц, 72 часов. Программой дисциплины предусмотрены лекционные (16 часов), практические (0 часов), лабораторные (20 часов) занятия и (36 часов) самостоятельной работы студента.
Приложение 2
к рабочей программе дисциплины
«Интеллектуальные системы »
Cодержание учебных занятий
-
Лекции
1.1.1. Модели представления знаний(АЗ: 4, СРС: 4)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
1.1.2. Методы обработки знаний(АЗ: 2, СРС: 2)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
1.2.1. Формализация интеллектуальных задач с помощью языков искусственного интеллекта(АЗ: 4, СРС: 4)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
1.3.1. Хранилище данных(АЗ: 2, СРС: 2)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
1.3.2. Data Mining (добыча знаний)(АЗ: 2, СРС: 2)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
1.3.3. Средства оперативной аналитической обработки(АЗ: 2, СРС: 2)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
-
Практические занятия
-
Лабораторные работы
1.3.1. Создание хранилища данных(АЗ: 8, СРС: 8)
Форма организации: Лабораторная работа
1.3.2. Заполнение хранилища данных(АЗ: 4, СРС: 4)
Форма организации: Лабораторная работа
1.3.3. Создание многомерной базы данных и описание источников данных(АЗ: 4, СРС: 4)
Форма организации: Лабораторная работа
1.3.4. Создание аналитического приложения(АЗ: 4, СРС: 4)
Форма организации: Лабораторная работа
-
Типовые задания
Приложение 3
к рабочей программе дисциплины
«Интеллектуальные системы »
Прикрепленные файлы
Версия: AAAAAARxMkk Код: 000007541
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
