С. Н. Павлов системы искусственного интеллекта




Скачать 72.35 Kb.
НазваниеС. Н. Павлов системы искусственного интеллекта
Дата21.12.2012
Размер72.35 Kb.
ТипМетодические указания


МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ (ТУСУР)


Кафедра автоматизированных систем управления


С.Н. Павлов


СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА


Методические указания по самостоятельной работе студентов


Уровень основной образовательной программы - специалитет

Специальность – Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем 230105.65


Томск – 2012


Павлов С. Н.

Системы искусственного интеллекта. Методические указания по самостоятельной работе студентов для специальности 230105.65 – «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем " / С. Н. Павлов . – Томск: ТУСУР, 2012. – 6 с.

Методические указания разработаны в соответствии с решением кафедры автоматизированных систем управления

Составитель: доцент С. Н. Павлов

Методические указания утверждены на заседании кафедры автоматизированных систем управления 31 января 2012 г., протокол № 1


© ТУСУР, каф. АСУ

© Павлов С. Н.

  1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ, ЕЁ МЕСТО В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ

    1. Цели преподавания дисциплины

Дисциплина «Системы искусственного интеллекта» (СИИ) читается в 9 семестре и предусматривает чтение лекций, проведение лабораторных работ, выполнение контрольных работ, получение различного Цели преподавания рода консультаций.

Цель преподавания дисциплины - изучение теоретических основ интеллектуальных систем, усвоение знаний и навыков построения и реализации на ЭВМ программных модулей сложных систем.


    1. Задачи изучения дисциплины

Дисциплина ИС относится к циклу специальных дисциплин (федеральный компонент, ДС.Ф.2), задачами которой является изучение общих концепций интеллектуальных систем; представление и манипулирование знаниями, типы, методы и механизмы логических выводов; идентификация предметных областей, концептуализация, формализация, реализация сложных систем, как элемента управления предприятием, т.е. системы сбора, хранения, обновления, обработки и выдачи информации, необходимой для принятия решений по управлению конкретным объектом.

В результате изучения дисциплины студент должен:

знать:

  • Определение интеллектуальной системы (ИС). Задачи и функции ИС. Состав и структура интеллектуальных систем, основные элементы, структуры.

  • Классификацию ИС, представление знаний, механизмы вывода.

  • Промышленную технологию создания систем.

  • Системы понимания искусственного языка; машинный перевод.

  • Принципы построения экспертных систем; зрительное восприятие мира.

уметь:

  • использовать новейшие информационные технологии, созданные под MS Windows, при решении конкретных интеллектуальных задач;

  • работать с неформализованными знаниями и нечеткими методами.

    владеть:

  • практическими навыками использования функциональных и обеспечивающих подсистем;



  1. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

    1. Наименование тем, их содержание, объём в часах лекционных занятий

ТЕМА 1. Структура исследований и представление знаний в системах искусственного интеллекта – 10 час., самостоятельная работа – 2 час.

Определение искусственного интеллекта и пять его направлений: нейроподобные структуры, программы решения интеллектуальных задач, системы. Основанные на знаниях, интеллектуальное программирование, интеллектуальные системы. Представление знаний в виде фреймов, семантических сетей, правил-продукций.

ТЕМА 2. Базы знаний и механизмы вывода в системах искусственного интеллекта – 8 час., самостоятельная работа – 2 час.

Изучение проблемной области, выявление источников знаний, определение типов знаний, Определение структуры базы знаний. Методы поиска решений в больших пространствах, в условиях неопределенности.

ТЕМА 3. Принципы построения, классификация,и средства построения экспертных систем – 12 час., самостоятельная работа – 2 час.

Связь между экспертными системами и искусственным интеллектом. Основные составляющие экспертных систем. Характеристики экспертных систем. Инструментальные средства экспертных систем.

ТЕМА 4. Промышленная технология создания экспертных систем – 8 час., самостоятельная работа – 2 час.

Фазы проектирования – инициализация, формирование группы разработки, определение требований к системе, проведение исследований по выполнению проекта, разработка общей концепции системы. Фаза разработки – общие соображения по прототипированию, виды стратегий. Фаза – внедрения.

ТЕМА 5. Системы понимания естественного языка, машинный перевод, зрительное восприятие мира – 8 час., самостоятельная работа – 2 час.

Системы машинного зрения, распознавание образов. Зрительные системы интеллектуальных роботов. Компьютерная лингвистика, системы понимания естественного языка. Проблемы, последние достижения и тенденции в искусственном интеллекте.


    1. Практические и семинарские занятия, их содержание и объём в часах – не предусмотрены




    1. Лабораторные работы, их наименования и объемы в часах

Лабораторные работы предусматривают закрепление основных теоретических вопросов данного курса на конкретных интеллектуальных системах.

Во время проведения лабораторных работ студенты должны усвоить этапы проектирования экспертных систем: идентификацию, концептуализацию, формализацию базы знаний и реализацию системы.

Темы лабораторных работ:

  1. Выбор проблемной области экспертной системы – всего 4 час.

  2. Идентификация проблемной области – всего 4 час.

  3. Концептуализация (модель) – всего 4 час.

  4. Учет неопределенностей базы знаний – всего 4 час.

  5. Формализация базы знаний – всего 4 час.

  6. Реализация экспертной системы – всего 6 час.

  7. Тестирование экспертной системы – всего 4 час.




  1. ТЕМЫ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОГО ИЗУЧЕНИЯ

    1. Темы самостоятельного изучения тем теоретической части (4 час.).

    Нечеткие модели знаний (с числовым значением функции принадлежности, интервально - значная, нечетко - значная).

    Логические модели знаний(формальная ,продукционная.



    1. Темы для самостоятельной подготовки к лабораторным работам (30 час.).

    Этапы разработки экспертной системы.

    Неопределенности представления задач.

    Модели экспертных систем.

    НЕ - факторы знаний.

    Стратегии и типы логического вывода.




  1. ФОРМЫ КОНТРОЛЯ


Формой контроля являются конспекты лекционного материала, опрос на лекциях, тесты, допуск к лабораторным работам, защита отчетов по лабораторным работам, экзамен.


  1. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ




    1. Основная литература

  1. Андрейчиков А. В. Интеллектуальные информационные системы : учебник / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. – М. : Финансы и статистика, 2006. - 424 с. (20 экз.).

  2. Павлов С. Н. Системы искусственного интеллекта : учеб. пособие. В 2-х частях. С. Н. Павлов. – Томск; Эль Контент, 2011. – Ч. 1. – 176 с. (7 экз.).



    1. Дополнительная литература

  1. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах/ В.Н. Вагин, М.Ф. Фомина; Ред. Д.А. Поспелов.- М.: Физмат, 2004.- 704 с.(101 экз.).

  2. Гаскаров Д. В. Интеллектуальные информационные системы: учебник для вузов / Д. В. Гаскаров. – М. : Высш. Шк., 2003. – 431 с.(65 экз.).

  3. Уткин В.Б. Информационные системы и технологии в экономике: учеб. для вузов / В.Б. Уткин, К.В. Балдин. – М.: Академия, 2006. – 282 с. (20 экз.)




    1. Перечень методических указаний по проведению лабораторных и самостоятельных работ

  1. Павлов С.Н. Интеллектуальные информационные системы. Методические указания по выполнению лабораторных работ и курсового проектирования.-Томск: Томский межвузовский центр дистанционного образования, 2005. -141с. (20 экз.)




    1. Компьютерные средства обучения и контроля

Для проведения теоретического (лекций) материала по дисциплине используются персональный ПК с процессором Pentium 4, операционная система MS Windows ХР, пакет Microsoft Office 2007. Лекции проводятся в специализированной аудитории с проектором, экраном, на который слайды демонстрации проецируются.

Для контроля теоретических знаний студентов во время занятий, как правило, в начале или в конце лекции студентам предлагается тест (10 – 12 вопросов с вариантами ответов) в виде презентации по пройденному материалу (который студенты дома повторили).

    1. Лицензионное программное обеспечение

  • Операционная система MS Windows

  • MicroSoft Visual C++ Express Edition

  • Borland Developer Studio 2006, Free Pascal 2.4. 

  • Среда разработки Microsoft Visual Studio 2005/2008

  • Офисный пакет Microsoft Offiс




    1. Internet-ресурс:

      http://poiskknig.ru – электронная библиотека учебников Мех-Мата МГУ, Москва

http://www.mathnet.ru.ru/ - общероссийский математический портал

http://www.lib.mexmat.ru – электронная библиотека механико-математического факультета Московского государственного университета

http://onlinelibrary.wiley.com - научные журналы издательства Wiley&Sons

http://www.sciencedirect.com/ - научные журналы издательства Elsevier



Похожие:

С. Н. Павлов системы искусственного интеллекта iconКонспект лекций по дисциплине «Системы искусственного интеллекта»
Место среди других наук, первые шаги и современные направления искусственного интеллекта
С. Н. Павлов системы искусственного интеллекта icon«шаг за шагом» создание искусственного интеллекта гашева Светлана
Интеллект рассматривают как прикладную область исследований, связанных с имитацией отдельных функций интеллекта человека [6]. Распознавание...
С. Н. Павлов системы искусственного интеллекта iconРабочая программа дисциплины «Системы искусственного интеллекта»
Рабочая программа основана на требованиях Федерального государственного стандарта высшего профессионального образования по направлению...
С. Н. Павлов системы искусственного интеллекта iconВ. К. Финн к структурной когнитологии: феноменология сознания с точки зрения искусственного интеллекта
Ки и искусственного интеллекта – полигона экспериментальной проверки научных средств имитации рациональности и продуктивного мышления....
С. Н. Павлов системы искусственного интеллекта icon1. интеллектуальные системы
Системы искусственного интеллекта, решающие задачи по обработке знаний и при этом проявляющие черты, сходные с чертами естественного...
С. Н. Павлов системы искусственного интеллекта iconМосковский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана российская ассоциация искусственного интеллекта
«Компьютерные системы автоматизации производства» при участии Российской ассоциации искусственного интеллекта и посвящена памяти...
С. Н. Павлов системы искусственного интеллекта iconЗадача дисциплины ознакомление студентов с основными моделями и парадигмами искусственного интеллекта. Место дисциплины в структуре ооп. Курс «Интеллектуальные системы»
Цель преподавания дисциплины – ознакомление студентов с теоретическими основами систем искусственного интеллекта (ИИ) и технологией...
С. Н. Павлов системы искусственного интеллекта iconОсновы искусственного интеллекта
Учебно-методическое пособие предназначено для студентов, обучающихся по специальности «информатика», а также может использоваться...
С. Н. Павлов системы искусственного интеллекта iconФилософия искусственного интеллекта в свете новой методологии познания
М.: Философия искусственного интеллекта. Материалы Всероссийской междисциплинарной конференции, иф ран, 2005 г., с. 143-146
С. Н. Павлов системы искусственного интеллекта iconУчебно-методический комплекс по дисциплине “основы искусственного интеллекта”
...
Разместите кнопку на своём сайте:
Библиотека


База данных защищена авторским правом ©lib.znate.ru 2014
обратиться к администрации
Библиотека
Главная страница