Рабочая программа дисциплины сд. Ф. 10 Интеллектуальные системы Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401 «Прикладная математика»




Скачать 96.41 Kb.
НазваниеРабочая программа дисциплины сд. Ф. 10 Интеллектуальные системы Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401 «Прикладная математика»
Дата25.11.2012
Размер96.41 Kb.
ТипРабочая программа
Федеральное агентство по образованию

ГОУ ВПО


«Уральский государственный горный университет»


УТВЕРЖДАЮ

Председатель Методической комиссии

Института геологии и геофизики

________________ Тагильцев С.Н.

«_____»______________200___ г.


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

СД.Ф.10 Интеллектуальные системы




Закреплена за кафедрой: математики.


Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401 «Прикладная математика» (ПМ).


Часов по РУП: общая – 72 ч., обяз. ауд. занятия – 51 ч.,

самост. работа студентов – 21 ч.

Виды контроля в семестрах: зачет – 9; курсовая работа - 9.


Программу составили:

Серков Владимир Алексеевич, доцент, кандидат геол.-минерал. наук

Рабочая программа дисциплины «Интеллектуальные системы» составлена на основании:


а) государственного образовательного стандарта ВПО направления подготовки дипломированных специалистов 230400 (657100) – «Прикладная математика» (рег. Номер 322 тех/дc от 05.04.2000 г.);

б) рабочего учебного плана специальности 230401 (073000) – «Прикладная математика» (утв. 20.10.2000 г.).


Рабочая программа одобрена на заседании кафедры математики.

Протокол № 21 от « 26 » сентября 2007 г.


Зав. кафедрой ________________ проф. Сурнев В. Б.


1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ

Цель преподавания данной дисциплины состоит в формировании у студентов знаний и навыков в области:

- представления знаний;

- методов искусственного интеллекта;

- типов и структур интеллектуальных системы;

- способов разработки интеллектуальных систем;

- современных технологий и программного обеспечения для создания интеллектуальных систем.

2. ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Студент должен иметь представление:

- о характере задач, решаемых с помощью систем искусственного интеллекта;

- о направлениях исследований и современных достижениях в области разработки интеллектуальных систем;

- об инструментальных средах для разработки систем искусственного интеллекта;

Студент должен знать и уметь:

- модели представления знаний в системах искусственного интеллекта;

- принципы и приемы построения программ с использованием языков логического программирования;

- методы экспертных оценок и методы обработки результатов экспертизы для построения баз знаний;

- основные методы, используемые для получения выводов в экспертных системах и системах принятия решений;

- основные типы нейронных сетей и математические модели их функционирования;

- способы подготовки данных и решения прикладных задач с использованием нейросетевых технологий.

Студент должен иметь навыки:

- формирования баз знаний для интеллектуальных систем при решении прикладных задач;

- разработки программного обеспечения для решения неформализуемых задач на основе известных методов инженерии знаний и нейрокибернетики;

- решения неформализуемых задач и интерпретации полученных результатов для конкретной предметной области.


3. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ (тематический план)


Наименование раздела и темы

Обяз. ауд. занятий, часов

Литература

(страницы)

1

2

3

Введение. История и основные направления исследований в области искусственного интеллекта. Классификация интеллектуальных информационных систем (системы с интеллектуальным интерфейсом, экспертные системы, самообучающиеся системы, адаптивные информационные системы).

2

[1] с. 17 - 31

Раздел 1. Представление и обработка знаний в информационных системах.

18




1.1. Традиционные модели представления знаний. Отличие знаний от данных. Логические модели, правила продукций, фреймовые модели знаний, семантические сети.

4

[1] с. 55 - 75

1.2. Традиционные способы обработки знаний. Логические способы доказательства и вывода, метод резолюций. Прямой и обратный вывод в системах продукционного типа. Обработка знаний, представленных фреймовыми моделями.

4

[1] с. 76 - 100

1.3. Нечеткие знания и способы их обработки. Нечеткие знания и способы их представления. Понятие лингвистической переменной. Нечеткие множества и нечеткая логика. Арифметические и логические операции над нечеткими знаниями.

4

[1] с. 112 - 134

1.4. Методы приобретения знаний. Классификация методов приобретения знаний. Использование экспертных оценок для получения знаний. Методы экспертных оценок (непосредственное оценивание, ранжирование, парное сравнение).

2

[1] с. 175 - 196

1.5. Обработка и формализация экспертных оценок. Задачи обработки экспертных оценок. Определение обобщенных оценок. Коэффициент компетентности эксперта. Коэффициент относительной важности. Статистические методы анализа результатов экспертиз.

4

[1] с. 197 - 213

Раздел 2. Интеллектуальные системы для решения задач распознавания образов.

10




2.1. Технологии разработки экспертных систем. Идентификация проблемы. Извлечение знаний, Структурирование знаний. Формализация. Реализация. Тестирование. Эксплуатация.

2

[3] с. 49 - 58

2.2. Распознавание образов на основе математических методов. Шаблонный метод. Структурный метод. Признаковый метод. Метод Паркса. Использование геометрической интерпретации. Дискриминантная функция.

4

[2] с. 99 - 114

2.3. Интеллектуальные системы на основе статистического подхода. Неопределенность знаний и правил. Формула Байеса с учетом неопределенностей. Структура сети. Условные вероятности и таблицы условных вероятностей. Распространение вероятностей в сетях.

4

[1] с. 214 – 224





1

2

3

Раздел 3. Нейронные сети и генетические алгоритмы.

17




3.1. Перцептрон.

Биологический нейрон и его искусственная модель. Математическая модель нейрона. Однослойная нейронная сеть. Правило Хебба. Ограниченность однослойной сети. Проблема исключающего ИЛИ. Многослойная сеть и алгоритм обратного распространения.

4

[1] с. 231 – 242

[2] с. 26 - 44

3.2. Обучение нейронных сетей.

Теоремы существования. Методы проектирования. Методы обучения. Подготовка исходных данных для обучения. Радиальные базисные сети. Сеть Хемминга. Сеть Хопфилда.

4

[2] с. 60 - 86

3.3. Самообучающиеся нейронные сети.

Характеристика принципа самообучения. Нейронные сети Кохонена и Гросберга. Математические модели сетей. Особенности представления данных. Область применения самообучающихся сетей.

4

[2] с. 87 - 92

3.4. Генетические алгоритмы в интеллектуальных системах.

Сущность эволюционного моделирования. Характеристика генетических алгоритмов. Этапы реализации генетических алгоритмов. Разновидности алгоритмов. Математические модели. Примеры применения генетических алгоритмов для решения неформализуемых и трудноформализуемых задач.

5

[1] с. 260 - 290

Раздел 4. Проектирование интеллектуальных ситем.

4




4.1. Проектирование систем искусственного интеллекта в геолого-геофизических информационных системах. Обработка видеоизображений, преобразование растровых изображений в векторные графические модели, обработка картографической информации, обработка разнородной информации, построение моделей объектов или местности, анализ моделей ГИС, получение новых знаний, получение решений на основе геоинформации.

2

[4] с. 152 - 163

4.2. Интеллектуальные методы проектирования сложных систем. Проблемы проектирования и реинжиниринга экономических систем. Системный подход к проектированию сложных систем. Программные средства. Коллективный выбор решения при проектировании экономических систем. Разрешение конфликтов при коллективном выборе решения.

2

[1] с. 340 - 370



4. ТЕМАТИКА ЛАБОРАТОРНЫХ И ПИСЬМЕННЫХ РАБОТ. КУРСОВАЯ РАБОТА

4.1. Лабораторные и расчетно-графические работы

Номер раздела и темы

Наименование тем лабораторных работ, необходимое обеспечение

Объем (час.)

1.1

Представление знаний с использованием фреймовой модели.

Литература: Инструкция по лабораторной работе.

2

1.2

Метод резолюций.Литература: Инструкция по лабораторной работе.

2

1.3

Решение задач на основе нечеткой логики.

Литература: Инструкция по лабораторной работе.

2

1.5

Обработка результатов экспертных оценок.

Литература: Инструкция по лабораторной работе.

2

2.2

Решение задач распознавания образов на основе изучения потенциальной функции. Литература: Инструкция по лабораторной работе.

2

2.3

Решение задач распознавания образов на основе статистического анализа. Литература: Инструкция по лабораторной работе.

2

3.1

Распознавание символов на основе нейронной сети с обучением по алгоритму Хебба. Литература: Инструкция по лабораторной работе.

2

3.2

Нейронная сеть Хемминга. Инструкция по лабораторной работе.

2

3.3

Самообучающаяся нейронная сеть Кохонена.

Инструкция по лабораторной работе.

2

3.4

Моделирование генетических алгоритмов.

Инструкция по лабораторной работе.

3

4.2. Курсовая работа

Выполняется по индивидуальному заданию преподавателя и представляет собой решение прикладной задачи на основе методов используемых в системах искусственного интеллекта. Пример задания: «Классификация горных пород в разрезе скважины по геолого-геофизическим данным на основе нейронной сети Кохонена»

Трудоемкость выполнения – 12 часов.


5. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

5.1. Рекомендуемая литература

5.1.1. Основная литература

1. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. –М.: Финансы и статистика, 2006. -424 с.

2. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект: Учебное пособие для студентов высших учебных заведений. –М.: Издательский центр «Академия», 2005, -176 с.

5.1.2. Дополнительная литература

3. Т.А.Гаврилова, В.Ф.Хорошевский Базы знаний интеллектуальных систем. –СПб. Питер. 2000. –384 с.

4. Методы нейроинформатики / Под. ред. А.Н. Горбаня; отв. за выпуск М.Г. Доррер. КГТУ, Красноярск, 1998. 205 с.


5.2. Средства обеспечения освоения дисциплины

Компьютерные программы и методические руководства к лабораторным работам по основным разделам дисциплины, электронная библиотека кафедры математики, содержащая литературу по всем разделам курса.


6. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Компьютерный класс кафедры математики. Персональные компьютеры.




Похожие:

Рабочая программа дисциплины сд. Ф. 10 Интеллектуальные системы Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401 «Прикладная математика» iconРабочая программа дисциплины сд. Ф. 09 Базы данных Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401 «Прикладная математика»
Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401 «Прикладная математика» (ПМ)
Рабочая программа дисциплины сд. Ф. 10 Интеллектуальные системы Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401 «Прикладная математика» iconРабочая программа дисциплины дс. 02 Некорректные и обратные задачи, методы их решения и приложения Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401(073000) «Прикладная математика (ПМ)»
Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401(073000) – «Прикладная математика (ПМ)»
Рабочая программа дисциплины сд. Ф. 10 Интеллектуальные системы Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401 «Прикладная математика» iconРабочая программа дисциплины опд. Ф. 09 Теория вероятностей и математическая статистика Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401(073000) «Прикладная математика (ПМ)»
Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401(073000) – «Прикладная математика (ПМ)»
Рабочая программа дисциплины сд. Ф. 10 Интеллектуальные системы Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401 «Прикладная математика» iconРабочая программа дисциплины опд. Ф. 06 Теория функций комплексного переменного Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401(073000) «Прикладная математика (ПМ)»
Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401(073000) – «Прикладная математика (ПМ)»
Рабочая программа дисциплины сд. Ф. 10 Интеллектуальные системы Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401 «Прикладная математика» iconРабочая программа дисциплины сд. Ф. 08 Теория игр и исследования операций Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401 (073000) «Прикладная математика (ПМ)»
Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401 (073000) – «Прикладная математика (ПМ)»
Рабочая программа дисциплины сд. Ф. 10 Интеллектуальные системы Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401 «Прикладная математика» iconРабочая программа дисциплины ен. Р. 01 “основы общей геофизики ” Закреплена за кафедрой математики Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401(073000) «Прикладная математика (ПМ)»
Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401(073000) – «Прикладная математика (ПМ)»
Рабочая программа дисциплины сд. Ф. 10 Интеллектуальные системы Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401 «Прикладная математика» iconРабочая программа дисциплины опд. Ф. 07 Функциональный анализ Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401(073000) «Прикладная математика (ПМ)»
Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401(073000) – «Прикладная математика (ПМ)»
Рабочая программа дисциплины сд. Ф. 10 Интеллектуальные системы Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401 «Прикладная математика» iconРабочая программа дисциплины опд. В. 01. 01. Основы геодинамики закреплена за кафедрой математики Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401(073000) «Прикладная математика (ПМ)»
Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401(073000) – «Прикладная математика (ПМ)»
Рабочая программа дисциплины сд. Ф. 10 Интеллектуальные системы Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401 «Прикладная математика» iconРабочая программа дисциплины ен. Ф. 01. 01 Алгебра и аналитическая геометрия. Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401(073000) «Прикладная математика (ПМ)»
Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401(073000) – «Прикладная математика (ПМ)»
Рабочая программа дисциплины сд. Ф. 10 Интеллектуальные системы Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401 «Прикладная математика» iconРабочая программа дисциплины опд. Ф. 08 Дискретная математика Закреплена за кафедрой: математики. Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401(073000) «Прикладная математика (ПМ)»
Учебный план специальности подготовки дипломированных специалистов 230401(073000) – «Прикладная математика (ПМ)»
Разместите кнопку на своём сайте:
Библиотека


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