Главная arrow Учебный процесс arrow Учебные дисциплины и рабочие программы arrow Интеллектуальные системы и технологии  
21.11.2017 г.
Интеллектуальные системы и технологии Печать E-mail
Автор Чаусов М.В.   
22.05.2007 г.

Преподаватель Чаусов М.В.

1.ВВЕДЕНИЕ

ЦЕЛЬ ДИСЦИПЛИНЫ – изучение основных принципов построения и функционирования нового класса информационных систем (ИИС), в основе которых лежит искусственный интеллект. Основной задачей преподавания данной дисциплины является системное представление разных типов ИИС и технологий их разработки, а также грамотного их использования при проектировании информационных систем.

Требования к знаниям и умениям по завершению изучения дисциплины

Студент должен:

  • иметь представление: о  принципах  построения и функционирования интеллектуальных информационных систем, а также новых перспективных подходов к решению проблем, возникающих в области искусственного интеллекта;
  • знать: проблематику искусственного интеллекта с акцентом на идеи, перспективы и прикладные системы этого типа, полезные в процессе обучения и практической работе инженера;
  • владеть: вопросами организации, проектирования разработки и применения систем, предназначенных для обработки информации, базирующихся на применении методов искусственного интеллекта;

Период прохождения курса (5 курс, 9 семестр, экзамен)  II. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ Лекционный материал (34 часа):

  1. Лекция 1.  Основные подходы к построению систем искусственного интеллекта.
  2. Лекция 2.  Перспективы и тенденции развития искусственного интеллекта.
  3. Лекция 3. Разработка систем основанных на знаниях (ЭС).
  4. Лекция 4.Технология проектирования и разработки ЭС.
  5. Лекция 5. Модели представления знаний (логическая, продукционная, семантическая, фреймы, сценарии).
  6. Лекция 6.  Языки искусственного интеллекта.
  7. Лекция 7. Стратегии получения знаний.
  8. Лекция 8.  Проблемы обучения интеллектуальных систем. 
  9. Лекция 9.  Средства компьютерной поддержки приобретения знаний.
  10. Лекция 10. Методы и средства интеллектуального анализа данных.
  11. Лекция 11.  Системы распознавания образа.
  12. Лекция 12.   Системы распознавания речи. 
  13. Лекция 13. Модель искусственного нейрона. Архитектура нейронных сетей. Прикладные возможности нейронных сетей.
  14. Лекция 14. Модели нейронных сетей: Розенблатта; Хопфилда; Кохонена.
  15. Лекция 15. Обучение нейронных сетей.
  16. Лекция 16.  Основные понятия, характеристики и архитектуры мультиагентных систем. 
  17. Лекция17.    Технологии проектирования мультиагентных систем. Инструментальные средства для построения мультиагентных систем.

 Практические занятия (семинары - 17 часов):

1.       Знакомство со структурными элементами разных классов интеллектуальных информационных систем. Функциональная структура использования СИИ. (2 час.)

2.       Практическое использование моделей    представления знаний. (4час.)  

3.        Методы извлечения знаний. (2 час.)                                 

4.        Основные компоненты и характеристики нейронных сетей (Множество простых процессоров; Структура связей; Правило распространения сигналов в сети; Правило комбинирования входных сигналов; Правило вычисления сигнала активности; Правило обучения, корректирующее связи) .  (4 час.) 

5.       Примеры мультиагентных систем (мультиагентные системы для поиска информации в Internet). (2 час.)

Формы отчетности:  
Контрольная работа – (5-6 неделя, 9-10 неделя, 16-17 неделя)
 

III. РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА ПО ДИСЦИПЛИНЕ
 
ОСНОВНАЯ:

1.        Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 424 с.: ил.

2.       Бряколов Г.А., Войцеховский С.В. и др. Основы современных компьютерных технологий: Учебник / Под ред. проф. А.Д. Хомоненко. – СПб.: КОРОНА принт, 2005. – 672 с.

3.       Рыжков Ю.И. Информатика.  Лекции и практикум. – СПб.: КОРОНА принт, 2000. – 256 с.

4.       Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб.: Питер, 2001. – 384 с.: ил.  

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ:

1.         Питер Джексон. Введение в экспертные системы.: Пер. с англ. : Уч. пос. – М.: Издательство дом “Вильямс”,  2001. – 624 с. : ил. – Парал. Тит. англ.

2.       Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д.  Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пос. – М.: Финансы и статистика, 1996. – 320 с.: ил.

3.       Оссовский Станислав. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И.Д.Руденко. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 344 с.: ил.

4.       Калан Роберт.  Основные концепции нейронных сетей. : Пер. с англ. – М.: Издательский дом ”Вильямс”, 2001. – с. : ил. – Парал. Тит англ.  

Последнее обновление ( 04.03.2015 г. )
 
« Пред.   След. »

Ivanovo State University of Chemical Technology is provided with the use of VP for educational purpose by the Academic Partner Program from Visual Paradigm.
Enterprise Architect
Sparx Systems Enterprise Arctitect provides Ivanovo State University of Chemical Technology with Enterprise Architect, Eclipse Integration, Visual Studio Integration, SysML Technology, Zachman Framework and much more for use in educational purposes, offered by the Enterprise Architect Academic Site License.