Научно - Информационный портал



  Меню
  


Смотрите также:



 Главная   »  
страница 1

Программа дисциплины для студентов








Ф

ФСО ПГУ 7.18.2/07



Министерство образования и науки Республики Казахстан

Павлодарский государственный университет им. С. Торайгырова




Факультет физики, математики и информационных технологий



ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

ДЛЯ СТУДЕНТОВ


по дисциплине «Системы искуственного интеллекта»


Для специальности 050602 «Информатика»

Павлодар


Лист утверждения программы дисциплин для студентов





Ф

ФСО ПГУ 7.18.2/11






УТВЕРЖДАЮ

Декан факультета ФМ иИТ

_____________ Тлеукенов С.К.

«__»_________2009г.


Составитель: страший преподаватель Аканова А.С.


Кафедра информатики и информационных систем

ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ ДЛЯ СТУДЕНТОВ
по дисциплине «Системы искуственного интеллекта»

Для специальности 050602 «Информатика»

форма обучения: дневная на базе ОСО, заочная на базе ОСО, СПО, ВПО
Программа дисциплины для студентов разработана на основании рабочей учебной программы дисциплины
Рекомендована на заседании кафедры от «__» ____________2009 протокол №__

Зав. кафедрой __________________________Ж.К. Нурбекова

(подпись, Ф.И.О.)

Одобрено методическим советом факультета ФМиИТ

«______»____________200__г., протокол № ___________________

Председатель МС___________________ А.Т.Кишубаева

(подпись)

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ, ЕЕ МЕСТО В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ



1.1 Целью дисциплины являетсявведение в курс проблем и методов решения задач искуственного интеллекта.

1.2 Задача курса:

- изучение архитектуры систем ИИ;

- изучение методов представлений знаний и методов интерпретирования законов, моделирование базы знаний ЭС и поиск решения, раскрытие основных понятий

- изучение основных моделей нейронных сетей



1.3 В результате изучения дисциплины студенты должны знать:

- методы инженерий знаний

-особенности и места экспертных систем и неронных сетей как систем искусивенного интеллекта;

- изучение возможностей систем искуственного интеллекта



1.4 Студенты должны уметь:

  • иметь представление о различных типах интеллектуальных систем;

  • иметь предстваления о различных методах представлений знаний, переходить от одного метода к другому;

  • формализовать знания экспертов с применением различных методов представлений знаний;

  • применять основные модели нейронных сетей в разработке программынх продуктов;


1.5 Пререквизиты

- информатика;

- линейная алгебра;

- языки программирования ;

- математическая логика

3.Литература

3.1 Основная:



  1. Балдин К.В., Уткин В.Б, Информатика. Учебник для вузов.- М.: Проект, 2003. С.304

  2. Симонович С., Евсеев Г., Алексеев А. Специальная информатика: универсальный курс. – М.: АСТ – Пресс; Инфорком – Пресс, 1999. –480с.

  3. Симонович С., Евсеев Г. Практическая информатика: универсальный курс. – М.: АСТ – Пресс; Инфорком – Пресс, 1999. –480с.

  4. Острейковский В.А. Информатика: учебник для ВУЗов. – М., Высшая школа, 1999. –511с.:ил.

  5. Зайцева Л.В., Новицкий Л.П., Грибкова В.А. Разработка и применение автоматизированных обучающих систем на базе ЭВМ. –Рига, Зинатне, 1989, -174 с.

  6. Экспертные системы: принципы работы и примеры. //под ред. Р. Форсайта. –М.: Радио и связь, 1987. –223 с.

  7. Д. Поспелов . "Справочник по ИИ том-2".

  8. Люгер, Джордж, Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание. : Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильяме", 2003. - 864 с.-С. 777-840.

3 2 Дополнительная:

  1. Болотова Л.С., Комаров М.А., Смольянинов А.А. Системы искусственного интеллекта. Теоретические основы СИИ и формальные модели представления знаний: Учеб. пособие - М.: МИРЭА, 1998. - 108 с.

  2. Искуственный интеллект. Кн.1 Системы общения и экспертные системы/ Под ред. Э.В.Попова. – М.: Радио и связь,2000


Тематический план дисциплины






Ф СО ПГУ 7.18.2/07


4 ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ДИСЦИПЛИНЫ
2.1 Тематический план дисциплины для студентов очной формы обучения на базе общего среднего образования

.


№ п/п

Содержание


Кол-во часов

Лекции

практика

СРС


1.

Концептуальные основы искуственного интеллекта. Базовые понятия ИИ. Задачи и методы ИИ.

3

3

20

2.

Методы представления знаний. Логика предикатов первого порядка. Семантические сети и фреймы.

3

3

20

3.

Экспертные системы. Архитектура экспертынх систем. Технология построения экспертных систем.

3

3

20

4.

Представление знаний в условиях неопределенности. Дедуктивный вывод, основанный на нечетких знаниях

3

3

20

5.

Нейронные сети. Прецептроны. Обучающиеся и самообучающиеся системы. Модели нейронных сетей. Использование нечетких знаний в моделях нейронных сетей.

3

3

10

Всего

15

15

90


2.1 Тематический план дисциплины для студентов заочной формы обучения на базе СПО




№ п/п

Содержание


Кол-во часов

Лекции

практика

СРС


1.

Концептуальные основы искуственного интеллекта. Базовые понятия ИИ. Задачи и методы ИИ. Распознавание образов.

2

2

25

2.

Методы представления знаний. Логика предикатов первого порядка. Семантические сети и фреймы.

1

1

25

3.

Экспертные системы. Архитектура экспертынх систем. Технология построения экспертных систем.

1

1

25

4.

Методы поиска решения в пространстве состояний. Представление знаний в условиях неопределенности. Дедуктивный вывод, основанный на нечетких знаниях

1

1

25

5.

Нейронные сети. Прецептроны. Обучающиеся и самообучающиеся системы. Модели нейронных сетей. Использование нечетких знаний в моделях нейронных сетей.

1

1

23

Всего

6

6

123



3 СОДЕРЖАНИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО КУРСА
3.1 СОДЕРЖАНИЕ ЛЕКЦИОННЫХ ЗАНЯТИЙ
Тема 1 Концептуальные основы искуственного интеллекта. Базовые понятия ИИ. Задачи и методы ИИ. Терминология. Философские проблемы систем ИИ. История развития систем ИИ. Место искуственного интеллекта в информационных технологиях. Тенденция развитя систем ИИ.

Распознавание образов.



Постановка задачи распознавания образов. Методы распознавания образов. Структурный подход к анализу образов. Выделение признаков.

Тема 2 Методы представления знаний. Логика предикатов первого порядка. Знания и данные. Способы структурирования и классификация знаний. Логические и эвристические методы представлений знаний. Понятие предика, формулы, кванторов общности и существования. Интерпретация формул в логике предикатов первого порядка.

Правила продукции. Структура правил-продукции. Методы логического вывода: прямой и обратный. Стратегии выбора правил при логическом выводе.

Семантические сети и фреймы. Основные понятия семантических сетей. Типы отношений в семантических сетях. Принципы обработки информации в семантических сетях. Основные понятия фрейма, наследование свойств. Сети фреймов.

Тема 3 Экспертные системы. Архитектура экспертынх систем. Характеристики ЭС. Функции ЭС. Средства построения ЭС. Назначение компонент ЭС.

Технология построения экспертных систем. Этапы разработки ЭС. Модификация ЭС при ее разработке. Иструментальные средства разработки ЭС.

Тема 4 Методы поиска решения в пространстве состояний. Классификация методов поиска решений. Простейшие методы поиска в одном пространстве состояний. Поиск методом полного перебора в глубину. Механизм возврата. Поиск методом полного перебора в ширину. Методы эвристического поиска в пространстве с большим числом состояний.

Представление знаний в условиях неопределенности. Класссификация видов неопределенности. Формула Байеса и логический вывод на основе теории вероятности. Логический метод на основе коэфициентов неуверенности. Отношения правдоподобия и логический вывод на их основе . Форматы правил экспкртных систем с вероятностным выводом.

Дедуктивный вывод, основанный на нечетких знаниях. Нечеткие знания. Нечеткое множество. Основные операции над нечеткикми множествами. Нечеткое отношение. Лингвистическая переменная.Логический вывод на основе нечеткой логики. Нечеткие высказывания и операции над ними. Этапы нечетких логических выводов.

Тема 5 Нейронные сети. Основные понятия об естесвенных и искуственных нейронных сетях и нейронах. Классификация нейронных сетей. Программная и аппаратная реализация нейронных сетей.

Прецептроны. Однослойные прецептроны. Многослойные прецептроны. Обучение прецептронов.

Обучающиеся и самообучающиеся системы. Обучение нейронной сети. Обучения с учителем и без учителя. Алгоритм обратного распространения ошибки.

Модели нейронных сетей. Сети встречного распространения. Модель Хопфилда. Модель Кохоннена.

Использование нечетких знаний в моделях нейронных сетей.
3.2 СОДЕРЖАНИЕ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ
Тема №1. Понятие интеллектуалой информационной системы (ИИС), основные свойства. Классификация ИИС.

Пр №1. Знакомство с системой Пролог



Тема 2 Экспертные системы. Составные части экспертной системы: база знаний, механизм вывода, механизмы приобретения и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс.

Пр № 2. Текстовый редактор

Пр № 3. Учебная информационно-поисковая система"Памятники Москвы"

Пр № 4 . "ИПС-самоделка"

Пр № 5. "ИПС-самоделка-2"

Тема 3 Организация базы знаний. Предметное (фактуальное) и проблемное (операционное) знания.

Пр № 6 ИПС-самоделка-3

Пр № 7 Экспертная система "Животные".

Пр № 8Исполнитель "Монах"

Пр № 9 Исполнитель “Хлопальщик”

Пр № 10 Арифметика в языке Пролог.


Тема 4 Логический и эвристический методы рассуждения в ИИС.

Пр № 11 Рекурсия

Пр № 12 Программа для Монаха

Пр № 13 Графический редактор



Тема 5 Этапы проектирования экспертной системы: идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование, опытная эксплуатация.

Пр № 14 Графика образов

Пр № 15 Затоваренная стеклотара
3. 3 СОДЕРЖАНИЕ ЛАБОРАТОРНЫХ ЗАНЯТИЙ
Тема №1. Понятие интеллектуалой информационной системы (ИИС), основные свойства. Классификация ИИС.

ЛР1 Среда разработки программы логического языка ПРОЛОГ - Д.


Тема 2 Экспертные системы. Составные части экспертной системы: база знаний, механизм вывода, механизмы приобретения и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс.

ЛР 2-3 ЗаПУСК системы ПРОЛОГ –Д.

ЛР 4-7. ИПС-самоделка – создание словаря.

ЛР 8-10 ИПС-самоделка 2 и ИПС-самоделка 3- система поиска синонима и создание базы семья.


Тема 3 Организация базы знаний. Предметное (фактуальное) и проблемное (операционное) знания.

ЛР 11-12 На основе модели семьи создание базы знаний.

ЛР 13-15 Использование встроенного предиката СТРСПИС.
Тема 4 Логический и эвристический методы рассуждения в ИИС.

ЛР 16-17 Использование встроенного предиката СТРСПИС.

ЛР 18 Арифметика в ПРОЛОГЕ – Д.
Тема 5 Нейронные сети. Этапы проектирования экспертной системы: идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование, опытная эксплуатация. Участники процесса проектирования: эксперты, инженеры по знаниям, конечные пользователи.

ЛР19 -20 Рекурсия в ПРОЛОГЕ – Д. Сортировака списка.

ЛР 21 Решение логической задачи «Затоваренная стеклотара». Графика в ПРОЛОГЕ – Д.

ЛР 22 Решение задач с исполнителем «Монах».


.3 Содержание СРС





Вид СРО

Форма отчётности

Вид контроля

Объем в часах

для очной формы



Объем в часах

для заочной формы



1

Подготовка к лекционным занятиям




Участие на занятии

10

13

2

Подготовка к практическим занятиям, выполнение домашних заданий

Рабочая тетрадь

Участие на занятии

20

30

3

Изучение материала, не вошедшего в содержание аудиторных занятий

Конспект (и другие)

Коллоквиум (и другие)

15

40

4

Выполнение семестровых заданий

Реферат (и другие)

Защита СЗ

40

30

5

Подготовка к контрольным мероприятиям




РК1, РК2, коллоквиум (тестирование и другие)

15

10




Итого

90

123


Тема № 1 История развития интеллектуальных информационных систем. (Реферат)

Тема №2 Синтаксис в Турбо Прологе. Термы. Константы. Общая структура.

Тема №3 Структура и методы классификайии знаний.

Тема №4 Методы представлений знаний: логика предикатов первого порядка; правила -

ережелер - продукции; семантические сети и фреймы.



Тема №5 Создание ИПС «Памятники Павлодара».

Тема №6 Предикаты в списке. Пасьянсы и размещение.

Тема №8 Программная и аппаратная реализация нейронных сетей.
Календарный график контрольных мероприятий

для студентов очной формы обучения


1 РЕЙТИНГ

100

Недели

8

9

10

11

12

13

14

15




1. Посещение учебных занятий и качественное ведение конспектов лекций

2

2

2

2

2

2

2

2

16

2. Своевременное выполнение и защита практических работ

ПР6


ПР6

11

ПР7


ПР7

11

ПР8


ПР8

11

ПР9


ПР9

11

44

3. Выполнение проверочных работ

CРC4


CРC4

8


Тест

8


CРC5

CРC5

8


Тест

8


CРC6

CРC6

8


40

Рубежный контроль

























100

2 РЕЙТИНГ

Баллы за ТУ

Недели

1

2

3

4

5

6

7

100

1. Посещение учебных занятий и качественное ведение конспектов лекций

2

2

2

2

2

2

2

14

2. Своевременное выполнение и защита практических работ

ПР1

9


ПР2

9


ПР3

9


ПР4


ПР4

9


ПР5


ПР5

10


46

3. Выполнение и защита заданий на СРС

CРC1

CРC1

10


CРC2

CРC2

10


Тест

10


CРC3


CРC310

40

Рубежный контроль






















100

Виды контроля: ПР – практическая работа, СРС – самостоятельная работа студента, РК – рубежный контроль, ТУ –текущая успеваемость



Календарный график контрольных мероприятий

для студентов заочной формы обучения


Виды контроля

недели

Баллы

за


1

2

3

ТУ1

РЕЙТИНГ 1













1 Выполнение практических и лабораторных работ.


13

13

14

40

2 Выполнение и защита заданий на СРС

СРС1-2

15


СРС3-4

15


СРС5-6

15


45

3 Посещение занятий, подготовка к занятиям

5

5

5

15

Итого

100


Политика курса

Курс «Системы искуственного интеллекта» является практическим курсом. Поэтому обязательным условием является выполнение всех практических, самостоятельных заданий, которые и составляют основной вид текущего контроля.

Полученные практические навыки работы на персональном компьютере оцениваются правильностью выполнения самостоятельных заданий по дисциплине. Посещение занятий является обязательным. Уважительные причины пропуска занятий не освобождают студента от выполнения всего комплекса практических, лабораторных и самостоятельных работ.

В случае опоздания студента на занятие по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы» более, чем на 5 минут, студент не допускается к занятию.

За любые нарушения правил поведения на занятиях устанавливаются штрафные санкции — вычитается 5 баллов за одно занятие!

Все аудиторное время будет поделено на лекции и практических работ. Подготовка к каждому занятию обязательна, также как и прочтение всего заданного материала. Ваша подготовка будет проверяться контрольными работами, тестами и заданиями рубежного контроля.

Все задания должны выполняться к установленному времени. Задания, выполненные с опозданием, будут автоматически оцениваться ниже. Списывание на любом из видов контроля, а также на экзамене запрещено. Штрафные санкции составят в этом случае 80% от балла за данный вид контроля.

1 В середине и конце семестра по 100 бальной шкале определяется оценка текущей успеваемости (ТУ)

2 Оценка рубежного контроля (РК) так же определяется по 100
балльной шкале.

К рубежному контролю по дисциплине допускаются студенты, имеющие баллы по ТУ.

3 По итогам оценки ТУ и РК определяется рейтинг (Р1 и Р2) студента


по дисциплине

Р1(2) = ТУ 1(2)*0,7 + РК1(2)*0,3.

Если в учебном плане предусмотрены экзамен и зачёт, то зачёт следует учесть при определении Р2 как второй рубежный контроль.

Рейтинг не определяется, если студент не прошел РК или получил по РК менее 50 баллов. В данном случае декан устанавливает индивидуальные сроки сдачи РК.

4 Оценка рейтинга допуска студента по дисциплине за семестр равна

РД = (Р1+Р2)/2.

В случае если по дисциплине согласно учебному плану предусмотрены курсовая работа (проект) и экзамен, то оценка КР по защите курсовой работы (проекта) учитывается при определении рейтинга допуска

РД = (Р1+Р2)* 0,7/2 + КР*0,3.

Для студентов заочной формы обучения оценка рейтинга допуска равна соответственно

РД = Р1 илиРД = Р1*0,7 + КР*0,3.

К итоговому контролю (ИК) по дисциплине допускаются студенты,

выполнившие все требования рабочей учебной программы (выполнение и сдача всех лабораторных работ, работ и заданий по СРС), получившие положительную оценку за защиту курсового проекта (работы) и набравшие рейтинг допуска (не менее 50 баллов).

5 Уровень учебных достижений студентов по каждой дисциплине (в


том числе и по дисциплинам, по которым формой итогового контроля ГЭ)
определяется итоговой оценкой (И), которая складывается из оценок РД и
ИК (экзамена, дифференцированного зачета или курсовой работы/проекта) с
учетом их весовых долей (ВДРД и ВДИК).

И = РД*0,6 + ИК*0,4

Весовые доли ежегодно утверждаются ученым советом университета и должны быть для РД не менее 0,6, а для ИК не более 0,4.

6 КП/КР защищаются перед комиссией. Оценка выставляется в


соответствии с продемонстрированными знаниями с учётом отзыва
руководителя.

  1. Итоговая оценка по дисциплине подсчитывается только в том случае,
    если обучающийся имеет положительные оценки, как по рейтингу допуска,
    так и по итоговому контролю. Не явка на итоговый контроль по
    неуважительной причине приравнивается к оценке «не удовлетворительно».
    Результаты экзамена и промежуточной аттестации по дисциплине доводятся
    до студентов в тот же день или на следующий день, если письменный
    экзамен проводился во второй половине дня.

  2. Пересдача положительной оценки по итоговому контролю (в том
    числе на ГЭ) с целью ее повышения не разрешается.


9 При наличии академической задолженности студенты повторно
изучает соответствующие дисциплины на платной основе.

10 Оценка по профессиональной практике (учебной, учебно-


ознакомительной, педагогической, производственной и др.) выставляется
следующим образом.

Итоговый контроль будет проводиться в форме комплексного задания:

1. Тест (10 вариантов по 50 вопросов)

2. Практическое задание (аналогичное заданиям лабораторных работ)



Итоговая оценка знаний обучающихся


Итоговая оценка в баллах (И)

Цифровой эквивалент баллов (Ц)

Оценка в буквенной системе

Оценка по традиционной системе

Экзамен, дифзачет

зачет

95 - 100

4

A

Отлично

Зачтено

90 - 94

3,67

A-

85 - 89

3,33

B+

Хорошо

80 - 84

3,0

B

75 - 79

2,67

B-

70 - 74

2,33

C+

Удовлетворительно

65 – 69

2,0

C

60 – 64

1,67

C-

55 – 59

1,33

D+

50 – 54

1,0

D

0 - 49

0

F

Не удовлетворительно

Не зачтено

Ф СО ПГУ 7.18.2/08



ЛИСТ ОЗНАКОМЛЕНИЯ

п/п


Ф.И.О. лица, ознакомившегося с документом

Дата ознакомления с документом

Подпись

Расшифровка подписи


































































































































































































































































































страница 1

Смотрите также: