• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Intelligent Systems

2019/2020
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
7
ECTS credits
Delivered at:
Department of Information Technologies in Business (Faculty of Economics, Management, and Business Informatics)
Course type:
Elective course
When:
4 year, 2, 3 module

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает требования к образовательным результатам и результатам обучения студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих дисциплину «Интеллектуальные системы», учебных ассистентов и студентов направления подготовки 09.03.04 Программная инженерия, обучающихся по образовательной программе «Программная инженерия».
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • приобретение знаний о принципах, способах, методах и приемах представления и обработки ин-формации на основе интеллектуальной технологии для принятия решений в сложных ситуациях и управления сложными системами
  • формирование умений, навыков и компе-тенций по применению методов решения реальных задач и способов построения моделей сложных систем, обладающих интеллектуальными свойствами, в будущей профессио-нальной деятельности
Результаты освоения дисциплины

Результаты освоения дисциплины

  • Демонстрирует способность классификации моделей представления знаний
  • Использует модели представления знаний в практической деятельности
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Раздел 1. Искусственный интеллект как научное направление, представление знаний, рассуждений и задач; эпистемологическая полнота представления знаний и эвристически эффективные стратегии поиска решения задач.
    Тема 1. Построение систем искусственного интеллекта. Понятие о системе искусственного интеллекта. Модельный подход в имитации интеллектуальной деятельности. Искусственный интеллект как научное направление, представление знаний, рассуждений и задач; эпистемологическая полнота представления знаний и эвристически эффективные стратегии поиска решения задач. Механизмы искус-ственного интеллекта (система и варианты элементов и структур). Свойства окружающе-го мира и его отражение в модели. Виды моделей. Иерархии в представлении мира. Мо-делирование как метод научного познания. Понятие отображения информации. Исполь-зование моделирования при исследовании, проектировании и эксплуатации систем обра-ботки информации и управления. Понятие обратной задачи. Понятие о технологии. Мо-дели и знания. Знания и умения. Операции со знаниями. Тема 2. Основные подходы к реализации систем искусственного интеллекта. Моделирование механизмов искусственного интеллекта. Основные подходы к ре-ализации систем искусственного интеллекта, технические реализации, перспективы. Вы-числительные среды для реализации систем искусственного интеллекта. Современные платформы. Искусственная среда. Прогноз. Инструментальные средства разработки интеллектуальных систем. Этапы разра-ботки. Проект. Система. Модель. Признаки и свойства, элемент и компоненты, связи и отношения. Поведение и процессы. Состав и структура. Переменные, параметры, состояние. Язык описания. Типы объектов и возможности формализации. Иерархия. Отраже-ние. Информация. Исчисление информации. Формализм. Задача.
  • Раздел 2. Модели представления знаний: алгоритмические, логические, сетевые и продукционные модели; сценарии; экспертные системы: классификация и структура.
    Тема 3. Модели представления знаний. Обучение. Тема 4. Модель экспертной системы. Модель классификации. Тема 5. Нейроны и нейронные сети. Тема 6. Модели распознавания. Тема 7. Модели воспроизводства и эволюции. Тема 8. Модели психики. Тема 9. Представление и формализация знаний. Тема 10. Модели языка.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • Лабораторная работа № 1 (неблокирующий)
  • Лабораторная работа № 2 (неблокирующий)
  • Лабораторная работа № 3 (неблокирующий)
  • Лабораторная работа № 4 (неблокирующий)
  • Самостоятельная работа (неблокирующий)
  • Экзамен (неблокирующий)
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (3 модуль)
    0.1 * Лабораторная работа № 1 + 0.1 * Лабораторная работа № 2 + 0.1 * Лабораторная работа № 3 + 0.1 * Лабораторная работа № 4 + 0.2 * Самостоятельная работа + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Интеллектуальные системы: Учебник / Ясницкий Л.Н. - М.:Лаборатория знаний, 2016. - 224 с.: ISBN 978-5-00101-417-1 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/977825

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Нейронные сети: основы теории / А.И. Галушкин. - М.: Гор. линия-Телеком, 2012. - 496 с.: ил.; 60x90 1/16. (обложка) ISBN 978-5-9912-0082-0, 1000 экз. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/353660