1. Цели освоения дисциплины
| 1.1. | Цель дисциплины Подготовка студентов к процессу разработки и применения интеллектуальных автоматизированных информационных систем путем изучения базовых моделей искусственного интеллекта (ИИ), методик автоматизации принятия решений и методов построения интеллектуальных информационных систем. Задачи курса: - изучение основных этапов развития теории искусственного интеллекта; - рассмотрение основных задач, решаемых системами искусственного интеллекта; - изучение основ разработки моделей представления знаний при построении интеллектуальных систем; - рассмотрение теоретических и некоторых практических вопросов создания и эксплуатации экспертных систем; - изучение особенностей разработки моделей предметных областей при построении интеллектуальных систем; - выделение особенностей практического использования интеллектуальных информационных систем в области экономики. |
|---|
2. Место дисциплины в структуре ООП
| Цикл (раздел) ООП: Б1.В.01 |
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
| ПК-2 | Способен проектировать информационные ресурсы, web и мультимедийные приложения |
| ПК-2.1 | Знает методы и средства проектирования информационных ресурсов, WEB и мультимедийных приложений, типовые решения, используемые при их разработке |
| ПК-2.2 | Умеет использовать типовые решения и шаблоны, применять методы и средства проектирования информационных ресурсов, WEB и мультимедийных приложений |
| ПК-2.3 | Владеет навыком построения архитектуры информационных ресурсов, WEB и мультимедийных приложений |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | ПК-2.1. Знает методы и средства проектирования информационных систем искусственного интеллекта и типовые решения, используемые при их разработке |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | ПК-2.2.Умеет использовать типовые решения и шаблоны, применять методы и средства проектирования информационных систем искусственного интеллекта, использовать задачи обработки и методы анализа больших данных, использовать возможности современных интеллектуальных систем при решении проектных задач. |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | ПК-2.3. Владеет навыком проектирования и разработки архитектуры информационных систем искусственного интеллекта |
4. Структура и содержание дисциплины
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Основной | ||||||
| 1.1. | Создание интеллектуальных систем. | Практические | 6 | 4 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.2. | Классификация ИС, Составные части ИС, обработка знаний и вывод решений в ИС. Экспертные системы. | Лекции | 6 | 1 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.3. | Интеллектуальные системы (ИС), основные свойства, история развития. Виды интеллектуальных систем. | Лекции | 6 | 1 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.4. | Методы приобретения и пополнения знаний. Модели представления знаний. | Лекции | 6 | 1 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.5. | Создание интеллектуальных систем. | Практические | 6 | 2 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.6. | Теория интеллектуальных системы (ИС), основные свойства. Виды интеллектуальных систем. | Сам. работа | 6 | 8 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.7. | Логическая модель представления знаний, доказательство методом резолюций. | Лекции | 6 | 1 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.8. | Создание интеллектуальных систем. | Практические | 6 | 2 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.9. | Теория интеллектуальных системы (ИС), основные свойства. Виды интеллектуальных систем. | Сам. работа | 6 | 10 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.10. | Продукционная модель, стратегии поиска, поиск в пространстве состояний, эвристические функции. | Лекции | 6 | 1 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.11. | Создание интеллектуальных систем. | Практические | 6 | 2 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.12. | Теория интеллектуальных системы (ИС), основные свойства. Виды интеллектуальных систем. | Сам. работа | 6 | 10 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.13. | Сценарии, фреймы, концептуальные зависимости и их роль в приобретении знаний. | Лекции | 6 | 1 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.14. | Создание интеллектуальных систем. | Практические | 6 | 4 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.15. | Теория интеллектуальных системы (ИС), основные свойства. Виды интеллектуальных систем. | Сам. работа | 6 | 10 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.16. | Создание интеллектуальных систем. | Практические | 6 | 4 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.17. | Логика немонотонных рассуждений, представление нечетких данных и знаний, символьное обучение. | Лекции | 6 | 2 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.18. | Теория интеллектуальных системы (ИС), основные свойства. Виды интеллектуальных систем. | Сам. работа | 6 | 12 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.19. | Создание интеллектуальных систем. | Практические | 6 | 2 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.20. | Нейроинформатика. | Лекции | 6 | 2 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.21. | Теория интеллектуальных системы (ИС), основные свойства. Виды интеллектуальных систем. | Сам. работа | 6 | 8 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.22. | Создание интеллектуальных систем. | Практические | 6 | 4 | Л2.3, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.23. | Теория интеллектуальных системы (ИС), основные свойства. Виды интеллектуальных систем. | Сам. работа | 6 | 4 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.24. | Теория интеллектуальных системы (ИС), основные свойства. Виды интеллектуальных систем. | Сам. работа | 6 | 4 | Л2.3, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.25. | Распознавание образов, понимание естественного языка. | Лекции | 6 | 2 | Л2.3, Л2.1, Л2.2, Л1.1 | |
| 1.26. | Создание интеллектуальных систем. | Практические | 6 | 6 | Л2.3, Л2.2, Л1.1 | |
5. Фонд оценочных средств
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля освоения дисциплины Оценочные материалы для текущего контроля по разделам и темам дисциплины в полном объеме размещены в онлайн-курсе на образовательном портале «Цифровой университет АлтГУ» (в разработке) ОЦЕНКА СФОРМИРОВАННОСТИ КОМПЕТЕНЦИИ ПК-2 Способен проектировать информационные ресурсы, web и мультимедийные приложения ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ЗАКРЫТОГО ТИПА Вопрос 1. Если компьютер ведет себя также, как человек, то считается что он ... а. обладает искусственным интеллектом б. обладает интеллектом в. обладает развитым интеллектом ОТВЕТ: а Вопрос 2. Сколько слоев должна иметь нейронная сеть, умеющая выделять квадрат? а. один б. два в. три г. четыре ОТВЕТ: б Вопрос 3. Задача классификации - это: а. множество объектов, разделенных на классы б. исследование влияние одного или нескольких признаков на объект с. определение порядка признака согласно рангу ОТВЕТ: а Вопрос 4. Задача регрессии - это: а. множество объектов, разделенных на классы б. исследование влияние одного или нескольких признаков на объект в. определение порядка признака согласно рангу ОТВЕТ: б Вопрос 5. Что называется переобучением? а. описание искомого алгоритма как суперпозиции некоторых элементарных функций; б. поиск преобразования исходящего пространства признаков в новое пространство существенно меньшей размерности; в. когда по мере увеличения числа используемых признаков средняя ошибка на обучающей выборке монотонно убывает; г. когда средняя оценка на независимых контрольных данных сначала уменьшается, затем проходит через точку минимума и далее только возрастает. ОТВЕТ: г Вопрос 6. Какие характерные черты присущи интеллекту? а. способность к обучению б. способность к обобщению в. способность к накоплению опыта г. адаптация к изменяющимся условиям ОТВЕТ: абвг Вопрос 7.В какой области можно применять нейронные системы? а. финансовый рынок б. авиация в. безопасность ОТВЕТ: абв Вопрос 8. Что делают интеллектуальные системы? а. вырабатывают информацию, на основании которой человек принимает решение. б. производят ввод, систематизацию, хранение, выдачу информации без преобразования данных. в. выполняют инженерные расчеты, создают графическую документацию. г. вырабатывают информацию, которая принимается человеком к сведению и не превращается немедленно в серию конкретных действий. ОТВЕТ: г Вопрос 9. Экспертная система: а. знания, необходимые для понимания, формулирования и решения задач. б. минимальные структуры информации, необходимые для представления класса объектов, явлений или процессов в. обширное, специфическое знание для решения задачи, извлеченное из обучения, чтения и опыта. г. система, которая использует человеческие знания, встраиваемые в компьютер, для решения задач, которые обычно требуют человеческой экспертизы. ОТВЕТ: г Вопрос 10. Перечислите признаки, которыми должна обладать задача, чтобы была применена нейронная сеть: а. отсутствие алгоритма б. не большой объем информации в. накоплено достаточно много примеров г. полные данные д. противоречивые данные ОТВЕТ: авд Вопрос 11. Система искусственного интеллекта - это ... а. программа, имитирующая на компьютере мышление человека б. программа баз данных в. программа включающая в себя совокупность научных знаний г. система исследования логических операций ОТВЕТ: а Вопрос 12. Что такое обучение? а. это процесс, в результате которого система постепенно приобретает способность отвечать нужными реакциями на определенные совокупности внешних воздействий б. это подстройка параметров и структуры системы с целью достижения требуемого качества управления в условиях непрерывных изменений внешних условий в. обучение, при котором дополнительная информация о верности реакции системе не сообщается ОТВЕТ: а Вопрос 13. Задано правило на CLIPS: (defrule Find-2-Coeval_person (person (name ?x) (age ?z) (person (name ?y) (age ?z) => (printout t “name=” ?x “ name=” ?y “ age=” ?z crlf)) Приведенное правило выведет на экран а. всевозможные пары имен людей (все перестановки) одинакового возраста б. первую найденную пару имен людей одинакового возраста в. пары одинаковых имен (Bob-Bob) ОТВЕТ: а Вопрос 14. Что такое фрейм в ИС? а. Конструкция языка HTML для представления знаний б. Таблица для представления знаний в. Описание мира блоков робота Робби г. Структура данных для представления знаний ОТВЕТ: г Вопрос 15. Особенности интеллектуальных систем, отличающие их от адаптивных систем. а. Выбор цели на основе проигрывания ситуации на модели внешней среды б. Приспособление к внешней информации в. Наличие модели внешней среды г. Коррекция ошибки движения ОТВЕТ: ав КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ теоретического характера в целом: • «зачтено» – верно выполнено более 50% заданий; «не зачтено» – верно выполнено 50% и менее 50% заданий; • «отлично» – верно выполнено 85-100% заданий; «хорошо» – верно выполнено 70-84% заданий; «удовлетворительно» – верно выполнено 51-69% заданий; «неудовлетворительно» – верно выполнено 50% или менее 50% заданий. ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ОТКРЫТОГО ТИПА 1. Как называется система, основанная на знаниях? Ответ: экспертная система 2. Какие инструментальные средства требуются для разработки экспертных систем? Ответ: программные и аппаратные инструментальные средства 3. По способу формирования решения экспертные системы можно разделить на ... Ответ: анализирующие и синтезирующие. 4. Действительное число или числовой вектор является допустимым ответом в задачах Ответ: регрессии . 5. Многие виды задач медицинской диагностики решаются задачами Ответ: классификации 6. Систему искусственного интеллекта, созданную для решения задач в конкретной проблемной области, можно считать ______________ системой. Ответ: экспертной 7. Целью построения систем "Распознавание образов" является направление искусственного интеллекта, в котором распознавание объектов осуществляется на основании применения... Ответ: специального математического аппарата, обеспечивающего отнесение объектов к классам, а классы описываются совокупностями определенных значений признаков. 8. ______________ - это предсказание последствий некоторых событий или явлений на основании имеющихся данных. Ответ: прогнозирование 9. Программная система ______________ должна иметь все элементы, составляющие процесс принятия решения человеком Ответ: искусственного интеллекта 10. Отличие интеллектуальных информационных систем от обычных информационных систем заключается в наличии... Ответ: баз знаний 11. ______________ вырабатывают информацию, которая принимается человеком к сведению и не превращаются немедленно в серию конкретных действий. Ответ: интеллектуальные системы 12. ______________ - это совокупность средств, методов и персонала, используемых для приема, обработки и выдачи информации Ответ: Информационная система 13. Модель представления знаний ... Ответ: основной тип моделей, используемых при реализации систем искусственного интеллекта. 14. ______________ - это реальная производственная система, использующая в своей работе методы искусственного интеллекта Ответ: система искусственного интеллекта 15. ______________ - это совокупность вопросов, ответы на которые помогают человеку принять окончательное решение. Ответ: База знаний 16. CLIPS (от англ. C Language Integrated Production System) — это ... Ответ: программная среда для разработки экспертных систем 17. Интеллектуальная система в общем случае представляется в виде некого….. Ответ: черного ящика 18. ______________ получаются в результате применения к исходным данным некоторых методов обработки с использованием внешних процедур – присоединенных процедур или процедурной информации Ответ: знания 19. Нейрон является ... Ответ: особой биологической клеткой, которая обрабатывает информацию 20. Кто создает базу знаний экспертной системы? Ответ: эксперт КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ ОТКРЫТЫХ ВОПРОСОВ. «Отлично» (зачтено): Ответ полный, развернутый. Вопрос точно и исчерпывающе передан, терминология сохранена, студент превосходно владеет основной и дополнительной литературой, ошибок нет. «Хорошо» (зачтено): Ответ полный, хотя краток, терминологически правильный, нет существенных недочетов. Студент хорошо владеет пройденным программным материалом; владеет основной литературой, суждения правильны. «Удовлетворительно» (зачтено): Ответ неполный. В терминологии имеются недостатки. Студент владеет программным материалом, но имеются недочеты. Суждения фрагментарны. «Неудовлетворительно» (не зачтено): Не использована специальная терминология. Ответ в сущности неверен. Переданы лишь отдельные фрагменты соответствующего материала вопроса. Ответ не соответствует вопросу или вовсе не дан. |
| 5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
| Не предусмотрено. |
| 5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
| Промежуточная аттестация заключается в проведении в конце семестра зачета (для обучающихся, не получивших зачет по результатам текущей успеваемости) по всему изученному курсу. Зачет проводится в устной форме по билетам. В билет входит 2 вопроса: 1 вопрос теоретического характера и 1 вопрос практико-ориентированного характера. ВОПРОСЫ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО ХАРАКТЕРА Вопросы для определения порогового уровня: 1) Определение ИИ. Основные этапы в истории развития дисциплины об ИИ. 2) Основные подходы к разработкам в области ИИ. Информационный процесс в рамках дисциплин об ИИ. Определение фактуальной и операционной составляющих знания. 3) Пути соединения операционного и фактуального знаний в рамках компьютерной программы. Определение неформализованных задач, их основные типы. 4) Определение и общая схема интеллектуальных систем (ИС). Основная классификация ИС. 5) Направления развития искусственного интеллекта в будущем. 6) Классификация интеллектуальных информационных систем (ИИС). Краткая характеристика основных групп. 7) Экспертные системы (ЭС), основные понятия и определения. Структура ЭС. 8) Обобщенная структура базы знаний (БЗ) и ее взаимодействие с основными компонентами ЭС. 9) Классификация ЭС. Характерные черты ЭС. Определения статической, динамической, квазидинамической ЭС. 10) Структуры статической и динамической ЭС. Вопросы для определения базового уровня: 11) Инструментальные средства проектирования ЭС. Виды интерфейса пользователя ЭС. 12) Этапы и технология разработки ЭС. 13) Классификация ЭС по типам решаемых задач (основные задачи, примеры). 14) Преимущества и недостатки ЭС. 15) Классификация методов приобретения знаний. 16) Основные классификации моделей представления знаний. 17) Определение и структура продукционной модели представления знаний. Архитектура продукционной системы. 18) Достоинства и недостатки представления знаний с помощью продукций. Примеры продукционных систем. 19) Виды цепочек вывода в продукционных системах. Классификация стратегий разрешения конфликтов. Вопросы для определения повышенного уровня: 20) Характеристика основных видов поиска в пространстве состояний. 21) Семантические сети (основные сведения, примеры, классификация, преимущества и недостатки). 22) Сценарии и фреймы. 23) Основные понятия теории нечетких множеств (определение нечеткого множества, свойства нечетких множеств, основные типы функций принадлежности, определение лингвистической переменной, основные типы нечетких высказываний). 24) Системы нечеткого вывода, этапы нечеткого вывода и пример решения задачи с использованием СНВ. 25) Нейронные сети. Основные сведения, алгоритм решения задач с применением нейронных сетей. Парадигмы обучения нейронных сетей. 26) Основные типы задач, решаемых при помощи искусственных нейронных сетей. Математический нейрон Маккаллока-Питтса. 27) Персептрон Розенблатта, ограниченность однослойного персептрона. 28) Многослойный персептрон. Типы архитектур нейронных сетей. Виды функций активации. ВОПРОСЫ ПРАКТИКО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ХАРАКТЕРА 1. Реализовать базу знаний экспертной системы, используя CLIPS. 2. Реализовать интеллектуальную систему по выдаче информации о студентах из имеющейся базы знаний. 3. Реализовать интеллектуальную систему по поиску работника и информации о нем в имеющейся базе данных. 4. Реализовать экспертную систему по выдаче одной рекомендации из набора заранее установленных вариантов. 5. Реализовать продукционную систему по решению задачи из области математической логики. 6. Создать, обучить и выбрать наиболее эффективный вариант нейронной сети для решения задачи аппроксимации функции. КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ: «Отлично» (зачтено): студентом дан полный, в логической последовательности развернутый ответ на поставленные вопросы, где он продемонстрировал знания предмета в полном объеме учебной программы, достаточно глубоко осмысливает дисциплину, самостоятельно, и исчерпывающе отвечает на дополнительные вопросы, приводит собственные примеры по проблематике поставленного вопроса, решил предложенные практические задания без ошибок. «Хорошо» (зачтено): студентом дан развернутый ответ на поставленный вопрос, где студент демонстрирует знания, приобретенные на лекционных и семинарских занятиях, а также полученные посредством изучения обязательных учебных материалов по курсу, дает аргументированные ответы, приводит примеры, в ответе присутствует свободное владение монологической речью, логичность и последовательность ответа. Однако допускаются неточности в ответе. Решил предложенные практические задания с небольшими неточностями. «Удовлетворительно» (зачтено): студентом дан ответ, свидетельствующий в основном о знании процессов изучаемой дисциплины, отличающийся недостаточной глубиной и полнотой раскрытия темы, знанием основных вопросов теории, слабо сформированными навыками анализа явлений, процессов, недостаточным умением давать аргументированные ответы и приводить примеры, недостаточно свободным владением монологической речью, логичностью и последовательностью ответа. Допускается несколько ошибок в содержании ответа и решении практических заданий. «Неудовлетворительно» (не зачтено): студентом дан ответ, который содержит ряд серьезных неточностей, обнаруживающий незнание процессов изучаемой предметной области, отличающийся неглубоким раскрытием темы, незнанием основных вопросов теории, неумением давать аргументированные ответы. Выводы поверхностны. Решение практических заданий не выполнено. Студент не способен ответить на вопросы даже при дополнительных наводящих вопросах преподавателя. |
| Приложения |
|
Приложение 1.
ФОС.docx
|
6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | Станкевич, Л. А. | Интеллектуальные системы и технологии : учебник и практикум для вузов / Л. А. Станкевич. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 397 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-02126-4. — Текст : электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/469517 (дата обращения: 26.04.2021).: учебник и практикум для вузов | Издательство Юрайт, 2021 | urait.ru |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Галушкин А.И. | Нейронные сети: основы теории: учебное пособие | Горячая линия - Телеком, 2012 | www.studentlibrary.ru |
| Л2.2 | Серегин М. Ю., Ивановский М. А., Яковлев А. В. | Интеллектуальные информационные системы: Учебники и учебные пособия для ВУЗов | Издательство ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2012 | biblioclub.ru |
| Л2.3 | В. Б. Кудрявцев, Э. Э. Гасанов, А. С. Подколзин. — | Интеллектуальные системы : учебник и практикум для среднего профессионального образования: | Москва:Издательство Юрайт, 2022 | urait.ru |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЕКТ. Статьи и литература. http://ai.obrazec.ru/ | ai.obrazec.ru | ||
| Э2 | Основные понятия и определения.Язык пролог. http://www.techno.edu.ru/db/sect/5896 | www.techno.edu.ru | ||
| Э3 | Алгоритмы. Методы. Исходники http://algolist.manual.ru/ | algolist.manual.ru | ||
| Э4 | Курс в Moodle "Информационные системы искусственного интеллекта" | portal.edu.asu.ru | ||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| CLIPS Deductor Academic Microsoft Windows Microsoft Office 7-Zip AcrobatReaderMicrosoft Office 2010 (Office 2010 Professional, № 4065231 от 08.12.2010), (бессрочно); Microsoft Windows 7 (Windows 7 Professional, № 61834699 от 22.04.2013), (бессрочно); Chrome (http://www.chromium.org/chromium-os/licenses), (бессрочно); 7-Zip (http://www.7-zip.org/license.txt), (бессрочно); AcrobatReader (http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf), (бессрочно); ASTRA LINUX SPECIAL EDITION (https://astralinux.ru/products/astra-linux-special-edition/), (бессрочно); LibreOffice (https://ru.libreoffice.org/), (бессрочно); Веб-браузер Chromium (https://www.chromium.org/Home/), (бессрочно); Антивирус Касперский (https://www.kaspersky.ru/), (до 23 июня 2024); Архиватор Ark (https://apps.kde.org/ark/), (бессрочно); Okular (https://okular.kde.org/ru/download/), (бессрочно); Редактор изображений Gimp (https://www.gimp.org/), (бессрочно) | ||||
| 6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
| Информационная справочная система: СПС КонсультантПлюс (инсталлированный ресурс АлтГУ или http://www.consultant.ru/). Профессиональные базы данных: 1. Электронная база данных «Scopus» (http://www.scopus.com); 2. Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/); 3. Научная электронная библиотекаelibrary(http://elibrary.ru) 4. Электронная база данных ZBMATH: https://zbmath.org/ | ||||
7. Материально-техническое обеспечение дисциплины
| Аудитория | Назначение | Оборудование |
|---|---|---|
| 203Л | лаборатория информационных технологий - компьютерный класс - учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 14 посадочных мест; компьютеры: марка ASUS модель i5-6500 - 14 единиц |
| Учебная аудитория | для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик | Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска) |
| Помещение для самостоятельной работы | помещение для самостоятельной работы обучающихся | Компьютеры, ноутбуки с подключением к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», доступом в электронную информационно-образовательную среду АлтГУ |
8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины
| Аудиторные занятия со студентами по курсу проходят в форме лекций, практических занятий. Во время лекций студенту предлагаются нормативные знания о развитии направления «Искусственный интеллект», задачах, решаемых в данной области, подходах к разработке систем искусственного интеллекта, методах и моделях представления знаний, а также о нейросетевых технологиях и теории нечетких систем. Во время лекции рекомендуется составлять ее конспект, который может быть дополнен во время практических занятий, а также самостоятельной работы и использован для подготовки к сдаче итогового испытания. Практические занятия по курсу «Интеллектуальные системы» ориентированы на то, чтобы студенты получили навыки работы по созданию экспертных систем, созданию и обучению нейронных сетей, нечетких систем. При подготовке к практическому занятию следует просмотреть конспекты лекций по теме занятия и/или рекомендованную литературу. Все практические задания сформулированы в явном виде, многие задания имеют инструкцию по выполнению, кроме этого, студент может задать вопрос по правильности выполнения задания. Основное внимание студента должно быть уделено пониманию методов работы по созданию базы знаний, набора правил, представления знаний в виде продукций, выбору модели нейронной сети и ее оптимизации. Список литературы, содержащийся в рабочей программе, носит справочный характер и дает студенту возможность восстановить пробелы в знаниях определенных тем. Основная и дополнительная литература – необходимый минимум, в который включены базовые учебники и учебные пособия по курсу, из которых студент может почерпнуть необходимый материал для подготовки к занятиям, текущему контролю и промежуточной аттестации. Знание студентом дополнительно рекомендуемой литературы является подтверждением успешного усвоения курса и приветствуется преподавателем. С целью более глубокого усвоения изучаемого курса, формирования навыков практической работы и умения применять теоретические знания на практике, учебным планом предусмотрена самостоятельная работа студентов. Самостоятельная работа предполагает: повторение пройденного материала по конспектам лекций, ознакомление с рекомендованным списком литературы, выполнение заданий по темам практических занятий. Примеры типовых практических заданий и вопросов для итогового контроля можно найти в приложении. |