1. Цели освоения дисциплины
| 1.1. | создание и изучение функционирования искусственного интеллекта, больших данных |
|---|
2. Место дисциплины в структуре ООП
| Цикл (раздел) ООП: ОП |
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
| ОК 02. | Использовать современные средства поиска, анализа и интерпретации информации и информационные технологии для выполнения задач профессиональной деятельности; |
| ОК 03. | Планировать и реализовывать собственное профессиональное и личностное развитие, предпринимательскую деятельность в профессиональной сфере, использовать знания по финансовой грамотности в различных жизненных ситуациях; |
| ОК 09. | Пользоваться профессиональной документацией на государственном и иностранном языках. |
| ПК 5.4. | Производить разработку модулей информационной системы в соответствии с техническим заданием. |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | основные методы интеллектуального анализа данных и машинного обучения; основные принципы поиска, сбора, очистки, хранения, обработки, анализа и визуализации данных; основные классы практических задач в области экономики, управления и финансов, решаемых методами машинного обучения; теоретические основы функционирования систем искусственного интеллекта; основные классы интеллектуальных информационных систем, ключевые направления применения интеллектуальных информационных технологий при анализе бизнес-информации; |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | использовать интеллектуальные системы для решения аналитических задач; оценивать возможности применения систем искусственного интеллекта в аналитической деятельности, формулировать цели и задачи внедрения интеллектуальной информационной системы; определять критерии аналитических задач, решение которых предпочтительно с использованием технологий Big Data; применению технологий обработки больших данных к решению прикладных задач; |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | не предусмотрено |
4. Структура и содержание дисциплины
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Искусственный интеллект | ||||||
| 1.1. | Интеллектуальные системы | Лекции | 5 | 2 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 1.2. | Архитектура искусственной нейронной сети | Лекции | 5 | 2 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 1.3. | Методы обучения искусственной нейронной сети | Лекции | 5 | 2 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 1.4. | Обработка естественного языка | Лекции | 5 | 2 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 1.5. | Распознавание образов. Основы компьютерного зрения | Лекции | 5 | 2 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 1.6. | Экспертные системы | Лекции | 5 | 2 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 1.7. | Генеративные нейронные сети | Лекции | 5 | 2 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 1.8. | Технологии разработки приложений искусственного интеллекта. Работа с API нейросетевой модели. | Лекции | 5 | 2 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 1.9. | Нейросетевые технологии. | Лабораторные | 5 | 2 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 1.10. | Средства языка Python для машинного обучения и анализа данных | Лабораторные | 5 | 4 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 1.11. | Корреляционно-регрессионный анализ. Архитектура нейронной сети. Обратное распространение ошибки | Лабораторные | 5 | 6 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 1.12. | Обучение с учителем и без учителя | Лабораторные | 5 | 8 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 1.13. | Технологии разработки интеллектуальных систем: практикум | Лабораторные | 5 | 2 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 1.14. | Приложения искусственного интеллекта: практикум | Лабораторные | 5 | 4 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 1.15. | Искусственный интеллект | Сам. работа | 5 | 6 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| Раздел 2. Большие данные | ||||||
| 2.1. | Большие данные. Технологии интеллектуального анализа данныхданных. | Лекции | 5 | 2 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 2.2. | Прикладные средства визуализации данных | Лекции | 5 | 2 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 2.3. | Применение технологий интеллектуального анализа данных и машинного обучения. | Лекции | 5 | 2 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 2.4. | Анализ данных: практикум | Лабораторные | 5 | 8 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 2.5. | Прикладные задачи машинного обучения и анализа данных | Лабораторные | 5 | 6 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
| 2.6. | Большие данные | Сам. работа | 5 | 6 | ПК 5.4., ОК 09., ОК 03., ОК 02. | Л1.1, Л2.1 |
5. Фонд оценочных средств
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| Оценочные материалы для текущего контроля (лабораторные работы, индивидуальные задания, тесты) размещены в онлайн-курсе на образовательном портале https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=10520 Контрольные вопросы и задания для проведения промежуточной аттестации в форме экзамена по итогам освоения дисциплины Тестовые задания 1. Процесс приобретения знаний - это... A) процесс передачи и преобразования опыта по решению задач от некоторого источника знаний в программе B) процессы передачи знаний C) качество работы, которое зависит от объема и ценности знаний D) процесс преобразования знаний 2. Идентификация включает в себя: A) изменение форм представления B) выбор основных понятий и связей, необходимых для описания проблемы C) отыскивание эксперта, источников знаний, ресурсов и ясную формулировку проблемы D) передачу знаний от эксперта в базу знаний через конструктор 3. Концептуализация предусматривает: A) изменение форм представления B) выбор основных понятий и связей, необходимых для описания проблемы C) отыскивание эксперта, источников знаний, ресурсов и ясную формулировку проблемы D) передачу знаний от эксперта в базу знаний через конструктор 4. Стадия реализации включает в себя: A) перевод формализованных знаний на предыдущей стадии в схему представления, определяемую выбранным языком. B) выбор основных понятий и связей, необходимых для описания проблемы C) отыскивание эксперта, источников знаний, ресурсов и ясную формулировку проблемы D) передачу знаний от эксперта в базу знаний через конструктор 5. Стадия тестирования предусматривает: A) перевод формализованных знаний на предыдущей стадии в схему представления, определяемую выбранным языком. B) выбор основных понятий и связей, необходимых для описания проблемы C) отыскивание эксперта, источников знаний, ресурсов и ясную формулировку проблемы D) проверку прототипного варианта системы и схем представления знаний, использованных для создания этого варианта 6. Для приобретения знаний, создания системы и ее тестирования требуются ресурсы... A) скорость, техника B) источники знаний, вычислительные ресурсы, техника, время, деньги C) эксперт, решение задачи D) гипотезы, специфические задачи 7. Экспертные системы: A) компьютерная программа, которая оперирует со знаниями в определенной предметной области B) система баз данных C) система моделирующая знания в какой-либо предметной области D) компьютерная программа для сбора данных 8. Система ИИ: A) программа, имитирующая на компьютере мышление человека B) программа баз данных C) программа включающая в себя совокупность научных знаний D) система исследования логических операций 9. В основе человеческой деятельности лежит: А)инстинкт В)мышление С)сознание D) рефлекс 10. Целью называется: A) лучший результат, на который направлены мыслительные процессы человека B) результат деятельности человека C) конечный результат, на который направлены мыслительные процессы человека D) результативное действие человека 11. Человеческий мозг - это: A) огромное хранилище знаний B) мышление С)сознание D) интуитивное мышление 12. Программная система ИИ должна иметь A) все элементы, составляющие процесс принятия решения человеком B) главные элементы, влияющие на процесс принятия решения человека C) интуитивное мышление D) второстепенные элементы 13. С учетом архитектуры экспертной системы знания целесообразно делить на: A) достоверные и недостоверные B) интерпретируемые и не интерпретируемые C) вспомогательные и поддерживающие D) базовые и поддерживающие 14. Управляющие знания можно разделить на: А)технологические и семантические B) факты и исполняемые утверждения C) предметные знания, управляющие знания и знания о представлении D) фокусирующие и решающие 15. Факты - это... A) отношения или свойства, о которых, известно, что они имеют значение истина B) общность правил C) достоверные знания полученные логически D) связанные отношения, они позволяют логически выводить одну информацию из другой 16. База знаний в ЭС предназначена для: А) приобретения знаний B) хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи C) хранения долгосрочных данных D) хранения всех исходных промежуточных и долгосрочных данных 17. К интерпретируемым знаниям не относятся знания (отметить неправильный ответ): A) поддерживающие знания B) предметные знания C) управляющие знания D) знания о представлении 18. Сердцевину экспертных систем составляют: А) база данных В) база знаний С) банк данных D) СУБД E) искусственный интеллект 19. Ключевое слово реализация? А) domains В) implement С) constant D) goal E) clauses 20. Ключевое слово цель? А) domains В) implement С) constant D) goal E) clauses Правильные ответы 1. Процесс приобретения знаний – это процесс передачи и преобразования опыта по решению задач от некоторого источника знаний в программе 2. Идентификация - включает в себя отыскивание эксперта, источников знаний, ресурсов и ясную формулировку проблемы 3. Концептуализация предусматривает выбор основных понятий и связей, необходимых для описания проблемы 4. Стадия реализации включает в себя перевод формализованных знаний на предыдущей стадии в схему представления, определяемую выбранным языком. 5. Стадия тестирования предусматривает проверку прототипного варианта системы и схем представления знаний, использованных для создания этого варианта 6. Для приобретения знаний, создания системы и ее тестирования требуются ресурсы источники знаний, вычислительные ресурсы, техника, время, деньги 7. Экспертные системы компьютерная программа, которая оперирует со знаниями в определенной предметной области 8. Система ИИ программа, имитирующая на компьютере мышление человека 9. В основе человеческой деятельности лежит мышление 10. Целью называется конечный результат, на который направлены мыслительные процессы человека 11. Человеческий мозг – это огромное хранилище знаний 12. Программная система ИИ должна иметь все элементы, составляющие процесс принятия решения человеком 13. С учетом архитектуры экспертной системы знания целесообразно делить на интерпретируемые и не интерпретируемые 14. Управляющие знания можно разделить на фокусирующие и решающие 15. Факты – это отношения или свойства, о которых, известно, что они имеют значение истина 16. База знаний в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных 17. К интерпретируемым знаниям не относятся знания (отметить не правильный ответ) поддерживающие знания 18. Сердцевину экспертных систем составляют база знаний 19. Ключевое слово реализация? implement 20. Ключевое слово цель? goal Критерии оценивания: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ в целом: 85-100 баллов (оценка «отлично») - 85-100% правильных ответов 70-84 баллов (оценка «хорошо») - 70-84% правильных ответов 50-69 баллов (оценка «удовлетворительно») - 50-69% правильных ответов 0-49 баллов (оценка «неудовлетворительно») - 0-49% правильных ответов |
| 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 |
| Процедура проведения дифференцированного зачета: Оценка успеваемости студентов согласно положению о балльно-рейтинговой системе оценки успеваемости обучающихся по дисциплинам программ подготовки специалистов среднего звена профессионального образования (приказ №1594/п от 03.11.2022г.) осуществляется в ходе текущего и промежуточного контроля. Процедура проведения предполагает два блока оценивания: 1) блок на выявление практических навыков (проводится очно, на занятиях в течении учебного года). Представляет собой текущий рейтинг студента Rтек. 2) блок на проверку общих знаний, связанных с проверкой теоретического материала (итоговый тест). Выполняется студентом который претендует на более высокую отметку по сравнению с рекомендованной ему в качестве «автомата» за текущую успеваемость по дисциплине. Представляет собой экзаменационный рейтинг Rзач. Пример оценочного средства Итоговое тестирование «Тест к зачету» https://portal.edu.asu.ru/mod/quiz/view.php?id=524393 Критерии оценивания: 1) за выполнение первого блока заданий, студент может получить максимум 100 баллов. Оценка за второй блок, представляет собой индивидуальную рейтинговую оценку студента по дисциплине (Rтек). Текущий рейтинг студента Rтек, вычисленное перед началом сессии, называется семестровым рейтингом студента и обозначается в технологической карте по дисциплине Rсем. Дифзачет «автоматом» выставляется студенту при достижении им Rсем рейтинга 50 баллов и более. Допускается возможность студента повысить оценку путем выполнения дополнительных заданий, а также представления результатов индивидуальной активности по дисциплине. Порядок учета индивидуальной активности студента по дисциплине доступен по ссылке https://portal.edu.asu.ru/mod/page/view.php?id=524392 2) за выполнение второго блока, представляющего собой тест множественного выбора, состоящий из 30 вопросов, студент может получить максимум 30 первичных баллов (по 1 баллу за каждый правильный ответ). В тесте встречаются вопросы с выбором одного варианта ответа, выбором нескольких вариантов ответов и вопросы открытого типа. В вопросах с выбором одного ответа, студент либо выбирает правильный ответ и получает 1 балл, либо выбирает не правильный ответ и получает 0 баллов. В вопросах с выбором нескольких вариантов ответов, при выборе всех правильных ответов, студент получает 1 балл. Если выбирает не все правильные ответы, то начисленный балл рассчитывается исходя из процента указанных правильных ответов. Если же при выборе правильных ответов, будут выбраны и не правильный ответ, то за выбор неправильного ответа начисляется штраф 5%. В вопросах открытого типа, необходимо вписать правильный ответ (правильное понятие). В вопросах открытого типа, за правильный ответ студент может набрать 1 балл. За неправильный ответ 0 баллов. Всего в банке тестовых заданий 30 тестовых задания. На выполнение теста отводится 15 минут. При прохождении теста, студент может пропустить вопросы в случае возникновения трудностей. И вернуться в оставшееся время. Максимально за тест можно получить 100 баллов, согласно шкале перевода: 85-100 баллов (оценка «отлично») - 85-100% правильных ответов 70-84 баллов (оценка «хорошо») - 70-84% правильных ответов 50-69 баллов (оценка «удовлетворительно») - 50-69% правильных ответов 0-49 баллов (оценка «неудовлетворительно») - 0-49% правильных ответов Итоговый рейтинг складывается из выполнения 1-го и 2-го блоков заданий. Правило вычисления итогового рейтинга Rитог = Rсем + 0,2 ·Rзач Общая суммарная оценка за весь курс составляет максимум 100 баллов. Таким образом, баллы, начисленные студенту за выполнение Блока 1 и Блока 2 пересчитываются преподавателем по схеме: 5 (отлично) 85-100 4 (хорошо) 70-84 3 (удовлетворительно) 50-69 2 (неудовлетворительно) 0-49 |
| Приложения |
|
Приложение 1.
Контроль Искусственный интеллект и большие данные.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 | В. Б. Кудрявцев, Э. Э. Гасанов, А. С. Подколзин. — | Интеллектуальные системы : учебник и практикум для среднего профессионального образования: | Москва:Издательство Юрайт, 2022 | urait.ru |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Дейтел Пол, Дейтел Харви | Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления. — 864 с.: | СПб.: Питер, 2020 | |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | Курс "Искусственный интеллект и большие данные" на образовательном портале "Цифровой университет АлтГУ"" | portal.edu.asu.ru | ||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| Операционная система Windows и/или AstraLinux Специализированное и общее ПО Open Office или Libreoffice 3D Canvas Blender Visual Studio Community Python c расширениями PIL, Py OpenGL FAR XnView 7-Zip AcrobatReader GIMP Inkscape Paint.net VBox Mozila FireFox Chrome Eclipse (PHP,C++, Phortran) VLC QTEPLOT Visual Studio Code https://code.visualstudio.com/License/ Notepad++ https://notepad-plus-plus.org/ | ||||
| 6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
| Информационная справочная система: СПС КонсультантПлюс (инсталлированный ресурс АлтГУ или http://www.consultant.ru/) Профессиональные базы данных: Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/); Научная электронная библиотека elibrary (http://elibrary.ru) | ||||
7. Материально-техническое обеспечение дисциплины
| Аудитория | Назначение | Оборудование |
|---|---|---|
| 409Н | кабинет программирования и баз данных; лаборатория технологии разработки баз данных; лаборатория информатики и компьютерной обработки документов; лаборатория управления проектной деятельностью; лаборатория информатики и информационных технологий; лаборатория технических средств управления; лаборатория информационных технологий – учебная аудитория для проведения занятий всех видов (дисциплинарной, междисциплинарной и модульной подготовки), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Автоматизированные рабочие места на 10 обучающихся; автоматизированное рабочее место преподавателя (ноутбук); компьютеры (марка: RAMEC, IRV, HP) с доступом в информационно-телекоммуникационную сеть Интернет и электронную информационно-образовательную среду АлтГУ; маркерная доска - 1 ед.; тематические плакаты. |
| 203Н | кабинет математики; кабинет математических дисциплин; кабинет статистики; кабинет математики и информатики; кабинет информационных систем в профессиональной деятельности – учебная аудитория для проведения занятий всех видов (дисциплинарной, междисциплинарной и модульной подготовки), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 54 посадочных места; рабочее место преподавателя; маркерная доска – 1 ед.; компьютер (модель: Aquarius) с доступом в информационно-телекоммуникационную сеть Интернет – 1 ед.; интерактивная доска (марка: Smart) – 1 ед.; проектор (марка: Smart) – 1 ед..; калькуляторы; чертежные принадлежности; модели геометрических тел; раздаточный дидактический материал; учебно-методические издания; таблицы. |
8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины
| Для успешного овладения профессионального модуля необходимо выполнять следующие требования: -посещать все лекционные и лабораторные занятия -все рассматриваемые на лекциях и лабораторных занятиях темы и вопросы обязательно фиксировать в тетради; -обязательно выполнять все домашние задания, получаемые на лекциях или лабораторных занятиях; -в случаях пропуска занятий по каким-либо причинам, необходимо обязательно самостоятельно изучать соответствующий материал. При изучении дисциплины обучающимся рекомендуется пользоваться лекциями, учебниками и учебными пособиями. Рекомендуемый перечень литературы приведен в рабочей программе. Запись лекции одна из основных форм активной работы студентов, требующая навыков и умения кратко, схематично, последовательно и логично фиксировать основные положения, выводы, обобщения, формулировки. При подготовке к лабораторному занятию следует: -внимательно изучить задание, определить круг вопросов; -определить список необходимой литературы и источников, используя список, предложенный в рабочей программе; -изучить конспект лекций по данной теме. В процессе этой работы необходимо понять и запомнить основные положения рассматриваемого материала, примеры, поясняющие его, а также разобраться в иллюстративном материале. Заканчивать подготовку следует закреплением материала, с использованием при необходимости соответствующих программных продуктов. При реализации дисциплины используются активные и интерактивные формы проведения занятий. При проведении лекционных занятий: лекция-беседа. При проведении лабораторных занятий: работа в малых группах, моделирование производственных процессов и ситуаций. |