Аннотация рабочей программы дисциплины
«Интеллектуальные информационные системы»

Цель изучения дисциплины 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.
Место дисциплины в учебном плане Б1.В
Формируемые компетенции ПК-21, ПК-23
Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины
Знать:
основные задачи, решаемых системами искусственного интеллекта, основные модели представления знаний;
основные языки создания систем искусственного интеллекта; способы представления знаний в системах искусственного интеллекта
Уметь:
анализировать архитектуру ЭС с позиций инженера по знаниям и пользователя, создавать простые экспертные и интеллектуальные информационные системы;
использовать язык логического программирования для решения задач; создавать системы искусственного интеллекта представленными средствами
Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
навыками работы с базами знаний; способностью оценивать возможность применения конкретной ЭС для решения задач заданного класса; способами представления знаний с помощью инструментальных средств;
методами искусственного интеллекта для исследования и решения профессиональных задач; навыком применения языков искусственного интеллекта
Содержание дисциплины Введение. Модели представления знаний. Теории сценариев и фреймов. Нейронные сети.
Виды учебной работы Лекции, лабораторные, самостоятельная работа.
Используемые информационные, инструментальные и программные средства
Среда разработки CLIPS,
Deductor Academic,
Microsoft Windows
Microsoft Office
7-Zip
AcrobatReader
СПС КонсультантПлюс
Электронная база данных Scopus
Научная электронная библиотека elibrary
Форма промежуточной аттестации Экзамен.