| Цель изучения дисциплины | Целью изучения дисциплины является изучение методов построения и использования интеллектуальных информационных систем, изучение подходов к построению математичекой модели решаемой задачи, ознакомление с проблематикой и областями применения систем искусственного интеллекта, знакомство с методами извлечения знаний, используемых при построении экспертных систем и проектировании баз знаний. Для достижения цели ставятся задачи: ознакомиться с понятиями нейроинформатики, историей развития; изучить методы поиска решений в экспертных системах и приобретения знаний; освоить схему работы интеллектуального компонента в режиме прогнозирования; рассмотреть особенности построения гибридные моделей представления знаний; рассмотреть методы проектирования экспертных систем поддержки принятия решений. |
|---|---|
| Место дисциплины в учебном плане | Б1.В.ДВ.01 |
| Формируемые компетенции | ОК-1 | Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины |
Знать:
Направления искусственного интеллекта и понятие ИИС; понятие экспертных систем; архитектуру экспертных систем и этапы разработки; понятие базы знаний экспертных систем; методы и модели представления знаний; методы поиска решений в экспертных системах; понятие и определение нечетких знаний; основные понятия нейроинформатики; модели и схемотехнику нейронных сетей; состав и структуру нейросетевого интеллектуального блока; методы проектирования нейросетевых интеллектуальных компонентов; технологию функционирования интеллектуального компонента прогнозирования временных рядов показателей; разновидности нейронных сетей и их обучение; технологии проектирования экспертных систем; теоретические аспекты инженерии знаний; технологии инженерии знаний; технологии построения гибридных экспертных систем, инструментальные средства построения экспертных систем, примеры экспертных систем; новые тенденции, методы и прикладные аспекты инженерии знаний. Уметь:
Ставить и решать задачи из области искусственного интеллекта, разрабатывать математическую и компьютерную модель задач оценки и прогнозирования; извлекать знания, структурировать проблемную область и формировать поле знаний; выбирать методы представления знаний для решения неформализованных задач; использовать методы теории нечетких систем для построения экспертных систем; настраивать нейросетевые решатели задач на основе технологий предобработки данных и обучения нейронных сетей; выявлять требования к информации для принятия решений. Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
По разработке математических и компьютерных моделей решаемых задач; технологиями и инструментальными средствами создания экспертных систем; программными системами для настройки нейросетевых решателей; технологиями встраивания нейросетевых решателей в интеллектуальные информационные системы; методами и технологиями проектирования экспертных систем; инструментальными программными системами разработки гибридных экспертных систем. |
| Содержание дисциплины | Интеллектуальные системы. Системы обработки знаний.. Методы нейроинформатики. Гибридные интеллектуальные системы. |
| Виды учебной работы | Практические, самостоятельная работа. |
| Используемые информационные, инструментальные и программные средства |
Scilab
Среда разработки CLIPS Deductor Academic Microsoft Windows Microsoft Office 7-Zip AcrobatReader 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) |
| Форма промежуточной аттестации | Зачет. |