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.03 |
Формируемые компетенции | ПК-1 | Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины |
Знать:
основные задачи, решаемые 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. |