Закреплена за кафедрой | Кафедра цифровых технологий и бизнес-аналитики |
---|---|
Направление подготовки | 09.03.03. Прикладная информатика |
Профиль | Прикладная информатика в экономике |
Форма обучения | Очная |
Общая трудоемкость | 3 ЗЕТ |
Учебный план | 09_03_03_ПИЭ-4-2019 |
|
|
Распределение часов по семестрам
Курс (семестр) | 4 (8) | Итого | ||
---|---|---|---|---|
Недель | 11 | |||
Вид занятий | УП | РПД | УП | РПД |
Лекции | 16 | 16 | 16 | 16 |
Лабораторные | 10 | 10 | 10 | 10 |
Практические | 16 | 16 | 16 | 16 |
Сам. работа | 39 | 39 | 39 | 39 |
Часы на контроль | 27 | 27 | 27 | 27 |
Итого | 108 | 108 | 108 | 108 |
Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году
Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в 2019-2020 учебном году на заседании
кафедры
Кафедра цифровых технологий и бизнес-аналитики
Протокол от 31.08.2019 г. № №8
Заведующий кафедрой канд. физ.-мат. наук, Юдинцев Алексей Юрьевич
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. |
---|
Цикл (раздел) ООП: Б1.В.ДВ.03 |
ПК-23 | способностью применять системный подход и математические методы в формализации решения прикладных задач |
ПК-24 | способностью готовить обзоры научной литературы и электронных информационно-образовательных ресурсов для профессиональной деятельности |
В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
3.1. | Знать: |
---|---|
3.1.1. | Основные задачи, решаемые системами искусственного интеллекта, основные модели представления знаний, методы инженерии знаний, виды систем поддержки принятия решений, вопросы практического использования экспертных и интеллектуальных информационных систем. |
3.2. | Уметь: |
3.2.1. | Уметь классифицировать решаемые задачи, анализировать архитектуру ЭС с позиций инженера по знаниям и пользователя. |
3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
3.3.1. | Навыки работы с базами данных и базами знаний; быть способным оценивать возможность применения конкретной ЭС для решения задач заданного класса; иметь навыки представления знаний с помощью инструментальных средств; навыки реализации простейших ЭС. |
Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
---|---|---|---|---|---|---|
Раздел 1. Введение | ||||||
1.1. | Интеллектуальные системы (ИС), основные свойства, история развития. Виды интеллектуальных систем. | Лекции | 8 | 2 | ПК-23, ПК-24 | Л2.2, Л2.1, Л1.1 |
1.2. | Создание интеллектуальных систем. | Лабораторные | 8 | 2 | ПК-23 | Л2.2, Л1.1 |
1.3. | Классификация ИС, Составные части ИС, обработка знаний и вывод решений в ИС. Экспертные системы. | Лекции | 8 | 2 | ПК-23 | Л2.2, Л1.1 |
1.4. | Методы приобретения и пополнения знаний. Модели представления знаний. | Лекции | 8 | 2 | ПК-24 | Л2.2, Л1.1 |
1.5. | Создание интеллектуальных систем. | Лабораторные | 8 | 2 | ПК-23 | Л2.2, Л2.1, Л1.1 |
1.6. | Теория интеллектуальных системы (ИС), основные свойства. Виды интеллектуальных систем. | Сам. работа | 8 | 10 | ПК-24 | Л2.2, Л1.1 |
Раздел 2. Модели представления знаний | ||||||
2.1. | Логическая модель представления знаний, доказательство методом резолюций. | Лекции | 8 | 2 | ПК-23, ПК-24 | Л2.2, Л1.1 |
2.2. | Продукционная модель, стратегии поиска, поиск в пространстве состояний, эвристические функции. | Лекции | 8 | 2 | ПК-24 | Л2.2, Л1.1 |
2.3. | Теория интеллектуальных системы (ИС), основные свойства. Виды интеллектуальных систем. | Сам. работа | 8 | 12 | ПК-23 | Л1.1 |
2.4. | Создание интеллектуальных систем. | Лабораторные | 8 | 3 | ПК-23 | Л1.1 |
Раздел 3. Теории смысла | ||||||
3.1. | Сценарии, фреймы, концептуальные зависимости и их роль в приобретении знаний. | Лекции | 8 | 2 | ПК-24 | Л1.1 |
3.2. | Логика немонотонных рассуждений, представление нечетких данных и знаний, символьное обучение. | Лекции | 8 | 2 | ПК-24 | Л2.2, Л1.1 |
3.3. | Нейроинформатика. | Лекции | 8 | 2 | ПК-23 | Л1.1 |
3.4. | Создание интеллектуальных систем. | Лабораторные | 8 | 3 | ПК-24 | Л1.1 |
3.5. | Создание интеллектуальных систем. | Практические | 8 | 16 | ПК-24 | Л1.1 |
3.6. | Теория интеллектуальных системы (ИС), основные свойства. Виды интеллектуальных систем. | Сам. работа | 8 | 17 | ПК-24 | Л2.2, Л1.1 |
5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
См. Приложение |
5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
См. Приложение |
5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
См. Приложение |
6.1. Рекомендуемая литература | ||||
6.1.1. Основная литература | ||||
Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
Л1.1 | Храмов В. В., Гвоздев Д. С. | Интеллектуальные информационные системы: интеллектуальный анализ данных: учебное пособие | Ростовский государственный университет путей сообщения (Ростов-на-Дону), 2012 | elibrary.ru |
6.1.2. Дополнительная литература | ||||
Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
Л2.1 | А. В. Максимов, Н. М. Оскорбин | Многопользовательские информационные системы: основы теории и методы исследования: монография | Изд-во АлтГУ, 2013 | elibrary.asu.ru |
Л2.2 | Ясницкий Л.Н. | Введение в искусственный интеллект: учеб. пособие для вузов | М.: Академия, 2005 | www.studmed.ru |
6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
Название | Эл. адрес | |||
Э1 | ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЕКТ. Статьи и литература. http://ai.obrazec.ru/ | |||
Э2 | Основные понятия и определения.Язык пролог. http://www.techno.edu.ru/db/sect/5896 | |||
Э3 | Алгоритмы. Методы. Исходники http://algolist.manual.ru/ | |||
6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
Среда разработки CLIPS, Deductor Academic, Microsoft Windows Microsoft Office 7-Zip AcrobatReader | ||||
6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
СПС КонсультантПлюс Электронная база данных Scopus Научная электронная библиотека elibrary |
Аудитория | Назначение | Оборудование |
---|---|---|
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 |
110М | лаборатория информационных технологий - компьютерный класс – учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 14 посадочных мест; рабочее место преподавателя; доска магнитно-маркерная 1 шт.; компьютеры: марка NAIO Corp Z520 - 14 ед. |
Аудиторные занятия со студентами по курсу «Когнитивные информационные технологии» 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 «Когнитивные информационные технологии» 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. |