1_РП_ИИС - сибирский государственный университет
реклама
Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Сибирская государственная геодезическая академия» (ФГБОУ ВПО «СГГА») Кафедра инженерной геодезии и информационных систем УТВЕРЖДАЮ Проректор по учебной работе _____________________В.А. Ащеулов «____» ________ 2012 г. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ для направления подготовки дипломированного специалиста 230200 – ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ специальность 230201 Информационные системы и технологии код квалификации – 65 (инженер) Новосибирск 2012 1 ТРЕБОВАНИЯ К УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ 1.1 Требования к обязательному минимуму содержания основной образовательной программы Основные разделы дисциплины (извлечение из Государственного образовательного стандарта): основные понятия искусственного интеллекта; информационные системы, имитирующие творческие процессы; информация и данные; системы интеллектуального интерфейса для информационных систем; интеллектуальные информационно-поисковые системы; экспертные системы. информационные модели знаний; логико-лингвистические и функциональные семантические сети; семантическая сеть как реализация интегрированного представления данных, категорий типов данных, свойств категорий и операций над данными и категориями; фреймовые модели; модель прикладных процедур, реализующих правила обработки данных; методы представления знаний в базах данных информационных систем; методы инженерии знаний; инструментальные средства баз данных; тенденции развития теории искусственного интеллекта. 1.2 Общая характеристика направления подготовки дипломированного специалиста Ниже перечислены требования к профессиональной подготовленности выпускника, на формирование которых влияет освоение дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» в комплексе с другими дисциплинами подготовки по направлению (выписка из ГОС). Выпускник по направлению подготовки дипломированного специалиста «Информационные технологии» в зависимости от вида профессиональной деятельности подготовлен к решению следующих профессиональных задач: проектная деятельность: анализ предметной области, способность проводить техническое и рабочее проектирование систем анализ предметной области, их взаимосвязей; использование моделей обработки и представления знаний; методы автоматизированного рассуждения, включая неточный вывод на знаниях; интеллектуальный анализ данных; использовать интеллектуальные технологии для поддержки принятия решений; проектирование и разработка экспертных систем; проектирование и разработка правил для распознавания образов научно-исследовательская деятельность: построение моделей объектов исследования и выбор метода их моделирования, выбор готового или разработка нового алгоритма решения задачи; выполнение компьютерного моделирования на базе имеющихся средств исследований и проектирования, включая стандартные и специализированные пакеты прикладных программ. 2 ОСОБЕННОСТИ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ Учебная дисциплина «Интеллектуальные информационные системы» входит в число дисциплин федерального компонента для специальности 230201 – Информационные системы и технологии. Для успешного изучения дисциплины студенту необходимо знать: основы информатики; информационные технологии (модели процессов передачи, обработки, накопления данных в информационных системах; системный подход к решению функциональных задач и к организации информационных процессов в системах; глобальная, базовая и конкретные информационные технологии); физику; математику (геометрию, аналитическую геометрию, дифференциальное и интегральное исчисления); теорию информационных процессов и систем (понятие информационной системы; системный анализ; информация и управление, модели информационных систем; информационные модели принятия решений). 2.2 Обеспечение последующих дисциплин образовательной программы Перечень дисциплин, следующих за данной дисциплиной, при изучении которых используется знание информационных сетей: корпоративные информационные системы; проектирование информационных систем; надежность ИС. 2.3 Области применения полученных знаний и умений Студент, освоивший «Интеллектуальные информационные системы», может применять полученные знания и умения для: разработки экспертных систем, для улучшения функционирования различных предприятий; разработки систем для распознавания различных образов, на основе коллективов решающих правил; применения различных прикладных программ с целью анализа, распознавания и имитации различных видов творчества; применять инструментальные средства обработки данных. 2.4 Итоговый контроль Оценка знаний и умений студентов проводится с помощью: экзамена; подготовки и приема рефератов по индивидуальным темам приема индивидуальных заданий в виде решения задач по основным разделам дисциплины; защиты лабораторных работ, включая тестирование; промежуточные аттестационные контрольные работы. 2.5 Современные информационные технологии, используемые при чтении дисциплины Для проведения лекционных занятий используются: комплект слайдов для мультимедийного проектора; электронная библиотека учебников по дисциплине. Для проведения лабораторных и практических занятий используются: программы для компьютерных расчетов; компьютерные программы для выполнения работ. 3 ЦЕЛИ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ Дисциплина «Интеллектуальные информационные системы» относится к специальным дисциплинам содержания образовательных программ по направлению подготовки «Информационные технологии» и имеет своей целью подготовку студентов в области теории, проектирования и создания интеллектуальных информационных систем. Дисциплина базируется на знаниях студентами теоретических основ современной информатики и информационных технологий, приобретенных при изучении соответствующих дисциплин. Целью освоения данной дисциплины являются знание содержания основных задач теории искусственного интеллекта, основные модели и методы сбора и представления данных и знаний на ЭВМ, методы автоматизированного рассуждения, включая неточный вывод на знаниях. Задачами преподавания дисциплины, связанными с ее содержанием, являются: сформировать у студентов необходимый объем знаний об интеллектуальных информационных системах; ознакомить обучающихся с основными характеристиками, типами и моделями прикладных процедур, реализующих правила обработки данных; обеспечить получение студентами знаний основных принципов построения и функционирования поисковых информационных систем; ознакомить обучающихся с основами системами интеллектуального интерфейса, для информационных систем; обеспечить приобретение студентами практических навыков создания, настройки и обеспечения функциональности экспертных систем и систем распознавания. Студент будет иметь представление: о круге проблем, решаемых с применением знаний в области интеллектуальных информационных систем; об основных методах, используемых для разработки интеллектуальных информационных систем, построения баз данных; о состоянии научно-технических достижений в сфере интеллектуальных информационных систем; об основных принципах проектирования интеллектуальных информационных систем; об основных сферах применения полученных знаний. Студент будет знать: цели, задачи и место данной дисциплины среди других дисциплин; основные понятия интеллектуальных информационных систем; модель прикладных процедур, реализующих правила обработки данных; методы представления знаний в базах данных информационных систем; основные методы создания систем распознавания и достижения поставленных целей разработки. Студент будет уметь: выбирать способы, методы и средства решения задач в области интеллектуальных информационных систем; применять отдельные пакеты прикладных программ для поиска необходимой информации; решать прикладные вопросы интеллектуальных систем; проектировать экспертные системы и создавать правила, для обучения систем, по распознаванию образов. Основными задачами воспитательной работы в процессе проведения всех видов учебных занятий и руководства самостоятельной работой студентов являются следующие: формирование ориентиров в сфере профессиональной деятельности; интереса к дальнейшему изучению специальных дисциплин; содействие формированию общих компетенций: планомерного подхода к выполнению работы, умения обосновывать принятые решения и доказывать их эффективность; поддержка стремления к изучению дисциплины на продвинутом уровне, стремления к самообучению. 4 ОБЪЕМ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ Вид занятий Всего Аудиторная нагрузка Лекции Лабораторные (практические) занятия Самостоятельная работа: Курсовой проект Индивидуальные задания по решению задач Подготовка, оформление и защита лабораторных работ Коллоквиум Подготовка к итоговому контролю Всего по курсу Вид итогового контроля 54 36 18 Количество часов Семестр 7 54 36 18 48 48 - 129 129 экзамен 5 СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 5.1 Лекционные занятия № п.п. Наименование раздела дисциплины Содержание раздела Часы 1-2 Общие сведения об интеллектуальных информационных системах Проблема искусственного интеллекта (ИИ). Основные понятия ИИ. Информация и данные. Способы хранения и представления данных и знаний. Cистемы интеллектуального интерфейса для информационных систем; интеллектуальные информационно-поисковые системы; экспертные системы. Информационные модели знаний; логиколингвистические и функциональные семантические сети; семантическая сеть как реализация интегрированного представления данных, категорий типов данных, свойств категорий и операций над данными и категориями; фреймовые модели; модель прикладных процедур, реализующих правила обработки данных; методы представления знаний в базах данных информационных систем; методы инженерии знаний; инструментальные средства баз данных 10 2-5 Методы и средства логического вывода в информационных системах Знания и ЭВМ. Способы извлечения и представления знаний. Обработка знаний с помощью экспертных систем (ЭС) Проблема классического и неклассического вывода в искусственном интеллекте. Понятие правдоподобных рассуждений и способы их реализации на ЭВМ Типы логического вывода: дедуктивный, индуктивный, традуктивный и абдуктивный. Их место и значение в проблеме ИИ. Схемы индуктивных рассуждений Д.Пойа Правдоподобный вывод на основе вероятностных моделей. Основы теории свидетельств Демпстера-Шафера. Правдоподобный вывод на других моделях истинности. 10 Общее представление об интеллектуальных интерфейсах. Основные задачи теории распознавания образов. Формализация образов 6 610 Теория распознавания образов как основа для разработки интеллектуальных интерфейсов в теории распознавания. Основные методы и модели распознавания образов. Распознавание на основе нейросетевых моделей. Нейронные сети. Теория персептрона. 11- ИС имитирующие 15 творческие процессы Общее представление о проблеме имитация творческой деятельности на ЭВМ. Имитация литературного, музыкального и иных видов творчества на ЭВМ. 6 15- Интеллектуальные 19 информационные системы, проблемы и перспективы Тенденции развития теории ИИ. Интеллектуальные информационно-поисковые системы. Интеллектуальные ИС в сети Интернет. 6 5.2 Лабораторные занятия № п.п. Темы лабораторных занятий Трудоемкость (час.) 1-7 Проектирование и разработка экспертной системы в среде ESWin версия 2.0 (самостоятельная работа по изучению документации и приобретение навыков работы с программным обеспечением 8 Проектирование и разработка правил для распознавания образов в 8-13 программе Perseptron. 1418 4 Создание работающей системы с лингвистическими переменными, и фреймовой моделью. 4 5.3 Курсовой проект Нет 5.4 Самостоятельная работа студента (СРС) по дисциплине и контроль её выполнения Вид СРС Содержание СРС Вид контроля выполнения СРС Студент решает индивидуальные В процессе Решение – подготовка рефератов и индивидуальной работы со индивидуальных выступлений на семинарских студентом осуществляется Объем СРС, ч 16 заданий по темам текущих лекций занятиях; - изучение дополнительного материала по заданным темам; Студент выбирает и анализирует исходные данные, соотносит с темой лекций. проверка правильности решений, обсуждение способов и приемов решений. Подготовка, оформление и защита лабораторных работ Студент изучает теоретический материал по темам лабораторных работ, готовит ответы на контрольные вопросы, оформляет отчеты согласно требованиям, защищает лабораторные работы. По каждой лабораторной работе проводится индивидуальный контроль: проверяются результаты выполнения работы, содержание отчета; проверяется усвоение теоретического материала. Подготовка к экзамену Студент сдает экзамен При выполнении всех видов аудиторной и СРС студент получает допуск к экзамену. Экзамен принимается устно по экзаменационным билета и с использованием компьютерного тестирования. 16 Итого СРС за семестр 48 16 6 УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 6.1 Список вопросов для подготовки к экзамену 1) Проблема искусственного интеллекта (ИИ): история и предпосылки 2) Вклад российских ученых в теорию ИИ 3) Основные задачи ИИ и методы их решения 4) Понятие данных и знаний. Основные подходы к представлению знаний 5) Представление знаний семантическими сетями 6) Представление знаний на основе фреймовой модели 7) Продукционная и модель знаний 8) Понятие экспертной системы. Архитектура ЭС 9) Основы разработки ЭС. Методы инженерии знаний 10) Неточный вывод на знаниях. Достоинства и недостатки 11) Понятие фактора уверенности. Расчет факторов уверенности для сложных высказываний 12) Правила МР и МТ для неточного вывода 13) Принцип накопления свидетельств в неточном выводе 14) Виды логического вывода: индуктивный, дедуктивный, традуктивный и абдуктивный. Их отличительные особенности 15) Схемы Д.Пойя. Исследование следствия 16) Схемы Д.Пойя. Исследование возможного основания 17) Схемы Д.Пойя. Исследование противоречащих и соперничающих предложений 18) Схемы Д.Пойя. Умозаключение по аналогии 19) Схемы Д.Пойя. Рассуждения с эквивалентностями 20) Рассуждения на вероятностных моделях. Достоинства и ограничения 21) Понятие шанса. Связь шансов с вероятностями случайных событий 22) Применение теоремы Байеса в правдоподобных рассуждениях 23) Понятие о факторах необходимости и достаточности 24) Расчет факторов необходимости и достаточности 25) Взаимосвязь факторов необходимости и достаточности 26) Теория свидетельств Демпстера-Шафера. Достоинства и недостатки 27) Понятие фрейма различия в теории свидетельств ДемпстераШафера 28) Понятие массы в теории свидетельств Демпстера-Шафера 29) Комбинирование свидетельств в теории Демпстера-Шафера 30) Оценка незнания в теории Демпстера-Шафера 31) Понятие об интервале доверия. Функции доверия и правдоподобия 32) Нормализация доверия в теории Демпстера-Шафера 33) Основные функции в теории Демпстера-Шафера 34) Понятие о схемах правдоподобных рассуждений Д.Пойя 35) Основные методы и задачи теории распознавания образов 36) Признаки объектов, виды и свойства признаков. 37) Пространство признаков, образ объекта и эталон класса. 38) Гипотеза компактности при классификации образов 39) Понятие о классификации методом решающих функций 40) Алгоритмы кластеризации 41) Персептрон. Алгоритм персептрона 42) Системы синтеза литературных текстов 43) Системы синтеза музыки 44) Интеллектуализированный поиск данных 45) Системы ИИ в сети Интернет. 6.2 Перечень используемых методических разработок Примеры выполнения работ по проектированию интеллектуальных информационных систем. Комплект слайдов для мультимедийного проектора. Электронная библиотека учебников по дисциплине. 6.3 Библиографический список основной и дополнительной литературы а) основная 1) Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы [Текст] : Учебник для вузов(Доп.) / Д. В. Гаскаров, 2003. - 431 с. 2) СГГА. Системы искусственного интеллекта [Текст] : учеб. пособие (утв.). Ч.1 : Представление знаний в информационных системах, 2005. 84 с. 3) Системы искусственного интеллекта [Электронный ресурс] : учеб. пособие / Жежко Л.В., Карпик А.П., Хорошилов В.С. - Новосибирск : СГГА, 2005. – 84 с. – Режим доступа: http://lib.ssga.ru/.- Загл. с экрана. 1) 2) 3) 4) 5) б) дополнительная Информатика: Энциклопедический словарь для начинающих / Сост. Д.А.Поспелов.− М.: Педагогика-пресс, 1994. – 352 с. Л.В. Жежко, А.П. Карпик, В.С. Хорошилов Системы искусственного интеллекта. ч.I. Представление знаний в информационных системах: Учеб.пособие.- Новосибирск: СГГА, 2005.-84с. В.Н. Вагин, Е.Ю. Головина, А.А. Загорянский, М.В. Фомина. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах / Под ред. В.Н. Вагина, Д.А. Поспелова. − М.:ФИЗМАТЛИТ, 2004. − 704 Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы [Текст] : Учебник для вузов (доп.) / Д. В. Гаскаров, 2003. - 431 с. СГГА. Системы искусственного интеллекта [Текст] : учеб. пособие (утв.). Ч.1 : Представление знаний в информационных системах, 2005. 84 с. 7 МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ДИСЦИПЛИНЫ ОБЕСПЕЧЕНИЕ УЧЕБНОЙ Компьютерный класс. Программное обеспечение. Аудитория с наличием мультимедийного проектора и ноутбука или компьютера. Разработчик: Блинова М.В., – ст. преподаватель кафедры Инженерной геодезии и информационных систем ФГБОУ ВПО «СГГА». Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры ИГиИС Протокол № (обсуждается и пересматривается ежегодно не позднее 1 июля) « » 2012 г. Зав. кафедрой В.А.Скрипников (Ф.И.О., подпись) Одобрено научно-методическим советом института ……………………………… « » 2012 г. Председатель С.В. Середович (Ф.И.О., подпись)