ДПП.Ф.10 Основы искусственного интеллекта (новое окно)

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Дальневосточный федеральный университет»
(ДВФУ)
ФИЛИАЛ ДВФУ В Г.УССУРИЙСКЕ
«УТВЕРЖДАЮ»
Заведующий кафедрой ИИТиМО
______________ Горностаева Т.Н.
«______»_________________20____г.
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ
«ОСНОВЫ ИССКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА»
Специальности -050202.65 Информатика с дополнительной специальностью 050203.65 Физика
050202.65 Информатика с дополнительной специальностью
050303.65 Иностранный язык (английский язык)
Форма подготовки (очная)
050202.65 Информатика
Форма подготовки (заочная)
Кафедра информатики, информационных технологий и методики обучения
курс 5/5, семестр 9/10
лекции - 22/12 час
практические занятия – не предусмотрены
семинарские занятия не предусмотрены
лабораторные работы - 32/12 час.
консультации перед экзаменом - 9 семестр
всего аудиторной нагрузки - 54/24 часов
самостоятельная работа – 54/120 час.
реферативные работы: не предусмотрены
контрольные работы: не предусмотрены
зачет: не предусмотрен /10 семестр
экзамен: 9 семестр/ не предусмотрен
Учебно-методический комплекс составлен в соответствии с требованиями государственного
образовательного стандарта высшего профессионального образования (номер государственной регистрации
№662 пед/ сп (новый) от 31 января 2005 г.)
Учебно-методический комплекс обсужден на заседании кафедры
информатики, информационных
технологий и методики обучения 19 сентября 2011 г. протокол № 1
Заведующий кафедрой _______________
Составитель:
доцент Т.Н. Горностаева
Т.Н. Горностаева
Содержание
АНОТАЦИЯ…....................................................................................................................................................3.
ВЫПИСКА ИЗ ГОС ВПО…………………………………………………………………………………….4
РАБОЧАЯ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА………………………………………………………………………5
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ……………………………………..19
Аннотация на УМКД
«Искусственный интеллект»
Содержание дисциплины: на ее изучение учебным планом отводится 108 часов.
В Государственном стандарт по специальности 050202.65 “Информатика”, данная дисциплина отнесена в предметный блок, следовательно, ее назначение состоит в усилении
фундаментальной подготовки студентов. Состоит из лекционного курса и лабораторного
практикума. В лекционном курсе рассматривается понятие искусственного интеллекта,
направления его развития, понятие системы искусственного интеллекта, экспертной системы, модели знаний, основы языка искусственного интеллекта – Турбо Пролога. На
лабораторных занятиях студенты строят информационные системы, динамические базы
знаний, экспертные системы на языке Пролог.
Студенты должны знать
основные понятия дисциплины, перечисленные выше,
уметь писать программы на Прологе, обрабатывающие символьную и числовую информацию, уметь строить несложные информационные системы, динамические базы знаний,
и экспертные системы на Прологе.
Связь с другими дисциплинами: «Программирование», «Программное обеспечение ЭВМ»
Специальности: «Информатика» - 050202, «Математика» - 050201, «Физика» 050203.
Целью создания УМКД является создание единой системы методических документов, учитывающих содержание, структуру и особенности дисциплины Основы искусственного интеллекта.
Основными задачами внедрения УМКД являются:
 повышение качества подготовки студентов путем системно-методического
обеспечения учебного процесса;
 упорядочение требований к составу и оформлению учебно-методической документации;
 создание механизма для анализа методических документов;
 активизация самостоятельной работы студентов;
 оказание методической помощи молодым преподавателям.
Выписка
из ГОС ВПО для дисциплины
«Основы искусственного интеллекта»
Основные направления исследований в области искусственного интеллекта. Система знаний. Модели представления знаний: логическая, сетевая, фреймовая, продукционная.
Понятие об экспертной системе (ЭС). Общая характеристика ЭС. Виды ЭС и типы
решаемых задач. Структура и режимы использования ЭС. Классификация инструментальных средств ЭС и организация знаний в ЭС. Интеллектуальные информационные ЭС.
Представление о логическом программировании. Представление знаний о предметной области в виде фактов и правил базы знаний Пролога. Дескриптивный, процедурный и машинный смысл программы на Прологе. Рекурсия и структуры данных в программах на Прологе. Представление о функциональном программировании.
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Дальневосточный федеральный университет»
(ДВФУ)
ФИЛИАЛ ДВФУ В Г.УССУРИЙСК
«УТВЕРЖДАЮ»
Заведующий кафедрой ИИТиМО
______________ Горностаева Т.Н.
«______»_________________20____г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
«ОСНОВЫ ИССКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА»
Специальности -050202.65 Информатика с дополнительной специальностью 050203.65 Физика
050202.65 Информатика с дополнительной специальностью
050303.65 Иностранный язык (английский язык)
Форма подготовки (очная)
050202.65 Информатика
Форма подготовки (заочная)
кафедра информатики, информационных технологий и методики обучения
курс 5/5, семестр 9/10
лекции - 22/12 час
практические занятия – не предусмотрены
семинарские занятия не предусмотрены
лабораторные работы - 32/12 час.
консультации перед экзаменом - 9 семестр
всего аудиторной нагрузки - 54/24 часов
самостоятельная работа – 54/120 час.
реферативные работы: не предусмотрены
контрольные работы: не предусмотрены
зачет: не предусмотрен /10 семестр
экзамен: 9 семестр/ не предусмотрен
Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями государственного образовательного
стандарта высшего профессионального образования (номер государственной регистрации №662 пед/ сп
(новый) от 31 января 2005 г.)
Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры ИИТиМО 19 сентября 2011 г., протокол № 1
Заведующий кафедрой _______________
Составитель:
доцент Т.Н. Горностаева
Т.Н. Горностаева
I. Рабочая программа пересмотрена на заседании кафедры:
Протокол от «_____» _________________ 200 г. № ______
Заведующий кафедрой _______________________ __________________
(подпись)
(и.о. фамилия)
I
Изменений нет.
II. Рабочая программа пересмотрена на заседании кафедры:
Протокол от «_____» _________________ 200 г. № ______
Заведующий кафедрой _______________________ __________________
(подпись)
(и.о. фамилия)
Содержание
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА .............................................................................................................................. 8
ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ДИСЦИПЛИНЫ ОЧНОГО ОТДЕЛЕНИЯ .............................................................. 9
ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ДИСЦИПЛИНЫ ЗАОЧНОГО ОТДЕЛЕНИЯ ....................................................... 10
СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА ..................................................................................................... 12
СОДЕРЖАНИЕ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ ............................................................... 14
ОБОРУДОВАНИЕ, ИСПОЛЬЗУЕМОЕ НА ЗАНЯТИЯХ ................................................................................. 14
ТРЕБОВАНИЯ К ЗНАНИЯМ И УМЕНИЯМ СТУДЕНТОВ ............................................................................ 14
ФОРМЫ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ НА ОЧНОМ ОТДЕЛЕНИИ .................................................................... 15
ФОРМЫ ИТОГОВОГО КОНТРОЛЯ НА ОЧНОМ ОТДЕЛЕНИИ ................................................................. 16
ФОРМЫ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ НА ЗАОЧНОМ ОТДЕЛЕНИИ .............................................................. 17
ФОРМЫ ИТОГОВОГО КОНТРОЛЯ НА ЗАОЧНОМ ОТДЕЛЕНИИ .......................................................... 17
СПИСОК ОСНОВНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ .............................................................................................................. 18
СПИСОК ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ .............................. ERROR! BOOKMARK NOT DEFINED.
Пояснительная записка
Дисциплина “Основы искусственного интеллекта” изучается студентами специальности «Информатика» физико-математического в 9-ом семестре. Программа разработана
в соответствии с требованиями Государственного образовательного стандарта высшего
педагогического образования по специальности 050202.65 “Информатика”, в котором
данная дисциплина отнесена в предметный блок, следовательно, ее назначение состоит в
усилении фундаментальной подготовки студентов.
На изучение этой дисциплины учебным планом отводится 108 часов, из них 54 часа
составляет аудиторная работа и 54 часа - самостоятельная. Из аудиторных часов 22 составляют лекционные (2 часа в неделю) и 32 часа – лабораторные занятия (3 часа в неделю), причем, лекционный курс составлен так, чтобы его материал использовался на лабораторных занятиях.
В лекционном курсе изучаются понятия о том, что такое искусственный интеллект,
система знаний, модель представления знаний, экспертная система, виды моделей знаний,
виды экспертных систем, их структуры и режимы использования. Кроме того, дается
представление о логическом программировании. представление знаний о предметной области в виде фактов и правил базы знаний Пролога, рассматривается дескриптивный, процедурный и машинный смысл программы на Прологе, рекурсия и структуры данных в
программах на Прологе.
На лабораторных занятиях студенты пишут рекурсивные программы на Прологе,
строят интеллектуальные справочные системы, строят базы данных с обработкой информации в них, строят экспертные системы продукционного типа.
Курс заканчивается экзаменом.
На изучение этой дисциплины учебным планом на ОЗО отводится 144 часа, из них
24 часа составляет аудиторная работа и 120 часов – самостоятельная. Курс заканчивается
зачетом.
Тематический план дисциплины очного отделения
Самостоятельная
работа студентов
Трудоемкость
(всего часов)
22
32
54
108
1
Основные направления исследований в области искусственного
интеллекта. Система знаний. Модели
представления знаний: логическая,
сетевая, фреймовая, продукционная.
Понятие искусственного интеллекта. Два пути его развития. Области
применения систем искусственного
интеллекта.
4
2
2
4
8
2
Представление о логическом
программировании. Представление
знаний о предметной области в виде
фактов и правил базы знаний Пролога. Дескриптивный, процедурный
и машинный смысл программы на
Прологе. Рекурсия и структуры данных в программах на Прологе. Представление о функциональном программировании. Алгоритмические и
логические языки программирования. Пролог как язык логического
программирования. Его фундаментальные свойства и достоинства.
4
2
2
4
8
3
Алфавит и синтаксис Пролога. Термы и структуры данных Пролога.
6
2
4
6
12
4
Разделы Пролог – программы. Простые и структурные домены.
6
2
4
6
12
5
Факты и правила Пролога. Процедуры. Внутренняя и внешняя цель
программы. Сопоставление и поиск
с возвратом.
4
2
2
4
8
6
Декларативный
и
процедурный
смысл программы на Прологе.
4
2
4
4
8
Практические
занятия
54
Наименование модулей, разделов, тем
(с указанием семестра)
Лекции
9 семестр
№
Всего
Лабораторные
занятия
Аудиторные занятия
7
Методы и средства управления поиском решения. Метод перебора вариантов.
8
2
6
8
16
8
Метод отсечения как метод ограничения поиска с возвратом. Организация повтора.
6
2
4
6
12
9
Многооконный интерфейс Проло-га.
Предикаты ввода-вывода информации.
Использование рекурсии в Прологе.
Арифметические операции и функции Пролога. Работа в режиме калькулятора.
2
2
2
4
2
2
2
4
Рекурсивные
контролирующие и
игровые программы с использованием случайного выбора величин.
6
2
6
12
10
11
4
Структура список. Обработка списков. Строки Пролога. Предикаты
обработки строк.
Понятие об экспертной системе (ЭС).
Общая характеристика ЭС. Виды ЭС
и типы решаемых задач. Структура
и режимы использования ЭС.
Классификация инструментальных
средств ЭС и организация знаний в
ЭС. Интеллектуальные информационные ЭС.
Тематический план дисциплины заочного отделения
Основные направления исследований в области искусственного
интеллекта. Система знаний. Модели
представления знаний: логическая,
сетевая, фреймовая, продукционная.
Понятие искусственного интеллекта. Два пути его развития. Области
2
12
Практические
занятия
Трудоемкость
(всего часов)
24
Самостоятельная
работа студентов
10 семестр
Лабораторные
занятия
1
Наименование модулей, разделов, тем
(с указанием семестра)
Лекции
№
Всего
Аудиторные занятия
12
120
144
2
10
12
применения систем искусственного
интеллекта.
2
Представление о логическом
программировании. Представление
знаний о предметной области в виде
фактов и правил базы знаний Пролога. Дескриптивный, процедурный
и машинный смысл программы на
Прологе. Рекурсия и структуры данных в программах на Прологе. Представление о функциональном программировании. Алгоритмические и
логические языки программирования. Пролог как язык логического
программирования. Его фундаментальные свойства и достоинства.
4
2
2
10
14
3
Алфавит и синтаксис Пролога. Термы и структуры данных Пролога.
4
2
2
12
16
4
Разделы Пролог – программы. Простые и структурные домены.
4
2
2
12
16
5
Факты и правила Пролога. Процедуры. Внутренняя и внешняя цель
программы. Сопоставление и поиск
сДекларативный
возвратом.
и
процедурный
смысл программы на Прологе.
2
2
10
12
2
10
14
6
4
2
7
Методы и средства управления поиском решения. Метод перебора вариантов.
10
10
8
Метод отсечения как метод ограничения поиска с возвратом. Организация повтора.
10
10
9
Многооконный интерфейс Проло-га.
Предикаты ввода-вывода информации.
Использование рекурсии в Прологе.
Арифметические операции и функции Пролога. Работа в режиме калькулятора.
2
12
14
12
12
Рекурсивные
контролирующие и
игровые программы с использованием случайного выбора величин.
2
12
14
10
11
2
2
Структура список. Обработка списков. Строки Пролога. Предикаты
обработки строк.
Понятие об экспертной системе (ЭС).
Общая характеристика ЭС. Виды ЭС
и типы решаемых задач. Структура
и режимы использования ЭС.
Классификация инструментальных
средств ЭС и организация знаний в
ЭС. Интеллектуальные информационные ЭС.
Содержание учебного материала
Лекционный курс - 9 семестр 22 часа
(ОЗО – 10 семестр, 12 часов)
Лекция 1. Понятие искусственного интеллекта. Два направления его развития.
Области применения Понятие алгоритмического и логического языка. Пролог как язык
машин 5-го поколения. Основные понятия языка Пролог. Алфавит. Синтаксис. Простые и
структурные термы.
Лекция 2*. Разделы программы Пролога. Простые и сложные домены. Понятие
внутренней и внешней цели. Предложения Пролог – программы: факты, правила, вопросы..
Лекция 3*. Процессы сопоставления и поиск с возвратом. Графическое представление поиска решения. Декларативный и процедурный смысл программы на Прологе.
Лекция 4*. Средства управления поиском решения: предикаты fail; cut; repeat. Методы управления поиском решения: метод перебора вариантов, метод отсечения, организация повтора.
Лекция 5. Оконный интерфейс. Предикаты работы с окнами. Предикаты ввода –
вывода информации. Понятие рекурсии. Рекурсивные правила Пролога.
Лекция 6*. Рекурсивные контролирующие и игровые программы с использованием
арифметических функций и набором случайных величин.
Лекция 7. Модульное программирование. Структура модулей. Алгоритм создания
проекта из отдельных модулей. Понятие информационной системы справочного типа. Алгоритм создания такой программы.
Лекция 8. Определение базы данных. Виды баз. Предикаты работы с базой данных. Алгоритм создания базы данных в Прологе. Сохранение базы на носителе.
Лекция 9*. Понятие данных и знаний. Свойства знаний. Виды знаний. Системы искусственного интеллекта. Представление знаний в этих системах. Модели знаний. Семантическая сеть. Виды связей в сети. Недостатки и достоинства семантической сети.
Лекция 10. Фреймовая модель знаний. Формат фрейма. Фреймы – прототипы и
фреймы – экземпляры. Типы фреймов. Продукционная модель знаний. Правила продукции. Формальная логическая модель знаний. Фразы Хорна. Недостатки и достоинства
каждой из моделей.
Лекция 11*. Понятие экспертной системы. Общая характеристика ЭС. Категории
ЭС и типы решаемых задач. Примеры известных ЭС. Структура экспертных систем. Классификация инструментальных средств ЭС. Организация знаний в ЭС. Интеллектуальные и
информационные экспертные системы.
Замечание. Студентам ОЗО читаются лекции, помеченные звездочкой *, остальной
материал они изучают самостоятельно.
Лабораторные занятия - 9 семестр, 32 часа
(ОЗО – 10 семестр, 12 часов)
Лаб.работа №1*. Знакомство с системой программирования Турбо Пролог. В
этой работе студенты должны познакомиться с интерфейсом системы программирования
Турбо Пролог, ее окнами и их назначением, системой меню, научиться загружать, и сохранять и запускать уже готовую программу на исполнение..
Лаб.работа №2*. Выполнение простейшей программы в Турбо Прологе. В этой
работе студенты должны получить навыки набора и редактирования текста программы в
редакторе системы Пролог, выполнять трассировку программы, задавать программе различные внешние цели и объяснять полученные результаты.
Лаб.работа №3*. Использование простых и сложных доменов в Прологе. В этой
работе студенты должны научиться использовать в программе простые и структурные
домены, простые и структурные переменные и правила, содержащие предикаты с этими
доменами и переменными.
Лаб.работа №4*. Методы и средства управления поиском решения. В этой работе студенты должны научиться программным путем управлять поиском решения, используя стандартные предикаты и методы управления Пролога.
Лаб.работа №5*. Ввод и вывод информации. Многооконный интерфейс Пролога.
В этой работе студенты должны научиться открывать окна программным путем, вводить в
них информацию в обычном и отформатированном виде.
Лаб.работа №6*. Использование рекурсии в Прологе. Декларативный и процедурный смысл программы. В этой работе студенты должны научиться составлять программы
с рекурсивными правилами и уметь объяснить, в чем заключается декларативный и процедурный смысл составленной программы.
Лаб.работа №7. Контролирующие программы. В этой работе студенты должны
научиться составлять контролирующие программы с использованием окон, рекурсивных
правил, арифметических выражений и функции, генерирующей случайные числа.
Лаб.работа №8. Игровые программы. В этой работе студенты должны научиться
составлять игровые программы с использованием окон, рекурсивных правил, арифметических выражений и функции, генерирующей случайные числа.
Лаб.работа №9. Создание программ проектов. В этой работе студенты должны
научиться создавать исполняемые обычные файлы, простые модульные программы и исполняемые файлы из модульной программы.
Лаб.работа №10. Интеллектуальная модульная программа справочноинформационного типа. Вся работа рассчитана на 6 часов. В этой лабораторной работе
студенты должны составить программу главного модуля системы, программу файла описаний и программу самого короткого вспомогательного модуля, составить их них модульную программу проект и проверить ее работоспособность.
Лаб.работа №11. Интеллектуальная модульная программа справочноинформационного типа. В этой лабораторной работе студенты должны составить программы еще двух вспомогательных модулей, подсоединить их к проекту и проверить
работоспособность полученной программы.
Лаб.работа №12 Интеллектуальная модульная программа справочноинформационного типа. В этой лабораторной работе студенты должны составить программы оставшихся вспомогательных модулей, подсоединить их к проекту и окончательно отладить модульную программу.
Лаб.работа №13. Динамические реляционные базы данных. Вся работа рассчитана
на 4 часа. В этой лабораторной работе студенты должны составить программу главного
модуля системы, программу файла описаний и программы трех вспомогательных модулей, содержащих три первые запросы к базе данных, составить их них модульную программу проект и проверить ее работоспособность.
Лаб.работа №14 . Динамические реляционные базы данных В этой лабораторной
работе студенты должны составить программы оставшихся вспомогательных модулей,
содержащих остальные запросы, подсоединить их к проекту и окончательно отладить
модульную программу.
Лаб.работа №15. Экспертная система продукционного типа. Работа рассчитана
на 4 часа. В этой лабораторной работе студенты должны составить первую часть программы – экспертной системы, содержащей признаки заданных в их варианте семейств
животных и видов животных.
Лаб.работа №16. Экспертная система продукционного типа. В этой лабораторной работе студенты должны составить вторую часть программы – экспертной системы,
содержащей признаки заданных в их варианте животных.
Замечание. Студенты ОЗО выполняют лабораторные работы, помеченные звездочкой *..
Содержание самостоятельной работы студентов
К самостоятельной работе студентов относятся проработка лекционного курса и рекомендуемой литературы для подготовки к лабораторным работам и зачету. Часть учебников выдана студентам на руки, имеется рекомендованная литература в читальном зале
и лаборатории ЭВМ №4 физико-математического факультета.
В неделю читается одна лекция и проводится одно или два лабораторных занятий.
Как правило, лекционный материал к моменту выполнения лабораторных работ уже прочитан, если же нет, то он приведен в самой лабораторной работе. Большинство лабораторных работ рассчитано на 2 часа, но есть и 4-х часовые. Тексты работ имеются в каждом
классе, где проводятся лабораторные занятия в бумажном и электронном варианте. Студентам для самостоятельной работы выделяется 1 час машинного времени в неделю в
компьютерном классе. Преподаватель в это время находится в этой же аудитории и оказывает помощь студентам в случае затруднения.
Оборудование, используемое на занятиях
1. Компьютер.
2. Проектор.
3. Экран.
На лекции с помощью этого оборудования демонстрируется интерфейс системы
программирования Турбо Пролог, структура и работа программ на Прологе, составленных в поддержку этого курса.
Требования к знаниям и умениям студентов
Студенты, изучившие дисциплину «Основы искусственного интеллекта», должны
знать ее основные понятия, которые необходимы им при преподавании информатики в
школе:
 Понятие искусственного интеллекта, системы искусственного интеллекта.
 Понятие данных и знаний. Свойства и виды знаний. Модели знаний.
 Понятие и структура экспертных систем..
 Информационные и интеллектуальные экспертные системы.
 Различие между алгоритмическими и логическими языками программирования
 Назначение языка Пролог как языка 5-го поколения ЭВМ.
 Алфавит и синтаксис Пролога.
 Структуру Пролог – программы.
 Понятие простых и структурных доменов и объектов языка.
 Определения факта, правила, вопроса.
 Механизм поиска решения в программах на Прологе.
 Структуру список.
Студенты должны уметь:
 Составлять рекурсивные программы по символьной и числовой информации..
 Составлять модульные программы.
 Работать в Прологе с базами данных.
 Составлять несложные информационные и экспертные системы.
Формы текущего контроля на очном отделении
9 семестр
Отчет по текущей лабораторной работе.
Все лабораторные работы студенты выполняют по индивидуальному варианту, что
предполагает их самостоятельное выполнение. Результаты выполнения работы представляются в электронном или бумажном варианте. При представлении результатов студенты должны ответить на контрольные вопросы темы, указанные в лабораторной работе.
Отчет производиться еженедельно, или два раза в неделю в зависимости от числа занятий
в неделю.
Пример заданий к лабораторной работе
1.Разобраться с текстом программы, создающей ЭС, распознающей летающие объекты, и ознакомиться с ее работой (ехе – файл взять у преподавателя).
2.Используя всю информацию о свойствах грибов, заданную в Вашем варианте,
составить модель знаний Вашей экспертной системы в виде семантической сети.
3.Показать ее преподавателю.
4.Используя как аналог программу экспертной системы по определению летающих
объектов и составленную Вами модель знаний, составить экспертную систему, определяющую грибы из Вашего варианта (обязательно использовать факты вида falsef, но
только там, где они необходимы).
5.Самостоятельно протестировать программу по определению всех грибов из Вашего варианта.
6. Продемонстрировать работу системы преподавателю и тогда сделать распечатки
программы, результатов ее работы (не менее чем для 2-х грибов) и файлов, содержащих
БД для каждого из этих грибов.
Замечания.
1.Экспертная система не должна один и тот же вопрос задавать более одного раза.
2. В одном вопросе не должны запрашиваться два свойства.
Контрольные вопросы к этой работе
1. Что называется интеллектом? Что называется искусственным интеллектом?
2. В каких направлениях развивается искусственный интеллект?
3. Каким принципом руководствуется бионическое направление ИИ? Функциональное?
4. Что называется системой? Системой искусственного интеллекта - СИИ?
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
Что является ее основными частями?
В каком виде можно представить обычную программу? Интеллектуальную?
Что такое Данные? Как они изменяются при обработке на ЭВМ?
Что такое Знания? Как они изменяются при обработке на ЭВМ?
Какими свойствами обладают знания? Как можно классифицировать знания?
Какие модели знаний используются в СИИ?
Что называется семантической сетью? Какие виды связей в ней используются?
Какие связи представлены в Вашей сети?
Что такое фрейм? Каков формат его задания?
Какие бывают виды фреймов?
Какая модель называется продукционной?
Какая модель называется формальной логической?
Что называется экспертной системой?
Знания какого вида содержит построенная Вами ЭС?
Как построенная ЭС определяет гриб (объяснить логику программы)?
Пример варианта задания к работе
Масленок сибирский – шляпка подушковидная, слизистая, желтая, мякоть желтая,
трубочки желтые, широкие, съедобен.
Масленок кедровый– шляпка подушковидная, слизистая, красная, мякоть желтая,
трубочки желтые, узкие, съедобен.
Болетинус видный– шляпка подушковидная, слизистая, красная, мякоть желтая,
трубочки желтые, узкие, съедобен, но не вкусен.
Формы итогового контроля на очном отделении
Экзамен в 9 семестре
Вопросы, выносимые на экзамен
1. Общие сведения о языке Пролог.
2. Алфавит и синтаксис Пролога.
3. Предложения Пролог – программы.
4. Структура Пролог – программы. Назначение каждого раздела.
5. Механизм исполнения Пролог – программы. Процесс сопоставления.
6. Процесс поиска с возвратом.
7. Средства управления поиском решения. Метод перебора вариантов.
8. Метод отсечения. Метод повтора. Рекурсивное правило.
9. Стандартные предикаты ввода информации в Прологе
10. Стандартные предикаты вывода информации в Прологе
11. Предикаты работы с окнами.
12. Декларативный и процедурный смысл программы на Прологе.
13. Предикаты, генерирующие случайные числа.
14. Понятие модульного программирования, главного модуля, вспомогательных модулей Глобальные домены и предикаты. Алгоритм создания файла проекта.
15. Определение базы данных. Виды БД. Динамическая БД. БД Пролога. Предикаты
работы с БД.
16. Понятие искусственного интеллекта. Два направления развития ИИ.
17. Основные направления применения ИИ.
18. Система ИИ. Ее отличие от обычной программы. Понятие данных и знаний.
19. Свойства знаний. Виды знаний.
20. Модели знаний: семантическая сеть, виды связей в ней.
21. Фреймовая модель.
22. Продукционная и логическая модели.
23. Понятие экспертной системы. Ее отличительные признаки и структура. Примеры
ЭС.
Типы задач, выносимых на экзамен:
1.Задание внутренних целей для БД, содержащей предикаты со сложными доменами;
2. Задание внешних целей для БД, содержащей предикаты со сложными доменами;
3. Создание красочных объявлений (заявлений, поздравлений) в отдельном окне;
4. Использование рекурсивных правил для табулирования функции ;
5. Создание программ, обрабатывающих строки ;
6.. Создание модульной программы в виде ехе-файла ;
10. Создание небольшой БД.
Формы текущего контроля на заочном отделении
10 семестр
1.Отчет по текущей лабораторной работе.
Все лабораторные работы студенты выполняют по индивидуальному варианту, что
предполагает их самостоятельное выполнение. Результаты выполнения работы представляются в электронном или бумажном варианте. При представлении результатов студенты должны ответить на контрольные вопросы темы, указанные в лабораторной работе.
Отчет производиться еженедельно, или два раза в неделю в зависимости от числа занятий
в неделю.
Формы итогового контроля на заочном отделении
Зачет в 10 семестре
Вопросы, выносимые на зачет
24. Общие сведения о языке Пролог.
25. Алфавит и синтаксис Пролога.
26. Предложения Пролог – программы.
27. Структура Пролог – программы. Назначение каждого раздела.
28. Механизм исполнения Пролог – программы. Процесс сопоставления.
29. Процесс поиска с возвратом.
30. Средства управления поиском решения. Метод перебора вариантов.
31. Метод отсечения. Метод повтора. Рекурсивное правило.
32. Стандартные предикаты ввода информации в Прологе
33. Стандартные предикаты вывода информации в Прологе
34. Предикаты работы с окнами.
35. Декларативный и процедурный смысл программы на Прологе.
36. Предикаты, генерирующие случайные числа.
37. Понятие модульного программирования, главного модуля, вспомогательных модулей Глобальные домены и предикаты. Алгоритм создания файла проекта.
38. Определение базы данных. Виды БД. Динамическая БД. БД Пролога. Предикаты
работы с БД.
39. Понятие искусственного интеллекта. Два направления развития ИИ.
40. Основные направления применения ИИ.
41. Система ИИ. Ее отличие от обычной программы. Понятие данных и знаний.
42. Свойства знаний. Виды знаний.
43. Модели знаний: семантическая сеть, виды связей в ней.
44. Фреймовая модель.
45. Продукционная и логическая модели.
46. Понятие экспертной системы. Ее отличительные признаки и структура. Примеры
ЭС.
Типы задач, выносимых на экзамен:
1.Задание внутренних целей для БД, содержащей предикаты со сложными доменами;
2. Задание внешних целей для БД, содержащей предикаты со сложными доменами;
3. Создание красочных объявлений (заявлений, поздравлений) в отдельном окне;
4. Использование рекурсивных правил для табулирования функции ;
5. Создание программ, обрабатывающих строки ;
6.. Создание модульной программы в виде ехе-файла ;
10. Создание небольшой БД.
Список основной литературы
1. Могилев, А.В. Информатика : учеб.пособие для вузов по спец. "Информатика" / А.В. Могилев, Н.И. Пак, Е.К. Хеннер; под ред.
Е.К.Хеннера .— 3-е изд., перераб. и доп. — М. : Академия, 2004 .—
841с.
2. Ясницкий, Л.Н., Л.Н. Введение в искусственный интеллект : учеб. пособие для вузов по спец. 010100 "Математика" / Л.Н. Ясницкий .— М. :
Академия, 2005 .— 176с.
Список дополнительной литературы
1.
Рыжов Ю.И. Информатика. Лекции и практикум / Ю.И. Рыжов. –
СПб: КОРОНА принт, 2000. – 430 с.
2.
Братко И.В. Программирование на языке Пролог для искусствен-
ного интеллекта / И.В. Братко. - М.: Мир, 1990. – 294 с.
Электронные информационные образовательные ресурсы
1.
Программирование искусственного интеллекта в приложениях /
Джонс М.Т. - ДМК Пресс Издательство, 2011. - 312 с [Электронные
ресурсы]. – Режим доступа: http://e.lanbook.com/view/book/1244/
Учебно-методическое обеспечение дисциплины
«Основы искусственного интеллекта»
Методические рекомендации для преподавателя
1. А. В. Могилев, Н.И. Пак, Е.К.Хеннер. Практикум по информатике.
М.,ACADEMA, 2007, Глава 1.
Методические рекомендации для студентов
1. Курс предполагает выполнение 17 лабораторных работ. Каждая из них содержит
методические указания по выполнению работы и варианты заданий. Все они имеются в
электронном и бумажном вариантах (5-10 экземпляров каждой работы) в компьютерных
классах, в которых проводятся лабораторные занятия.
Используемое оборудование
1.
2.
3.
4.
Компьютеры - 45 шт. (в компьютерных классах).
ПO: MSDOS, NC, система программирования Turbo – Prolog/l .
Проектор.
Экран.