5. литература - Воронежский государственный педагогический

ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ
УНИВЕРСИТЕТ
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
дисциплины "Основы искусственного интеллекта "
для подготовки специалиста по cпециальности 030100 "Информатика"
с дополнительной специальностью 032100 "Математика"
Трудоемкость108 час
Всего: 54 час
Из них: 18 – лекции
36 – семинары
54 СРС
Форма отчетности – экзамен, 6 сем.
по уч. плану 2000-2001 уч. г.
Составитель: доц. В.В.Кравец
Программа утверждена на заседании
кафедры информатики и МПМ 10 мая
2001 г. протокол № 9
Заведующий кафедрой, профессор
______________________А.С. Потапов
Воронеж – 2001
1. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ
ЗАПИСКА
Дисциплина изучает основные направления исследований в области
искусственного интеллекта. Большое внимание уделяется такой важной области,
как построение моделей знаний. Подробно рассматриваются экспертные системы.
Вводится представление о логическом программировании. Изучается язык
логического программирования Пролог.
Благодаря современному развитию науки и техники компьютерные системы
становятся незаменимыми помощниками человека, начиная с ним конкурировать
в таких областях, где его (человека) лидерство еще совсем недавно считалось
незыблемым. Речь идет об искусственном интеллекте, вычислительных
алгоритмах, действующих по образу и подобию мышления человека.
Уже сегодня интеллектуальные экспертные системы получили широкое
распространение в различных областях человеческой деятельности, особенно в
медицине. Основными отличительными достоинствами систем искусственного
интеллекта являются:
 возможность отвечать на задаваемые человеком вопросы на языке,
свойственным предметной области;
 обрабатывать огромные массивы первичного статистического материала,
сублимировать его в сжатую информативную форму, выявлять реальные
причинно-следственные связи в короткие временны промежутки.
 качество действия интеллектуальных систем, то есть точность
производимых ими выводов, может превосходить средний человеческий
уровень.
Задачи изучения дисциплины.
1. Развитие современного профессионального мировоззрения и знакомство
с передовыми технологиями разработки специального класса прикладных систем.
2. Знакомство со всем кругом задач, решаемых в рамках искусственного
интеллекта.
3. Овладение методами проектирования и разработки модулей
информационных систем, использующих технологии искусственного интеллекта.
В результате изучения курса студент должен знать:
— круг проблем, решаемых методами искусственного интеллекта;
— основные способы представления знаний в базах знаний;
— структуру и технологию разработки экспертных систем;
— основные положения нечеткой математики и их применение
для реализации нечетких рассуждений;
Студент должен уметь:
— строить модели неформализуемых задач;
— выступая в роли инженера по знаниями,проектировать несложные базы
знаний, используя различные методы представления знаний;
— иметь навык в разработке элементов интеллектуального интерфейса
информационных систем.
1. Основные направления исследований в
области искусственного интеллекта.
Система знаний. Модели представления
знаний: логическая, сетевая, фреймовая,
продукционная.
2. Архитектура ЭС. Назначение компонент
ЭС. Факторы, определяющие реализацию конкретной ЭС. Режимы работы
ЭС. Прототипирование. Шесть этапов
разработки ЭС. Модификация ЭС при ее
разработке.
программирование.
3. Логическое
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.
18
6
38
18
6
12
38
18
6
12 20
12
СРС
32
Лаборат.
Лекции
Тема
Всего
№
Всего в
трудоемкости
2. ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН
В том числе
аудиторных
14
20
3. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Место искусственного интеллекта в информационных технологиях .
Тенденции развития теории искусст-венного интеллекта. Основные понятия
искусственного интеллекта. Формализуемые и неформализуемые задачи.
Экспертные системы как системы, основанные на знаниях. Инженерия знаний.
Инженер по знаниям. Понятия модели знаний, приобретения и представления
знаний. Организация хранения информации в человеческой памяти. Типы
мышления.
Информация, знания, и данные. Виды знаний. Эвристики. Представление
знаний. Представление знаний. Понятия предметной области, сущности. Языки
представления знаний. Инструментальные средства баз данных. Продукционные
системы. Классифика-ция продукций.
Сетевые модели представления данных. Классификация семантических
сетей. Преимущества и недостатки семантических сетей. Понятие вывода на
семантической сети. Семантическая сеть как реализация интегрированного
представления данных категорий типов данных, свойств категорий и операций
над данными и категориями. Абстрактные образы и фреймы. Основные типы
фреймов. Понятие слота. Фреймы и наследование. Модель прикладных процедур,
реализующих правила обработки данных
Экспертные системы. Архитектура ЭС. Назначение компонент ЭС.
Факторы, определяющие реализа-цию конкретной ЭС. Режимы работы ЭС.
Прототипирование. Шесть этапов разработки ЭС. Модификация ЭС при ее
разработке.
Модели приближенных рассуждений. Понятия нечеткого множества и
функции принадлежности. Нечеткие кванторы и лингвистическая шкала.
Нечеткие высказывания и нечеткая логика. Мера доверия и коэффициенты
уверенности. Нечеткие рассуждения. Примеры. Необходимость и назначение
объяснительной компоненты ЭС. Параметры, описывающие объяснение.
Искусственный интеллект и информационные системы Информационные
системы,
имитирующие
творческие
процессы.
Интеллек-туальные
информационно-поисковые системы. Системы интеллектуального интерфейса для
информационных
систем.
Интеллектуальные
информационно-поисковые
системы. Интеллектуальные программные агенты
Логическое программирование. 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.
4. Рекомендации по организации работы студентов.
Практические занятия по всем разделам с последующей проверкой
домашней работы. Самостоятельное изучение отдельных вопросов и задач,
предлагаемых на лекциях.
5. ЛИТЕРАТУРА
1. Дж. Макаллистер Искусственный интеллект и Пролог на микроЭВМ. М.
Машиностроение. 1990. - 236 с.
2. М.Амамия, Ю. Танака. Архитектура ЭВМ и исскуственный интеллект. М.
Мир, 1993. – 400 с.
3. И. Братко. Программирование на языке ПРОЛОГ для искусственного
интеллекта. М. Мир. 1990. – 569 с.
Дополнительная литература
1. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных
систем. — СПб.: Питер, 2000. — 384 с.
2. Попов Э.В. и др. Статические и динамические экспертные системы. —
М.: Финансы и статистика, 1996. — 320 с.
3. Джексон П. Введение в экспертные системы.— М.:Вильямс, 2001. — 624
с.
4. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. – Минск,
Тетрасистемс, 1997. – 367 с.
5. Кокорева Л.В., Перевозчикова О.Л. Диалоговые системы и представление
знаний. – Киев, Наукова думка, 1993. – 446 с.
6. Соломатин Н.М. Информационно-семантические системы. – М., Высшая
шк., 1989 – 127 с.
7. Любарский Ю.Д. Интеллектуальные информационные системы. М.:
Наука, 1990. — 350 с.
6. РЕКОМЕНДАЦИИ ДЛЯ СРС
На самостоятельную работу выносятся следующие вопросы:
1. Методы представления знаний и поиска решений
2. Продукционная система для представлений знаний.
3. Прямая и обратная цепочки рассуждений
4. Представление знаний с помощью фреймов.
5. Представление знаний с помощью семантических сетей
6. Представление знаний в Интернет
7. Представление неопределенности знаний и данных
8. Методы поиска решений в экспертных системах
7. ВОПРОСЫ К ЭКЗАМЕНУ
1. Место искусственного интеллекта в информационных технологиях .
Тенденции развития теории искусст-венного интеллекта.
2. Основные понятия искусственного интеллекта. Формализуемые и
неформализуемые задачи. Экспертные системы как системы, основанные на
знаниях.
3. Инженерия знаний. Инженер по знаниям. Понятия модели знаний,
приобретения и представления знаний.
4. Организация хранения информации в человеческой памяти. Типы
мышления.
5. Информация, знания, и данные. Виды знаний. Эвристики.
6. Представление знаний. Представление знаний.
7. Понятия предметной области, сущности. Языки представления знаний.
8. Инструментальные средства баз данных. Продукционные системы.
9. Сетевые модели представления данных. Классификация семантических
сетей.
10. Преимущества и недостатки семантических сетей. Понятие вывода на
семантической сети.
11. Семантическая сеть как реализация интегрированного представления
данных категорий типов данных, свойств категорий и операций над данными и
категориями.
12. Абстрактные образы и фреймы. Основные типы фреймов.
13. Понятие слота.
14. Фреймы и наследование.
15. Модель прикладных процедур, реализующих правила обработки данных
16. Экспертные системы. Архитектура ЭС.
17. Назначение компонент ЭС. Факторы, определяющие реализа-цию
конкретной ЭС.
18. Режимы работы ЭС. Прототипирование. Шесть этапов разработки ЭС.
Модификация ЭС при ее разработке.
19. Модели приближенных рассуждений. Понятия нечеткого множества и
функции принадлежности.
20. Нечеткие кванторы и лингвистическая шкала.
21. Нечеткие высказывания и нечеткая логика.
22. Мера доверия и коэффициенты уверенности.
23. Нечеткие рассуждения.
24. Необходимость и назначение объяснительной компоненты ЭС.
Параметры, описывающие объяснение.
25.
Искусственный
интеллект
и
информационные
системы
Информационные системы, имитирующие творческие процессы. Интеллектуальные информационно-поисковые системы.
26. Системы интеллектуального интерфейса для информационных систем.
Интеллектуальные информационно-поисковые системы. Интеллектуальные
программные агенты
27. Логическое программирование. Представление знаний о предметной
области в виде фактов и правил базы знаний Пролога.
28. Дескриптивный, процедурный и машинный смысл программы на
Прологе.
29. Рекурсия и структуры данных в программах на Прологе.
30. Представление о функциональном программировании.