ОПИСАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ ДНМ.В.2.2 Искусственный интеллект, экспериментальные системы и базы знаний в машиностроении

Реклама
ОПИСАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
ДНМ.В.2.2 Искусственный интеллект, экспериментальные системы и базы знаний в
машиностроении
Преподаватель: Козликин Николай Лаврентьевич
11 семестр 1 год обучения
1) Краткое содержание дисциплины:
Методология искусственного интеллекта (ИИ). Математические и философские аспекты
ИИ. Проектирование и применение систем ИИ. Технология программирования задач из
области ИИ. Инструментальные средства создания систем ИИ: языки программирования
LISP, PROLOG, оболочки экспертных систем. Области применения ИИ: принятие
решений, планирование, машинное обучение, качественные рассуждения, доказательство
теорем, эвристический поиск, решение задач, обработка текстов на естественных языках,
ведение игр. Знания и методы их представления. Инженерия знаний. Базы знаний. Методы
обработки структур данных.
Экспертные системы. Дедуктивный и индуктивный механизмы вывода заключений.
Объяснительная компонента экспертных систем. Искусственные нейронные сети.
2) Кредитная стоимость дисциплины: 6 кредита
3) Цель:
Знакомство с современной методологией искусственного интеллекта, с его
математическими и философскими аспектами.
Формализация предметных знаний в машиностроении, представление этих знаний в
компьютере, использование знаний для экспертного решения проблем производства
изделий.
4) Результаты обучения:
Анализ проблем, вычленение основных признаков и параметров в этой проблеме,
создание форматов представления этих и их алгоритмической обработки.
5) Содержание:
1. Методология искусственного интеллекта (ИИ). Математические и философские
аспекты ИИ. Проектирование и применение систем ИИ. – 1 ч.
2. Технология программирования задач из области ИИ. Инструментальные средства
создания систем ИИ: языки программирования LISP, PROLOG, оболочки экспертных
систем. – 1 ч.
3. Области применения ИИ: принятие решений, планирование, машинное обучение,
качественные рассуждения, доказательство теорем, эвристический поиск, решение задач,
обработка текстов на естественных языках, ведение игр. – 1 ч.
4. Знания и методы их представления. Инженерия знаний. Базы знаний. Методы
обработки структур данных. – 1 ч.
5. Экспертные системы. Дедуктивный и индуктивный механизмы вывода заключений.
Объяснительная компонента экспертных систем. – 10 ч.
6. Искусственные нейронные сети. – 4 ч.
6) Пререквизиты:
Для успешного освоения дисциплины студент должен знать фундаментальные основы
курсов: “Высшая математика” - Численные методы. Дискретную математику.
“Информатика” - навыки объектно-ориентированного и визуального программирования.
Умение работать в CAD/CAM.
7) Основной учебник:
1. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика.-М.:
Горячая линия-Телеком, 2001.
2. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта: Пер. с
англ.— М. : Мир, 1990. — 560 с. : ил
3. Люгер, Джордж Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных
проблем : пер. с англ. / Д. Ф. Люгер. — 4-е изд. — М. ; СПб. ; Киев : Вильямс, 2003. —
864 с. : ил.
4. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц.-М.: Мир, 1990.
5. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования: Учеб. для ВУЗов, 2-е
изд. перераб. И дополн.-М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2002.
8) Дополнительная литература:
1. Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. Практическое введение в технологию
искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на
Бейсике.-М.: Финансы и статистика, 1990.-239 с.: илл.
2. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: Пер. с англ.-М.:
Энергоатомиздат, 1991.-286 с.: илл.
3. Сойер Б., Фостер Д.Л. Программирование экспертных систем на Паскале.- М.:
Финансы и статистика, 1990.
9) Координатор: Козликин Николай Лаврентьевич, доцент кафедры ФВТМ, к.т.н.
10) Использование компьютера:
Навыки объектно-ориентированного, визуального и логического программирования.
Дедуктивный механизм вывода заключений. Создание оболочки экспертных систем.
Создание продукционных правил. Отладка учебной экспертной системы.
11) Лабораторные работы и проекты:
Проект: Создание учебной экспертной системы машиностроительного назначение.- 12 ч.
Скачать