«ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБРАБОТКИ СОЦИОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ»

ФГОБУ ВПО «Финансовый университет
при Правительстве Российской Федерации»
Кафедра «Информационные технологии»
«ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
ОБРАБОТКИ СОЦИОЛОГИЧЕСКОЙ
ИНФОРМАЦИИ»
Москва 2013
Кафедра «Информационные технологии»
профессор кафедры доктор экономических наук,
профессор Демин Игорь Святославович
профессор кафедры кандидат технических наук,
доцент Золотарюк Анатолий Васильевич
представляют
для студентов 3-го курса, обучающихся по направлению
040100.62 «Социология»
дисциплину по выбору
«ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ КОМПЬЮТЕРНЫЕ
ТЕХНОЛОГИИ ОБРАБОТКИ
СОЦИОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ»
Цели дисциплины
• Формирование компетенций, основ
теоретических знаний, практических
навыков и умений работы в области
функционирования и использования
интеллектуальных информационных
систем и технологий для решения
профессионально-ориентированных
задач.
• Овладение
методикой
и
технологическим инструментарием применения нейронных
сетей в процессе решения
прикладных
социологических
задач.
Задачи дисциплины
• Изучение
основ
построения
информационных систем на базе
технологий искусственного интеллекта и их практического использования в процессе исследования,
обработки, анализа и представления социологической информации.
• Усвоение и развитие компетенций
выбора и применения нейросетевых и
других интеллектуальных технологий
для решения прикладных и научноисследовательских задач предметной
области социолога.
Объем дисциплины и виды учебной работы
Дисциплина изучается на 3-м курсе в 5-м семестре.
Общая трудоемкость дисциплины – 2 зачетных единицы.
Вид промежуточной аттестации – зачет.
Вид учебной
работы
Общая трудоёмкость
Часы
72
дисциплины
Аудиторные занятия
34
Лекции
16
Практические
18
занятия
Самостоятельная
работа
38
Краткое содержание дисциплины
Информационные системы
искусственного интеллекта
и
технологии
с
элементами
Понятие
интеллектуальной информационной системы (ИИС).
Характерные черты ИИС.
Интеллектуальные
технологии.
информационные
Инженерия знаний: задачи инженерии
знаний.
Классификация
и
модели
представления знаний.
Системы поддержки принятия решений.
Экспертные системы.
Биологические принципы построения
систем искусственного интеллекта.
Генетические алгоритмы.
Нейросетевые технологии
Понятие и сущность нейросетевых
технологий.
Модель
персептрон,
нейрона.
искусственного
активационная
нейрона:
функция
Модель персептрона
Направления
применения
нейросетевых
технологий
в
экономике и социологии.
Многослойные нейронные сети:
структура, алгоритмы обучения.
Использование
многослойных
нейронных сетей в задачах оценки,
распознавания и прогнозирования.
Многослойная нейронная сеть
Самоорганизующиеся
Кохонена.
карты
Проблемы практического использования нейросетей
Определение оптимальной архитектуры сети. Выбор активационной
функции и алгоритма обучения.
Место нейросетевых технологий как альтернатива и дополнение к
алгоритмическим методам обработки информации.
1
1
0
Требования к данным со
стороны
нейросетевых
технологий.
Возможности и методы
предобработки
данных
(понижение
размерности,
исключение
незначащих
факторов, восстановление
данных,
корректировка
аномалий).
Состояние и тенденции
развития рынка ИИС.
Обучение нейросети с «учителем»
Аналитическая платформа Deductor
Возможности, структура
обработки данных.
и
схема
Методы
обработки: извлечение,
очистка, манипулирование, моделирование,
прогнозирование, кластеризация, поиск закономерностей, обнаружение знаний, добычи данных и др.
Диаграмма прогноза
Решение практических задач
социологии.
Мастер обработки пакета Deductor
Нейросеть
Все занятия – в компьютерном классе!
Изучение дисциплины позволит:
• освоить теоретические основы построения и функционирования
интеллектуальных информационных систем, их разновидности и
возможности использования для решения социологических задач;
• ознакомиться с назначением, структурой, функциональными
возможностями и технологическим инструментарием аналитической
платформы Deductor; разработчик – компания BaseGroup (г. Рязань);
• приобрести навыки обработки социологических данных в пакете
Deductor, в т.ч. по использованию нейросетей, предобработке, очистке,
прогнозированию, кластеризации социологической информации.
Литература
При изучении дисциплины используются материалы учебников,
учебных пособий и монографий, подготовленных классиками теории
искусственного интеллекта, разделы из книг
ППС кафедры, в т.ч.
авторские методические разработки.
На многофункциональном образовательном портале кафедры fakit.ru
располагаются
все
необходимые
информационные,
аналитические, программные и учебно-методические материалы.
Уважаемые студенты!
Ждем Вас на кафедре «Информационные технологии»:
ул. Щербаковская, 38, комн. 302, тел. (499) 277-21-37), а
также на занятиях по дисциплине «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ
КОМПЬЮТЕРНЫЕ
ТЕХНОЛОГИИ
СОЦИОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ»!
До встречи!!!
© Кафедра «Информационные технологии», 2013.
© Золотарюк А.В., Демин И.С., 2013, .
ОБРАБОТКИ