Интеллектуальные системы

ПЕРВОЕ ВЫСШЕЕ ТЕХНИЧЕСКОЕ УЧЕБНОЕ ЗАВЕДЕНИЕ РОССИИ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«НАЦИОНАЛЬНЫЙ МИНЕРАЛЬНО-СЫРЬЕВОЙ УНИВЕРСИТЕТ «ГОРНЫЙ»
Согласовано
Утверждаю
Руководитель ООП
по специальности
230100.68
декан ЭФ
проф. И.Б. Сергеев
Зав. кафедрой ИС и ВТ
доц. Е.Б. Мазаков
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
«Интеллектуальные системы»
Направление: 230100 «Информатика и вычислительная техника»
Программа: «Методы анализа и синтеза проектных решений»
Квалификация (степень) выпускника: магистр
Форма обучения: очная
Составитель: доцент К.И. Кузьмин
САНКТ-ПЕТЕРБУРГ
2012
Составитель:
доцент К.И. Кузьмин
Научный редактор:
профессор И.А.Бригаднов
2
1. Цель и задачи дисциплины.
Цель преподавания дисциплины – ознакомление студентов с теоретическими
основами систем искусственного интеллекта (ИИ) и технологией программирования для
ИИ.
Задача дисциплины – ознакомление студентов с основными моделями и
парадигмами искусственного интеллекта.
2. Место дисциплины в структуре ООП.
Курс «Интеллектуальные системы» является базовой дисциплиной общенаучного
цикла магистратуры по направлению подготовки 230100.68 – «Информатика и
вычислительная техника» и изучается студентами в 1-м семестре.
Для освоения курса обучающийся должен обладать устойчивыми знаниями по математике,
информатике и программированию на языке высокого уровня.
3. Требования к результатам освоения дисциплины:
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:
ОК-1, ОК-4, ОК-6, ОК-10, ОК-11, ОК-12, ПК-2, ПК-6.
В результате изучения дисциплины студент должен:
Знать теоретические основы систем ИИ, модели представления и методы обработки
знаний, принципы естественно-языкового интерфейса, распознавания образов и синтеза
речи.
Уметь применять инструментальные средства систем ИИ, программировать на языке
Prolog.
Владеть способами формализации интеллектуальных задач с помощью языков
искусственного интеллекта, методами управления знаниями.
4. Объём дисциплины и виды учебной работы.
Общая трудоёмкость дисциплины составляет 3 зачётные единицы (1 зач. ед.= 36 час.).
Вид учебной работы
Аудиторные занятия
В том числе:
Лекции (Л)
Практические занятия (ПЗ)
Лабораторные работы (ЛР)
Самостоятельная работа (СР)
Вид итогового контроля
Общая трудоемкость дисциплины
Всего часов
45
15
15
15
63
зачет
108
5. Содержание дисциплины.
3
5.1. Содержание разделов дисциплины:
№
п/п
1
Наименование
раздела дисциплины
Предмет курса и задачи
его изучения
2
Представление знаний.
Автоматические
рассуждения.
3
Технология
программирования для
ИИ
Основы логического
программирования.
Prolog.
4
5
Модели представления
знаний на языке Prolog
6
Обработка символьной
информации
7
Динамические базы
данных
8
Искусственные
нейронные сети
Содержание раздела
Общие сведения о дисциплине «Интеллектуальные
системы»: виды интеллектуальных систем и типы задач,
решаемых ими.
Обработка знаний, выраженных в качественной форме.
Факты и правила. Структуры и стратегии поиска в
пространстве
состояний.
Эвристический
поиск.
Автоматические рассуждения. Понимание естественного
языка. Анализ и синтез речи.
Обзор языков. LISP, Prolog, CLIPS.
Оболочки экспертных систем. Методы формализации
интеллектуальных задач. Нечеткие модели.
Дизъюнкты Хорна. Метод резолюций. Цели решения
задачи. Результат доказательства цели. Цели и подцели.
Унификация. Откат. Основы пpогpаммиpования на языке
PDC Prolog. Стpуктуpа пpогpаммы. Описание доменов и
пpедикатов..
Фреймы. Семантические сети. Бинарное дерево.
Управление поиском решения. Метод отката после
неудачи. Метод отсечения и отката. Построение
рекурсивных правил. Простая рекурсия. Обобщенное
правило рекурсии.
Представление списков. Операции над списками.
Представление строк. Операции над строками. Машинное
обучение, основанное на символьном представлении
информации.
Создание динамических баз данных. Программирование
процедур общения с компьютером на естественном
языке. Использование окон, графики и звука.
Распознавание образов. Простые однослойные сети. Сеть
Хебба. Простой перцептрон. Нейросетевые топологии.
Алгоритмы обучения. Многослойные нейронные сети.
Самоорганизующиеся карты Кохонена.
5.2 Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми
(последующими) дисциплинами.
Обеспечиваемая (последующая) дисциплина – «Поиск решений в интеллектуальных
системах», выпускная квалификационная работа (ВКР).
5.3. Разделы дисциплины и виды занятий:
4
№
п/п
Наименование раздела дисциплины
1 Предмет курса и задачи его изучения
2 Представление
знаний.
Автоматические
рассуждения.
3 Технология программирования для искусственного
интеллекта
4 Основы логического программирования. Prolog.
5 Модели представления знаний на языке Prolog
6 Обработка символьной информации
7 Создание динамических баз данных
8 Искусственные нейронные сети
Итого:
Трудоёмкость
(час.)
Всего
Л
ПЗ
1
1
-
ЛР
-
4
2
2
-
4
2
2
-
9
8
6
7
6
45
2
2
2
2
2
15
3
2
2
2
2
15
4
4
2
3
2
15
6. Лабораторный практикум:
№
п\п
1
2
3
4
5
№
раздела
дисцип.
4
5
6
7
8
Наименование лабораторной работы
Количество
часов
Программирование на языке Prolog
Управление поиском решения
Обработка символьной информации.
Создание динамических баз данных
Искусственные нейронные сети
Итого:
4
4
2
3
2
15
7. Практические занятия:
1
2
№
раздела
дисцип.
2
3
3
4
5
6
7
4
5
6
7
8
№
п\п
Наименование практического занятия
Количество
часов
Представление знаний. Автоматические рассуждения.
Технология программирования для искусственного
интеллекта
Основы логического программирования. Prolog.
Модели представления знаний на языке Prolog
Обработка символьной информации
Создание динамических баз данных
Искусственные нейронные сети
Итого:
2
2
3
2
2
2
2
15
8. Семинарские занятия и примерная тематика курсовых проектов (работ).
При изучении дисциплины семинарские занятия и курсовая работа не предусмотрены.
9. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины:
5
а) основная литература
1. Петухов О.А. PDC Prolog - язык систем искусственного интеллекта: Учебн. пособие. СПб.: СЗТУ, 2005, - 172с.
2. Люггер Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегия и методы решения сложных
проблем. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. – 864с.
3. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы:
Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 424с.
4. Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS.
– СПб.: БХВ-Петербург, 2003. – 608 с.
5. Братко И. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке Prolog, 3-е издание.: Пер.
с англ.  М.: Издательский дом «Вильямс», 2004.  640 с.
6. Цуканова Н.И., Дмитриева Т.А. Логическое программирование на языке Visual Prolog.
Учеб.пособие для вузов. – М.: Горячая линия-Телеком, 2008. – 144 с.
б) дополнительная литература
7. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы: Учеб. для вузов. – М.:
Высш. шк., 2003. – 432с.
8. Джексон П. Введение в экспертные системы.: Пер. с англ.: Уч. пос. – М.:
Издательский дом «Вильямс», 2001. – 624 с.
9. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. – Минск.: НТООО
«ТетраСистем», 1997. – 368с.
10. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное
пособие. – М.: «Экзамен», 2003. – 496 с.
11. Абдикеев Н.М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике: Учебник. – М.:
«Экзамен», 2004. – 528 с.
в) программное обеспечение: Prolog (PDC Prolog, Visual Prolog, SWI Prolog).
г) ресурсы Интернет.
10. Материально-техническое обеспечение дисциплины:
а) кафедральный компьютерный класс.
___________________________________________________________________________
Разработчик:
кафедра ИС и ВТ
доцент К.И. Кузьмин
6