Основы искусственного интеллекта - Учебно

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Филиал в г.Ишиме
УТВЕРЖДАЮ
Директор филиала
______________ /Шилов С.П./
20.11.2014
ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Учебно-методический комплекс. Рабочая программа
для студентов направления подготовки 44.03.05 Педагогическое образование
профиля подготовки Математика Информатика
очной формы обучения
ЛИСТ СОГЛАСОВАНИЯ
от 20.11.2014
Содержание: УМК по дисциплине Основы искусственного интеллекта для студентов направления
подготовки 44.03.05 Педагогическое образование профиля подготовки Математика Информатика
очной формы обучения
Автор(-ы): к.п.н., доцент Т.С. Мамонтова
Объем 15 стр.
Должность
Заведующий
кафедрой физикоматематических
дисциплин и
профессиональнотехнологического
образования
Председатель УМС
филиала ТюмГУ в
г.Ишиме
Начальник ОИБО
ФИО
Дата
согласования
Результат
согласования
Примечание
Мамонтова
Т.С.
16.10.2014
Рекомендовано
к электронному
изданию
Протокол заседания
кафедры от 16.10.2014
№2
Поливаев
А.Г.
11.11.2014
Согласовано
Протокол заседания
УМС от 11.11.2014
№3
Гудилова
Л.Б.
20.11.2014
Согласовано
РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Филиал в г. Ишиме
Кафедра физико-математических дисциплин и профессионально-технологического образования
Мамонтова Т.С.
ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Учебно-методический комплекс. Рабочая программа
для студентов направления 44.03.05 Педагогическое образование
профиля подготовки Математика Информатика
очной формы обучения
Тюменский государственный университет
2014
Мамонтова Т.С. Основы искусственного интеллекта. Учебно-методический комплекс.
Рабочая программа для студентов направления подготовки 44.03.05 Педагогическое образование
профиля подготовки Математика Информатика очной формы обучения. Тюмень, 2014, 15 стр.
Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВО с учетом рекомендаций и
ПрОП ВО по направлению и профилю подготовки.
Рабочая программа дисциплины (модуля) опубликована на сайте ТюмГУ Основы искусственного
интеллекта [электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.utmn.ru, раздел «Образовательная
деятельность», свободный.
Рекомендовано к изданию кафедрой физико-математических дисциплин и профессиональнотехнологического образования. Утверждено директором филиала ТюмГУ в г. Ишиме.
ОТВЕТСТВЕННЫЙ РЕДАКТОР: к.п.н., доцент, зав. кафедрой ФМДиПТО Мамонтова Т.С.
Ф.И.О., ученая степень, звание заведующего кафедрой
© Тюменский государственный университет, филиал в г. Ишиме, 2014.
©Мамонтова Т.С., 2014.
Ф.И.О. автора
Учебно-методический комплекс. Рабочая программа включает следующие разделы:
1.
Пояснительная записка.
1.1.
Цели и задачи дисциплины (модуля)
Цели освоения дисциплины:
отразить основные направления и методы, применяемые в искусственном интеллекте как на
этапе анализа, так и на этапе разработки и реализации интеллектуальных систем.
Задачи освоения дисциплины:
- получить навык логического проектирования баз данных предметной области;
- получить навык логического программирования на языке Пролог (Лисп).
1.2.Место дисциплины в структуре образовательной программы
Дисциплина «Основы искусственного интеллекта» в соответствии с Учебным планом
направления 44.03.05 Педагогическое образование профиля подготовки бакалавра Математика
Информатика относится к дисциплинам вариативной части профессионального цикла дисциплин.
Для освоения дисциплины используются знания, умения, профессиональные качества личности,
сформированные в процессе изучения предметов «Информационные технологии»,
«Программирование» и др. цикла дисциплин направления подготовки. Знания, умения и
личностные качества будущего специалиста, формируемые в процессе изучения дисциплины
«Основы искусственного интеллекта», будут использоваться в дальнейшем при освоении
дисциплины «Информационные системы», «Информационные сетевые технологии» и др. Курс
предназначен для подготовки студентов – будущих учителей математики – к преподаванию
математики в средней общеобразовательной школе.
Таблица 1.
Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими)
дисциплинами
№
Наименование обеспечиваемых
Темы дисциплины необходимые для
п/п
(последующих) дисциплин
изучения
обеспечиваемых
(последующих) дисциплин
1
2
3
4
5
6
1.
2.
Информационные системы
Информационные сетевые технологии
+
+
+
+
+
+
1.3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения данной
образовательной программы.
В результате освоения ОП выпускник должен обладать следующими компетенциями:
- способностью использовать естественнонаучные и математические знания для
ориентирования в современном информационном пространстве (ОК-3).
1.4. Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине (модулю):
Знать:
 модели представления знаний;
 методы работы со знаниями;
 методы разработки и создания экспертных систем и экспертных оболочек.
Уметь:
 проектировать базы данных предметной области;
 программировать на языке Пролог (Лисп).
Владеть:
 навыками логического проектирования баз данных предметной области;
 навыками логического (функционального) программирования на языке Пролог (Лисп).
2. Структура и трудоемкость дисциплины.
Семестры 5-6 Форма промежуточной аттестации (зачет, экзамен) зачет. Общая
трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетных единицы, 108 академических часа, из них 62
часа, выделенных на контактную работу с преподавателем, 46 часов, выделенных на
самостоятельную работу.
Таблица 2.
Вид учебной работы
Всего
часов
62
62
Контактная работа:
Аудиторные занятия (всего)
В том числе:
Лекции
Практические занятия (ПЗ)
Семинары (С)
Лабораторные занятия (ЛЗ)
Иные виды работ:
Самостоятельная работа (всего):
Общая трудоемкость
зач. ед.
час
Вид промежуточной аттестации
(зачет, экзамен)
1
2
3
Семестры
4
5
6
30
32
30
32
24
22
12
10
12
12
16
8
8
46
3
108
зачет
24
1,5
54
22
1,5
54
зач
7
8
9
3. Тематический план
Тематический план 5 семестра
Таблица 3.1.
2.1. Модели
представления
знаний
Всего
3.1. Экспертные
системы
Всего
Итого (часов,
7
8
8
16
0-30
2
2
Модуль 2
4
4
8
16
0-30
8
20
0-30
8
20
0-30
4
4
4
Модуль 3
4
2
8
18
0-40
4
12
4
10
8
24
18
54
0-40
0-100
4
4
712
4
4
1318
10
6
4
Всего
9
5
Модуль 1
2
2
3
1-6
Итого
количес
тво
баллов
Самостоятельная
работа*
1.1. Понятие об
искусственном
интеллекте (ИИ)
Из них в
интерак
тивной
форме, в
часах
Лабораторные
занятия*
2
Итого
часов
по теме
Семинарские
(практические)
занятия*
1
Виды учебной работы и
самостоятельная работа, в
час.
Лекции *
Тема
недели семестра
№
2
8
баллов):
Курсовая работа *
Из них в интеракт.
форме
6
14
20
20
*- если предусмотрены учебным планом ОП.
Тематический план 6 семестра
Таблица 3.2.
4
1.1 Программирование 1-6
на языке пролог
Всего
2.1
4
Функциональное
программирование
712
Всего
3.1
4
4
4
Нейронные сети
Всего
Итого (часов,
баллов):
Курсовая работа *
Из них в интеракт.
форме
1318
4
4
12
Итого
количес
тво
баллов
9
10
Самостоятельная
работа*
3
Из них в
интерак
тивной
форме, в
часах
Лабораторные
занятия*
2
Итого
часов
по теме
Семинарские
(практические)
занятия*
1
Виды учебной работы и
самостоятельная работа, в
час.
Лекции *
Тема
недели семестра
№
5
6
7
8
Модуль 1
4
2
8
16
0-30
4
2
Модуль 2
4
4
8
16
0-30
8
20
0-30
4
4
Модуль 3
4
2
8
20
0-30
8
18
0-40
8
24
18
54
0-40
0-100
4
12
2
8
*- если предусмотрены учебным планом ОП.
4. Виды и формы оценочных средств в период текущего контроля
5 семестр
Технические
формы
контроля
Информации
онные
системы
и
технологии
электронная
презентация к
проекту
индивидуальный
творческий
проект
Письменные
работы
выступление на
семинаре
Устный опрос
устные опросы
№
Темы
Итого количество баллов
Таблица 4.1
Модуль 1
1.1.
Всего
0-10
0-10
0-10
0-10
0-10
0-10
0-10
0-10
0-10
0-10
0-10
0-10
0-30
0-30
Модуль 2
2.1.
Всего
0-30
0-30
Модуль 3
3.1.
Всего
Итого
0-10
0-10
0-30
0-10
0-10
0-30
0-10
0-10
0-30
0-10
0-10
0-10
0-40
0-40
0-100
6 семестр
индивидуальный
творческий
проект
1.1
0-10
0-10
0-10
0-10
0-10
0-10
Технические
формы
контроля
Информации
онные
системы
и
технологии
Итого количество баллов
выступление на
семинаре
Письменные
работы
электронная
презентация к
проекту
Устный опрос
устные опросы
Таблица 4.1
№
Темы
Модуль 1
Всего
0-30
0-30
Модуль 2
2.1
Всего
0-10
0-10
0-10
0-10
0-10
0-10
0-10
0-10
0-30
0-10
0-10
0-30
0-10
0-10
0-30
0-30
0-30
Модуль 3
3.1
Всего
Итого
0-10
0-10
0-10
0-40
0-40
0-100
5. Содержание дисциплины.
5 семестр
Модуль 1. Понятие об искусственном интеллекте (ИИ).
Тема 1.1. История возникновения и современные направления исследований в области ИИ.
Машинный интеллект и робототехника. Моделирование биологических систем. Эвристическое
программирование и моделирование.
Модуль 2. Модели представления знаний.
Тема 2.1. Логическая модель представления знаний. Сетевая модель представления знаний.
Фреймовая модель представления знаний. Продукционная модель представления знаний.
Модуль 3. Экспертные системы.
Тема 3.1. Общая характеристика ЭС. Структура и режимы использования ЭС.
Классификация инструментальных средств в ЭС. Организация знаний в ЭС. Виды ЭС. Типы задач
решаемые в ЭС.
6 семестр
Модуль 1. Программирование на языке пролог.
Тема 1.1. Общие сведения о структуре языка логического программирования. Алгоритм
выполнения программ на Прологе. Рекурсия. Предикат отсечения и управление логическим
выводом в программах. Обработка списков. Решение логических задач на Прологе.
Модуль 2. Функциональное программирование.
Тема 2.1. Введение в функциональное программирование. Виды вычислений. Основы
языка Лисп: Символы и списки; понятие функции; определение функции; вычисления в Лиспе;
ввод и вывод; рекурсии.
Модуль 3. Нейронные сети.
Тема 3.1. Понятие о нейронной сети. Структура нейронных сетей. Модели представления
и обработки информации в нейронной сети. Оптимальные модели нейронных сетей.
6. Планы семинарских занятий.
Наименование
Модуль
практической работы
Искусственный
1
интеллект
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
Трудоемкость
Вопросы, выносимые на лабораторные
занятия
Всего
Понятие об искусственном интеллекте.
2
Основные свойства.
Понятие модели. Моделирование. Виды
Модели
моделей в искусственном интеллекте.
представления
2
Создание моделей в искусственном
знаний.
интеллекте.
Принципы построения экспертной
Экспертные системы.
2
системы; структура ЭС.
Создание экспертных ЭС, базирующиеся на правилах; ЭС,
2
систем (ЭС).
базирующиеся на логике.
Знакомство с
Среда программирования. Структура
основами логического программы. Описание доменов и
2
программирования.
предикатов. Правила образования имен.
Использование внешних и внутренних
Предикаты и
целей. Предикаты и утверждения разных
2
утверждения
арностей. Использование правил в
запросах.
Предикаты и
Простые базы данных. Использование
2
утверждения
составных объектов.
Программирование повторяющихся
Повторение и
операций; методы повторений; методы
2
рекурсия.
организации рекурсии.
Использование
Использование файлов на внешних
файлов на внешних
2
носителях.
носителях.
Функциональное
Понятие функционального
программирование.
программирования. Базы данных.
2
Базы данных.
Создание динамических баз данных.
Нейронные сети. Принципы
Нейронные сети
2
использования.
22
Всего
7. Темы лабораторных работ (Лабораторный практикум).
Модуль
1
Наименование
лабораторной работы
Искусственный
интеллект
Вопросы, выносимые на лабораторные
занятия
Понятие об искусственном интеллекте.
Основные свойства.
Трудоемкость
Всего
2
1
1
2
2
3
3
3
Понятие модели. Моделирование. Виды
моделей в искусственном интеллекте.
Создание моделей в искусственном
интеллекте.
Создание экспертных ЭС, базирующиеся на правилах; ЭС,
систем (ЭС).
базирующиеся на логике.
Знакомство с
Среда программирования. Структура
основами логического программы. Описание доменов и
программирования.
предикатов. Правила образования имен.
Среда программирования. Структура
Логическое
программы. Описание доменов и
программирование
предикатов. Правила образования имен.
Использование
Использование файлов на внешних
файлов на внешних
носителях.
носителях.
Функциональное
Понятие функционального
программирование.
программирования. Базы данных.
Базы данных.
Создание динамических баз данных.
Нейронные сети. Принципы
Нейронные сети
использования.
Всего
Модели
представления
знаний.
2
2
2
2
2
2
2
16
8. Примерная тематика курсовых работ (если они предусмотрены учебным планом ОП).
Курсовые работы не предусмотрены учебным планом.
9. Учебно-методическое обеспечение и планирование самостоятельной работы студентов.
5 семестр
Таблица5.1
№
Модули и темы
Виды СРС
обязательные
1.1. Понятие об
искусственном
интеллекте (ИИ)
Неделя Объем Кол-во
семестра
часов баллов
дополнительные
Модуль 1
Чтение
дополнительной
литературы
Подготовка
проекта, чтение
лекций
1-6
Всего
2.1. Модели
представления
знаний
Модуль 2
Чтение
дополнительной
литературы
Подготовка
проекта, чтение
лекций
7-12
Всего
3.1. Экспертные
системы
Модуль 3
Чтение
дополнительной
литературы
Подготовка
проекта, чтение
лекций
13-18
Всего
Итого
8
0-30
8
0-30
8
0-30
8
0-30
8
0-40
8
24
0-40
0-100
6 семестр
Таблица5.1
№
Модули и темы
Виды СРС
Неделя
Объем Кол-во
обязательные
1.1 Программирование
на языке пролог
дополнительные семестра
Модуль 1
Чтение
дополнительной
литературы
Подготовка
проекта,
чтение лекций
часов
баллов
8
0-30
8
0-30
8
0-30
8
0-30
8
0-40
8
24
0-40
0-100
1-6
Всего
2.1 Функциональное
программирование
Модуль 2
Чтение
дополнительной
литературы
Подготовка
проекта,
чтение лекций
7-12
Всего
3.1 Нейронные сети
Модуль 3
Чтение
дополнительной
литературы
Подготовка
проекта,
чтение лекций
13-18
Всего
Итого
10.Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации по итогам освоения
дисциплины (модуля).
10.1 Перечень компетенций с указанием этапов их формирования в процессе освоения
образовательной программы (выдержка из матрицы компетенций):
Циклы, дисциплины (модули) учебного
плана ОП
Индекс компетенции
Общекультурные
Код
компетенции
компетенции
ОК-3
Виды аттестации
ФОС
Текущая (по
ПФ-10
дисциплине)
Промежуточная (по
УФ-12
дисциплине)
Б1
5-6 семестры
Основы искусственного интеллекта
+
+
+
ОК-3
Код
компетенции
10.2 Описание показателей и критериев оценивания компетенций на различных этапах их
формирования, описание шкал оценивания:
Таблица 6.
Карта критериев оценивания компетенций
Критерии в соответствии с уровнем освоения ОП
пороговый
(удовл.)
61-75 баллов
базовый (хор.)
76-90 баллов
Знает:
модели
представления
знаний
Знает:
методы работы со
знаниями
Умеет:
проектировать базы
данных предметной
области
Умеет:
проектировать базы
данных предметной
области
повышенный
(отл.)
91-100 баллов
Знает:
методы разработки и
создания экспертных
систем и экспертных
оболочек
Умеет:
программировать на
языке Пролог (Лисп)
Виды занятий
(лекции,
семинарские,
практические,
лабораторные)
лекции,
практические
занятия
практические
занятия,
лабораторные
занятия
Оценочные
средства
(тесты,
творческие
работы,
проекты и др.)
зачет, проект
(ПФ-10, УФ12)
зачет, проект
(ПФ-10, УФ12)
Владеет:
навыками
логического
проектирования баз
данных предметной
области
Владеет:
навыками
логического
проектирования баз
данных предметной
области
Владеет:
навыками
логического
(функционального)
программирования
на языке Пролог
(Лисп)
практические
занятия,
лабораторные
занятия
зачет, проект
(ПФ-10, УФ12)
10.3 Типовые контрольные задания или иные материалы, необходимые для оценки знаний,
умений, навыков и (или) опыта деятельности, характеризующей этапы формирования
компетенций в процессе освоения образовательной программы.
УФ-12 Вопросы к зачету:
1. Что такое искусственный интеллект. Какие существуют направления исследований в
области искусственный интеллект.
2. Как вы понимаете «машинный интеллект». Охарактеризуйте основные блоки робота.
3. Расскажите об информационных потоках при функционировании робота.
4. Каковы функции планировщика и решателя в системе управления роботом.
5. Чем отличаются поколения роботов. Объясните понятие «машинное зрение» робота.
6. Какие принципы заложены в эвристическое программирование.
7. В чем суть эвристического моделирования. Назовите основные проблемы создания
систем знаний.
8. Перечислите требования к системам знаний. Расскажите о декларативных и процедурных
знаниях.
9. Дайте краткую характеристику моделям представления знаний. Как вы понимаете
логическую и сетевую модели знаний.
10. Что такое фрейм. Какие блоки содержит интеллектуальная система.
11. Чем отличается продукционная модель от других моделей представления знаний.
12. Что такое экспертная система. Каково назначение ЭС. Из каких основных элементов
состоит ЭС.
13. Характеристика инструментальным средствам ЭС. Как организованы знания в ЭС.
14. В чем отличие ЭС от традиционных программ. Расскажите о механизме объяснения и
метазнаниях в ЭС.
15. Назовите основные виды деятельности ЭС.
16. Охарактеризуйте типы задач, решаемые ЭС в химии, электронике, компьютерных
системах, образовании, инженерном деле, экологии и медицине.
17. Предикаты и утверждения в языке Пролог. Использование внешних и внутренних
целей.
18. Повторение и рекурсия в языке Пролог.
19. Использование списков, операции над списками в языке Пролог.
ПФ-10 Тематика проектов:
1. Адаптивные нейронные сети.
2. Надежность нейронных сетей.
3. Диагностика нейронных сетей.
10.4 Методические материалы, определяющие процедуры оценивания знаний, умений,
навыков и (или) опыта деятельности, характеризующих этапы формирования компетенций.
Шкала перевода баллов в оценки:
от 0 до 60 баллов – «не зачтено»;
от 61 до 100 баллов – «зачтено»;
Студенты, набравшие по дисциплине менее 35 баллов, к зачету не допускаются.
Студенты, не допущенные к сдаче зачета, сдают текущие формы контроля в соответствии с
установленным графиком и набирают пороговое значение баллов. Если в период проведения
текущей аттестации студент набрал 61 балл и более, то он автоматически получает зачет.
Студентам, не набравшим в семестре необходимого количества баллов по уважительной причине
(болезнь, участие в соревнованиях, стажировка и др.), устанавливаются индивидуальные сроки
сдачи зачета.
11. Образовательные технологии.
При изучении дисциплины «Основы искусственного интеллекта» используются
технологии, изучаемые в рамках дисциплины. Кроме того, на практических занятиях по
дисциплине используются интерактивные образовательные технологии: проблемно-поисковая
лекция, лекция-беседа, имитационные игровые и неигровые методы (решение учебнометодических задач, анализ учебно-методических ситуаций, ролевая игра), рефлексия.
12. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (модуля).
12.1 Основная литература:
1.
Гаврилов, Т.А. Базы знаний и интеллектуальные системы [Текст]: учебник /
Гаврилов Т.А., Хорошевский В.Ф.. - Спб.: Питер, 2001 (только в кабинете).
2.
Галатенко, В.А. Основы информационной безопасности [Текст]: курс лекции для
вузов / В.А.Галатенко. – М.: Интернет-ун-т информ.технологий, 2003. – 280 с. – 2 экз.
3.
Грушко, А.А. Теоретические основы компьютерной безопасности [Текст]:
учеб.пособие для вузов / А.А.Грушко, Э.А.Применко, Е.Е.Тимонина. – М.: Академия, 2009. – 272
с. – 2 экз.
4.
Куприянов, А.И. Основы защиты информации [Текст]: учебное пособие для вузов
/А.И.Куприянов, А.В.Сахаров, В.А.Шевцов. – 3-е изд., стер. – М.: Академия, 2008. – 256 с. – 2 экз.
5.
Малюк, А.А. Введение в защиту информации в автоматизированных системах
[Текст]: учеб.пособие для вузов / А.А. Малюк, С.В. Пазизин, Н.С. Погожин. – 2-е изд. – М.:
Горячая линия-Телеком, 2004. – 147 с. – 2 экз.
6.
Расторгуев, С.П. Основы информационной безопасности [Текст]: учеб.пособие для
вузов / С.П.Расторгуев. - М.: Академия, 2007. - 192 с. Доп. УМО – 5 экз.
12.2 Дополнительная литература:
1.
Галушкин А.И. Теория нейронных сетей [Текст]. – М.: Издательское предприятие
редакции журнала «Радиотехника», 2000.
2.
Мельников, В.П. Информационная безопасность [Текст]: учеб.пособие для ссузов /
В.П.Мельников, С.А.Клейменов, А.М.Петра ков. - М.: Академия, 2005. - 336 с. Доп.МО – 3 экз.
3.
Могилев А.В., Пак Н.И., Хеннер Е.К. Информатика [Текст]: Учеб. пособие для студ.
пед. вузов; под. Ред. Е.К. Хеннера. - М.: ACADEMIA, 2007-2008 – 10 экз.
4.
Острейковский, В.А. Информатика [Текст]: учеб.для вузов / В.А. Острейковский. –
М.: Высш.шк., 2000. – 511 с. – 1 экз.
12.3 Интернет-ресурсы:
№
1.
2.
Наименование
электроннобиблиотечной системы
(ЭБС)
Электронно-библиотечная
система «Университетская
библиотека онлайн»
Электронно-библиотечная
система Elibrary
Принадлежн
ость
Адрес сайта
сторонняя
http://biblioclub.r
u
сторонняя
http://elibrary.ru
Наименование
организациивладельца, реквизиты
договора на
использование
подписка ТюмГУ
ООО "РУНЭБ".
Договор № SV-2503/2014-1 на период с 05
марта 2014 года до 05
марта 2015 года.
3.
4.
Универсальная справочно- сторонняя
информационная
полнотекстовая база
данных “EastView” ООО
«ИВИС»
Электронная библиотека:
сторонняя
Библиотека диссертаций
5.
Межвузовская
электронная библиотека
(МЭБ)
корпоративн
ая
6.
Автоматизированная
библиотечная
информационная система
МАРК-SOL 1.10 (MARC
21)(Электронный каталог)
библиографическая база
данных
сторонняя
ООО "ИВИС".
Договор № 64 - П от 03
апреля 2014 г. на период
с 04 апреля 2014 года до
03 апреля 2015 года.
http://diss.rsl.ru/?l подписка ТюмГУ (1
ang=ru
рабочее место, подписка
в 2015 г.)
http://icdlib.nspu. Совместный проект с
ru/
ФГБОУ ВПО
«Новосибирский
государственный
педагогический
университет»
локальная сеть
Научнопроизводственное
объединение
«ИНФОРМ-СИСТЕМА».
Гос.контракт № 07034 от
20.09.2007 г., бессрочно
http://dlib.eastvie
w.com/
13. Перечень информационных технологий, используемых при осуществлении
образовательного процесса по дисциплине (модулю), включая перечень программного
обеспечения и информационных справочных систем (при необходимости).
Программы Microsoft Office; архиваторы, утилиты, браузеры.
14. Технические средства и материально-техническое обеспечение дисциплины (модуля).
Для обеспечения дисциплины на кафедре имеются: оборудованные аудитории;
компьютерные средства обучения; Интернет – серверы; мультимедиа аппаратура; наглядные
пособия.
15. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины (модуля).
Методические рекомендации преподавателю: При изучении дисциплины следует
опираться на знания и умения студентов, полученные ими в ходе изучения дисциплины «Основы
микроэлектроники и архитектуры компьютера».
Методические рекомендации студентам: Студенту следует помнить, что дисциплина
«Основы искусственного интеллекта» предусматривает обязательное посещение студентом
лекций, практических и лабораторных занятий. Она реализуется через систему аудиторных и
домашних работ. Самостоятельная работа студентов заключается в выполнении домашних
заданий с целью подготовки к практическим и лабораторным занятиям. Результаты
самостоятельной исследовательской работы оформляются в виде творческих отчетных работ.
Контроль над самостоятельной работой студентов и проверка их знаний проводится в виде зачета.
Дополнения и изменения к рабочей программе на 2015 / 2016 учебный год
В рабочую программу вносятся следующие изменения:
1.
2.
Рабочая программа пересмотрена и одобрена на заседании кафедры ФМДиПТО «_» _____ 2015
г.
Заведующий кафедрой
/Т.С. Мамонтова/
Подпись
Ф.И.О.