Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Армавирская государственная педагогическая академия»
Институт прикладной информатики, математики и физики
Факультет прикладной информатики и информационных технологий
Кафедра информатики и информационных технологий обучения
Утверждено на заседании кафедры
Протокол №_____ от ”_____”_______________2012г.
Зав. кафедрой___________________
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС
по дисциплине
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
Специальность «Прикладная информатика в экономике» (заочное обучение, срок обучения –
3,5 г. )
5 курс, 9, 10 семестр.
Форма отчетности: зачет
Составитель: Козырева Г.Ф.
Армавир, 2012
АННОТАЦИЯ
Цель дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» – изучение основных принципов построения и функционирования нового класса информационных систем
(ИИС), в основе которых лежит искусственный интеллект; обеспечить высокую профессиональную подготовку специалистов в области разработки и практического применения интеллектуальных информационных технологий по профилю будущей специальности. Основной
задачей преподавания данной дисциплины является системное представление разных типов
ИИС и технологий их разработки, а также грамотного их использования при проектировании
информационных систем.
Содержание курса “Интеллектуальные информационные системы” составляет лекционный курс и лабораторные занятия. В лекционном курсе рассматриваются следующие
вопросы:
Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС). Классификация ИИС.
Экспертные системы. Организация базы знаний. Методы представления знаний. Логический
и эвристический методы рассуждения в ИИС. Рассуждения на основе дедукции, индукции,
аналогии. Нечеткий вывод знаний. Немонотонность вывода. Приобретение знаний. Извлечение знаний из данных. Машинное обучение на примерах. Нейронные сети. Инструментальные средства создания ИИС.
Лекционный курс создает теоретическую основу для практической отработки приемов решения задач. Лабораторные занятия проводятся по подгруппам и предусматривают
реализацию полученных студентами заданий в виде программ на ЭВМ.
2
1. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА.
Целью курса является введение в курс проблем и методов решения задач искусственного интеллекта, включая задачи поддержки принятия решений. Оно включает изучение содержания и методов инженерии знаний, роли особенностей и места экспертных систем как
систем искусственного интеллекта, возможностей систем искусственного интеллекта в приложениях, предназначенных для систем поддержки решения.
Задачи изучения дисциплины:

развитие современного профессионального мировоззрения и знакомство с передовыми
технологиями разработки специального класса прикладных систем;

знакомство со всем кругом задач, решаемых в рамках искусственного интеллекта;

овладение методами проектирования и разработки модулей информационных систем,
использующих технологии искусственного интеллекта.
Студент должен:

иметь представление: о принципах построения и функционирования интеллектуальных информационных систем, а также новых перспективных подходов к решению проблем, возникающих в области искусственного интеллекта;

знать: проблематику искусственного интеллекта с акцентом на идеи, перспективы и
прикладные системы этого типа, полезные в процессе обучения и практической работе
инженера;

владеть: вопросами организации, проектирования разработки и применения систем,
предназначенных для обработки информации, базирующихся на применении методов
искусственного интеллекта;
Содержание курса “Интеллектуальные информационные системы” составляет лекционный курс и лабораторные занятия. Лекционный курс позволяет изложить необходимый
материал и создает теоретическую основу для практической отработки приемов решения
задач. Лабораторные занятия проводятся по подгруппам и предусматривают реализацию полученных студентами заданий в виде программ на ЭВМ. Задания для лабораторных занятий
имеют проблемный характер, наиболее типичный для задач, решаемых методами и средствами декларативного программирования.
3
№
2. ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ.
Всего
В т.ч. аудиторных,час
Раздел, тема
часов
Всего
Самос
т.
работа,
час
Из них
аудит
.
Лекции
Лаб. работы
1
2
1
Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС),
основные свойства. Классификация ИИС
Экспертные системы. Составные
части экспертной системы: база
знаний, механизм вывода, механизмы приобретения и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс. Статические и
динамические экспертные системы.
Организация базы знаний. Предметное (фактуальное) и проблемное (операционное) знания.
14
1
1
18
24
1
1
24
10
1
1
22
Декларативная и процедурная
формы представления знаний.
Методы представления знаний.
Логический и эвристический методы рассуждения в ИИС. Рассуждения на основе дедукции,
индукции, аналогии.
Нечеткий вывод знаний. Немонотонность вывода.
Приобретение знаний. Извлечение знаний из данных. Машинное обучение на примерах.
Нейронные сети.
Инструментальные средства создания ИИС.
Этапы проектирования экспертной системы: идентификация,
концептуализация; формализация, реализация; тестирование,
опытная эксплуатация.
24
1
1
20
26
2
2
20
16
2
2
22
16
2
2
20
26
12
6
6
20
20
3
1
2
16
2
3
4
5
6
7
8
9
4
10
Участники процесса проектирования: эксперты, инженеры по
знаниям, конечные пользователи.
14
1
1
Итого:
220
26
18
12
8
194
5
3. СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ.
3.1. Содержание лекций.
Лекция № 1.
Тема: Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС), основные свойства.
Классификация ИИС Экспертные системы
Содержание:
Исторические аспекты развития интеллектуальных средств и систем.. Искусственный интеллект,
основные
понятия. Понятие интеллектуальных информационных
систем (ИИС). Отличие ИИС от традиционных информационных систем. Виды и характеристики интеллектуальных систем. Понятие и виды интеллектуального управления.
Подходы к построению интеллектуальных информационных систем. Основные классы ИИС. Отличительные признаки каждого класса.
Понятие и классификация экспертных систем, области применения. Условия применимости экспертных систем. Факторы, определяющие реализацию конкретной ЭС.
Структура ЭС, интерфейсный блок, база знаний, система вывода, система объяснений. Приобретение знаний. Работа эксперта, инженера по знаниям и пользователя.
Лекция № 2.
Тема: Организация базы знаний в интеллектуальных системах Модели представления знаний
Знания и модели их представления. Различные трактовки источников знаний.
Логические модели. Продукционные модели. Семантические сети. Фреймовые
модели. Достоинства и недостатки моделей представления знаний.
Лекция № 3.
Тема: Логический метод рассуждения в ИИС Эвристический метод рассуждения в ИИС
Алгоритм логического вывода на семантических сетях: прямой и обратный. Поиск в пространстве состояний. Поиск методом редукции.
Эвристический поиск. Модели эвристического поиска решения. Исключение и отсечение. Метод ветвей и границ. Стратегии поиска на основе эвристической функции оценки.
Механизм резолюций Робинсона.
Поиск решения в условиях неопределенности. Соотношение мер неопределенности и
возможности. Правила вывода в системах правдоподобных утверждений
Лекция № 4
Тема: Нечеткий вывод знаний. Немонотонность вывода.
Понятие лингвистической переменной, нечеткие множества. Нечеткий логический
вывод
Лекция № 5.
Тема: Машинное обучение на примерах. Нейронные сети.
Нейрон, нейросети, основные понятия. Модели нейронных сетей. Многослойные однонаправленные сети. Полносвязные сети Хопфилда. Двунаправленная ассоциативная память. Самоорганизующиеся сети Кохонена. Области применения нейроинформатики
Лекция № 6.
6
Тема: Инструментальные средства создания ЭС.
Анализ и обзор традиционных языков и языков представления знаний: языки ЛИСП,
ПРОЛОГ, среда разработки экспертных систем Сlips.
Лекция № 7.
Тема: Инструментальные средства создания ЭС.
Представление данных при помощи фактов. Представление данных при помощи правил. Поиск с возвратом в Прологе.
Список как рекурсивный объект данных в ПРОЛОГе. Стандартные задачи обработки
списков.
Лекция № 8.
Тема: Инструментальные средства создания ЭС.
Общие сведения о CLIPS. Разработка правил в Clips. Использование условных элементов в записи правил. Процедурные функции. Конструктор deffunction. Обработка строковы величин.
Лекция № 9.
Этапы проектирования экспертной системы Участники процесса проектирования.
Методика построения, этапы проектирования: идентификация, концептуализация,
формализация, реализация, тестирование, опытная эксплуатация. Приобретение знаний. Работа эксперта, инженера по знаниям и пользователя. Необходимость и назначение объяснительной компоненты ЭС. Параметры, описывающие объяснение. Трудности при создании
экспертных систем.
Участники процесса проектирования :эксперты, инженеры по знаниям, конечные пользователи.
3.2. Содержание лабораторных работ.
1.
Тема: Создание простейших проектов.
Цель работы: Отработка практических навыков по созданию простейших проектов в среде
Visual Prolog
Рекомендации к самостоятельной работе:
* Изучить литературу [1], [2], [6]
* Повторить лекционный материал (лекции № 3, 4)
* Выполнить электронный тест «Общие сведения о Прологе» для самоподготовки в среде
АСТ.
*Изучить материалы электронного методического пособия «Основы искусственного интеллекта» (Разделы 5.4, 5.5, 5.6)
Содержание работы:
1. Реализовать в среде Visual Prolog Пример1 лабораторной работы №2
2. Проанализировать полученные результаты.
3. Выполнить задание для самостоятельной работы лабораторной работы №2
Форма представления отчета:
Отчет о выполненной самостоятельной работе должен содержать:
1) тему лабораторной работы;
2) условие задачи;
3) листинг программы;
7
4) результаты ее тестирования.
Лабораторная работа № 2.
Тема: Поиск с возвратом
Цель работы: изучение механизма поиска с возвратом
Рекомендации к самостоятельной работе:
* Изучить литературу [2], [3], [5]
* Повторить лекционный материал (лекция № 5)
* Выполнить электронный тест «Поиск с возвратом» для самоподготовки в среде АСТ.
*Изучить материалы электронного методического пособия «Основы искусственного интеллекта» (Раздел 5.8)
Содержание работы:
1.Реализовать в среде Visual Prolog Пример 1 лабораторной работы №3
2.Проанализировать полученные результаты.
3.Выполнить задание №1 для самостоятельной работы лабораторной работы №3
Форма представления отчета:
Отчет о выполненной самостоятельной работе должен содержать:
1. тему лабораторной работы;
2. условие задачи;
3. листинг программы;
4. результаты ее тестирования;
5. целевое дерево поиска решения.
3.
Тема: Рекурсия. Работа со списками.
Цель работы: Отработка практических навыков составления программ с использованием
рекурсии.
Рекомендации к самостоятельной работе:
* Изучить литературу [2], [3], [4], [6]
* Повторить лекционный материал (лекция № 7)
*Изучить материалы электронного методического пособия «Основы искусственного интеллекта» (Раздел 5.10)
Содержание работы:
1.Реализовать в среде Visual Prolog Примеры 1, 2 лабораторной работы №7
2.Проанализировать полученные результаты.
3.Выполнить задания №2, 8 для самостоятельной работы лабораторной работы
№7
Форма представления отчета:
Отчет о выполненной самостоятельной работе должен содержать:
1) тему лабораторной работы;
2) условие задачи;
3) листинг программы;
4) результаты ее тестирования;
4.
Тема: Создание экспертных систем средствами ПРОЛОГа
Цель работы: Отработка практических навыков разработки простейших ЭС
Рекомендации к самостоятельной работе:
*Изучить материалы электронного методического пособия «Практикум решения задач по
8
курсу «Основы искусственного интеллекта» (Раздел 2.2)
Содержание работы:
1.Реализовать в среде Visual Prolog Пример 1 лабораторной работы №11
2.Проанализировать полученные результаты.
3.Выполнить задание для самостоятельной работы лабораторной работы №11
Форма представления отчета:
Отчет о выполненной самостоятельной работе должен содержать:
1) тему лабораторной работы;
2) условие задачи;
3) листинг программы;
4) результаты ее тестирования;
4. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ОРГАНИЗАЦИИ
САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ
Самостоятельная работа студентов состоит в изучении рекомендуемой литературы,
проработке лекционного материала, выполнения предложенных заданий.
Особое значение имеет самостоятельная работа студентов в компьютерном классе, где
они должны получить прочные навыки реализации составленной программы на ЭВМ, умения по набору, редактированию и запуску программы. Одним из результатов самостоятельной работы за ЭВМ является развитие навыков по проведению анализа результатов выполнения программы, умения доказывать правильность составленного алгоритма.
Самостоятельная работа студентов должна быть направлена на формирование и углубление практических навыков работы с ЭВМ, на овладение приемами постановки и разработки основных этапов решения задачи. В течение изучения курса «Интеллектуальные информационные системы» студенты должны изучить основные понятия и методы решения
задач на ПРОЛОГе и в среде Clps.
4.1. Рекомендации для подготовки к лабораторным работам
Рекомендации к ЛР №1
* Изучить литературу [1], [6], [14]
* Повторить лекционный материал (лекции №1, 2)
* Выполнить электронный тест «Общие сведения о Прологе» для самоподготовки в среде
АСТ.
*Изучить материалы электронного методического пособия «Основы искусственного интеллекта» (Разделы 5.1, 5.2, 5.3)
Трудоемкость – 6 часов
Рекомендации к ЛР №2
* Изучить литературу [2], [3], [9]
* Повторить лекционный материал (лекция № 2)
* Выполнить электронный тест «Поиск с возвратом» для самоподготовки в среде АСТ.
*Изучить материалы электронного методического пособия «Основы искусственного интеллекта» (Раздел 5.8)
Трудоемкость – 6 часов
Рекомендации к ЛР №3
9
* Изучить литературу [1], [3], [4], [10]
* Повторить лекционный материал (лекция № 6)
*Изучить материалы электронного методического пособия «Основы искусственного интеллекта» (Раздел 5.9)
Трудоемкость – 6 часов
Рекомендации к ЛР №4
* Изучить литературу [2], [3], [4], [11]
* Повторить лекционный материал (лекция № 7)
*Изучить материалы электронного методического пособия «Основы искусственного интеллекта» (Раздел 5.10)
Трудоемкость – 6 часов
4.2. Рекомендации для изучения разделов курса самостоятельно.
Тема: Понятие интеллектуальной информационной системы
Изучить литературу:
[5] – стр. 11-27
[7] – стр. 7- 32
Трудоемкость – 6 час.
Тема: Экспертные системы.
Изучить литературу:
[5] – стр. 41-47
[7] – стр. 27- 42
[17] – стр. 127- 142
Трудоемкость – 8 час.
Тема: Организация базы знаний
Изучить литературу:
[5] – стр. 41-47
[7] – стр. 27- 42
[14] – стр. 4-12
Трудоемкость –6 час.
Тема: Модели представления знаний
Изучить литературу:
[1] – стр. 12-35
[2] – стр. 41-47
[4] – стр. 17- 62
[14] – стр. 114-142
Трудоемкость – 6 час.
Тема: Логический и эвристический методы рассуждения в ИИС.
Изучить литературу:
[12] – стр.17- 32
[15] – стр. 114-128
Трудоемкость – 8 час.
10
Тема: Нечеткий вывод знаний. Немонотонность вывода.
Изучить литературу:
[1] – стр. 12-35
[2] – стр. 41-47
[11] – стр. 117- 132
[19] – стр. 24-42
Трудоемкость – 8час.
Тема: Нейронные сети.
Изучить литературу:
[4] – стр. 17- 62
[15] – стр. 57- 82
[21] – стр. 114-142
Трудоемкость – 10 час.
Тема: Инструментальные средства создания ИИС.
Изучить литературу:
[2] – стр. 41-47
[4] – стр. 17- 62
[10] – стр. 117- 132
[20] – стр. 116-140
Трудоемкость – 18 час.
Тема: Этапы проектирования экспертной системы
Изучить литературу:
[1] – стр. 12-35
[3] – стр. 41-47
[4] – стр. 17- 62
[11] – стр. 117- 132
[21] – стр. 114-142
Трудоемкость – 16 час.
4.3. Список рекомендуемой литературы в библиотеке АГПУ с указанием места хранения.
УДК 33.05 ББK 60.55 а.з. Л-15 (Читальный зал)
Ладенко И.С.
Интеллектуальные системы в целевом управлении. 1987
Рекомендуется при изучении тем 1,2
УДК 6Ф7 ББK 32.97 а.з. П-61 (Читальный зал)
Поспелов Г.С., Поспелов Д.А.
Искусственный интеллект-прикладные системы. 1985
Рекомендуется при изучении тем 1-3
УДК 6Ф7 ББK 32.973 а.з. Г-12 (Техфак)
Гаврилова Т.А., Хорошевский
Базы знаний интеллектуальных систем. 2001
11
Рекомендуется при изучении тем 3,4
УДК 6Ф7 ББK 32.973 а.з. Г-12 (Общежитие № 2)
Гаврилова Т.А., Хорошевский
Базы знаний интеллектуальных систем. 2001
Рекомендуется при изучении тем 3,4
УДК 6Ф7 ББK 32.973 а.з. Г-12 (Кабинет информатики)
Гаврилова Т.А., Хорошевский
Базы знаний интеллектуальных систем. 2001
Рекомендуется при изучении тем 3,4
УДК 6Ф7 ББK 32.973 а.з. Г-12 (Читальный зал)
Гаврилова Т.А., Хорошевский
Базы знаний интеллектуальных систем. 2001
Рекомендуется при изучении тем 3,4
УДК 518 ББK 22.18 а.з. Б-87 (Читальный зал)
Братко И.
Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта/ пер. с англ. 1990
Рекомендуется при изучении тем 7-9
УДК 15 ББK 88 а.з. К-67 (Абонемент)
Корнилова Т.В., Тихомиров О.К.
Принятие интеллектуальных решений в диалоге с компьютером. 1990
Рекомендуется при изучении тем 4,6
УДК 6Ф7.3 ББK 32.97 а.з. Я-65 (Абонемент)
Янсон А.
Турбо - Пролог в сжатом изложении / пер. с нем. 1991
Рекомендуется при изучении тем 7,8
УДК 6Ф7.3 ББK 32.97 а.з. Я-65 (Читальный зал)
Янсон А.
Турбо - Пролог в сжатом изложении / пер. с нем. 1991
Рекомендуется при изучении тем 7,8
УДК 6Ф7.3 ББK 32.973.26 а.з. А-28 (Кабинет информатики)
Адаменко А.Н., Кучуков А.М.
Логическое программирование и Visual Prolog. 2003
Рекомендуется при изучении тем 8-10
УДК 6Ф7 ББK 32.973 а.з. А-28 (Абонемент)
Адаменко А.Н., Кучуков А.М.
ЛОгическое программирование и Visual Prolog. (с диском). 2003
Рекомендуется при изучении тем 8-10
УДК 518 ББK 22.18 а.з. К-59 (Читальный зал)
Козырева Г.Ф.
Лабораторный практикум на языке Visual Prolog: учебно-методическое пособие. 2004
12
Рекомендуется при изучении тем 8-10
УДК 615 ББK 53.4 а.з. Г-31 (Читальный зал)
Геловани В.А., Ковригин О.В.
Экспертные системы в медицине. 1987
Рекомендуется при изучении тем 4
УДК 378 ББK 74.58 а.з. Р-17 (Читальный зал)
Разработка и применение экспертно-обучающих систем: сб. науч. трудов. 1989
Рекомендуется при изучении тем 3,4,12
УДК 378 ББK 74.58 а.з. Р-17 (Абонемент)
Разработка и применение экспертно-обучающих систем: сб. науч. трудов. 1989
Рекомендуется при изучении тем 3,4,12
УДК 6Ф0.1 ББK а.з. Б-95 (Абонемент)
Быков А.П. и Вейц А.В.
От нейрона - к искусственному мозгу. 1971
Рекомендуется при изучении тем 6
УДК 5А2.2 ББK 28.071 а.з. И-19 (Читальный зал)
Иваницкий Г.Р.
Нейроинформатика и мозг. 1991
Рекомендуется при изучении тем 6
4.4. Список электронных ресурсов, рекомендуемых к самостоятельному изучению
Для закрепления полученных знаний рекомендуется использовать следующие электронные ресурсы:
1. Электронные тесты для самостоятельной работы в среде АСТ (банк тестовых заданий
ИИС.ast)
2. Электронное пособие «Язык программирования ПРОЛОГ»
http://www.old.agpu.net/institut/kaf/kaf_inf/elibfol/kozyreva/OII/prolog.htm
3. Электронное пособие «Начала работы на Turbo Prolog»
http://www.old.agpu.net/institut/kaf/kaf_inf/elibfol/kozyreva/OII/turbo_prolog.htm
4. Электронное пособие «Использование строк в Прологе»
http://www.old.agpu.net/institut/kaf/kaf_inf/elibfol/kozyreva/OII/stroki.htm
5. Электронное пособие «Создание динамических баз данных в Turbo Prolog»
http://www.old.agpu.net/institut/kaf/kaf_inf/elibfol/kozyreva/OII/baz_dan.htm
6. Лабораторные работы в среде Clips
http://www.old.agpu.net/institut/kaf/kaf_inf/elibfol/kozyreva/IIS/lab_IIS/index.htm
5.ТРЕБОВАНИЯ К ЗАЧЕТУ
1. Выполнение всех лабораторных работ.
2. Выполнение контрольной работы
13
5.1 Типовые задачи к контрольной работе
1. База данных содержит факты вида: student(имя, курс). Составить программу на
ПРОЛОГе, позволяющую сформировать список студентов 1-го курса.
2. Составить программу на ПРОЛОГе .
База данных содержит факты вида: товар(наименование, количество, цена), промышленные(наименование), продукты(наименование). Составить правило товар_продукты, которое позволяет выводить всю информацию о продуктовых товарах.
3. База
данных содержит факты вида книга(автор, название, издательство,
год_издания). Составить программу на ПРОЛОГе, позволяющую вывести информацию о
книгах 1998 года издания.
4. Составить программу на ПРОЛОГе.
База данных содержит факты вида: студент(имя, курс) и играет(имя, вид_спорта). Составить правило команда_волейбол4, позволяющее сформировать из студентов 4 курса команду по волейболу.
5. База данных содержит факты вида: рейс(пункт_отправления, пункт_назначения,
время_отправления). Составить программу на ПРОЛОГе, позволяющую вывести информацию об автобусных рейсах, отправляющихся в Краснодар.
6. Составить программу на ПРОЛОГе.
База данных содержит факты вида: отдыхает(имя, город), украина(город), россия(город). Составить правило отдых_россия, позволяющее определить всех, кто отдыхал в
России.
7. Составить программу на ПРОЛОГе, вычисляющую m!+n!для введенных m и
n.Создать рекурсивное правило вычисление факториала.
1. Составить программу на ПРОЛОГе, генерирующую списки L1=[3,4,5,6] и L2=[7,8,9] и
объединяющую их в список L3.
8. Составить программу на ПРОЛОГе, вычисляющую сумму 2+4+6+8+10.Создать рекурсивное правило вычисления суммы вида 2+4+6+…+2n.
9. Составить программу на ПРОЛОГе, генерирующую список L=[10, 8, 6, 4, 2] вставляющую в него введенное число. Вывести все возможные варианты вставки элемента в список.
10. Составить программу на ПРОЛОГе, вычисляющую 1*3*5*…*15.Создать рекурсивное правило вычисления произведения вида 1*3*5*…*(2n-1).
11. Составить программу на ПРОЛОГе, генерирующую список [3, 6, 9, 12, 15] и вычисляющую сумму его элементов.
12. Имеются факты вида (kniga <автор> <название> <издательство>). Создать правило,
которое заменяет в фактах название издательства «Мир» на «Питер».
6. СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ЛИТЕРАТУРЫ
6.1. Основная литература
1. Братко И. Программирование на языке ПРОЛОГ для искуственного интеллекта.- М.,
1990.
2. Д.В.Гаскаров Интеллектуальные информационные системы.- М., Высшая школа,
2003.
3. Ин Ц., Соломон Д. Использование Турбо-Пролога. -М., 1993.
4. Интеллектуальные информационные системы / Частиков А.П. и др.-Краснодар: Просвещение, 2005. -327C.
5. Козырева Г.Ф. Контрольные работы по курсу «Интеллектуальные информационные
системы» Учебно-методическое пособие Армавир: ИП Шурыгин В.Е., 2009-44 с.
6. Козырева
Г.Ф. Лабораторный практикум на языке Visual Prolog: учебно14
методическое пособие. 2004
7. Клоксин У., Меллиш К. Программирование на языке ПРОЛОГ. -М., 1991.
8. Макаллистер Дж. Искусственный интеллект и Пролог на микроЭВМ.- М., 1990.
9. Нильсон Н. Искусственный интеллект. М., 1973.
10.Поспелов Г.С., Поспелов Д.А. Искусственный интеллект-прикладные системы.Москва: Знание, 1985. -48C.
11.Уинстон П.Г. Искусственный интеллект / Пер. с англ. В.Л. Стефанюка; Под ред.
Д.А. Поспелова.-Москва: Мир, 1980. -519C.
12.Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда
Clips.- СПб., 2003
13.Янсон А. Турбо-Пролог в сжатом изложении. -М.,1990.
14.Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект: (учеб. пособие по спец.: "Математика").-Москва: Academia, 2005. -174C.
6.2.Дополнительная литература
15.Бир Ст. Кибернетика и управление производством. - М., 1963.
16.Вейценбаум Дж. Возможности вычислительных машин и человеческий разум. От
суждений к вычислениям. М., 1982.
17.Гутенмахер Л.И. Электронные информационно-логические машины, - М., 1970.
18.Кирсанов Б.С., Попов Э.В. Экспертные системы. Состояние и перспективы.-В сб.
“Экспертные системы”.-М., 1986.
19.Попов Э.В. Экспертные системы. М., 1987.
20.Рейтман В.Р. Разработка программ для решения интеллектуальных проблем. “Зарубежная радиоэлектроника”, 1982, №1.
21. Симонс Дж. ЭВМ пятого поколения: компьютеры 90-х годов. - М., 1985 г.
22.Тимофеев А.В. Информатика и искусственный интеллект.- М.,1992.
15