Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «КАЛИНИНГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» УТВЕРЖДАЮ Проректор по учебнометодической работе п\п А.Л. Гудков « 30 » октября 2014 г. Рабочая программа дисциплины ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ Профессиональный цикл, вариативная часть (дисциплина по выбору) Направление подготовки 230100 – ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА Квалификация (степень) выпускника – бакалавр Форма обучения очная Факультет автоматизации производства и управления Кафедра-разработчик – кафедра систем управления и вычислительной техники Калининград 2014 1. Цели и задачи изучения дисциплины. Цель освоения дисциплины - формирование у студентов знаний в области современных и перспективных технологий создания и внедрения экспертных систем. Задачи дисциплины: определение места изучаемых экспертных систем среди других информационных систем, оценка их характеристик на основе моделирования, ознакомление с основами искусственного интеллекта, изучение математических и алгоритмических основ экспертных систем, а также моделей представления знаний на основе систем продукций, семантических сетей и фреймов, изучение этапов проектирования, внедрения и сопровождения экспертных систем. 2. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата Дисциплина «ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ» является дисциплиной по выбору вариативной части профессионального цикла ООП, изучается в восьмом семестре Изучение дисциплины предполагает предварительное освоение студентами дисциплин: «Базы данных», «Программирование», «Информационные технологии», «Дискретная математика», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Теория систем и системный анализ», «Исследование операций», «Методы оптимизации». Результаты освоения дисциплины могут быть использованы в процессе профессиональной деятельности. 3. Компетенции выпускника, формируемые в результате освоения дисциплины В результате освоения дисциплины у обучающихся формируются следующие общекультурные (ОК) и профессиональные (ПК) компетенции (или их элементы), предусмотренные ФГОС ВПО: владение культурой мышления, способность к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей её достижения (ОК-1); готовность к кооперации с коллегами, работе в коллективе (ОК-3) умение использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-10) навыки работы с компьютером как средством управления информацией (ОК-12) способность осваивать методики использования программных средств для решения практических задач (ПК-2). В результате освоения дисциплины обучающийся должен: знать: основные виды, особенности функционирования и области применения систем искусственного интеллекта; основные методы построения экспертных систем. уметь: проводить анализ предметной области и определять задачи, для решения которых целесообразно использование технологий экспертных систем; формировать требования к предметно-ориентированной экспертной системе и определять возможные пути их выполнения; определять назначение, выбирать методы и средства для построения прикладных экспертных систем. владеть: навыками формулировать и решать задачи проектирования профессионально-ориентированных информационных систем с использованием технологий искусственного интеллекта и инженерии знаний. 4 Структура и трудоемкость дисциплины. 4.1 Структура дисциплины Семестр: 6. Форма промежуточной аттестации: зачет. Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетных единицы 108 часов. 1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 Лабораторные занятия* Самостоятельная работа* Всего часов Разделы и темы дисциплины Лекции* № п\п Недели семестра Виды учебной работы и самостоятельна я работа, в час. Фомы текущего контроля и итоговой аттестации Раздел 1 Понятие и особенности экспертных систем Исторический обзор 1 2 4 6 Тестирование исследований в области искусственного интеллекта. Модели представления 2-3 1 4 6 11 Защита лаб. знаний. работ Формальные 4-5 1 2 6 9 Защита лаб. логические модели работы Раздел 2 Системы обработки естественного языка (ЕЯ-системы) Принципы работы 6-7 1 2 6 9 Защита лаб. морфологического работ анализатора Синтаксический анализ 8-9 1 4 6 11 Защита лаб. работ Семантический анализ 10-11 2 10 6 18 Защита лаб. и семантическое работ отношение Раздел 3 База знаний и механизмы поиска решений в экспертных системах 3.1 Составные части 12-13 2 6 6 14 Защита лаб. экспертной системы. работ Организация базы знаний 3.2 Механизмы вывода в 14-15 1 2 6 9 Защита лаб. ЭС. Нечеткая логика работ 3.3 Ситуационная модель 16 1 2 6 9 Защита лаб. представления знаний и работ вывода решений Подготовка к зачету и его 12 12 12 Зачет сдача Итого (часов, баллов): 12 32 64 108 Зачет 44 2.3 4.2 Теоретические занятия (лекции) Тема 1.1 Исторический обзор исследований в области искусственного интеллекта – 2 часа "Искусственный интеллект", основные направления исследований и разработок. Понятие и особенности экспертных систем (ЭС). Исторический обзор исследований в области искусственного интеллекта. Архитектура и основные составные части ЭС. Тема 1.2 Модели представления знаний - 1 час Понятие интеллектуальной информационной системы, основные свойства. Области применения и классификация ЭС. Различные подходы к построению ЭС (логический, структурный, эволюционный, имитационный). Знания и данные в информационных системах. Модели представления знаний. Продукции. Фреймы. Семантические сети. Тема 1.3 Формальные логические модели - 1 час Представление в информационных системах неформальных процедур. Элементы нечеткой логики. Общая характеристика языков логического программирования. Формальные логические модели. Формальные грамматики. Контекстно-свобдная грамматика. Тема 2.1 Принципы работы морфологического анализатора – 1 час Цели и виды морфологического анализа. Лемматизация, морфологическая разметка. Принципы работы морфологического анализатора. Процедурный, табличный и вероятностный подходы. Выделение устойчивых словосочетаний. Частота и морфологические шаблоны. Статистическая проверка гипотез. Тема 2.2 Синтаксический анализ - 1 час Основные формализмы описания синтаксической структуры предложения: дерево зависимостей, непосредственные составляющие. Поверхностный синтаксический анализ. Основные методы извлечения предложений: важные слова; учет положения предложения в тексте; учет "сигнальных" слов и фраз; учет связей между предложениями. Тема 2.3 Семантический анализ и семантическое отношение – 2 часа Семантический анализ и семантическое отношение. Методы нахождения семантически близких терминов. Автоматическая категоризация документов. Онтологии и области их приложения. Системы машинного перевода. Тема 3.1 Составные части экспертной системы. Организация базы знаний – 2 часа Экспертные системы (ЭС). Составные части экспертной системы: база знаний, механизм вывода, механизмы приобретения и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс. Организация базы знаний. Декларативная и процедурная формы представления знаний. Основные этапы построения экспертных систем. Участники процесса создания ЭС: эксперты, инженеры по знаниям, конечные пользователи. Тема 3.2 Механизмы вывода в ЭС. Нечеткая логика – 1 час Механизмы вывода в ЭС. Логический и эвристический методы рассуждения в ЭС. Рассуждения на основе дедукции, индукции, аналогии. Продукционные сети. Вероятностный подход: байесовские сети доверия. Нечеткий вывод знаний. Представление и обработка неопределенности. ЭС с нечеткой логикой. Тема 3.3 Ситуационная модель представления знаний и вывода решений – 1 час Извлечение знаний из данных. Машинное обучение на примерах. Выбор методов и средств решения трудноформализуемых задач. Нейронные сети: основные понятия и области применения. Обучение нейронной сети. 4.3 Лабораторные работы ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 1 (Тема 1.2, 1.3 - 6 часов). Построение базы знаний предметной области. Выбор и анализ предметной области для построения ЭС; Определение назначения ЭС и решаемых задач, структурное моделирование, выбор методов и алгоритмов для решения задач ЭС. Объект изучения: заданная предметная область (описание); Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным обеспечением KAPPA-PC. ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 2 (Тема 2.1, 2.2 - 6 часов). Анализ текста на естественном языке Разработка алгоритма морфологического анализа. Преобразование выражения к каноническому префиксному виду при помощи правил-шаблонов. Синтаксический анализ. Выбор алгоритмов и программная реализация синтаксического анализа с использованием контекстно свободной грамматики. Объект изучения: связный осмысленный текст, морфологический словарь, набор правил; Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным обеспечением KAPPA-PC. ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 3 (Тема 2.3 - 6 часов). Семантический анализ Выбор алгоритмов выявления терминов и семантических отношений. Программная реализация семантического анализа. Программная реализация построения семантической сети онтологий предметной области. Объект изучения: связный осмысленный текст, словарь синонимов; Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным обеспечением KAPPA-PC. ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 4 (Тема 2.3 - 4 часа). Онтологии предметной области Построение онтологий на основе семантического описания текста. Объект изучения: заданная предметная область (семантическое описание); Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным обеспечением KAPPA-PC. ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 5 (Тема 3.1 - 6 часов). Разработка экспертной системы Построение экспертной системы на базе онтологий. Организация базы знаний. Анализ предметной области и структурное моделирование ЭС; Объект изучения: заданная предметная область (описание); Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным обеспечением KAPPA-PC. ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 6 (Тема 3.2, 3.3 - 4 часа). Ситуационная модель представления знаний Построение вывода решений на базе нечеткой логики. Разработка алгоритма и программная реализация. Объект изучения: заданная предметная область (описание); Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным обеспечением KAPPA-PC. 4.4 Практические занятия Не предусмотрены 4.5 Самостоятельная работа студентов № Вид (содержание) СРС п/п 1 Освоение теоретического учебного материала 2 3 Кол-во часов 20 Подготовка к лабораторным занятиям, оформление работ 32 Подготовка к сдаче и сдача зачета Итого 12 64 Форма контроля Тестирование Компьютерные тесты Защита лабораторных работ Зачет 5 Образовательные технологии В процессе преподавания используются следующие образовательные технологии: - лекции, с представлением теоретического материала по дисциплине; - проведение лабораторных работ, в процессе которых студент выполняет задания в компьютерном классе с установленным программным обеспечением KAPPA-PC. - консультации преподавателя; - самостоятельная работа студентов, в которую входит: освоение теоретического материала; подготовка к лабораторным занятиям и к зачёту. 6. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости и итоговой аттестации освоения дисциплины 6.1. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости студентов (задания для тестирования, вопросы компьютерного теста) и итоговой аттестации по дисциплине (вопросы и задания на зачет) приводятся в качестве отдельных материалов УМКД, в соответствующих методических указаниях. 6.2. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов определено в разделе 7. 7 Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины 7.1. Основная литература: 1.Клачек П.М. Математические основы искусственного интеллекта: Калининград: ФГБОУ ВПО «Калининградский государственный технический университет», 2011. - 254 с. 2.Люгер, Д. Искусственный интеллект / Д. Люгер. – М. : Мир, 2003. – 690 с. 3.Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. – СПб. : Питер, 2001. – 384 с. 7.2. Дополнительная литература: 1.Гладкий А. В. Синтаксические структуры естественного языка в автоматизированных системах общения. - М.: Наука, 1985. 2.Искусственный интеллект: Справочник: Кн.1: Системы общения и экспертные системы. - М.: Радио и связь, 1990. 3.Искусственный интеллект: Справочник: Кн.2: Модели и методы. - М.: Радио и связь, 1990. 7.3. Программное обеспечение и Интернет – ресурсы: 1. Cайт "Автоматическая Обработка Текста", http://www.aot.ru 8 Технические средства и материально-техническое обеспечение дисциплины (модуля). a. Лекционная аудитория с проектором. b. Компьютерный класс, оснащенный персональными компьютерами и ЛВС. c. Операционная система MS Windows. d. Набор пакетов программ MS Office (Excel, Word). e. Пакет KAPPA-PC. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины Учебно-методическое обеспечение дисциплины Наличие в Наличие в № учебном электронной п/п Наименование литературы абонементе библиотеке НТБ (кол-во) Основная литература Клачек П.М. Математические основы искусственного интеллекта: Калининград: 1 ФГБОУ ВПО «Калининградский 36 государственный технический университет», 2011. - 202 с. Пономарев О.П. Экспертные системы: учебное пособие – Калининград: ФГОУ ВПО «КГТУ», 22 2008.-118с. Дополнительная литература Колесников А.В. Гибридные интеллектуальные системы. Теория и технология разработки: 3 46 учебное пособие – Санкт-Петербург : СПбГТУ, 2001. – 711 с. Директор НТБ М.В. Вареницына Лист согласования рабочей программы дисциплины Учебная (рабочая) программа дисциплины разработана в соответствии с государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по направлению подготовки 230100 «Информатика и вычислительная техника», утвержденному приказом Министерства образования и науки РФ № 553 от 9 ноября 2009 г., учебным планом университета по этому же направлению, утвержденному ученым советом университета 27.10.2011. Автор программы –П.М. Клачек, канд. техн. наук, профессор Учебная программа рассмотрена и одобрена на заседании кафедры систем управления и вычислительной техники (рецензент – зав. кафедрой, канд. техн. наук, доцент Петрикин В.А), протокол № 2 от 14.10.2014 г.). Заведующий кафедрой канд. техн. наук доцент В.А. Петрикин Рабочая программа дисциплины рассмотрена и одобрена на заседании методической комиссии факультета автоматизации производства и управления (протокол № ___ от ____________). Председатель методической комиссии, к.т.н. Согласовано А.П. Коган