Рабочая программа учебной дисциплины (модуля) Программная реализация экспертных систем и генетических алгоритмов
| Вид материала | Рабочая программа |
- Системы искусственного интеллекта, 58.18kb.
- Тарасюк А. П., Спасский, 109.74kb.
- Рабочая программа дисциплины «Математическая логика и теория алгоритмов» Направление, 175.54kb.
- Уктуре генетических алгоритмов, рассмотрю один из примеров использования алгоритмов,, 101.45kb.
- Учебная программа по дисциплине основы теории управления трибунский, 56.3kb.
- Программа вступительного испытания (собеседование/устный экзамен) по дисциплинам «Информационная, 30.7kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины методика работы с иноязычным текстом наименование, 239.37kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины (модуля) Мордовский национальный костюм, 257.38kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины (модуля) Системное программирование, 108.12kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины (модуля) Введение в вычислительные методы, 137.16kb.
Министерство образования и науки Российской Федерации
ГОУ ВПО «Мордовский государственный университет им. Н.П.Огарёва»
Математический факультет
Кафедра систем автоматизированного проектирования
-
«УТВЕРЖДАЮ»
_____________________
_____________________
«______»__________201_ г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)
Программная реализация экспертных систем и генетических алгоритмов
Наименование магистерской программы
Математическое и программное обеспечение вычислительных машин
Направление подготовки
010400.68 – Прикладная математика и информатика
Квалификация (степень) выпускника
Магистр
Форма обучения
очная
г. Саранск
2011г.
1. Цели освоения дисциплины
Целью освоения дисциплины «Программная реализация экспертных систем и генетических алгоритмов» является подготовка квалифицированных специалистов, обладающих знаниями и навыками в области проектирования и программной реализации систем искусственного интеллекта.
Задачи изучения дисциплины:
- формирование представлений об общей методологии проектирования систем искусственного интеллекта, в частности, экспертных систем;
- углубленная подготовка студентов в области программной реализации творческих задач с использованием различных (вычислительных и логических) языков программирования.
2. Место дисциплины в структуре магистерской программы
Дисциплина «Программная реализация экспертных систем и генетических алгоритмов» относится к дисциплинам по выбору студента вариативной части профессионального цикла.
Для изучения данной дисциплины студент должен получить необходимые знания, умения и компетенции, которые формируются в результате изучения перечисленных ниже дисциплин: «Основы информатики», «Методы оптимизации», «Математическая логика и теория алгоритмов», «Архитектура компьютеров», «Языки и методы программирования», «Объектно-ориентированное программирование», «Инструментальные среды программирования», «CASE-средства проектирования программного обеспечения».
Знания и умения, полученные в результате освоения данной дисциплины, могут быть использованы в научно-исследовательской работе, при прохождении «Научно-исследовательской практики», а также при подготовке студентом магистерской диссертации.
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины (модуля) «Программная реализация экспертных систем и генетических алгоритмов»
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:
- способность использовать углубленные теоретические и практические знания в области прикладной математики и информатики (ОК-3),
- способность разрабатывать концептуальные и теоретические модели решаемых научных проблем и задач (ПК-2),
- способность углубленного анализа проблем, постановки и обоснования задач научной и проектно-технологической деятельности (ПК-3).
Знать:
- различные подходы в методологии проектирования экспертных систем;
Уметь:
- анализировать, тестировать и проводить отладку алгоритмов,
- применения технологий инженерии программного обеспечения.
Владеть:
- различными методами решения задач проектирования систем искусственного интеллекта;
- средствами инженерии программного обеспечения.
4. Структура и содержание дисциплины (модуля) «Программная реализация экспертных систем и генетических алгоритмов»
Общая трудоемкость дисциплины составляет 2 зачетные единицы 72 часа.
| № п/п | Раздел дисциплины | Сем | Неделя семестра | Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость (в часах) | Формы текущего контроля успеваемости (по неделям семестра) | Форма промежу-точной аттестации (по семестрам) | |||
| Лекц. | Лаб. | СРС | Всего | ||||||
| 1 | Введение в искусственный интеллект | | 1 (лекции) | 2 | | 5 | 7 | | зачет |
| 2 | Системы, основанные на знаниях | | 2 (лекции), 1 (лаб.раб.) | 2 | 2 | 7 | 11 | Отчет по ЛР №1 (1 неделя) | |
| 3 | Инженерия знаний | | 3 (лекции), 2 (лаб.раб.) | 2 | 2 | 7 | 11 | Отчет по ЛР №2 (2 неделя) | |
| 4 | Методы проектирования экспертных систем | | 4, 5 (лекции), 3,4 (лаб.раб.) | 4 | 4 | 8 | 16 | Отчет по ЛР №3 (4 неделя) | |
| 5 | Методы программирования экспертных систем | | 6, 7 (лекции), 5, 6 (лаб.раб.) | 4 | 4 | 8 | 16 | Отчет по ЛР №4 (6 неделя) | |
| 6 | Использование экспертных систем | | 8 (лекции), 7, 8 (лаб.раб.) | 2 | 4 | 5 | 11 | Отчет по ЛР №5 (8 неделя) | |
| Итого | 16 | 16 | 40 | 72 | | ||||
5. Образовательные технологии
Изучение дисциплины предполагает использование традиционных способов коллективного обучения – лекций, лабораторных занятий, индивидуальных заданий с последующей отчетностью. Применяемые информационные технологии: лекции в форме презентаций, обучающие и тестирующие программы, электронные учебники.
6. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов
Формой текущего контроля знаний студентов является контроль правильности выполнения и оформления лабораторных работ.
Формой итогового контроля знаний и умений студентов по курсу «Программная реализация экспертных систем и генетических алгоритмов» является зачет.
Наименования лабораторных работ:
- Представление информации библиотечной модели в виде продукций. Представление информации модели автомобиля в форме записи, пригодной для использования в семантической сети.
- Представление информации модели автомобиля в виде фреймов. Представление информации библиотечной модели в виде фреймов.
- Разработка диагностических систем и их реализация на алгоритмическом языке программирования Turbo Pascal
- Разработка экспертных систем и их реализация на алгоритмическом языке Turbo Pascal
- Разработка экспертных систем и их реализация на реляционном языке Turbo Prolog
Перечень вопросов для организации итогового контроля:
- Системы искусственного интеллекта.
- Системы обработки баз знаний.
- Экспертные системы
- Составные части экспертной системы.
- Основные характеристики экспертных систем
- Статические и динамические экспертные системы. Продукции.
- Семантическая сеть.
- Фреймы.
- Нейросети
- Многоуровневость знаний.
- Описание предметной области.
- Приобретение, анализ и синтез знаний.
- Морфологический и трансформационный методы.
- Проблемы принятия решений методами логического вывода
- Методы поиска.
- Гибридные экспертные системы
- Использование экспертных систем в проектировании, управлении, экологии, экономике
7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (модуля):
а) основная литература
- Попов Э.В. Экспертные системы: М.: Финансы и статистика, 1987, - 354с.: ил.
- Экспертные системы для персональных компьютеров: методы, средства, реализации: Справ. пособие / В.С. Крисевич, Л.А. Кузьмич, А.М.Шиф и др. - Мн.: Высш. шк., 1990. - 300 с.
- Алексеев А.В. и др. Интеллектуальные системы принятия решений. - Рига: 1997. - 320 с., ил.
- ПоповЭ.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие. - М.: Финансы и статистика, 1996. - 320 с.: ил.
- Левин Р. и др. Практическое введение в технологию ИИ и ЭС с иллюстрациями на бейсике: пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 1990. - 239 с.: ил.
- Малышев Н.Г. и др. Нечеткие модели для ЭС в САПР. - М.: Энергоатомиздат, 1991. - 136 с.: ил.
- Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 1994. - 256 с.: ил.
- Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта: пер. с англ.- М.: Мир, 1990. - 256с.
б) дополнительная литература
- Фаронов В.В. Турбо Паскаль (в 3-х книгах). Книга 1. Основы Турбо Паскаля. - М.: Учебно-инженерный центр "МВТУ-ФЕСТО ДИДАКТИК", 1992.- 304 с., ил.
- Янсон А. Турбо-Пролог в сжатом изложении: пер. с нем. - М.: Мир, 1991. – 94 с., ил.
в) программное обеспечение и Интернет- ресурсы
- Электронный конспект лекций;
- Методические указания к выполнению лабораторных работ;
- Компьютерные программы для поддержки выполнения лабораторных работ;
- Наборы презентаций для лекционных занятий.
8. Материально-техническое обеспечение дисциплины (модуля):
- Аудитория для проведения лекционных занятий, имеющая необходимое количество посадочных мест (для занятий с группой из 10 студентов) и оснащенная оборудованием для проведения презентаций (ноутбук, проектор);
- Аудитория с персональными компьютерами для проведения лабораторных занятий, имеющая необходимое количество рабочих мест (для занятий с подгруппой из 10 15 студентов), оборудованная персональными компьютерами на базе процессора Intel Pentium II или выше, оснащенных необходимым системным и прикладным программным обеспечением.
Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с учетом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению 010400.68 – «Прикладная математика и информатика» и магистерской программе «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин».
Автор: к.т.н., доцент кафедры систем автоматизированного проектирования
Пальдяев Н.Н.
Рецензент (ы)
Программа одобрена на заседании
от « » ____________ 2011 года, протокол № .