Geum.ru

Романова Елена Витальевна, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры информатики и информационной безопасности учебно-методический комплекс

Вид материалаУчебно-методический комплекс

Содержание


2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины
2.1. Инновационные технологии, используемые в преподавании дисциплины
Круглый стол
3.Объем дисциплины
Аудиторные занятия
Самостоятельная работа
3.2. Распределение часов по темам и видам учебной работы
4. Содержание дисциплины
Тема 2. Модели и методы решения задач.
Тема 3. Представление знаний в интеллектуальных системах.
Тема 4. Продукционные и логические системы.
Тема 5. Планирование задач.
Тема 6. Экспертные системы (ЭС).
Тема 7. Методы работы со знаниями.
Тема 8. Системы понимания естественного языка.
Тема 9. Системы машинного зрения. Тенденции развития систем ИИ.
Тема 10 . Основы языка программирования Visual Prolog
Тема 11. Основные разделы Visual Prolog – программ
Тема 12. Простые и составные объекты. Графический интерфейс
5. Темы практических занятий
...
Полное содержание
Подобный материал:

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ

ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Государственное образовательное учреждение высшего

профессионального образования

РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ
ТОРГОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
(РГТЭУ)


Кафедра информатики и информационной безопасности


Одобрено учебно-методическим советом

Факультета социальных

и информационных технологий


ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ

ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ


Учебно-методический комплекс


Специальность: 080801 Прикладная информатика (в экономике)


Москва 2009


Автор составитель:

Романова Елена Витальевна, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры информатики и информационной безопасности


Учебно-методический комплекс дисциплины «Интеллектуальные Информационные системы» составлен в соответствии с требованиями Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования (Основной образовательной программы) по специальности 080801 «Прикладная информатика» (в экономике).


Дисциплина входит в цикл специальных дисциплин и является обязательной для изучения.


© Российский государственный торгово-экономический университет, 2009


С О Д Е Р Ж А Н И Е

Стр.

1. Цели и задачи дисциплины………………………………..………...…...…..4

2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины…………………5

2.1. Инновационные технологии, используемые в преподавании

дисциплины………………………………………………………………………7

3. Объем дисциплины……………………………………………………………8

3.1. Объем дисциплины и виды учебной работы………………………………8

3.2. Распределение часов по темам и видам учебной работы…………………8

4. Содержание дисциплины……………………………………………………...9

5. Темы практических занятий ……………………………………………… 12

6. Задания для самостоятельной работы студентов.………………………… 15

7. Темы рефератов…………………………………………………………….. 18

8. Вопросы для подготовки к экзамену……….……………………………… 19

9. Учебно-методическое обеспечение дисциплины………………………… 21

9.1. Литература……………………………………………………. ………….. 21

9.2. Методическое обеспечение дисциплины…………………..……………..22

9.3. Материально-техническое обеспечение дисциплины…………………....22

9.4 Интернет-ресурсы……………………………………………………..…….22


  1. Цели и задачи дисциплины


Целью курса "Интеллектуальные информационные системы" является изучение студентами  проблематики и областей использования искусственного интеллекта в экономических информационных системах, освещение теоретических и организационно-методических вопросов построения и функционирования ИИС, основанных на знаниях, привитие навыков практических работ по проектированию баз знаний.

Цель изучения дисциплины "Интеллектуальные информационные системы" обусловлена необходимостью обучения будущих специалистов применению в экономической и коммерческой деятельности современных способов построения информационных систем для решения неформализованных задач в различных сферах творческой деятельности человека. Особое внимание уделяется вопросам построения экспертных систем, которые являются наиболее значительным результатом практической реализации теории искусственного интеллекта. Рассматриваются процедуры имитации мыслительной деятельности человека в определенной предметной области, алгоритмы выделения признаков для описания ситуаций в условиях неопределенности.

Цель дисциплины – дать студентам - будущим специалистам в области экономики и коммерции комплекс знаний, умений и навыков, необходимых для определения проблем, постановки задач искусственного интеллекта и определения методов решения этих задач, включая задачи поддержки принятия решений. Включает также 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.

Некоторые предварительные знания и сведения студенты получают в курсах "Информатика", «Программные средства офисного назначения», «Информационные технологии управления», «Сетевые технологии», которые предшествуют данной дисциплине. Вместе с тем дисциплина "Интеллектуальные информационные системы" является специальной, дающей студентам прикладные знания, которые могут быть использованы при изучении последующих курсов: "Имитационное моделирование экономических систем", "Информационные системы", "Автоматизированные информационные системы в экономике", "Основы электронной коммерции".

Задачами изучения дисциплины являются:
  • Изучить математические и алгоритмические основы интеллектуальных информационных систем:
  • Изучить модели представления знаний на основе систем продукций, семантических сетей и фреймов;
  • Изучить основные части экспертных систем; этапы проектирования экспертных систем;
  • Изучение понятий нечеткая информация и выводы;
  • Изучить нейронные сети;
  • Изучить методы эвристического поиска решений и программирования задач в системе Visual Prolog.

Курс состоит из лекционных, практических (семинаров), лабораторных, индивидуальных занятий, самостоятельной работы студентов по выполнению индивидуальных заданий (подготовке рефератов) и завершается итоговым экзаменом по данной дисциплине.


2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины


В результате изучения дисциплины специалист должен

Иметь представление об актуальных и о перспективных направлениях развития интеллектуальных информационных систем.

Знать:
  • особенности функционирования и решения задач интеллектуальными информационными системами;
  • области применения интеллектуальных информационных систем;
  • основные методы построения интеллектуальных информационных систем.
  • структуру и общую схему функционирования ИИС;
  • методы представления знаний в ИИС;
  • области применения ИИС;
  • этапы, методы и инструментальные средства проектирования ИИС.


Уметь:
  • проводить анализ предметной области и определять задачи, для решения которых целесообразно использование технологий интеллектуальных систем;
  • формировать требования к предметно-ориентированной интеллектуальной системе и определять возможные пути их выполнения;
  • формулировать и решать задачи проектирования профессионально-ориентированных информационных систем с использованием технологий интеллектуальных систем.
  • выбрать форму представления знаний и инструментальное средство разработки ИИС для конкретной предметной области;
  • спроектировать базу знаний, выбрать стратегию вывода знаний;
  • разработать методы поддержания базы знаний в работоспособном состоянии;

Приобрести навыки:
  • приобрести навыки в проектировании базы знаний, ее формализованном описании и наполнении, реализации различных стратегий вывода знаний и объяснения полученных результатов
  • построения логических алгоритмов
  • программирования в логике;
  • построения экспертных систем.



Владеть, иметь опыт:

- определения требований и состава средств, методов и мероприятий по построению интеллектуальных информационных систем;

- использование методов логического программирования;

- практического применения программных средств и методов построения экспертных систем.


2.1. Инновационные технологии, используемые в преподавании дисциплины

Дискуссия - форма учебной работы, в рамках которой студенты выска­зывают свое мнение о проблеме, заданной преподавателем. Проведение дискус­сий по проблемным вопросам подразумевает написание студентом эссе, тезисов или реферата по предложенной тематике (данная технология наиболее эффек­тивна при проведении занятий по темам №№ 2, 7, являющимися основопола­гающими в постановочной части для исследования в двух последующих разде­лах контрольной работы).

Круглый стол - один из наиболее эффективных способов обсуждения острых, сложных и актуальных на текущий момент времени вопросы в любой профессиональной среде, обмена опытом и творческих инициатив. Такая форма общения позволяет лучше усвоить материал, найти необходимые решения в процессе эффективного диалога (данная технология наиболее эффективна при проведении занятий по темам №№ 10, 11 при подведении итогов оптимизации и обсуждении промежуточных итоговых результатов).

Тестирование – контроль знаний с помощью тестов, которые состоят из условий (вопросов) и вариантов ответов для выбора (самостоятельная работа студентов). Данная технология применяется в начале каждого практического занятия для подготовки студентов к выполнению поставленного задания.

Тренинг – форма интерактивного обучения, целью которого является развитие компетентности межличностного и профессионального поведения в общении. Данная технология используется при самостоятельной работе студентов.


3.Объем дисциплины.

3.1. Объем дисциплины и виды учебной работы.

Виды учебной работы
Очная форма обучения

NN семестров
7

Аудиторные занятия
68

Лекции
36

Практические и семинарские занятия
32

Самостоятельная работа
72

Всего часов на дисциплину
140

Виды итогового контроля
Экзамен – 7 семестр


3.2. Распределение часов по темам и видам учебной работы


Форма обучения - очная

№ п/п
Наименование разделов и тем дисциплины
Всего часов
Аудиторные занятия



лекции
практические занятия
самост. раб.

1
Понятие о системах искусственного интеллекта
4
2



2

2
Модели и методы решения задач
14
6
2
6

3
Представление знаний в интеллектуальных системах
12
4



8

4
Продукционные и логические системы
14
4
2
8

5
Планирование задач
12
4
2
6

6
Экспертные системы
14
4
2
8

7
Методы работы со знаниями
14
4
2
8

8
Системы понимания естественного языка
12
4



8

9
Системы машинного зрения. Тенденции развития систем ИИ
8
4



4

10
Основы языка программирования Visual Prolog
14



8
6

11
Основные разделы Visual Prolog – программ
12



8
4

12
Простые и составные объекты. Графический интерфейс
10



6
4




Итого:

140
36
32
72
















4. Содержание дисциплины


Тема 1. Понятие о системах искусственного интеллекта (ИИ).

Основные понятия и определения ИИ. Область применения ИИ. Краткий исторический обзор развития работ в области ИИ. Функциональная структура использования систем ИИ.


Тема 2. Модели и методы решения задач.

Классификация представления задач: логические модели; сетевые модели; продукционные модели; сценарии; интеллектуальный интерфейс и классификация уровней понимания. Методы решения задач: метод поиска в пространстве состояний; метод редукции; решение задач дедуктивного выбора; использование немонотонных и вероятностных логик.


Тема 3. Представление знаний в интеллектуальных системах.

Данные и знания: основные определения.

Особенности знаний. Переход от базы данных к базе знаний; модели представления знаний. Неформальные (семантические) модели. Формальные модели представления знаний.


Тема 4. Продукционные и логические системы.

Продукционные системы: компоненты продукционных систем; стратегии решений организации поиска; логические системы: представление простых фактов в логических системах; примеры применения логики для представления знаний.


Тема 5. Планирование задач.

Основные определения типов задач; комплексная схема нечеткого планирования; особенности планирования целенаправленных действий; оценка сложности задач планирования.


Тема 6. Экспертные системы (ЭС).

Назначение и структура, этапы разработки ЭС; интерфейс с конечным пользователем; представление знаний в ЭС; уровни представления и уровни детальности; организация знаний в рабочей системе; организация знаний в базе данных; методы поиска решений в ЭС; инструментальные комплексы для создания статических ЭС и ЭС реального времени; средства представления знаний и стратегии управления.


Тема 7. Методы работы со знаниями.

Основные определения; подготовительный и основной этапы работы со знаниями; системы приобретения знаний от экспертов; формализация качественных знаний, пример формализации качественных знаний.


Тема 8. Системы понимания естественного языка.

Предпосылки возникновения систем понимания естественного языка;

понимание в диалоге; примеры системы обработки естественного языка;

методы озвучивания речи; наиболее распространенные системы синтеза речи; речевой вывод информации; автоматический компьютерный синтез речи по тексту: методы синтеза речи; обобщенная функциональная структура синтезатора; модуль лингвистической обработки; лингвистический анализ; формирование просодических характеристик; синтезатор русской речи: язык формальной записи правил синтеза; интонационное обеспечение; аллофонная база данных; лингвистический анализ; инструментарий синтеза русской речи; система распознавания речи: акустическая модель; лингвистическая модель; классификация систем распознавания речи.


Тема 9. Системы машинного зрения. Тенденции развития систем ИИ.

Основные принципы или целостность восприятия; распознавание символов: шаблонные системы; структурные системы; признаковые системы; структурно-пятенный эталон, распознавание рукописных текстов; уроки машинного чтения от Cognitive Technologies; состояние и тенденции развития ИИ; успехи систем искусственного интеллекта и их причины; экспертные системы реального времени - основное направление искусственного интеллекта.


Тема 10 . Основы языка программирования Visual Prolog

История создания языка программирования Visual Prolog. Основы языка. Факты, правила и запросы. Переменные. Предложения. Инициализация переменных. Анонимные переменные. Цели (запросы). Составные цели: конъюнкция и дизъюнкция. Комментарии. Сопоставление.


Тема 11. Основные разделы Visual Prolog – программ

Основные разделы. Раздел предложений. Раздел предикатов. Пользовательский предикат. Имена и аргументы предикатов. Раздел доменов. Раздел цели. Декларации и правила. Задание типов аргументов при декларации предикатов. Арность. Синтаксис правил. Раздел фактов. Раздел констант. Директивы компилятора.


Тема 12. Простые и составные объекты. Графический интерфейс

Арифметические вычисления и сравнения. Классы и объекты. Запись, чтение и файлы. Строки. Разработка графического интерфейса пользователя.


5. Темы практических занятий


Практическое занятие № 1. (Тема № 10)

Знакомство со средой визуального логического программирования.

Введение в Visual Prolog 5.2. Интерфейс визуального программирования (Application Programming Interface).

Основные компоненты рабочей среды: команды меню, стандартные окна сообщений. Запуск и тестирование программ. Утилита TestGoal.

Основные средства программирования:

эксперт окон и диалоговых окон (Dialog and Window Expert);

эксперт кодов (Code Expert);

эксперт приложений (Application Expert);

редактор подготовки ресурсов;

компилятор Visual Prolog 5.2; директивы компилятора;

отладчик Visual Prolog 5.2;

Классы и объекты Visual Prolog 5.2 программ. Подсистема баз данных.

Инструментальные средства DOC_TOOL для обработки документов.

Литература: 1-8


Практическое занятие № 2. (Тема № 11)

Основы программирования в логике.
  1. Основы языка Visual Prolog 5.2. Синтаксис языка Visual Prolog 5.2.
  2. Декларации и правила. Цели и запросы. Конъюнкция и дизъюнкция.
  3. Основные разделы Visual Prolog программы:
  • раздел предложений (clauses);
  • раздел предикатов (predicates);
  • раздел доменов (domains);
  • раздел целей (goals);
  • раздел фактов (facts);
  • раздел констант (constants);
  1. Переменные в Visual Prolog программе. Анонимные переменные. Типы переменных.
  2. Объявление предикатов в Visual Prolog программе. Арность и имя предиката.
  3. Комментарии в Visual Prolog программе.

Литература: 1-8


Практическое занятие № 3. (Тема № 2)

Решение задачи поиска.
  1. Решение простейших математических задач.
  2. Решение задач поиска пути в пространстве состояний.

Литература: 1-8

Практическое занятие № 4. (Тема № 5)

Обработка списков (на примере):
  • задача по составлению маршрута;
  • задача о кенигсбергских мостах (вариант 1 и 2);

Литература: 1-8


Практическое занятие № 5. (Тема № 6, 7)

Построение простейшей экспертной системы.

Литература: 1-8


Практическое занятие № 6. (Темы № 4, 12)

Решение логических задач (на примере):
  1. задача поиска кратчайшего пути (вариант 1 и 2);
  2. моделирование элементов аппаратуры;

Литература: 1-8


Практическое занятие № 7. (Тема № 5)

Решение рекурсивных задач.
  1. Решение задач работы с текстом. Обработка строк.
  2. Решение рекурсивных задач. На примере:
    • Задача «ханойские башни»;
    • Задача «деление слов на слоги»;
    • Задача «расстановки ферзей»;

Литература: 1-8


Практическое занятие № 8. (Тема № 12)

Разработка интерфейса.
  1. Создание приложения с графическим интерфейсом средствами эксперта приложений (Application Expert).
  2. Основные рабочие элементы окна проекта.
  3. Создание диалогового окна и окна приложения средствами Dialog And Window Expert.
  4. Основные управляющие элементы окна приложения, панель инструментов Controls.
  5. Элементы оконной графики.
  6. Создание меню с помощью диалогового окна TaskMenu.
  7. Тестирование приложения. Команда RUN.

Литература: 1-8


6. Задания для самостоятельной работы студентов

Темы для самостоятельного изучения
Виды и содержание самостоятельной работы

Тема № 1
1. Дайте определение искусственного интеллекта. Что представляет собой интеллект человека? Дайте определение таких понятий как предметная область, сущность, суждение, предложение..
Проработка учебного материала (по рекомендуемой учебной и научной литературе).

Тема № 2,9
2. Укажите основные задачи систем ИИ. Назовите основные области применения систем ИИ. Назовите основные причины успеха систем ИИ. Каковы основные тенденции развития систем ИИ? Перечислите основных производителей ЭС реального времени.
Поиск и обзор научных публикаций и электронных источников информации, подготовка заключения по обзору.

Тема № 5
3. Чем отличаются модели: планирование в пространстве состояний и планирование в пространстве задач. Что такое абстрактные типы данных?
Поиск и обзор научных публикаций и электронных источников информации, подготовка заключения по обзору.

Тема 3,6
4. Поясните различие импликативной схемы и импликативной сети.

Приведите структурную схему статической ЭС.
Поиск и обзор научных публикаций и электронных источников информации, подготовка заключения по обзору.

Тема № 3
5. Назовите основные формы сопоставлений.

Назовите основные типы знаний.

Приведите понятия четких и нечетких множеств.

Приведите пример формализации качественных знаний.
Поиск и обзор научных публикаций и электронных источников информации, подготовка заключения по обзору.

Тема № 4
6. Что такое области рассуждений и области экспертизы? Чем отличаются синтаксис и семантика проблемы?
Поиск и обзор научных публикаций и электронных источников информации, подготовка заключения по обзору.

Тема № 3,4
7. Что такое фреймы и протофреймы, слоты? Назовите основные компоненты продукционных систем.
Поиск и обзор научных публикаций и электронных источников информации, подготовка заключения по обзору.

Тема 8
8. Назовите наиболее распространенные системы синтеза речи. Поясните различие структурных и признаковых систем.
Поиск и обзор научных публикаций и электронных источников информации, подготовка заключения по обзору.

Тема № 10
9. Назовите наиболее распространенные программные продукты для логического программирования. Поясните достоинства и недостатки этих продуктов.
Проработка учебного материала (по рекомендуемой учебной и научной литературе).

Тема № 11
10. Что такое цели и запросы в Visual Prolog программе? Назовите основные отличия этих разделов программы.
Проработка учебного материала (по рекомендуемой учебной и научной литературе).

Тема № 12
11. В чем удобство среды Visual Prolog при разработке программ с графическим интерфейсом?
Проработка учебного материала (по рекомендуемой учебной и научной литературе).


7. Темы рефератов


1. Отечественные программные продукты, реализующие технологии «размытые логики» (fuzzy logic).

2. Зарубежные программные продукты, реализующие технологии «размытые логики» (fuzzy logic).

3. Ведущие отечественные компании и специалисты – разработчики интеллектуальных информационных систем.

4. Ведущие зарубежные компании и специалисты – разработчики интеллектуальных информационных систем.

5. Медицинские аспекты создания и развития искусственного интеллекта и систем искусственного интеллекта.

6. Нейробиологические аспекты создания и развития искусственного интеллекта и систем искусственного интеллекта.

7. Место искусственного интеллекта и интеллектуальных информационных систем в современной жизни и культуре.

8. Настоящие и будущие проблемы создания и развития искусственного интеллекта и интеллектуальных информационных систем.

9. Философские проблемы и конфликты искусственного интеллекта.

10. Психологические проблемы и конфликты искусственного интеллекта.


8. Вопросы для подготовки к экзамену
  1. Понятие интеллектуальных информационных систем. Основные понятия и определения.
  2. Стадии разработки экспертных систем. Идентификация проблемы.
  3. Искусственный интеллект, история развития искусственного интеллекта.
  4. Концептуализация, как стадия экспертной системы.
  5. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта.
  6. Экспертные системы. Формализация.
  7. Классификация интеллектуальных систем. Классификация по масштабу, по сфере применения.
  8. Реализация экспертных систем.
  9. Классификация интеллектуальных систем. Классификация по способу организации.
  10. Тестирование.
  11. Области применения интеллектуальных систем.
  12. Участники процесса проектирования интеллектуальной информационной системы.
  13. Представление знаний и вывод на знаниях.
  14. Коллектив разработчиков информационной системы.
  15. Данные и знания.
  16. Коллектив разработчиков экспертной системы. Пользователь.
  17. Представление знаний. Модели представления данных.
  18. Понятие эксперта, как участника процесса проектирования интеллектуальной информационной системы.
  19. Модели представления знаний: продукционные модели, семантические сети, фреймы, формальные логические модели.
  20. Коллектив разработчиков интеллектуальной информационной системы.
  21. Вывод на знаниях.
  22. Коллектив разработчиков интеллектуальной экспертной системы. Программист.
  23. Данные и знания. Машина вывода.
  24. Участники процесса проектирования интеллектуальной системы. Инженер по знаниям.
  25. Стратегия управления выводом.
  26. Машинное обучение.
  27. Методы поиска в ширину и глубину.
  28. Компоненты процесса обучения.
  29. Нечеткие знания. Основные понятия.
  30. Индуктивное обучение, как часть машинного обучения.
  31. Основы теории нечетких множеств.
  32. Машинное обучение. Системы, основанные на индуктивном обучении.
  33. Операции с нечеткими множествами.
  34. Нейронные сети. Основные понятия и определения.
  35. Экспертные системы. Основные понятие и определения.
  36. Архитектура нейронных сетей.
  37. Составные части экспертной системы: база знаний, интерпретатор, диалоговый компонент, объяснительный компонент, компонент приобретения знания.
  38. Алгоритмы обучения нейронных сетей.
  39. Определение экспертной системы.
  40. Понятие шума в нейронных сетях.
  41. Области создания и применения экспертных систем.
  42. Нейронные сети.
  43. Общие принципы построения и функционирования экспертных систем.
  44. Динамические сети.
  45. Этапы проектирования экспертных систем.
  46. Сети Хопфилда.
  47. Стадии разработки экспертных систем.
  48. Самоорганизирующиеся сети Кохонена.
  49. Модели представления знаний: продукционные модели, семантические сети, фреймы, формальные логические модели.
  50. Принцип работы сетей Кохонена.
  51. Архитектура ЭС реального времени
  52. Жизненный цикл ЭС реального времени
  53. Нейронные сети Хопфыилда и Хэмминга
  54. Составные части интеллектуальной информационной системы
  55. Сеть автоассоциативной памяти
  56. Конфигурации сетей с обратными связями
  57. Алгоритм Кохонена формирования карт признаков
  58. Нейросетевые алгоритмы и нейротехнологии
  59. Состояние и тенденции развития интеллектуальных информационных систем
  60. Успехи интеллектуальных информационных систем и их причины

(дополнительные вопросы)

  1. Факты, правила и запросы в языке VP.
  2. Переменные в языке VP.
  3. Предложения в языке VP.
  4. Инициализация переменных в VP-программе.
  5. Анонимные переменные в VP-программе.
  6. Цели (запросы) в VP-программе.
  7. Отличие цели от запроса в VP-программе.
  8. Составные цели: конъюнкция и дизъюнкция.
  9. Комментарии в VP-программе.
  10. Основные разделы VP–программ.
  11. Раздел предложений VP–программ.
  12. Раздел предикатов VP–программ. Пользовательский предикат.
  13. Имена и аргументы предикатов VP–программ.
  14. Арность предиката в VP–программе.
  15. Раздел доменов в VP–программе.
  16. Раздел цели в VP–программе.
  17. Декларации и правила в VP–программе.
  18. Задание типов аргументов при декларации предикатов в VP–программе.
  19. Синтаксис правил VP–программ.
  20. Раздел фактов VP–программ.
  21. Раздел констант VP–программ.
  22. Директивы компилятора VP–программы.
  23. Разработка графического интерфейса пользователя средствами языка Visual Prolog.
  24. Тестирование автономно исполняемых VP–программ.
  25. Сохранение VP–программ. Расширения файлов VP–программ.


9. Учебно-методическое обеспечение дисциплины.

9.1. Литература.

Основная.
  1. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник. – СПб.: Питер, 2001.- 384 с.
  2. Л.В.Путькина, Т.Г.Пискунова. Интеллектуальные информационные системы. СПБГУП, 2008. -688с
  3. А.М.Карминский, Б.В. Черников. Информационные системы в экономике. В 2-х частях. Часть 1., М., Финавнсы и статистика, 2006, -496с.
  4. А. Адаменко, А. Кучуков. Логическое программирование и Visual Prolog. – СПб.: «БХВ-Петербург», 2007. – 992 с.
  5. Н.И.Цуканова, Т.А.Дмитриева. Логическое программирование на языке Visual Prolog ., Горячая Линия – Телеком, 2008. -432с.


Дополнительная литература.

6. Иван Братко. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG/ - М., Вильямс, 2004/ -368c

7. Любарский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы. - М.: Наука, 2004.- 227 с.

8. Шелупанов А.А., Зюзьков В.М. Математическая логика и теория алгоритмов. – М., Мир, 2007.


9.2. Методическое обеспечение дисциплины

1. УМК «Интеллектуальные информационные системы». – М., РГТЭУ, 2009 г

2. Е. В. Романова. Интеллектуальные информационные системы. (часть 1) Методические указания по проведению практических (лабораторных) занятий для студентов специальности 351400 Прикладная информатика в экономике. М., РГТЭУ, 2005.

3. Е. В. Романова. Интеллектуальные информационные системы. (часть 2) Методические указания по проведению практических (лабораторных) занятий для студентов специальности 351400 (080801) Прикладная информатика в экономике. М., РГТЭУ, 2006.

Все перечисленные учебно-методические материалы представлены в электронном виде и выдаются студентам в процессе обучения.

Лекционный материал и основные учебники по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы» представлены в электронном виде и выдаются студентам на машинных носителях в процессе изучения дисциплины.


9.3. Материально-техническое обеспечение дисциплины


Класс ПЭВМ не ниже Intel Pentium 64 Mb RAM, 2GB HDD с установленным программным обеспечением: Microsoft Windows XP, Microsoft Windows 2000 Professional, Visual Prolog 5.2.


9.4. Internet –ресурсы


http: // www.intuit.ru/department/hardware/sapr/1/2.php

www.iit.iba.bu/Departmens/Speciality/common_info/ISYS.php

http: //old/econ.pu/ru/info/courses/k4980/

http: //kis/mstu.edu.ru/index/php?option=content&task=vien&id=48


Интеллектуальные информационные системы


Учебно-методический комплекс


В авторской редакции

Компьютерная верстка А.С. Новоженовой


Подписано в печать 28.04.2009 г. Формат 60х84/8. Бумага офсетная.

Гарнитура Times New Roman. Объем 8 п.л. Тираж 100 экз.

Цена договорная. Изд. зак. № 303. Тип. зак. №

Издательство Российского государственного торгово-экономического университета
ул. Смольная, 36, г. Москва, А-445, ГСП-3, 125993