Библиотечно-информационная деятельность

Вид материала

Реферат

Содержание V. Учебно-методическое обеспечение курса 2. Рекомендуемая литература (дополнительная) Бородкин Л.И. Историческая информатика: этапы развития // Новая и новейшая история. – 1997. - № 1. – С. 3-22. Сд.ф.06 интеллектуальные информационные системы Раздел 1. Интеллектуальные информационные системы: эволюция, виды, структура Раздел 2. Разработка экспертных систем Раздел 3. Ин Раздел 1. Интеллектуальные информационные системы: эволюция, виды, структура Тема 3. История искусственного интеллекта в России Семинарское занятие. Семинарское занятие. Тема 6. Классификация ЭС Тема 7. Данные и знания. Система знаний Практическая работа. Практическая работа. Практическая работа. Практическая работа. Практическая работа. Тема 14. Этапы разработки экспертных систем Семинарское занятие. Тема 16. Рынок интеллектуальных систем Семинарское занятие. ... Полное содержание

Подобный материал:

• Учебно-методический комплекс для студентов специальности 071201 Библиотечно-информационная, 197.78kb.
• Рабочая программа дисциплины «Информационная культура» 071201 «Библиотечно-информационная, 336.78kb.
• Основной образовательной программы (ооп) высшего профессионального образования бакалавриат, 2092.31kb.
• Скворцовские чтения – 2012, 23.54kb.
• Учебно-методический комплекс по специальности 071201 «Библиотечно-информационная деятельность», 325.41kb.
• Конькова Ольга Анатольевна, преподаватель кафедры документоведения, библиотековедения, 493.46kb.
• Рабочая программа учебной дисциплины «мировая художественная культура» Направление, 481.57kb.
• Злыгостева Ирина Александровна Информационная деятельность и медиакомпании правых партий, 72.64kb.
• Рабочая программа дисциплины «Проектирование и прогнозирование информационной среды», 174.95kb.
• Удк 378. 001. 891 Е. В. Сыпко, 234.33kb.

IV. Форма итогового контроля

Экзамен

V. Учебно-методическое обеспечение курса

1. Рекомендуемая литература (основная):

1. Ващекин Н.П. Научно-информационная деятельность: филос.-методол. проблемы / Н.П.Ващекин. – М.: Мысль, 1984. – 204 с.
   
2. Демидов В.В. Информационно-аналитическая работа: учеб. пособие / В.В.Демидов. – Новосибирск: НГАЭиУ, 1999. – 111с.
   
3. Российская энциклопедия информации и телекоммуникации. – 2-е изд. – М.: АОМБИТ, 1995.
   
4. Сляднева Н.А. Информационно-аналитическая деятельность. Проблемы и перспективы // Информ. ресурсы России. – 2001. - №2 (57).
   

2. Рекомендуемая литература (дополнительная):

1. Блюменау Д.И. Информация и информационный сервис / Д.И.Блюменау; АН СССР. – Л.: Наука, Ленингр. отд-ние, 1989. – 188 с.

2. Бородкин Л.И. Историческая информатика: этапы развития // Новая и новейшая история. – 1997. - № 1. – С. 3-22.

3. Брежнева В.В. Информационное обслуживание: продукты и услуги, предоставляемые библиотеками и службами информации предприятий: учеб.-практ. пособие / В.В.Брежнева, В.А.Минкина. – СПб.: Профессия, 2004. – 303 с. – (Б-ка).
   
4. Ващекин П. О понятии «информационный маркетинг» // Специалист. – 1993. - № 4. – С. 79.
   
5. Герасимов Б.М. Подготовка информационных работников в условиях перехода к рынку / Б.М.Герасимов, А.Г.Романенко, О.Ф.Самойлюк // НТИ. Сер.1. – 1992. - № 6. – С. 19-20.
   
6. Зеегер Т. Развитие информационного менеджмента в Германии // Проблемы теории и практики управления. – 1992. - № 1. – С. 90-96.
   
7. Идрисов А.Б. Информационно-аналитическое обеспечение инновационно-инвестиционных программ // НТИ. Сер.1. – 1995. - № 6. – С. 33-34.
   
8. Информационный рынок в России / ВИНИТИ. – М., 1996. – 293 с., 58 табл.
   
9. Казаков Е.А. Информационно-аналитическое обеспечение органов власти // НТИ. Сер.1. – 1992. - № 3-4. – С. 67.
   
10. Коган В.З. Человек в потоке информации / В.З.Коган.– Новосибирск: Наука, 1981. – 186 с.
    
11. Куликовский Л.Ф. Творческие основы информационных процессов: учеб. пособие / Л.Ф.Куликовский, В.В.Мотов.– М.: Высш. шк., 1987. – 248 с.
    
12. Майоров С.И. Информационный бизнес: коммерческое распространение и маркетинг / С.И.Майоров. – М: Фин. и стат., 1993. – 128 с.
    
13. Материалы Второй международной конференции экспертов и аналитиков России, СНГ и зарубежных фирм // НТИ. Сер.1. – 1999. - № 1, 2.
    
14. Мелюхин И.С. ИАД как она есть // Информ. ресурсы России. – 1999. - № 1.
    
15. Михнова И.Б. Библиотека как информационный центр для населения: проблемы и их решения: практ. пособие / И.Б.Михнова.– М.: Либерея, 2000. – 128 с.
    
16. Молоткова Н.В. Методические основы проектирования системы професиональной подготовки специалиста сферы информационного бизнеса / Н.В.Молоткова; под науч. ред. А.Л.Денисовой. – М.: Машиностроение-1, 2002. – 104 с.
    
17. Остапов А.И. Библиотечная когнитология: монография / А.И.Остапов; под. ред. И.А.Саяпиной. – Краснодар, 1995. – 331 с.
    
18. Соколов Ю.А. Цена информации в условиях рынка // НТИ. Сер.1. – 1993. – № 5. – С. 16-17.
    
19. Тамбовцев В.Л. Пятый рынок: экономические проблемы производства информации / В.Л.Тамбовцев.– М.: Изд-во Моск. ун-та, 1993. – 127с.
    
20. Хорошилов А.В. Мировые информационные ресурсы: учеб. пособие для вузов / А.В.Хорошилов, С.Н.Селетков. – СПб.: Питер, 2004. – 176 с. – (Учеб. пособие).
    
21. Черных Д.В. Становление фирмы, предлагающей программные продукты на информационный рынок России и СНГ // НТИ. Сер.1. – 1992. - № 3-4. – С. 62-64.
    
22. Чистяков В.М. Проблемы информационного обеспечения муниципальных органов / В.М.Чистяков, Б.М.Герасимов // НТИ. Сер.1. – 1992. - № 3-4. – С. 36-38.
    

Автор-составитель: Балашова Е.Н., к.и.н., старший преподаватель


СД.Ф.06 ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ


I. Организационно-методический раздел

1.1 Цель курса – обеспечить овладение студентами комплексом теоретических знаний об интеллектуальных информационных системах, а также знаниями, умениями и навыками информационного моделирования.

1.2 Задачи курса:

• ориентировать студентов в проблематике искусственного интеллекта;
  
• обеспечить освоение студентами комплекса знаний о сущности, структуре и видах, назначении и разработке интеллектуальных информационных систем;
  
• обеспечить освоение методики проектирования базы знаний интеллектуальной информационной системы;
  
• познакомить с особенностями работы с ЭС как программами для ЭВМ.
  

1.3 Место курса в профессиональной подготовке выпускника.

Курс относится к циклу специальных дисциплин федерального компонента по квалификации «Референт-аналитик информационных ресурсов».

1.4 Требования к уровню освоения содержания курса.

Студент должен знать:

• виды, структуру и режимы использования ЭС;
  
• особенности различных моделей представления знаний;
  
• теоретические аспекты извлечения и структурирования знаний.
  

Студент должен уметь:

• оперировать терминологией искусственного интеллекта;
  
• осуществлять анализ баз данных и извлекать знания путем использования различных видов коммуникативных и текстологических методов с целью последующей разработки базы знаний ЭС;
  
• осуществлять структурирование знаний с использованием различных моделей представления знаний;
  
• выступать в качестве пользователя ЭС.
  

II. Содержание курса

1. Разделы курса
   

Раздел 1. Интеллектуальные информационные системы: эволюция, виды, структура

Раздел 2. Разработка экспертных систем

Раздел 3. Инженерия знаний

2. Темы и краткое содержание
   

Тема 1. Введение

Предмет, задачи, структура курса.

Интеллект как совокупность познавательных функций индивида. Модели творческой деятельности: эвристическая, ассоциативная, гипотезы. Функции интеллекта. Искусственный интеллект как направление информатики, его объект, цель и задачи. Экспертные системы (ЭС) как компьютерная программа, моделирующая рассуждения человека-эксперта.


Раздел 1. Интеллектуальные информационные системы: эволюция, виды, структура


Тема 2. История искусственного интеллекта

Идея моделирования человеческого разума в древней литературе и философии. Раймонд Луллий – родоначальник искусственного интеллекта. Работы Лейбница и Декарта. Н. Винер и возникновение кибернетики. Зарождение нейрокибернетики как одного из направлений искусственного интеллекта. Розенблатт и Мак-Каллок – создатели первых нейросетей. Возникновение нейрокомпьютера. Подходы к созданию нейросетей: аппаратный, программный, гибридный.

Кибернетика «черного ящика» - направление, противоположное нейрокибернетике. Основные подходы: модель лабиринтного поиска, эвристическое программирование, использование методов математической логики.Доклад Лайтхилла и приостановка исследований в Европе. Первые экспертные системы в США. Исследования в области искусственного интеллекта в Японии. Искусственный интеллект как одна из наиболее перспективных областей информатики.


Тема 3. История искусственного интеллекта в России

А.А.Ляпунов – один из основателей российской кибернетики. Семинар «Автоматы и мышление». Программы 1960-х гг. Деятельность Ленинградского отделения математического института им. Стеклова. Зарождение «ситуационного управления» как аналога западного «представления знаний». Деятельность Научного совета по проблеме «Искусственный интеллект». Создание Ассоциации искусственного интеллекта.

Семинарское занятие. Искусственный интеллект: фантазия или реальность.


Тема 4. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта

Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях как основное направление в области изучения искусственного интеллекта. Программное обеспечение систем искусственного интеллекта как направление, связанное с разработкой языков для решения интеллектуальных задач. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод как одно из популярных направлений в исследованиях. Современные модели машинного перевода: применение «языков-посредников», ассоциативный поиск, структурный подход. Создание интеллектуальных роботов. Структура роботов. Типология роботов по структуре и функциональным возможностям. Значение развития средств вычислительной техники для создания интеллектуальных роботов.

Обучение и самообучение как одна из активно развивающихся областей искусственного интеллекта. Распознавание образов как направление, тесно связанное с нейрокибернетикой. Разработка новых архитектур компьютеров. Игры и машинное творчество как коммерческое направление искусственного интеллекта.

Семинарское занятие. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта.


Тема 5. Структура и режимы использования ЭС

Обязательные элементы ЭС: пользователь, инженер по знаниям, эксперт, интерфейс пользователя, база знаний, решатель, подсистема объяснений, интеллектуальный редактор базы знаний. Режим приобретения знания как общение через посредничество инженера по знаниям. Деятельность в режиме консультации.


Тема 6. Классификация ЭС

Основания деления: тип решаемой задачи, связи с реальным временем, тип ЭВМ, степень интеграции с другими программами. Типы решаемых задач: интерпретация данных, диагностика, мониторинг, проектирование, прогнозирование, планирование, обучение, управление, поддержка принятия решений. Системы, решающие задачи анализа, и системы, решающие задачи синтеза. Виды ЭС по связи с реальным временем: статические, квазидинамические, динамические. Виды ЭС по типу ЭВМ: для стратегически важных задач на суперЭВМ, на ЭВМ средней производительности, на символьных процессорах и рабочих станциях, на мини ЭВМ, на ПК. Виды ЭС по степени интеграции: автономные, гибридные.


Тема 7. Данные и знания. Система знаний

Разграничение понятий «данные» и «знания». Трансформация данных и знаний при обработке на ЭВМ, основные этапы. Интенсионал и экстенсионал – способы определения понятий. Базы данных и базы знаний. Классификация знаний: поверхностные и глубинные, процедурные и декларативные. Система знаний как математическая модель области неформализованного знания. Основные проблемы в области разработки систем знаний: формализация, представление знаний, использование знаний, разработка средств программной поддержки моделей. Требования к системам знаний: терпимость к противоречиям, обеспечение вывода, критичность к новой информации, дробность, обучаемость и способность к переструктурированию знаний.

Практическая работа. Классификация знаний.


Тема 8. Организация знаний в ЭС

Алгоритмические и эвристические методы. Эвристики как правила, используемые в экспертных системах. Состав ЭС: база знаний (факты, правила) и механизм вывода (интерпретатор, диспетчер). Основные этапы представления знаний: определение состава представляемых знаний, организация знаний, представление знаний. Интерпретируемые и неинтерпретируемые знания.

Практическая работа. Организация знаний в ЭС.


Тема 9. Модели представления знаний

Требования к представлению знаний: обеспечение возможности построения активных систем знаний, обеспечение реализации в системе знаний функций оценивания информации, обеспечение возможности функционирования систем знаний в режиме опережения. Продукционная модель как самая распространенная модель представления знаний в промышленных экспертных системах. Антецедент и консеквент. Прямой и обратный выводы. Семантические сети как одно из наиболее мощных средств представления знаний. Наличие трех типов отношений (класс – элемент класса, свойство – значение, пример элемента класса) – особенность семантических сетей. Классификации семантических сетей. Преимущества и недостатки. Фреймы как одна из распространенных форм представления знаний. Фреймы-образцы и фреймы-экземпляры. Структура фрейма. Наследование свойств по АКО-связям – важнейшее свойство теории фреймов.

Логическая модель как формальная система, основанная на классическом исчислении предикатов первого порядка. Недостатки модели.

Практическая работа. Модели представления знаний.


Тема 10. Вывод на знаниях

Машина вывода как программа, управляющая перебором правил. Функции и структура машины вывода. Правило modus ponens как основа действия компонента вывода. Функции управляющего компонента: сопоставление, выбор, срабатывание, действие. Цикл работы интерпретатора. Выбор стратегии управления выводом как залог успешного поиска. Методы поиска: в глубину, в ширину, разбиение на подзадачи, альфа-бета алгоритм.

Практическая работа. Стратегии вывода.


Тема 11. Нечеткие знания

Свойства размытости и неточности знаний. Понятие «лингвистическая переменная». Основы теории нечетких множеств.


Раздел 2. Разработка экспертных систем


Тема 12. Отличие ЭС от традиционных программ

ЭС как программа для ЭВМ, обладающая рядом свойств. Компетентность ЭС и робастность как ее условие. Способность к переформулированию задачи как одно из важных и труднодостижимых свойств экспертной системы. Понятия «символ», «символьная структура». Глубина знаний как показатель способности ЭС работать эффективно в узкой предметной области. Самосознание как одно из новаторских свойств ЭС. Метазнание – знание о знаниях. Возможность ЭС совершенствовать свое умение решать задачи.

Практическая работа. Экспертные системы как программы для ЭВМ.


Тема 13. Коллектив разработчиков

Минимальный состав коллектива разработчиков: пользователь, эксперт, программист, инженер по знаниям. Их психофизиологические и профессиональные характеристики. Портрет инженера по знаниям. Навыки и умения, необходимые в процессах извлечения, концептуализации и формализации знаний.


Тема 14. Этапы разработки экспертных систем

Выбор проблемы как самая критическая часть разработки. Определение проблемной области и задачи, нахождение эксперта и назначение коллектива разработчиков, определение предварительного подхода к решению проблемы, анализ расходов и прибылей, подготовка плана. Разработка прототипа экспертной системы как усеченной версии ЭС: идентификация проблемы, извлечение знаний, структурирование или концептуализация знаний, формализация, реализация, тестирование. Развитие прототипа до промышленной ЭС: демонстрационный прототип – исследовательский прототип – действующий прототип – промышленная система – коммерческая система.

Оценка системы по критериям пользователей, экспертов, коллектива разработчиков. Стыковка системы с другими программами и улучшение системных факторов. Поддержка ЭС как условие ее функционирования в изменяющейся проблемной области. Трудности разработки ЭС: ловушки при планировании, при работе с предметным экспертом, в процессе разработки ЭС.

Семинарское занятие. Проблемы разработки ЭС.


Тема 15. Программное обеспечение ЭС

Цели технологии разработки программного обеспечения (ПО): модифицируемость, эффективность, надежность, понимаемость системы. Основные принципы работы: абстракция, сокрытие информации, модульность, локализация, единообразие, полнота, подтверждаемость. Основные подходы к разработке ПО: нисходящее структурное проектирование; проектирование, структурированное по данным; объектно-ориентированное проектирование. Жизненный цикл разработки ПО: проектирование, реализация, сопровождение. Подходы к созданию моделей программ: W/O (Warnier Orr) – методология, логическое моделирование Гейна, метод Йордана, структурная методология, метод структурного проектирования, спиральная модель Боэма, методология Шлайера-Мэллора. Инструментальные средства поддержки разработки систем ПО. CASE-технология. ЛИСП как наиболее популярный язык реализации систем искусственного интеллекта. Языки, функционирующие в ЛИСП-среде: ПЛЭНЕР, КОННАЙВЕР. Специфика языков СНОБОЛ, РЕФАЛ, ПРОЛОГ, их достоинства и недостатки. Специфика OPS 5 – программы. Требования к языкам представления знаний: наличие мощных средств представления сложно структурированных и взаимосвязанных объектов, возможность отображения описания объектов на разные виды памяти ЭВМ, наличие гибких средств управления выводом, прозрачность системных механизмов для программиста, возможность эффективной реализации.


Тема 16. Рынок интеллектуальных систем

Инвестиции в разработку в области искусственного интеллекта в развитых странах мира, доходы от продаж. Отраслевая структура рынка. Основные области применения ЭС: производство, бизнес, медицина, управлении и т.д. Университеты, исследовательские центры, частные компании как производители ЭС.

Семинарское занятие. Рынок интеллектуальных систем.

Практическая работа. Прикладные интеллектуальные системы.


Раздел 3. Инженерия знаний


Тема 17. Поле знаний

Формирование поля знаний как первый шаг к формализации. Языки описания поля знаний. Подходы к разработке универсальных языков: создание языков-классификаций и логико-конструктивных языков. Г.Ламберт – основатель семиотики как науки о символах. Применимость языков семиотического моделирования к инженерии знаний. Структура семиотики: синтаксис, семантика, прагматика. «Пирамида» знаний.


Тема 18. Стратегии получения знаний

Извлечение знаний как процедура взаимодействия эксперта с источником знаний. Трудности процесса извлечения знаний: организационные проблемы, неудачный метод, неадекватная модель для представления знаний и др. Сотрудничество инженера по знаниям и эксперта – залог успеха. Приобретение знаний как процесс наполнения базы знаний экспертом. Формирование знаний как процесс анализа данных и выявление скрытых закономерностей.


Тема 19. Теоретические аспекты извлечения знаний

Основные аспекты извлечения знаний: психологический, лингвистический, гносеологический. Уровни общения: манипулирование, «рефлексивная игра», правовое общение, нравственное общение. Проблема потери информации при разговорном общении. Контактный слой психологических проблем. Параметры партнеров, влияющие на результаты процедуры извлечения знаний. Параметры процедурного слоя: ситуация общения, оборудование, профессиональные приемы. Факторы, влияющие на когнитивную адекватность: когнитивный стиль, семантическая репрезентативность поля знания и концептуальной модели. Лингвистические проблемы. Структура «общего кода»: общенаучная терминология, специальные понятия из профессиональной литературы, бытовой язык, специальная терминология эксперта и др. Создание понятийной структуры и словаря пользователя.

Методологические критерии научности: внутренняя согласованность, системность, объективность, историзм. Этапы познания: описание и обобщение фактов, установление связей и закономерностей, построение идеализированной модели, объяснение и предсказание моделей.


Тема 20. Методы практического извлечения знаний

Классификация методов извлечения знаний: коммуникативные, текстологические.

Классификация субъектов процесса извлечения знаний по психологическим характеристикам: мыслитель, собеседник, практик.

Классификация предметных областей: хорошо, средне, слабо документированные; хорошо, средне, слабо структурированные.


Тема 21. Коммуникативные методы извлечения знаний

Пассивные методы как методы с ведущей ролью эксперта: наблюдение, эксперимент, протоколирование «мыслей вслух», лекции. Достоинства и недостатки пассивных методов.

Активные индивидуальные методы как методы с ведущей ролью инженера по знаниям. Виды анкетирования, требования к анкете. Интервьюирование. Классификация вопросов для интервью: по форме, по функции, по воздействию. Свободный диалог как метод извлечения знаний в форме беседы. Подготовка к свободному диалогу. Достоинства и недостатки активных индивидуальных методов.

Активные групповые методы – возможность извлечения знаний от нескольких экспертов. «Круглый стол» как обмен мнениями. «Мозговой штурм» как метод для активизации мышления и поведения экспертов. Достоинства и недостатки.

Экспертные игры как разновидность эксперимента. Индивидуальн6ые и групповые игры, игры с тренажерами, компьютерные экспертные игры. Достоинства и недостатки, требования к эксперту и аналитику.


Тема 22. Текстологические методы

Алгоритм извлечения знаний из текста: составление списка литературы, выбор текста, первое знакомство с текстом, формирование первой гипотезы о макроструктуре текста, выделение «смысловых вех», определение связей между ключевыми словами и разработка макроструктуры текста, формирование поля знаний.

Три вида методов: анализ специальной литературы, учебников, методик.

Практическая работа. Извлечение знаний.


Тема 23. Структурирование знаний как этап создания базы знаний

Степень разработанности проблемы. Иерархический подход как прием расчленения формально описанной системы на уровни. Нисходящая восходящая концепции. Структурный анализ, как связанный с декомпозицией процессов.

Объектный подход, как связанный с декомпозицией объектов.

Основные постулаты объектно-структурного подхода: системность, абстрагирование, иерархия, типизация, модульность, наглядность. Алгоритм объектно-структурного анализа. Стратификация знаний предметной области.


Тема 24. Методы структурирования знаний

Стадии структурирования знаний: определение входных и выходных данных, составление словаря терминов, выявление объектов, понятий и их атрибутов, выявление связей между понятиями, выделение метапонятий и детализация понятий, построение пирамиды знаний, определение отношений, определение стратегии принятия решения, структурирование поля знаний.

Методы выявления объектов, понятий и их атрибутов (традиционные и нетрадиционные). Методы выявления связей между понятиями (формальные, неформальные). Методы выявления метапонятий и детализации понятий. Методы определения отношений. Универсальные и специфические отношения.

Практическая работа. Структурирование и представление знаний.


Тема 25. Автоматизированное приобретение знаний

Системы приобретения знаний (СПЗ) первого поколения, основные недостатки.

Второе поколение СПЗ. Методология KADS. Инструментальные средства KADS: редактор протоколов, редактор системыпонятий, редактор концептуальных моделей, ИМ-библиотекарь. Недостатки СПЗ второго поколения.

Третье поколение СПЗ: KEATS, MACAO, NEXPERT-OBJECT. Методологические и технологические проблемы разработки современных СПЗ.


Тема 26. Work Bench-системы

Основные характеристики Work Bench-систем. Система KEATS и использование ее для проведения анализа предметных знаний и разработки концептуальной модели предметной области. Основные компоненты KEATS. Функции редактора текстов GREF и графического редактора GIS. ACQUIST как средство фрагментирования текстовых источников знаний.

3. Перечень примерных контрольных вопросов и заданий для самостоятельной работы
   

Тема 1. Введение

Контрольные вопросы:

1. Что такое интеллект?
   
2. Каковы функции интеллекта?
   
3. Дайте определение искусственного интеллекта.
   
4. Определите понятие экспертная система.
   

Раздел 1. Интеллектуальные информационные системы: эволюция, виды, структура


Тема 2. История искусственного интеллекта

Контрольные вопросы:

1. Кого считают родоначальником искусственного интеллекта?
   
2. Сформулируйте основную идею нейрокибернетики как научного направления.
   
3. Какой принцип положен в основу кибернетики «черного ящика»?
   
4. Когда появились первые ЭС?
   

Задание для самостоятельной работы. Создайте хронологическую таблицу развития искусственного интеллекта.


Тема 3. История искусственного интеллекта в России

Контрольные вопросы:

1. К какому году относят возникновение искусственного интеллекта в России?
   
2. Назовите основные научные школы российского искусственного интеллекта.
   
3. Назовите научные проекты по искусственному интеллекту, организованные в 1970-е гг.
   
4. Когда была создана Ассоциация искусственного интеллекта?
   

Задание для самостоятельной работы. Выявите круг ученых, занимающихся разработкой проблем искусственного интеллекта.


Тема 4. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта

Контрольные вопросы:

1. Перечислите основные направления исследований в области искусственного интеллекта.
   
2. Какие модели машинного перевода вам известны?
   
3. Назовите основные поколения роботов.
   
4. Что понимают под распознаванием образов?
   
5. Какое направление искусственного интеллекта является главным образом коммерческим и почему?
   

Задание для самостоятельной работы. Выявите при помощи Интернет информацию о конференциях по искусственному интеллекту, проходивших в последние два года. Где и какими учреждениями они были организованы? Каким проблемам посвящена основная часть докладов?


Тема 5. Структура и режимы использования ЭС

Контрольные вопросы:

1. Перечислите основные элементы экспертной системы.
   
2. Дайте определение терминам: интерфейс пользователя, база знаний, решатель, подсистема объяснений, интеллектуальный редактор базы знаний.
   
3. В каких режимах работает ЭС?
   
4. В чем состоит различие понятий «пользователь» и «конечный пользователь» ЭС?
   

Задание для самостоятельной работы. Подготовьте глоссарий экспертных систем и внесите в него известные вам термины.


Тема 6. Классификация ЭС

Контрольные вопросы:

1. По каким основаниям деления классифицируют ЭС?
   
2. Перечислите типы задач, решаемых ЭС.
   

Задание для самостоятельной работы. Проведите сравнительный анализ классификаций ЭС, предлагаемых разными учеными.


Тема 7. Данные и знания. Система знаний

Контрольные вопросы:

1. Определите понятие данные.
   
2. Определите понятие знания.
   
3. Перечислите основные этапы трансформации знаний при обработке на ЭВМ.
   

Задание для самостоятельной работы. Объясните на конкретных примерах термины: интенсионал и экстенсионал понятия; поверхностные и глубинные знания; процедурные и декларативные знания.


Тема 8. Организация знаний в ЭС

Контрольные вопросы:

1. Какую ЭС называют «умелой»?
   
2. Какие функции выполняют интерпретатор и диспетчер?
   

Задание для самостоятельной работы. Приведите примеры алгоритмических и эвристических моделей данных.


Тема 9. Модели представления знаний

Контрольные вопросы:

1. Перечислите модели представления знаний.
   
2. Что такое продукционная модель представления знаний?
   
3. Что понимают под антецедентом и консеквентом?
   
4. Дайте определение семантической сети.
   
5. Дайте определение фрейма. Кем был введен данный термин?
   
6. В чем отличие фреймов-образцов от фреймов-экземпляров?
   
7. Почему логические модели представления знаний не получили распространения в ЭС?
   

Задания для самостоятельной работы:

1. Приведите примеры продукции.
   
2. Приведите пример семантической сети, изобразив ее графически. Охарактеризуйте ее по: типам связей между понятиями, типам отношений и их количеству.
   
3. Приведите примеры фреймов-структур, - ролей, - сценариев, - ситуаций.
   
4. Продемонстрируйте на примере, предложенном преподавателем, наследование свойств в сети фреймов.
   
5. Представьте логическую модель предложенного преподавателем примера знания.
   

Тема 10. Вывод на знаниях

Контрольные вопросы:

1. Назовите функции машины вывода.
   
2. Какие функции присущи управляющему компоненту?
   
3. Раскройте суть методов в глубину и ширину.
   
4. В чем заключаются методы: разбиение на подзадачи и альфа-бета алгоритм?
   

Задания для самостоятельной работы:

1. Продемонстрируйте на конкретном примере правило modus ponens.
   
2. На основе определенного фрагмента базы знаний продемонстрируйте прямой и обратный выводы.
   

Тема 11. Нечеткие знания

Контрольные вопросы:

1. Что называют неточными знаниями?
   
2. Дайте определение понятия «лингвистическая переменная».
   

Раздел 2. Разработка экспертных систем


Тема 12. Отличие ЭС от традиционных программ

Контрольные вопросы:

1. Какими свойствами должна обладать ЭС как программа для ЭВМ?
   
2. Верно ли утверждение: «ЭС никогда не ошибается»?
   

Задание для самостоятельной работы. Охарактеризуйте определенную ЭС по схеме, предложенной преподавателем


Тема 13. Коллектив разработчиков

Контрольные вопросы:

1. Кто входит в коллектив разработчиков ЭС?
   
2. Какие профессиональные требования предъявляются к инженеру по знаниям?
   

Задание для самостоятельной работы. При помощи компьютерной программы JQ определите свой интеллектуальный коэффициент.


Тема 14. Этапы разработки экспертных систем

Контрольные вопросы:

1. Перечислите этапы разработки ЭС.
   
2. С каких действий начинается разработка ЭС?
   
3. Что такое прототипная система?
   
4. Что понимают под идентификацией проблемы?
   
5. Что такое извлечение знаний?
   
6. Дайте определение структурированию знаний?
   
7. Что понимают под формализацией знаний?
   
8. Для чего осуществляется тестирование прототипов?
   

Задание для самостоятельной работы. Подготовьте библиографический обзор литературы по теме «Разработка ЭС».


Тема 15. Программное обеспечение ЭС

Контрольные вопросы:

1. Назовите основные цели технологии разработки программного обеспечения ЭС.
   
2. На каких принципах базируется разработка программного обеспечения ЭС?
   
3. Где и когда был разработан язык ЛИСП?
   

Тема 16. Рынок интеллектуальных систем

Контрольные вопросы:

1. Назовите основные сферы применения ЭС.
   
2. Какие учреждения выступают обычно в качестве производителей ЭС?
   

Задание для самостоятельной работы. Осуществите поиск демонстрационных версий ЭС в сети Интернет. Выявите сферы их применения и основной круг решаемых задач.


Раздел 3. Инженерия знаний


Тема 17. Поле знаний

Контрольные вопросы:

1. Что понимают под полем знания?
   
2. Какие языки используются в инженерии знаний?
   
3. Какова структура поля знания?
   

Задание для самостоятельной работы. Продемонстрируйте на конкретном примере субъективность поля знаний.


Тема 18. Стратегии получения знаний

Контрольные вопросы:

1. В чем разница понятий: «извлечение», «приобретение» и «формирование» знаний?
   
2. Какие трудности возникают в процессе извлечения знаний?
   

Тема 19. Теоретические аспекты извлечения знаний

Контрольные вопросы:

1. Какова структура модели общения при извлечении знаний?
   
2. Какие факторы влияют на когнитивную адекватность?
   
3. Что понимают под «общим кодом»?
   
4. Каковы основные методологические критерии научности?
   
5. Назовите основные этапы познания.
   

Задание для самостоятельной работы. При помощи специальных методик изучите свой когнитивный стиль.


Тема 20. Методы практического извлечения знаний

Контрольные вопросы:

1. Назовите методы практического извлечения знаний.
   
2. Какие факторы влияют на выбор методов практического извлечения знаний?
   

Тема 21. Коммуникативные методы извлечения знаний

Контрольные вопросы:

1. Назовите основные виды коммуникативных методов извлечения знаний.
   
2. Что понимают под пассивными методами извлечения знаний?
   
3. Какие методы относятся к пассивным?
   
4. В чем достоинства и недостатки пассивных методов?
   
5. Что такое активные методы извлечения знаний?
   
6. Какие методы извлечения знаний относят к активным?
   
7. Какие виды экспертных игр вы можете назвать?
   

Задания для самостоятельной работы:

1. Составьте анкету на заданную тему.
   
2. Подготовьте вопросы для интервью на заданную тему.
   

Тема 22. Текстологические методы

Контрольные вопросы:

1. Что понимают под текстологическими методами?
   
2. Каковы компоненты научного текста?
   
3. Что влияет на процесс понимания текста?
   

Задание для самостоятельной работы. На основе текстологического анализа документов создайте поле знаний определенной предметной области.


Тема 23. Структурирование знаний как этап создания базы знаний

Контрольные вопросы:

1. Какие подходы к структурированию знаний вам известны?
   
2. В чем заключается иерархический подход структурирования знаний?
   
3. В чем сущность объектно-структурного подхода структурирования знаний?
   

Тема 24. Методы структурирования знаний

Контрольные вопросы:

1. Каковы основные стадии структурирования знаний?
   
2. Дайте определение понятию и метапонятию.
   
3. Что такое сценарий, КОП и метаКОП?
   

Задание для самостоятельной работы. Осуществите концептуальный анализ полученного в результате выполнения задания к теме 22 массива знаний.


Тема 25. Автоматизированное приобретение знаний

Контрольные вопросы:

1. Когда появились первые системы приобретения знаний?
   
2. Какие уровни анализа знаний предполагает KADS-методология?
   
3. В чем недостатки KADS-методологии?
   

Задание для самостоятельной работы. Проведите сравнительный анализ СПЗ трех поколений.


Тема 26. Work Bench-системы

Контрольные вопросы:

1. В каких целях может использоваться система KEATS?
   
2. Назовите основные компоненты KEATS.
   

4. Примерная тематика рефератов, курсовых работ
   

1. Эволюция искусственного интеллекта: механистический период (1950-е гг.).
   
2. Эволюция искусственного интеллекта: логикопсихолингвистический период (1960-70-е гг.).
   
3. Эволюция искусственного интеллекта: системно-целевой период (1970-80-е гг.).
   
4. Интеллектуальная инфосфера как предпосылка ноосферного общества.
   
5. Рынок интеллектуальных информационных систем.
   
6. Использование интеллектуальных информационных систем в информационно-аналитической деятельности..
   
7. Современные исследования в области искусственного интеллекта: основные направления.
   
8. Представление знаний в ЭС.
   
9. Классификация ЭС.
   
10. Инженерия знаний как научное направление искусственного интеллекта.
    
11. Организация базы знаний (на примере конкретной отрасли).
    

5. Примерный перечень вопросов к экзамену по всему курсу
   

1. Понятия интеллект и искусственный интеллект.
   
2. История искусственного интеллекта.
   
3. История искусственного интеллекта в России.
   
4. Современные исследования в области искусственного интеллекта: основные направления.
   
5. Архитектура экспертной системы.
   
6. Режимы использования ЭС.
   
7. Классификация ЭС.
   
8. Понятия «данные» и «знания».
   
9. Система знаний: понятие, проблемы создания, требования.
   
10. Организация знаний в ЭС.
    
11. Этапы представления знаний в ЭС.
    
12. Модели представления знаний: логическая, продукционная, семантические сети.
    
13. Фреймовая модель представления знаний.
    
14. Вывод на знаниях.
    
15. Нечеткие знания.
    
16. Отличие ЭС от традиционных программ.
    
17. Коллектив разработчиков ЭС.
    
18. Этапы разработки ЭС.
    
19. Проблемы разработки ЭС.
    
20. Разработка программного обеспечения ЭС.
    
21. Языки программирования для интеллектуальных систем и языки представления знаний.
    
22. Рынок интеллектуальных систем.
    
23. Поле знаний.
    
24. Стратегии получения знаний.
    
25. Психологический аспект извлечения знаний.
    
26. Лингвистический аспект извлечения знаний.
    
27. Гносеологический аспект извлечения знаний.
    
28. Практическое извлечение знаний.
    
29. Коммуникативные методы извлечения знаний.
    
30. Текстологические методы извлечения знаний.
    
31. Структурирование как этап создания базы знаний.
    
32. Стадии и методы структурирования.
    
33. Автоматизированное приобретение знаний.
    
34. Work Bench-системы.
    

III.Распределение часов курса по темам и видам работ

№ п/п	Наименование тем и разделов	Всего (часов)	Аудиторные занятия (час.)		Самостоятельная работа
			в том числе
			Лекции	Семинары
1	Тема 1. Введение	2	2	-	-
	Раздел 1. Интеллектуальные информационные системы: эволюция, виды, структура
2	Тема 2. История искусственного интеллекта	6	2	-	4
3	Тема 3. История искусственного интеллекта в России	12	2	4	6
4	Тема 4. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта	16	4	4	8
5	Тема 5. Структура и режимы использования ЭС	8	4	-	4
6	Тема 6. Классификация ЭС	12	6	-	6
7	Тема 7. Данные и знания. Система знаний	16	4	4	8
8	Тема 8. Организация знаний в ЭС	20	4	6	10
9	Тема 9. Модели представления знаний	26	4	8	14
10	Тема 10. Вывод на знаниях	16	4	4	8
11	Тема 11. Нечеткие знания	2	2	-	-
	Раздел 2. Разработка ЭС
12	Тема 12. Отличие ЭС от традиционных программ	24	4	8	12
13	Тема 13. Коллектив разработчиков ЭС	4	2	-	2
14	Тема 14. Этапы разработки ЭС	24	8	2	14
15	Тема 15. Программное обеспечение ЭС	4	4	-	-
16	Тема 16. Рынок интеллектуальных систем	28	2	12	14
	Раздел 3. Инженерия знаний
17	Тема 17. Поле знаний	8	4	-	4
18	Тема 18. Стратегии получения знаний	2	2	-	-
19	Тема 19. Теоретические аспекты извлечения знаний	18	8	-	10
20	Тема 20. Методы практического извлечения знаний	2	2	-	-
21	Тема 21. Коммуникативные методы извлечения знаний	42	6	14	22
22	Тема 22. Текстологические методы извлечения знаний	28	2	12	14
23	Тема 23. Структурирование знаний как этап создания базы знаний	2	2	-	-
24	Тема 24. Методы структурирования знаний	34	4	12	18
25	Тема 25. Автоматизированное приобретение знаний	6	2	-	4
26	Тема 26. Work Bench-системы	2	2	-	-
	ИТОГО:	364	92	90	182

IV. Форма итогового контроля

Экзамен


V. Учебно-методическое обеспечение курса

1. Рекомендуемая литература (основная):

1. Гаврилова Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем: учебник / Т.А.Гаврилова, В.Ф.Хорошевский. – СПб: Питер, 2000. – 384 с.
   
2. Информатика: учеб. для вузов / под ред. Н.В.Макаровой. – 3-е изд., перераб – М.: Финансы и статистика, 2001. – 767 с.
   
3. Куприна Е.В. Введение в системы искусственного интеллекта: учеб. пособие / Е.В.Куприна, Н.В.Кузьмина, Р.Б.Моргунов. – Тамбов: Изд-во Тамб. ун-та, 2000. – 51 с.
   
4. Острейковский В.А. Информатика: учеб. для вузов. – М.: Высш. шк., 2000. – 511 с.
   

2. Рекомендуемая литература (дополнительная):

1. Бричковский А.В. Технология мобильных агентов для поиска и обработки информации // Науч.-техн. информация. Сер. 1. – 2003. - № 2.- С. 6-15.
   
2. Зайцева Н.Ю. Искусственный интеллект и его информационно-лингвистические аспекты // Науч.-техн. информация. Сер.2. – 2001. - № 6. - С. 37-39.
   
3. История, состояние и прогноз работ по нейросетевым исследованиям на основе статистического анализа баз данных INSPEC, SCI, ВИНИТИ и CAS / В.М.Ефременкова [и др.] // Науч.-техн. информация. Сер. 1. – 2003. - № 9. – С. 21-30.
   
4. Красилов А.А. Информация, знание и информатика: концептуальные аспекты // Междунар. форум по информации. – 2003. - № 4. – С. 10-26.
   
5. Моисеев В.Б. Представление знаний в интеллектуальных системах // Информатика и образование. – 2003. - № 2. – С. 84-91.
   
6. Панина Е.М. Когнитивная наука и искусственный интеллект // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 7. Философия. – 2000. - № 1. – С. 87-91.
   
7. Петрутин Ю. Явится ли «бог из машины» // Наука и религия. – 1994. - № 12. – С. 10-12.
   
8. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии / Г.С.Поспелов. – М.: Наука, 1988. – 278 с.
   
9. Поспелов Д.А. Фантазия или наука / Д.А.Поспелов. - М.: Наука, 1982.- 155 с.
   
10. Представление и использование знаний: пер. с яп. / Х.Уэно [и др.]. – М.: Мир, 1989. – 220 с.
    
11. Приобретение знаний: пер. с яп. / С.Осуга [и др.]. – М.: Мир, 1990. – 303 с.
    
12. Савостицкий Ю.А. История развития глобальных компьютерных сетей // Информ. о-во. – 2000. - № 4. - С. 59-65.
    
13. Современная информатика: наука, технология, деятельность / Р.С.Гиляревский [и др.]; под ред. Ю.М.Арского. – М.: ВИНИТИ, 1997. – 212 с.
    
14. Статические и динамические экспертные системы: учеб. пособие для вузов / Э.В.Попов [и др.]. – М.: Финансы и статистика, 1996. – 318 с.
    
15. Узилевский Г.Я. К исследованию оснований антропологической семиотики. 1. Человек как символическое существо. Интеллект человека как его внутренняя форма // Науч.-техн. информация. Сер. 2. – 2001. - № 11. – С. 7-22.
    
16. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: пер. с англ. / Д.Уотермен. – М.: Мир, 1989. – 388 с.
    
17. Финн В.К. О некоторых металогических и алгоритмических аспектах разработки интеллектуальных систем типа ДСМ // Науч.-техн. информация. Сер. 2. – 2000. - № 3. – С. 1-3.
    
18. Шалютин С.М. Искусственный интеллект: гносеологический аспект / С.М.Шалютин. – М.: Мысль, 1985. – 198 с.
    

3. Перечень обучающих, контролирующих компьютерных программ, диафильмов, кино- и телефильмов, мультимедиа и т. п.:

1. Программа DATA MINING.


Автор-составитель: Медведева О.В., преподаватель


Квалификация «Менеджер информационных ресурсов»


СД.Ф.01 МЕНЕДЖМЕНТ БИБЛИОТЕЧНО-ИНФОРМАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ


I. Организационно-методический раздел

1.1 Цель курса - формирование у студентов системы теоретических знаний и практических навыков управления библиотечно-информационной деятельностью.

1.2 Задачи курса:

• освоение основных теоретических концепций менеджмента;
  
• изучение принципов, функций процесса управления в библиотечно-информационной деятельности;
  
• изучение структуры и функций библиотек;
  
• освоение алгоритмов деятельности в сферах планирования, организации, мотивации и контроля; методов анализа эффективности библиотечно-информационной деятельности;
  
• обучение методам анализа, планирования и мотивации библиотечного труда;
  
• обучение методам управления материальными, финансовыми, технологическими и кадровыми ресурсами библиотеки;
  
• формирование навыков принятия управленческих решений и их оценки.
  

1.3 Место курса в профессиональной подготовке выпускника.

Курс относится к циклу специальных дисциплин федерального компонента по квалификации «Менеджер информационных ресурсов».

1.4 Требования к уровню освоения содержания курса.

Студент должен знать:

• теоретические концепции управления;
  
• принципы стратегического, тактического и оперативного управления персоналом, структурными подразделениями библиотечно-информационного учреждения и направлениями библиотечно-информационной работы.
  

Студент должен уметь:

• формировать стратегические, перспективные и текущие планы работы библиотечно-информационных учреждений;
  
• принимать управленческие решения.
  

II. Содержание курса

1. Разделы курса
   

Часть 1. Общая теория менеджмента

Раздел 1. Теоретико-методологические основы управленческой деятельности

Раздел 2. Особенности управленческой деятельности в организациях

Раздел 3. Технологии управления

Раздел 4. Виды менеджмента

Раздел 5. Социально-психологические аспекты управления

Раздел 6. Кадровый потенциал менеджмента

Часть 2. Библиотечный менеджмент

Раздел 7. Методологические основы библиотечного менеджмента

Раздел 8. Управление библиотечным делом как отраслью деятельности

Раздел 9. Стратегическое управление библиотекой

Раздел 10. Организация управления библиотекой

Раздел 11. Коммуникативные процессы в управлении библиотекой

Раздел 12. Управление персоналом библиотеки

Раздел 13. Ресурсное обеспечение деятельности библиотеки

2. Темы и краткое содержание
   

Часть 1. Общая теория менеджмента


Раздел 1. Теоретико-методологические основы управленческой деятельности


Тема 1. Сущность и содержание менеджмента

Предмет, структура, задачи курса «Менеджмент библиотечно-информационной деятельности». Место курса в профессиональной подготовке специалистов библиотечной сферы. Общее понятие и диалектика управления. Объективная необходимость и социальная сущность управления. Менеджмент и управление. Менеджмент как деятельность, ориентированная на обеспечение социально-экономического развития организаций в рыночных условиях хозяйствования. Объекты и субъекты управления. Уровни управления и их связь с различными видами менеджмента. Специфика управленческого труда. Особенности и содержание менеджмента библиотечно-информационной деятельности.

Семинарское занятие. Менеджмент и управление: общее и особенное.


Тема 2. История развития управленческой мысли. Основные концепции менеджмента

История зарождения управленческой мысли. Традиционные концепции управления. Основные школы управления: школа научного управления (Ф.Тейлор, Ф.Гилберт, Г.Эмерсон), школа административного управления (А.Файоль), школа человеческих отношений (Э.Мейо). Процессный, системный и ситуационный подходы к управлению. Теории мотивации А.Маслоу и Ф. Херцберга. Стратегия модификаций. Отечественные теории управления (А.Богданов, П.М.Керженцев и др.). Теория управленческих решений А.И.Пригожина. Современные тенденции эволюции менеджмента. Сравнительный анализ систем управления в разных странах.

Семинарское занятие. Тенденции развития концепций управления.

Практическая работа. Сравнительный анализ современных управленческих концепций.


Тема 3. Структура, принципы и закономерности функционирования систем управления

Структура управления. Управляющая и управляемая подсистемы. Вертикальные и горизонтальные уровни управления. Линейно-функциональная, штабная, дивизиональная, матричная, партисипативная структуры управления. Зависимость структуры управления от типа организации, формы собственности, жизненного цикла, внешних условий, сложности и разнообразия выпускаемой продукции, технологии ее производства. Параллельное использование современными организациями различных типов управленческих структур.

Основополагающие принципы современного управления. Два модуса современного управления: управление по целям и по ценностям. Теоретические подходы к определению целей и задач управленческой деятельности. Задачи управленческой деятельности: определение дерева целей, формирование корпоративной культуры, мотивация персонала, формирование организационного порядка, разработка и осуществление технологии изменений, диагностика изменений, реализация управленческого решения, разработка системы контроля.

Основные законы управления: необходимого разнообразия и быстродействия, гармонизации интересов субъекта и объекта управления, закон соответствия, закон возвышения потребностей и целей, закон слабого звена, выживания. Границы управляемости.

Семинарское занятие. Структура и задачи систем управления.


Тема 4. Система управления как совокупность социальных отношений

Социальные отношения. Типология социальных отношений по объекту, по субъекту, по модальности. Специфика социальных отношений в системе управления. Типы социальных отношений в системе управления. Официальные и неофициальные отношения в системе управления. Служебные отношения. Функциональные отношения. Технические отношения. Информационные отношения. Специализированные отношения. Иерархические отношения. Отношения господства и подчинения. Отношения субординации, координации и реординации. Бюрократические, патерналистские, фратерналистские и партнерские отношения между субъектом и объектом управления. Условия и факторы социального партнерства. Механизм управления через систему социального партнерства.

Семинарское занятие. Виды социальных отношений в системе управления.


Тема 5. Менеджмент как социальная технология. Функции и методы управления

Концептуальная модель социальной технологии. Структура управленческого цикла. Классификации социальных технологий управления: по стадиям управленческого цикла, по уровню и видам управления, по характеру решаемых задач, по сферам государственной и общественной жизни. Технологизация управления. Системная организация сторон жизни производства, уровни применения социальных технологий управления: организация в целом, социальные группы, отдельные работники.

Функции управления: целеполагание и целедостижение; прогнозирование, планирование, организация, координирование, контроль.

Понятие метода. Эффективность системной методологии в управлении. Системный подход, комплексный подход, метод моделирования, социальный эксперимент. Классификация методов управления по содержанию и направленности: организационно-административные, экономические, социально-психологические.

Семинарское занятие. Проблемы технологизации управления.

Тема 6. Маркетинг как концепция управления.

Определение маркетинга. Функции маркетинга. Модели маркетинга. Коммерческий и некоммерческий (социальный) маркетинг. Маркетинговая среда учреждений библиотечно-информационной сферы. Концепция 7 «П»: продукт, потребитель, процесс, персонал, политика цен, каналы распределения, продвижение некоммерческих услуг на рынке.

Семинарское занятие. Маркетинговый подход к управлению: опыт и проблемы.