Geum.ru

Рабочая программа дисциплины «интеллектуальные информационные системы» Рекомендуется для направления подготовки

Вид материалаРабочая программа

Содержание


2. Место дисциплины в структуре ООП
3. Требования к результатам освоения дисциплины
Код компетенции
4. Объем дисциплины и виды учебной работы
Аудиторные занятия (всего)
Самостоятельная работа (всего)
5. Содержание дисциплины
7. Примерная тематика курсовых работ
Перечень обучающих компьютерных программ, мультимедиа и т.п.
9. Материально-техническое обеспечение дисциплины
10. Методические рекомендации по изучению дисциплины
Подобный материал:
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ

СИСТЕМЫ»

Рекомендуется для направления подготовки

230700 Прикладная информатика

Квалификация выпускника – бакалавр

Санкт-Петербург

2011 год


1. Цели и задачи дисциплины:

Целью дисциплины является формирование у студентов теоретической и практической базы системного исследования проблем разработки и внедрения профессионально-ориентированных ИС с учетом современных и перспективных технологий и методов искусственного интеллекта.

Дисциплина «Интеллектуальные информационные системы» должна обеспечить формирование знаний:
  • о состоянии и тенденциях развития экономических информационных

систем;
  • о новой информационной технологии решения задач управления,

связанной с использованием средств и методов искусственного

интеллекта;
  • о навыках разработки и использования интеллектуальных

информационных систем в различных прикладных областях (основные

сферы производственного цикла, финансово-экономические

информационные системы).

Основные задачи дисциплины «Интеллектуальные информационные системы»:
  • изучение основных способов представления знаний в ИИС;
  • рассмотрение алгоритмов логического вывода на знаниях (в том числе на основе нечеткой исходной информации);
  • ознакомление студентов с эвристическими методами поиска решений в ИИС;


2. Место дисциплины в структуре ООП:

Учебная дисциплина «Интеллектуальные информационные системы» относится к циклу специальных дисциплин государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по специальности «Прикладная информатика».

Для изучения курса необходимы знания, умения и компетенции студента, которые студент получил при изучении дисциплин:
  • «Информационные системы»;
  • «Теория систем и системный анализ»;
  • «Информационные системы и технологии»;
  • «Теория экономических информационных систем»;
  • «Корпоративные информационные системы»;
  • «Базы данных»;

Знания, умения, навыки, приобретенные в результате изучения

дисциплины «Интеллектуальные информационные системы»

могут быть полезны при изучении других дисциплин, связанных с вопросами разработки, эксплуатации ИС, а также вопросами принятия решений.


Дисциплина «Интеллектуальные информационные системы» является завершающей в подготовке бакалавров специальности 230700 и читается в 8 семестре.


3. Требования к результатам освоения дисциплины:

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

Код компетенции
Название компетенции

ОК-3
Способен работать в коллективе, нести ответственность за поддержание партнерских, доверительных отношений

ОК-5
Способен самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения, стремиться к саморазвитию

ПК-1
Способен использовать нормативные правовые документы в профессиональной деятельности

ПК-4
Способен ставить и решать прикладные задачи с использованием современных информационно-коммуникационных технологий

ПК-9
Способен моделировать и проектировать структуры данных и знаний

ПК-16
Способен оценивать и выбирать современные операционные среды и информационно-коммуникационные технологии для информатизации и автоматизации решения прикладных задач и создания ИС

ПК-17
Способен применять методы анализа прикладной области на концептуальном, логическом, математическом и алгоритмическом уровнях

ПК-19
Способен анализировать рынок программных средств, информационных продуктов и услуг для решения прикладных задач и создания информационных систем

ПК-22
Способен готовить обзоры научной литературы и электронно-образовательных ресурсов для профессиональной деятельности


В результате изучения дисциплины студент должен

знать
  • области применения ИИС;
  • базовые понятия, модели представления знаний и вывода решений в СОЗ;
  • основные методы разработки интеллектуальных информационных систем и специфику актуальных проблемных областей;
  • этапы процесса создания ИИС;
  • базовые стратегии и методы приобретения знаний в ИИС;
  • основы перспективных технологий систем интеллектуального анализа данных, искусственных нейросистем и возможности их применения в профессиональных задачах;

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 ИС с использованием технологий искусственного интеллекта;
  • работать с различными моделями представления знаний и обосновывать выбор той или иной модели в зависимости от характера предметной области и специфики решаемых задач.

иметь представление
  • о современных направлениях развития ИИС и программных реализациях технологий;
  • прикладных задачах ИИС в области экономики, управления предприятием и принятия решений.


владеть
  • навыками работы с основными инструментальными средствами проектирования интеллектуальных систем;

4. Объем дисциплины и виды учебной работы

Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетные единицы.

Вид учебной работы
Всего часов (4 семестр)

Аудиторные занятия (всего)
48

В том числе:
-

Лекции
22

Практические занятия (ПЗ)
32

Самостоятельная работа (всего)
60

В том числе:
-

Реферат
22

Компьютерное тестирование
20

Контрольная работа
18

Вид промежуточной аттестации (зачет)



Общая трудоемкость час

зач. ед.
108

3

5. Содержание дисциплины

№

п/п
Наименование

тем и разделов
ВСЕГО

(часов)
Аудиторные занятия (час)
Самостоя-тельная работа

в том числе

Лекции
Практика

1.
Введение. Информационные системы в управлении экономическими объектами
6
1

0
2

2.
Тенденции развития информационных систем

6
1
0
2

3.
Интеллектуальные системы на основе инженерии знаний и искусственного интеллекта
8
2
2
4

4.
Экспертные системы.
20
2
8
4

5.
Представление знаний в интеллектуальных системах
8
2
2
4

6.
Обработка знаний и вывод решений в интеллектуальных системах
8
2
2
4

7.
Разработка и проектирование интеллектуальных систем
8
1
2
4

8.
Архитектура ИИС
8
1
2
4

9.
Нейронные сети в решении задач Data Mining
16
2
4
4

10.
Алгоритмы обучения нейронных сетей

8
2
2
4

11.
Гибридные интеллектуальные системы
6
2
2
2

12. 12.
Эволюционные вычисления
6
2
2
2




Общая трудоемкость, час

зач. ед.
108
20
28
60

3
1
1
1


7. Примерная тематика курсовых работ

Курсовой работы по дисциплине не предусмотрено.


8. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

В список литературы включены различные источники, а тематика и последовательность работы с материалами курса определяется лекциями и Программой учебного курса.
  1. Рекомендуемая литература (основная)
    1. Заде Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений.-М.:Радио и связь,1974.
    2. Искусственный интеллект: В 3-х кн.: Справочник.-М.:Радио и связь, 1990.
    3. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта.-М.:Радио и

связь,1985.
    1. Одинцов Б.Е. Проектирование экономических информационных экспертных систем.- М.: Юнити,1996.
    2. Осуга С. Обработка знаний.-М.:Мир, 1989.
    3. Построение экспертных систем / Под ред. Ф.Хейес-Рота и др.- М.:Мир,1987.
    4. Представление и использование знаний/ Под ред. Х.Уэно и др.-М.: Мир, 1989.
    5. Приобретение знаний /Под ред. С.Осуги и др.-М.:Мир,1990.
    6. Статистические и динамические экспертные системы / Э.В.Попов, И.Б.Фоминых и др..-М.: Фин.и стат.,1996.
    7. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам.-М.:Мир,1989.
  1. Рекомендуемая литература (дополнительная)
    1. Киселев М.В. «Алгоритмы Data Mining». Курс лекций. Компания «Мегапьютер». 2001.
    2. Киселев М., Соломатин Е.. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах. — Открытые системы, № 4, 1997.
    3. Дюк В.А. Обработка данных на ПК в примерах. — СПб: Питер, 1997.
    4. Дюк В.А. «От данных к знаниям – новые возможности обработки баз данных». Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской Академии Наук.
    5. Knowledge Discovery Through Data Mining: What Is Knowledge Discovery? — Tandem Computers Inc., 1996.
    6. Буров К. «Обнаружение знаний в хранилищах данных». – Открытые системы, №5-6, 1999.
    7. Геловани В.А., Бритков В.Б. Интеллектуальные методы в задачах анализа больших объемов информации для поддержки принятия решений. Проблемы управления безопасностью сложных систем: Материалы IХ международной конференции-М.: ИПУ РАН, 2001 г.



  1. Перечень обучающих компьютерных программ, мультимедиа и т.п.

Программа курса предусматривает проведение серии лабораторных работ для овладения навыками использования интеллектуальных технологий и когнитивных методов при решении управленческих экономических задач с использованием программных продуктов «Matlab» и «Fann Explorer».

  1. Базы данных, информационно-справочные и поисковые системы
  • ofollow" href=" " onclick="return false">ссылка скрыта
  • ofollow" href=" " onclick="return false">ссылка скрыта
  • каталог электронных ресурсов кафедры (методические указания по выполнению лабораторных и практических работ, другие учебные материалы; и литература по дисциплине).


9. Материально-техническое обеспечение дисциплины:
  • компьютерный класс, оборудованный для проведения лекционных и практических занятий средствами оргтехники, персональными компьютерами, объединенными в сеть с выходом в Интернет;
  • установленное лицензионное программное обеспечение.

10. Методические рекомендации по изучению дисциплины


Для достижения цели получения наиболее полных знаний и умений в рамках изучения курса предусмотрены следующие виды занятий:
    • лекционные, создающие общее представление о структуре и содержании дисциплины, а также предоставляющие необходимый минимум знаний в рамках изучаемой дисциплины;
    • лабораторные занятия в компьютерном классе, позволяющие усвоить первичные навыки работы с новыми программными продуктами, а также визуализировать и закрепить знания, полученные во время лекционных занятий; Успешность освоения нового материала контролируется в среднем ежемесячно, с целью контроля усвоения материалов по разделам.
    • Самостоятельная работа студента. Может включать работу с электронными учебниками и учебными пособиями, изучение программных продуктов и сред моделирования в целях расширения полученных в рамках аудиторных занятий знаний и умений, для подготовки к семинарским занятиям, тестовому контролю и зачету. Можно также рекомендовать ознакомление со свежими новостями отрасли через изучение периодических изданий, посвященных изучаемой тематике. Кроме того, в рабочей программе дисциплины содержится список обязательной и рекомендуемой литературы для самостоятельного изучения студентом. Для работы с литературными источниками рекомендуется использовать фонды библиотеки Университета, научных залов РНБ и др. библиотек. Допускается также использование ресурсов internet.

Периодический контроль знаний осуществляется в форме тестов, где будет предложено несколько вариантов ответов с необходимостью выбора верного или нескольких верных вариантов. Предусмотрена также работа над рефератом по выбранной из списка теме. Тема может быть разработана и предложена самим студентом при обязательном согласовании с преподавателем до начала работы над рефератом. На подготовку реферата отводится две недели с последующей защитой через выступление перед аудиторией. Оценка за реферат складывается из оценки качества и грамотной компоновки подобранного материала, качества оформления и презентации работы.

Конечный контроль знаний предусматривает проведение устного зачета в рамках перечня зачетных тем. Для подготовки помимо материалов лекций и учебных пособий необходимо использование дополнительной литературы по теме. Студентом должно быть продемонстрировано также знание примеров практического использования изучаемых технологий в экономике, производственной и научной сферах.

Распределение баллов, составляющих основу оценки работы:


Самостоятельная работа студентов
8 семестр

Количество баллов

Зачетный минимум
Зачетный максимум

Реферат
30
55

Компьютерное тестирование
10
20

Контрольная работа
15
25

Итого:
55
100


Зачет – 55 баллов и более.


Разработчик:

СПбГУЭФ, кафедра информатики, доц. Л.Г. Нестерук


Эксперты: