Рабочая программа дисциплины «Современные технологии разработки интеллектуальных автоматизированных систем» по направлению подготовки дипломированного специалиста 654600 «Информатика и вычислительная техника»

Вид материала

Рабочая программа

Содержание 1. Цели и задачи дисциплины 2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины 3. Объем дисциплины и виды учебной работы 4. Содержание дисциплины 4.2. Содержание разделов дисциплины. Раздел 1. Состояние работ в области искусственного интеллекта. Роль экспертных систем в исследованиях по искусственному интеллек Раздел 2. Классификация экспертных систем и инструментальных средств. (4 час.) Раздел 3. Объектно-ориентированная методология. (6 час.) Раздел 4. Объектно-ориентированные среды программирования. (4 час.) Раздел 5. Методология структурного системного анализа. (6 час.) Раздел 6. Современные интеллектуальные системы реального времени. Структура. (6 час.) Раздел 7. Современные интеллектуальные системы реального времени. Примеры. (6 час.) Раздел 9. Нейросетевые технологии. (3 час.) 5. Лабораторный практикум Темы самостоятельных работ 6. Учебно-методическое обеспечение 6.2. Средства обеспечения освоения дисциплины Материально-техническое обеспечение 8.1. Методические рекомендации преподавателю. 2. Методические указания студентам. ... Полное содержание

Подобный материал:

• Рабочая программа дисциплины «Проектирование интеллектуальных автоматизированных систем», 126.15kb.
• Рабочая программа дисциплины «Проектирование автоматизированных систем в административно-организационных, 133.33kb.
• Рабочая программа дисциплины «Теория систем» по направлению подготовки дипломированного, 142.63kb.
• Рабочая программа дисциплины «Методы оптимизации» по направлению подготовки дипломированного, 132.79kb.
• Рабочая программа дисциплины «Компьютерная графика» по направлению подготовки дипломированного, 108.6kb.
• Рабочая программа дисциплины «Инструментальные средства 3D графики» по направлению, 112.55kb.
• Рабочая программа дисциплины «Теория принятия решений» по направлению подготовки дипломированного, 176.95kb.
• Рабочая программа дисциплины «Параллельные вычислительные процессы» по направлению, 108.72kb.
• Рабочая программа дисциплины «Системный анализ и исследование операций» по направлению, 161.5kb.
• Рабочая программа дисциплины «Системы искусственного интеллекта» по направлению подготовки, 132.28kb.

Министерство образования Российской Федерации

Московский государственный горный университет

УТВЕРЖДАЮ

Председатель УМК по направлению

«Информатика и вычислительная техника»

проф., д.т.н. Федунец Н.И.

«_____» ____________2002 г.

Рабочая программа

дисциплины «Современные технологии разработки интеллектуальных автоматизированных систем»

по направлению подготовки дипломированного специалиста

654600 - «Информатика и вычислительная техника»

специальности 220200 – «Автоматизированные системы обработки информации и управления»

Москва 2002

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ

Цели изучения дисциплины – формирование системного представления, знаний, умений и навыков студентов по вопросам применения современных методов инженерии знаний и нейроинформатики к проектированию интеллектуальных систем; дать представления о современных прикладных системах искусственного интеллекта (ИИ); дать представление о роли искусственного интеллекта и нейроинформатики в развитии информатики в целом, а также, в научно-техническом прогрессе; подготовка студентов к применению концепций интеллектуальных систем в дипломном проектировании по специальности 220200.

Основными задачами изучения дисциплины являются:

• подготовка специалистов в области автоматизации сложноформализуемых задач, которые до сих пор считаются прерогативой человека;
  
• приобретение знаний о способах мышления человека, а также о современных методах их реализации на компьютере;
  
• усвоение студентами основных принципов использования теории и методов искусственного интеллекта и нейроинформатики.в проектировании современных компьютерных систем;
  
• получение ими практических навыков в исследовании и проектировании систем искусственного интеллекта с использованием новейших информационных технологий.
  

Основным предметом изучения дисциплины являются мыслительные способности человека и способы их реализации техническими средствами.


2. ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

В результате изучения дисциплины студент должен знать:

• понятия инженерии знаний и нейрокибернетики,
  
• методы представления и обработки знаний,
  
• основные модели нейронных сетей, методы и алгоритмы их обучения,
  
• структуру экспертных систем и их архитектурных особенностей в зависимости от особенностей решаемой задачи,
  
• этапы построения интеллектуальных систем,
  
• методы построения систем общения на естественном языке.
  

Студент должен уметь:

• ориентироваться в различных типах интеллектуальных систем,
  
• ориентироваться в различных методах представления знаний, переходить от одного метода к другому, обоснованно комбинировать один метод с другим;
  
• формализовать знания экспертов с применением различных методов представления знаний,
  
• ставить задачу построения интеллектуальной системы для решения задачи выбора вариантов в плохо формализуемой предметной области,
  
• разрабатывать объектно-ориентированные баз знаний для решения задач выбора вариантов в плохо формализуемой предметной области;
  
• применять основные модели нейронных сетей в решении практических задач.
  

3. ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ

Вид учебной работы	Всего часов	Семестр
Общая трудоемкость дисциплины Аудиторные занятия	100(102) 85	9
Лекции Практические занятия (ПЗ) Лабораторные занятия (ЛЗ)	51 - 34
Самостоятельная работа (СР)	17
Курсовая работа (КР)
Расчетно-графические работы (РГР)	-
Вид итогового контроля		экзамен

4. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

4.1. Разделы дисциплины и виды занятий

№ п/п	Раздел дисциплины	Лекции	ПЗ	ЛР
1	2	3	4	5
1
2
3

4.2. Содержание разделов дисциплины.


Введение. (1 час.)

Предмет, объект, метод, цель и задачи дисциплины "Современные технологии разработки интеллектуальных автоматизированных систем". Место и роль новых информационных технологий, интегрируемых с технологией систем искусственного интеллекта в учебном плане и в работе выпускника по направлению "Информатика и вычислительная техника". Основная литература по дисциплине и ее краткий анализ.


Раздел 1. Состояние работ в области искусственного интеллекта. Роль экспертных систем в исследованиях по искусственному интеллекту. (4 час.)

Назначение экспертных систем. Формальные основы экспертных систем. Архитектура статических и динамических экспертных систем. Этапы разработки экспертных систем. Основные направления искусственного интеллекта. Состояние работ в области экспертных систем. Состояние работ в области естественно-языковых систем. Состояние работ в области нейронных сетей. Состояние работ по новым направлениям искусственного интеллекта.


Раздел 2. Классификация экспертных систем и инструментальных средств. (4 час.)

Классификация экспертных систем. Классификация инструментальных средств. Сопоставление инструментальных средств с типами проблемных сред. Анализ состояния статических экспертных систем. Анализ состояния динамических экспертных систем.


Раздел 3. Объектно-ориентированная методология. (6 час.)

Основные предпосылки использования современных информационных технологий в условиях рыночной экономики для производственных и организационных комплексов. Характеристика дискретных объектов управления в организационных и производственных комплексах. Технология CASE. Языки 4GL. Основные понятия. Основные модели разработки сложных программных систем. Номенклатура пакетов и виды проектной деятельности. Средства реорганизации бизнес-процессов. Средства функционального моделирования. Средства событийного моделирования. Средства информационного моделирования.


Раздел 4. Объектно-ориентированные среды программирования. (4 час.)

Основные свойства объектно-ориентированных систем. Объектно-ориентированный язык. Объектно-ориентированная среда. Реализация объектно-ориентированной системы. Разработка программного обеспечения в объектно-ориентированной среде программирования. Решение задач в объектно-ориентированной среде. SMALLTALK: концепция объектно-ориентированного программирования.


Раздел 5. Методология структурного системного анализа. (6 час.)

Методология структурного системного анализа Гейна-Сарсона. Принципы, лежащие в основе CASE.Analyst. Средства структурного анализа и их взаимоотношения. Построение диаграмм потоков данных. Основные элементы. Принципы построения диаграмм потоков данных.


Раздел 6. Современные интеллектуальные системы реального времени. Структура. (6 час.)

Классификация инструментальных средств построения экспертных систем реального времени. Функциональные возможности современных экспертных систем реального времени. Анализ современных моделей представления знаний. Продукционные модели представления знаний.

Семантические сети представления знаний. Объектно-ориентированные модели представления знаний.


Раздел 7. Современные интеллектуальные системы реального времени. Примеры. (6 час.)

ПРОДУС - пример отечественной экспертной системы реального времени. Инструментальный комплекс для создания экспертных систем реального времени (На примере интегрированной среды G2 –Gensym Corp., США). База знаний. Машина выпода, планировщик и подсистема моделирования. Среда разработчика в системе G2. Интерфейс с внешним окружением. Проблемно/предметно-ориентированные среды и графические языки на базе G2.


Раздел 8. Проектирование объектно-ориентированных интеллектуалных систем реального времени. (10 час.)

Цель и задачи синтеза объектно-продукционной модели представления знаний. Продукционно-событийная модель. Основные понятия. Продукционно-событийная модель. Определение. Состав базы правил продукционно-событийной модели. О-продукция. Вложенная продукция. Синхро-продукция. Структура и свойства базовой объектно-ориентированной модели. Схема объектно-ориентированных отношений базовой модели. Состав объекта базовой модели. Схема структурных отношений. Концепция управления событиями базовой объектно-ориентированной модели. Объектно-продукционная модель представления и обработки знаний. Структурная схема объектно-продукционной модели. П-объект. Основные свойства синтезированной объектно-продукционной модели. Алгоритмическое обеспечение объектно-продукционной модели. Характеристика метода объектно-ориентированного проектирования.


Раздел 9. Нейросетевые технологии. (3 час.)

Особенности нейросетей. Свойства нейрона. Использование нелинейных элементов. Необходимость иерархии. Многослойные сети. Динамика обучения и поведения. Обучение многослойных сетей. Проблемы и перспективы. Применение нейросетевой технологии.


Заключение. (1 час.) Перспективы развития систем искусственного интеллета.


5. ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ

№ п/п	№ раздела дисциплины	Наименование лабораторных работ
1 2 3 4 5 6	3-5 3-5 4,8 3-5 2 2	Исследование предметной области с использованием CASE.Analyst. Исследование предметной области с использованием Design-IDEF Проектирование модели объектно-продукционной базы знаний с использованием объектно-ориентированного языка программирования (Delphi). Проектирование локальной вычислительной сети с применением SADT методологии. Проектирование информационной подсистемы АСОИУ как экспертной системы с накоплением знаний. Исследование методики разработки баз знаний на основе экспертной оболочки EXSYS и книги правил RULEBOOK.

Темы самостоятельных работ

1. Бизнес-процесс «Реинжиниринг» и интеллектуальное моделирование компаний.
   
2. Инструментальные средства поддержки реинжиниринга бизнес-процессов.
   
3. Системы поддержки принятия решений, хранилища данных и извлечение знаний.
   
4. Опыт применения динамических оболочек экспертных систем.
   
5. Интеллектуальные агенты.
   

6. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

6.1. Рекомендуемая литература

а) основная литература

1. Ж.-Л. Лорьер. Системы искусственного интеллекта. - М: Мир, 1991.
   
2. Д.Марселлус. Программирование экспертных систем на Турбо-Прологе. - М.: Финансы и статистика, 1994.
   
3. Н.Нильсон. Принципы искусственного интеллекта. - М.: Радио и связь, 1985.
   
4. Э.В.Попов. Экспертные системы. - М:, Наука, 1987.
   
5. Э.В.Попов. Общение с ЭВМ на естественном языке. - М:, Наука, 1986.
   
6. Д.А.Поспелов. Моделирование рассуждений. - М.: Радио и связь, 1989.
   
7. Построение экспертных систем. Под ред. Ф.Хейес-Рота, Д.Уотермена, Д.Лената. - М.: Мир, 1987.
   
8. Реальность и прогнозы искусственного интеллекта. -М.: Мир, 1987.
   
9. В.Ш.Рубашкин. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах. - М.: Наука, 1989.
   
10. Системы управления базами данных и знаний. Справочное издание под ред. А.Н.Наумова. - М.: Финансы и статистика, 1991.
    
11. Б.Сойер, Д.Л.Фостер. Программирование экспертных систем на Паскале. - М.: Финансы и статистика, 1990.
    
12. К.Таунсенд, Д.Фохт. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. - М.: Финансы и статистика, 1990.
    
13. П.Уинстон. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1980.
    
14. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника : Теория и практика.М.: Мир. 1992.
    
15. Д.Уотерман. Руководство по экспертным системам. - М.: Мир, 1989.
    
16. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. Под ред. Р.Форсайта.- М.: Радио и связь, 1987.
    
17. Дж. Элти, М. Кумбс. Экспертные системы. Концепции и примеры. – М.: Финансы и статистика, 1987.
    
18. С. Осуга «Обработка знаний», перевод с японского к.т.н. В.И. Этова, Москва, «Мир», 1989г.
    
19. «Представление и использование знаний», под редакцией Х. Уэно, М. Исидзука, перевод с японского к.т.н. И.А. Иванова, под редакцией д-ра. физ.-мат. Наук Н.Г. Волкова, Москва, «Мир», 1989г.
    
20. «Приобретение знаний», под редакцией С. Осуги, Ю. Саэки, перевод с японского к.т.н. Ю.Н. Чернышова, под редакцией д-ра физ.-мат. наук Н.Г. Волкова, Москва, «Мир», 1990г.
    

б) дополнительная литература

1. А.Н. Горбань, Д.А. Россиев. Нейронные сети на персональном компьютере. -Новосибирск, Наука, 1996.
   
2. Л.Заде. Понятие о лингвистической переменной и его применение к принятию решений. - М.: Мир, 1976.
   
3. Искусственный интеллект. Справочник в 3-х томах. - М.: Радио и связь, 1990.
   
4. Е.Ю.Кандрашина, А.В.Литвинцева, Д.А.Поспелов. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах. - М.: Наука, 1989.
   
5. Р.Ковальски. Логика в решении проблем. - М.: Наука, 1990.
   
6. Куссуль Э.М. Ассоциативные нейроподобные структуры. - Киев, Наукова думка, 1990.
   
7. Р.Левин, Д.Дранг, Б.Эдельсон. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике. - М.: Финансы и статистика, 1990.
   
8. Логический подход к искусственному интеллекту. - М.: Мир, 1990.
   
9. Гаврилова Т.С., Червинская Н.М. Структурирование и извлечение знаний, Москва,1990.
   
10. Попов Э.В. «Экспертные системы», Москва, «Радио и связь», 1993.
    

6.2. Средства обеспечения освоения дисциплины

Программные комплексы Microsoft Windows (95,98,NT,2000), специализированные программы лабораторного комплекса (экспертные оболочки, среда программирования Turbo Prolog).

7. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
   

Компьютерные классы сетевых технологий, ЛВС, серверы Internet.

7. МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ОРГАНИЗАЦИИ ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
   

В ходе чтения дисциплины необходимо уделить должное внимание фундаментальным результатам, теоремам, аксиомам. При проведении практических работ необходимо знакомить студентов с задачами, которые встречаются в жизни.


8.1. Методические рекомендации преподавателю.

При изучении материала по дисциплине показывать студентам необходимость использования системного подхода.

Следует использовать методы письменного тестирования процесса усвоения студентами лекционного материала.

Инициировать у студентов потребность во внеаудиторном изучении материалов по дисциплине путем выдачи им заданий на рефераты по отдельным темам курса лекций.

Привлекать студентов к созданию или модификации лабораторных работ по дисциплине.

Стимулировать у студентов опережающее и более глубокое познание материалов по дисциплине путем привлечения их для чтения самостоятельных докладов по курсу с поощрением в виде «автоматической сдачи экзамена» на соответствующую оценку.


2. Методические указания студентам.

Использовать лабораторный практикум по дисциплине при подготовке к предстоящей лабораторной работе.

Использовать дополнительную литературу и материалы из Internet при регулярной самостоятельной работе по изучению материалов по дисциплине.

Готовить рефераты по дисциплине (темы должны быть согласованы с лектором).

Рекомендуется выступать с докладами на лекциях по дисциплине.

Отчеты по лабораторным работам должны оформляться в соответствии с требованиями, указанными в лабораторном практикуме по дисциплине.

Программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по направлению 654600 – «Информатика и вычислительная техника» и специальности 220200 – «Автоматизированные системы обработки информации и управления».

Программу составил:

доц., к.т.н. Фомичева О.Е.

Рецензент

Программа одобрена на заседании кафедры АСУ

«___» ___________2002 г. протокол №


Зав. кафедрой АСУ

проф., д.т.н. Федунец Н.И.