Утверждена Советом Экономического факультета Дата 21. 10. 2011 г., протокол №2, ( подпись ученого секретаря) Таганрог 2011 цели и задачи дисциплины решение

Вид материала

Решение

Содержание 1. Цели и задачи дисциплины Целью изучения Задачи изучения дисциплины. 2. Место дисциплины в структуре ооп аспиранта 3. Требования к результатам освоения дисциплины Уметь применять 4. План изучения дисциплины Тема 1. Понятие искусственного интеллекта (ИИ). Тема 2. Знания. Методы и средства извлечения и представления знаний. Тема 3. Интеллектуальные информационные системы их виды, области использования. Экспертные системы. Тема 4. Эволюционное моделирование. Теоретические основы эволюционного моделирования. Тема 5. Нейросетевые технологии. Искусственные нейронные сети (ИНС) и их применение в экономике. 6. Итоговый контроль по дисциплине Дополнительная литература

Подобный материал:

• Утверждена Советом Факультета Менеджмента 2011 г. Председатель [подпись] Санкт-Петербург, 109.29kb.
• Утверждена Советом Факультета 2011 г. Председатель. [подпись] Санкт Петербург 2011, 548.66kb.
• Программа итогового квалификационного экзамена по специальности 080105 «Финансы и кредит», 529.84kb.
• Программа одобрена на заседании Ученого совета факультета истории и права от 2011 года,, 893.01kb.
• Утвержден Советом Единственного акционера директоров ОАО тк "Прогресс" открытого акционерного, 163.67kb.
• Программа одобрена на заседании Ученого совета факультета истории и права от 2011 года,, 187.74kb.
• Члены Комиссии Таможенного союза: От Республики От Республики От Российской Беларусь, 153.36kb.
• Утверждено Советом Факультета Председатель Протокол № от 2011 г. Санкт-Петербург 2011, 233.59kb.
• Утверждена Советом Факультета 2010 г. Председатель А. А. Кайсаров [подпись] Санкт-Петербург,, 505.2kb.
• Утверждена Ученым Советом Факультета Бизнес-информатики Ученый секретарь В. А. Фомичев, 210.73kb.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ТАГАНРОГСКИЙ ИНСТИТУТ УПРАВЛЕНИЯ И ЭКОНОМИКИ

Экономический факультет

Кафедра математики и информатики


«УТВЕРЖДАЮ»

Проректор по научной работе

_____________/Н.Ф. Купчинов/

«____»___________2011 г.


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ И СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЭКОНОМИКЕ»


Программа разработана в соответствии с учебным планом по научной специальности 08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики


Квалификация (ученая степень)

Кандидат экономических наук


Общая трудоемкость 2 ЗЕ (72 часа), из них самостоятельная работа – 72 часа. Форма итогового контроля - зачет


Автор (составитель) программы Карелин Владимир Петрович, д.т.н., профессор

контактный электронный адрес - v.karelin@tmei.ru


Рекомендована кафедрой Математики и информатики

Дата_19.10.2011 г., протокол № __2____, ____________________

(_{подпись заведующего кафедрой)}


Утверждена Советом Экономического факультета

Дата_21.10.2011 г., протокол № __2____, _________________________

(_{подпись ученого секретаря)}


Таганрог – 2011

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ


Решение сложных проблем моделирования и управления современной экономикой невозможно без использования новейших средств вычислительной техники, интеллектуальных информационных технологий и современных информационных систем. Для формального описания и моделирования в информационных системах знаний и опыта специалистов необходимо использовать весь инструментарий методов и технологий искусственного интеллекта (ИИ). Теория и методы ИИ дают доступный и мощный инструмент построения и анализа моделей экономических систем и процессов. Теория ИИ и интеллектуальных систем является основой для создания новых методов и средств моделирования и управления современной экономикой, позволяющих анализировать и решать широкий круг важнейших проблем экономического развития.

Целью изучения дисциплины является углубление у обучающихся экономических специальностей знаний в области искусственного интеллекта, интеллектуальных информационных технологий (ИТ) и систем; формирование практических навыков получения и формализации знаний, а также навыков применения методов и технологий ИИ для моделирования сложных экономические систем и процессов.

Задачи изучения дисциплины. Задачей учебного курса является: знакомство слушателей с методами искусственного интеллекта, принципами организации и использования интеллектуальных ИТ и систем; сформировать у обучающихся навыки использования методов и алгоритмов теории ИИ, дать представление о возможностях аппарата теории ИИ и способах анализа сложных задач при помощи интеллектуальных систем.


2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП АСПИРАНТА


Дисциплина «Применение технологий и систем искусственного интеллекта в экономике» (ОД.А.08) относится к циклу дисциплин по выбору аспиранта по специальности 08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики.

3. ТРЕБОВАНИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ


В результате изучения дисциплины обучающиеся должны:

иметь представление о возможностях теории ИИ, о методах и средствах получения и представления знаний, принципах построения интеллектуальных информационных систем, о технологиях эволюционного и нейросетевого моделирования, о достоинствах и работе генетических алгоритмов, о возможностях использования методов и технологий ИИ в сфере экономики.

Знать: основные классы интеллектуальных информационных систем, области применения технологий ИИ, способы представления не полностью определенных и нечетких знаний, особенности использования генетических алгоритмов и нейросетевых моделей при анализе сложных задач из области

экономики.

Уметь применять полученные знания по применению интеллектуальных технологий и систем искусственного интеллекта при решении и анализе практических задач из области экономики и управления.


4. ПЛАН ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ


Общая трудоемкость 2 ЗЕ (72 часа), из них самостоятельная работа – 72 часа. Форма итогового контроля - зачет


5. Содержание курса

Тема 1. Понятие искусственного интеллекта (ИИ).

Понятие искусственного интеллекта (ИИ). Эвристика и поисковые стратегии. История искусственного интеллекта. ИИ - прикладная наука. Структура исследований в области ИИ. Области применения технологий ИИ: системы понимания естественного языка, распознавание образов, системы символьных вычислений, системы с нечеткой логикой, генетические алгоритмы и т. д. Использование методов и технологий ИИ в сфере экономики.

Тема 2. Знания. Методы и средства извлечения и представления знаний.

Знания как особая форма информации. Знания как основа функционирования интеллектуальных информационных систем. Методы и средства представления знаний в интеллектуальных системах. Модели знаний. Системы представления знаний и базы знаний (БЗ). Представление не полностью определенных и нечетких знаний. Извлечение знаний из документов. Приобретение знаний от экспертов. Согласование и интеграция знаний.

Тема 3. Интеллектуальные информационные системы их виды, области использования. Экспертные системы.

Интеллектуальные информационные системы: понятие и особенности. Признаки интеллектуальности информационных систем. Основные классы интеллектуальных информационных систем. Особенности интеллектуализации систем поддержки принятия решений (СППР).

Понятие экспертной системы (ЭС). Классификация ЭС. Назначение и принципы построения ЭС. Инструментальные средства построения экспертных систем. Этапы создания экспертных систем. Сферы применения экспертных систем. Применение ЭС в сфере экономики. ЭС с нечеткой логикой, отличия и особенности. Нечёткие и гибридные системы. Область применения систем, основанных на нечеткой логике.

Тема 4. Эволюционное моделирование. Теоретические основы эволюционного моделирования.

Виды технологий эволюционного моделирования. Генетические алгоритмы, их сущность. Основы теории генетических алгоритмов. Область применения генетических алгоритмов. Применение генетических алгоритмов в СППР.

Тема 5. Нейросетевые технологии. Искусственные нейронные сети (ИНС) и их применение в экономике.

Этапы развития нейросетевого моделирования. Первый бионический бум: персептрон. Второй бионический бум: формирование многообразия нейросетевых моделей. Определение понятия формального нейрона. Нейрон и его модельное представление. Классификация нейросетевых моделей. Нейросетевая модель Хопфилда. Искусственные нейронные сети (ИНС). Основные положения теории ИНС. Виды ИНС. Обучение ИНС. Принципы построения искусственных нейросетевых моделей. Основные направления применения нейросетевых технологий в экономике. Применение нейросетевых технологий в моделях управления экономическими системами.


6. ИТОГОВЫЙ КОНТРОЛЬ ПО ДИСЦИПЛИНЕ


 Проводится в форме зачета (собеседование по темам).

7. ЛИТЕРАТУРА

Основная литература:

1. Абдикеев Н.М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике: Учебник / Под ред. Н.П. Тихомирова. - М.: Издательство «Экзамен», 2004.
   
2. Андрейчиков А.В. Интеллектуальные информационные системы. Учебник. - М.: Финансы и статистика, 2002.
   
3. Батыршин И.З., Недосекин А.А., Стецко А.А. и др. Теория и практика нечетких гибридных систем / Под ред. Н.Г. Ярушкиной – М.: Физматлит, 2007.
   
4. Информатика: Учебник /Под ред. Н.В. Макаровой. – 3-е изд., перераб. - М.: Финансы и статистика, 2001.
   
5. Нейрокомпьютеры в информационных и экспертных системах. М., «Радиотехника», 2007
   
6. Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики. Издан. 6-е.-М.: Книжный дом «Либроком», 2009.
   
7. Рутковская Д., Пилинский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И.Д. Рудинского. – М.; Горячая линия – Телеком, 2008.
   
8. Рутковский Лешек. Методы и технологии искусственного интеллекта: Пер. с польск. И.Д. Рудинского. – М.; Горячая линия – Телеком, 2010.
   
9. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. – М. Финансы и статистика, 2004.
   

Дополнительная литература

1. Аверкин А.Н. Нечёткая модель обобщённого решателя проблем.- В кн.: Семиотика и информатика. Методы логики в проблемах искусственного интеллекта и информации. М.,вып.12,1979.
   
2. Алиев Р.А.,Церковный А.Э. Интеллектуальные роботы с нечёткими базами знаний.- М.: Радио и связь, 1990.
   
3. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. М.: Наука. Гл.ред.физ.-мат. лит.,1988.
   
4. Методическая разработка по курсу "Системы искусственного ин­теллекта" по теме "Проблема вывода в системах обработки зна­ний"/ Изд. ТРТУ, В.И.Кодачигов, В.П.Карелин, А.Н.Мелихов.Та­ганрог, 1994.
   
5. Мильнер Б.З. Управление знаниями – М.: ИНФРА-М, 2003.
   
6. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта.- М.: Радио и связь, 1985.
   
7. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта./Под ред. Д.А.Поспелова.-М.: Наука, 1986.
   
8. Представление и использование знаний: пер. с япон./ Под ред. Х. Уэно, М.Исидзука.- М.: Мир, 1989.
   
9. Щербаков М.А. Искусственные нейронные сети. Конспект лекций. - Пенза: ПГТУ, 1996.
   

Интернет-ресурсы

1. vernikov.ru (всё о менеджменте и IT)
   
2. olap.ru ( информационное хранилище данных)
   
3. www.interface.ru ( интернет, ИТ, программное обеспечение)
   

8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Соответствует требованиям «Положения об организации учебного процесса в ТИУиЭ» и включает компьютерные классы с выходом в интернет и электронно-образовательную среду MOODLE (раздел обеспечение учебного процесса) и библиотечный фонд института.