Введение в специальность

Вид материала

Документы

Содержание Н.А. Гулякина О.Е. Елисеева Кафедра интеллектуальных систем Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98 Раздел 1. Искусственный интеллект как наука Искусственного интеллекта Раздел 2. Формальные модели и языки, используемые в области искусственного интеллекта И формальные системы Тема 4.2. ФОРМАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И инструментальные средства их проектирования Примерный перечень тем рефератов Математические основы искусственного интеллекта Н.А. Гулякина В.П. Ивашенко Т.Л. Лемешева Кафедра математического моделирования и анализа данных Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98 Содержание дисциплины Раздел 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ Тема 3.1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ФОРМАЛЬНОЙ ТЕОРИИ ... Полное содержание

Подобный материал:

• Е. В. Арляпова введение в специальность «реклама», 1668.44kb.
• А. К. Мазуров введение в специальность, 3019.75kb.
• Рабочая учебная программа дисциплины «введение в специальность» для специальности, 107.59kb.
• Анализ и планирование трудовых показателей Аудит и контроллинг персонала Введение, 12.45kb.
• Рабочая программа дисциплины Введение в специальность специальность 032001 Документоведение, 55.23kb.
• Учебно-методический комплекс дисциплины Введение в литературоведение Специальность, 711.32kb.
• Учебно методический комплекс по дисциплине «Введение в специальность» Специальность, 2682.27kb.
• Курс Комплексный экзамен по циклам опд, сд и дисциплинам специализации: «Введение, 469.08kb.
• В г. Орске Специальность: 021100 «Юриспруденция» Дисциплина: Уголовное право Курсовая, 432.15kb.
• Введение в специальность, 1423.7kb.

Утверждена

УМО вузов Республики Беларусь

по образованию в области информатики

и радиоэлектроники

« 03 » июня 2003 г.

Регистрационный № ТД-40-037/тип.


ВВЕДЕНИЕ В СПЕЦИАЛЬНОСТЬ


Учебная программа для высших учебных заведений

по специальности 1-40 03 01 Искусственный интеллект


Согласована с Учебно-методическим управлением БГУИР

« 28 » мая 2003 г.


Составители:

В.В. Голенков, заведующий кафедрой интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», старший научный сотрудник, доктор технических наук;

Н.А. Гулякина, доцент кафедры интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», кандидат физико-математических наук;

О.Е. Елисеева, доцент кафедры интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», кандидат технических наук


Рецензенты:

В.Д. Цветков, заведующий кафедрой САПР Учреждения образования «Белорусская государственная политехническая академия», профессор, доктор технических наук;

Кафедра интеллектуальных систем Национальной академии наук Беларуси (протокол № 10 от 05.05 2000 г.)


Рекомендована к утверждению в качестве типовой:

Кафедрой интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники» (протокол № 10 от 14.01.2002 г.);


Научно-методическим советом по направлению 1-40 Вычислительная техника УМО вузов Республики Беларусь по образованию в области информатики и радиоэлектроники (протокол № 1 от 18.02.2002 г.)

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

Ответственный за редакцию: Т.А. Лейко

Ответственный за выпуск: Ц.С. Шикова

Пояснительная записка

Типовая программа «Введение в специальность» разработана в соответствии с Образовательным стандартом РД РБ 02100.5.114-98 по специальности 1-40 03 01 Искусственный интеллект. Она предусматривает формирование представлений студента о направлении «Искусственный интеллект», основных его разделах, современных тенденциях развития, областях применения результатов на практике и т.п. Целью изучения дисциплины является ознакомление студентов с их будущей специальностью.

В результате освоения курса «Введение в специальность» студент должен:

знать:

• цели и предмет исследований в области искусственного интел­лекта;
  
• задачи искусственного интеллекта;
  
• историю и перспективы развития искусственного интеллекта (в мире и в Республике Беларусь);
  

уметь характеризовать:

• соотношение искусственного интеллекта с другими науками (математикой, логикой, лингвистикой, психологией и др.);
  

• качества, которыми должен обладать специалист в области ис­кусственного интеллекта;
  

уметь анализировать:

• принципиальное отличие интеллектуальных систем от традици­онных систем переработки информации;
  

приобрести навыки:

• различения интеллектуальной системы и традиционных систем переработки информации;
  
• работы с научной и технической литературой.
  

Программа рассчитана на объем 35 учебных часов. Примерное распределение учебных часов по видам занятий: лекций – 35 часов, лабораторные и практические работы не предусматриваются, но с целью закрепления материала студентам предлагается написание рефератов.


СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Раздел 1. Искусственный интеллект как наука

Тема 1.1. ПРЕДМЕТ И ЦЕЛИ ИССЛЕДОВАНИЙ

В ОБЛАСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Искусственный интеллект как часть информатики. Соотношение искусственного интеллекта с другими науками. Программа обучения по специальности Искусственный интеллект.


Тема 1.2. ИСТОРИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Искусственный интеллект в мире и в Республике Беларусь. Интеграция усилий мирового научного сообщества в направлении развития искусственного интеллекта. Качества, которыми должен обладать специалист в области искусственного интеллекта.

Раздел 2. Формальные модели и языки, используемые

в области искусственного интеллекта

Тема 2.1. РЕЛЯЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ, ГРАФОВЫЕ КОНСТРУКЦИИ, СИМВОЛЬНЫЕ КОНСТРУКЦИИ

1.2.1. Фрагмент реляционной системы. Кортеж реляционной системы. От­ношение реляционной системы. Классические реляционные системы (ал­гебраические модели) и неклассические реляционные системы.

1.2.2. Графовая конструкция - первый этап канонизации реляционной системы общего вида. Типология графовых конструкций. Символьная конструкция как частный вид графовой. Представление реляционной системы в виде графовой конструкции. Каноническая графовая конструкция - сведение всех отношений, определяющих графовую конструкцию общего вида, к единственному бинарному асимметричному метаотношению принадлежности множеству.


Тема 2.2. ЯЗЫКИ

2.2.1. Семантика реляционных систем и графовых конструкций. Синтак­сис языка (строение языковых конструкций). Символьный язык, граф­вый язык, графовый семантический язык (язык семантических сетей).

2.2.2. Фактографические высказывания и фактографические языки. Высказывания о свойствах и логические языки.

2.2.3. Языки представления знаний как расширение логических языков классического типа.

2.2.4. Естественный язык.


Раздел 3. ЦЕЛИ, ЗАДАЧИ, КЛАССЫ ЗАДАЧ, ПРОГРАММЫ


Тема 3.1. ЦЕЛИ

Понятие цели. Виды целей. Информационная цель. Поведенческая цель.


Тема 3.2. ЗАДАЧИ

Понятие задачи. Классы задач. Неформализованная задача. Задача идентификации, задача распознавания.


Тема 3.3. ПРОГРАММЫ

Программа. Се­мантика программы. Язык программирования.


Раздел 4. АБСТРАКТНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ МАШИНЫ

И ФОРМАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ


Тема 4.1. АБСТРАКТНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ МАШИНЫ

4.1.1. Абстрактная информационная машина. Операции абстрактной ин­формационной машины. Микропрограммы абстрактной информационной ма­шины. Память абстрактной информационной машины.

4.1.2. Последовательные и параллельные абстрактные информационные машины. Синхронные и асинхронные абстрактные информационные машины. Машина Тьюринга, машина Поста, машина Маркова, машина Колмогорова. Абстрактная информационная машина, лежащая в основе традиционного компьютера (машина фон-Неймана).

4.1.3. Абстрактная интеллектуальная машина. Абстрактная логическая машина. Операции (правила) логического вывода. Абстрактная машина правдоподобных рассуждений. Абстрактная нейросетевая машина. Интерпретация абстрактных информационных машин. Интеграция абстрактных информационных машин.


Тема 4.2. ФОРМАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

Формальная система. Формальная алгоритмическая система. Формальная продукционная система. Формальная интеллектуальная система. Формальная логическая система. Формальные системы планирования поведения. Формальные нейросетевые системы.


Раздел 5. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ИХ ПРОЕКТИРОВАНИЯ


Тема 5.1. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА И ЕЕ СООТНОШЕНИЕ

С ТРАДИЦИОННЫМИ СИСТЕМАМИ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ

5.1.1. Интеллектуальная система. Пакет прикладных программ и Интел­лектуальный пакет прикладных программ. Информационно-поисковая система (БД и СУБД) и информационно-поисковая система с дедук­тивными возможностями (дедуктивная БД).

5.1.2. Классификация интеллектуальных систем. Интеллектуальные обучающие и тренажерные системы. Интеллектуальные геоинформационные системы. Интеллектуальные медицинские системы. Другие виды интеллектуальных систем.


Тема 5.2. ИНТЕРФЕЙС ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ С ВНЕШНЕЙ СРЕДОЙ

5.2.1. Восприятие, анализ и понимание информации извне. Воздействие на внешнюю среду.

5.2.2. Естественно-языковой интерфейс интеллектуальной системы.

5.2.3. Восприятие и понимание зрительной информации. Интеллектуальные робототехнические системы.


Тема 5.3. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА И ТЕХНОЛОГИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПРИКЛАДНЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

5.3.1. Построение интеллектуальной системы, соответствующей формальной.

5.3.2. Разработка микропрограмм используемой абстрактной интеллекту­альной машины. Реализация микропрограмм абстрактной интеллектуальной машины на подходящем языке программирования и на подходящем компьютере.

5.3.3. Отладка интеллектуальной системы. Опытная эксплуатация (с продолжением отладки).

5.3.4. Языки программирования, ориентированные на реализацию интеллектуальных систем.

5.3.5. Компьютеры, ориентированные на реализацию интеллектуальных систем (аппаратная поддержка интел­лектуальных систем). Графодинамический параллельный компьютер.


ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ТЕМ РЕФЕРАТОВ

1. Реляционная система.

2. Графовая конструкция – первый этап канонизации реляционной системы общего вида.

3. Семантика реляционных систем и графовых конструкций.

4. Фактографические и логические языки.

5. Формальная теория.

6. Языки представления знаний как расширение логических языков классического типа.

7. Естественный язык.

8. Цель. Информационная цель. Поведенческая цель.

9.  Задача. Неформализованная задача. Задача идентификации, задача распознавания.

10.  Программа. Алгоритм. Процедурная программа. Непроцедурная программа. Функциональная программа. Логическая программа. Продукционная программа. Последовательная программа, параллельная программа.

11.  Абстрактная информационная машина.

12.  Память абстрактной информационной машины.

13.  Последовательные и параллельные абстрактные информацион­ные машины. Синхронные и асинхронные абстрактные информационные машины.

14.  Машина Тьюринга, машина Поста, машина Маркова, машина Колмогорова, машина фон - Неймана.

15.  Абстрактная интеллектуальная машина. Абстрактная логическая машина.

16.  Интерпретация абстрактных информационных машин. Интеграция абстрактных информационных машин.

17.  Формальные системы.

18.  Формальная интеллектуальная система. Формальная логическая система.

19.  Формальные системы планирования поведения. Формальные нейросетевые системы.

20.  Интеллектуальные системы.

21.  Интеллектуальные обучающие и тренажерные системы.

22.  Естественно-языковой интерфейс интеллектуальной системы.

23.  Восприятие и понимание зрительной информации.

24.  Построение формальной интеллектуальной системы.

25.  Разработка и реализация микропрограмм используемой абстрактной интеллектуальной машины.

26.  Языки программирования, ориентированные на реализацию ин­теллектуальных систем.

Дополнительные темы рефератов могут уточняться и утверждаться на заседании кафедры.

ЛИТЕРАТУРА

ОСНОВНАЯ

1. Информатика: Энциклопедический словарь для начинающих/ Сост. Д. А. Поспелов. - М.: Педагогика - Пресс, 1994.
   
2. Кузнецов О. П., Адельсон-Вельский Г. М. Дискретная математика для инженера. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Энергоатомиздат, 1988.
   
3. Математическая энциклопедия.
   
4. Энциклопедия кибернетики.
   
5. Поспелов Д. А. Фантазия или наука? - М.: Наука, 1982.
   
6. Искусственный интеллект: Справ. В 3 кн. - М. Радио и связь, 1990.
   

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ

1. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. - М.: Мир.
   
2. Реальность и прогнозы искусственного интеллекта: Сб. ст.- М.: Мир. 1987.
   
3. Попов Э. В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. - М.: Наука,1987.
   
4. Кузнецов В. Е. Представление в ЭВМ неформальных процедур. - М.: Наука, 1989.
   
5. Минто В. Дедуктивная и индуктивная логика: Пер. с англ. С.Котляревского.. – СПб: Комета, 1995.
   
6. Хорошевский В. Ф. Механизмы вывода в экспертных системах. - М.: МИФИ, 1988.
   
7. Хорошевский В. Ф. Автоматизация программирования экспертных систем. - М.: МИФИ, 1988.
   
8. Гаврилова Т. А., Долныкова А. А. Профессиональный подбор и подготовка специалистов в области инженерии знаний. // Новости искусственного интеллекта. - 1992, N1, с. 81-92..
   

Утверждена

УМО вузов Республики Беларусь

по образованию в области информатики

и радиоэлектроники

« 03 » июня 2003 г.

Регистрационный № ТД-40-038/тип.


МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА


Учебная программа для высших учебных заведений

по специальности 1-40 03 01 Искусственный интеллект


Согласована с Учебно-методическим управлением БГУИР

« 28 » мая 2003 г.


Составители:

В.В. Голенков, заведующий кафедрой интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», старший научный сотрудник, доктор технических наук;

Н.А. Гулякина, доцент кафедры интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», кандидат физико-математических наук;

В.П. Ивашенко, ассистент кафедры интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники»;

Т.Л. Лемешева, ассистент кафедры интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники»


Рецензенты:

В.Д. Цветков, заведующий кафедрой САПР Учреждения образования «Белорусская государственная политехническая академия», профессор, доктор технических наук;

Кафедра математического моделирования и анализа данных Учреждения образования «Белорусский государственный университет» (протокол № 3 от 10.10.2000 г.)


Рекомендована к утверждению в качестве типовой:

Кафедрой интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники» (протокол № 10 от 14.01.2002 г.);


Научно-методическим советом по направлению 1-40 Вычислительная техника УМО вузов Республики Беларусь по образованию в области информатики и радиоэлектроники (протокол № 1от 18.02.2002 г.)

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

Ответственный за редакцию: Т.А. Лейко

Ответственный за выпуск: Ц.С. Шикова


Пояснительная записка


Типовая программа «Математические основы искусственного интеллекта» разработана в соответствии с Образовательным стандартом РД РБ 02100.5.114-98 по специальности 1-40 03 01 Искусственный интеллект.

Целью дисциплины «Математические основы искусственного интеллекта» является изучение основных видов математических конструкций, используемых для представления знаний в интеллектуальных системах, а также изучение основных алгоритмических и логических моделей переработки информации. Курс нацелен на обеспечение студента базовыми знаниями для построения различного рода интеллектуальных систем.

В результате освоения курса «Математические основы искусственного интеллекта» студент должен:

знать:

• основы теории множеств;
  
• основные математические конструкции для представления знаний;
  
• основные языки представления и формализации знаний;
  
• теорию отношений, теорию графов;
  

уметь характеризовать:

• алгебраические системы;
  
• элементы математической логики;
  
• формальные и семиотические системы;
  

уметь анализировать:

• методы формализации интенсиональных и экстенсиональных знаний;
  

приобрести навыки:

• использования традиционных программных инструментальных средств для формализации и переработки различного рода информации.
  

Программа рассчитана на объем 160 учебных часов. Примерное распределение учебных часов по видам занятий: лекций – 70 часов, лабораторных работ – 55 часов, практических занятий – 35 часов.


СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ