Рабочая программа дисциплины «экспертные методы и системы» Рекомендуется для направления подготовки 080100 экономика

Вид материала

Рабочая программа

Содержание 2. Место дисциплины в структуре ООП 3. Требования к результатам освоения дисциплины 4. Объем дисциплины и виды учебной работы Аудиторные занятия (всего) Самостоятельная работа (всего) 5. Содержание дисциплины Тема 2. Представление данных и знаний. Базы данных и базы знаний Тема 3. Продукционные системы – средство моделирования процессов мышления человека Раздел II. Тема 5. Прикладные информационные системы и системы поддержки принятия решений Тема 6. Инженерия знаний Раздел III. Тема 8. Использование телекоммуникационных средств в информационных технологиях и экспертных системах Тема 9. Перспективы развития систем поддержки принятия решений и экспертных систем 5.2 Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами 5.3. Разделы дисциплин и виды занятий Итого раздел III 6. Лабораторный практикум 8. Примерная тематика курсовых работ 10. Материально-техническое обеспечение дисциплины ... Полное содержание

Подобный материал:

• Рабочая программа дисциплины «методы оптимальных решений» Рекомендуется для направления, 211.23kb.
• Рабочая программа дисциплины «методы оптимальных решений» Рекомендуется для направления, 211.43kb.
• Рабочая программа дисциплины «математические методы и модели» Рекомендуется для направления, 140.06kb.
• Рабочая программа дисциплины «Автоматизированные системы обработки учетной информации», 163.55kb.
• Рабочая программа дисциплины «институциональная экономика» Рекомендуется для направления, 398.18kb.
• Рабочая программа дисциплины «Оценка недвижимости» Рекомендуется для направления подготовки, 254.68kb.
• Рабочая программа дисциплины «методы структурного и системного анализа» Рекомендуется, 129.37kb.
• Программа дисциплины «Методы оптимальных решений» для направления 080100. 62 «Экономика», 211.67kb.
• Рабочая программа дисциплины «инвестиции» Рекомендуется для направления подготовки, 331.21kb.
• Рабочая программа дисциплины «аудит» Рекомендуется для направления подготовки 080100, 248.47kb.

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ И СИСТЕМЫ»


Рекомендуется для направления подготовки

080100 ЭКОНОМИКА


Квалификация выпускника - бакалавр


Санкт-Петербург

2011 год

1. Цели и задачи дисциплины:

Цель дисциплины состоит в том, чтобы ознакомить студентов с основами искусственного интеллекта, существующими подходами представления знаний, экспертными системами как практическим приложением систем искусственного интеллекта, инструментальными программными средствами для создания экспертных систем и реализации экспертных методов, а также сформировать умение использовать полученные знания для анализа экономических ситуаций и выработки решений.

Задачи курса:

• Получение сведений об искусственном интеллекте и экспертных системах;
  
• Знакомство с основными методами представления знаний;
  
• Знакомство с основными экспертными методами и методами обработки экспертных оценок;
  
• Ознакомление с составом программного обеспечения современных ПК;
  
• Изучение и освоение технических и программных средств для решения задач представления знаний и интерпретации фактов, интеллектуальной поддержки принятия решений;
  
• Знакомство с языком логического программирования PROLOG: логика исчисления предикатов; синтаксис и структура операторов и программного кода;
  
• Применение ПК с системой программирования PROLOG для представления знаний и извлечения новых фактов
  

При изучении дисциплины слушатель должен иметь определенный опыт работы с инструментальными программными средствами для обработки документов и работы с электронными таблицами


^ 2. Место дисциплины в структуре ООП:

Дисциплина «Экспертные методы и системы» относится к списку дисциплин по выбору профессионального блока, входит в его вариативную часть.

При изучении данной дисциплины студент должен хорошо знать разделы информатики, математической логики, теории систем, основы кибернетики, математической статистики, эконометрического моделирования.

Дисциплина «Экспертные методы и системы» является завершающей для подготовки выпускной работы.


^ 3. Требования к результатам освоения дисциплины:

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих профессиональных компетенций:

• Способности осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических задач (ПК-4);
  
• Способности выбрать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы (ПК-5);
  
• Способности на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты (ПК-6);
  
• Способности использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии (ПК-10).
  

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать: основные методы экспертных оценок; основы формальных систем; способы формализованного представления знаний; правила исчисления предикатов; назначение, состав и особенности применения экспертных систем; архитектуру, технические компоненты, программное обеспечение персональных компьютеров, систем и сетей, используемых при организации компьютерных информационных систем и систем интеллектуальной поддержки принятия решений (экспертных систем), основы логических языков программирования.

Уметь: выбирать модель знаний; корректно применять методы экспертных оценок в экономических задачах, описывать знания с использованием продукционной модели, реализовывать в среде ПРОЛОГ поисковые запросы, пользоваться возможностями современных программных средств системного и прикладного назначения, разработанных для конечного пользователя

Владеть: навыками определения критериев экспертных оценок и обработки их значений навыками описания фактов и правил (продукционная модель знаний) в среде ПРОЛОГ, современными программными средствами системного и прикладного назначения, разработанными для конечного пользователя.

^ 4. Объем дисциплины и виды учебной работы

Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетные единицы в 8-ом семестре.

Вид учебной работы	Всего часов
^ Аудиторные занятия (всего)	48
В том числе:	-
Лекции	27
Практические занятия (ПЗ)	21
^ Самостоятельная работа (всего)	60
В том числе:	-
Компьютерное тестирование	18
Контрольная работа	18
Расчетно-графическая работа	24
Вид промежуточной аттестации (зачет)
Общая трудоемкость час зач. ед.	108
	3

^ 5. Содержание дисциплины


5.1. Содержание разделов дисциплины


Раздел I.


Тема 1. Основные понятия о б искусственном интеллекте. Общие сведения об экспертных системах

Искусственный интеллект. Область применения. Эволюция развития систем искусственного интеллекта. Функциональная структура использования СИИ


^ Тема 2. Представление данных и знаний. Базы данных и базы знаний

Данные и знания. Особенности знания. Переход от базы данных к базе знаний. Модели представления знаний. Формальные (семантические) и неформальные модели.


^ Тема 3. Продукционные системы – средство моделирования процессов мышления человека

Компоненты продукционных систем. Стратегии решений организации поиска. Логический подход. Представление простых фактов в логических системах. Примеры применения логики для представления знаний.


^ Раздел II.


Тема 4. Экспертные оценки и экспертные методы

Связь эмпирических и числовых систем.
Методы измерения степени влияния объектов. Метод ранжирования. Метод парных сравнений. Метод непосредственной оценки.
Характеристика и режимы работы группы экспертов Анкетные методы. Варианты анкетных методов ранжирования. Метод Дельфи. Системы голосования де Кондорсе и метод Борда.


^ Тема 5. Прикладные информационные системы и системы поддержки принятия решений

Понятие прикладных информационных систем. Формальные экспертные оценки. Семантический анализ данных.


^ Тема 6. Инженерия знаний

Приобретение знаний. Подготовительный этап Основной этап. Системы приобретения знаний от экспертов. Формализация качественных знаний .Пример формализации качественных знаний.


^ Раздел III.


Тема 7. Методы работы со знаниями

Формализация качественных знаний. Лингвистическая неопределенность. Лингвистическая модель и лингвистическая переменная. Пример формализации качественных знаний.


^ Тема 8. Использование телекоммуникационных средств в информационных технологиях и экспертных системах

Назначение и возможности телекоммуникационных средств. Задачи и ресурсы коммуникационного процесса в экспертных системах.


^ Тема 9. Перспективы развития систем поддержки принятия решений и экспертных систем

Экономический эффект от внедрения экспертных систем. Экспертные системы реального времени - основное направление искусственного интеллекта.


^ 5.2 Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами

Дисциплина «Экспертные методы и системы» является завершающей для подготовки выпускной работы.


^ 5.3. Разделы дисциплин и виды занятий

№ п/п	Наименование раздела дисциплины	Лекц.	Практ. зан.	СРС	Все-го час.
I	Тема 1.Основные понятия об искусственном интеллекте. Общие сведения об экспертных системах	4	2	6	12
	Тема 2.Представление данных и знаний. Базы данных и базы знаний.	3	2	12	17
	Тема 3.Продукционные системы – средство моделирования процессов мышления человека.	4	4	10	18
	Итого раздел I	11	8	28	47
II	Тема 4.Экспертные оценки и экспертные методы	4	2	12	18
	Тема 5.Прикладные информационные системы и системы поддержки принятия решений.	4	3	12	19
	Тема 6.Инженерия знаний.	2	2	6	10
	Итого раздел II	10	7	30	47
III	Тема 7.Методы работы со знаниями	2	3		5
	Тема 8.Использование телекоммуникационных средств в информационных технологиях и экспертных системах	2			2
	Тема 9.Перспективы развития систем поддержки принятия решений и экспертных систем.	2	3	2	7
	^ Итого раздел III	6	6	2	14
	Итого	27	21	60	108

^ 6. Лабораторный практикум – не предусмотрен.

7. Практические занятия (семинары)

№ п/п	№ раздела дисциплины	Тематика практических занятий (семинаров)	Трудо-емкость (час.)
1.	I	Основные понятия о б искусственном интеллекте. Общие сведения об экспертных системах	2
2.	I	Представление данных и знаний. Базы данных и базы знаний.	2
3.	I	Продукционные системы – средство моделирования процессов мышления человека.	4
4.	II	Экспертные оценки и экспертные методы	2
5.	II	Прикладные информационные системы и системы поддержки принятия решений.	3
6.	II	Инженерия знаний.	2
7.	III	Методы работы со знаниями	3
8.	III	Использование телекоммуникационных средств в информационных технологиях и экспертных системах	-
9.	III	Перспективы развития систем поддержки принятия решений и экспертных систем.	3
	Итого		21

^ 8. Примерная тематика курсовых работ - учебным планом не предусмотрено.


9. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины:


а) Основная литература:

1. Р.Левин, Д.Дранг, Б.Эдельсон Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрацией на БЭЙСИКЕ, М. Финансы и статистика,", 1990
   
2. Д.Уотеpмен. Руководство по экспеpтным системам. Москва., Миp, 1989
   

б) Дополнительная литература:

1. Экспертные системы: принципы разработки и программирование 4-е издание Джозеф Джарратано, Гари Райли, 1152 стр., с ил.; CD-ROM; .- М.: Издательский дом «Вильямс», 2006,
   
2. Введение в экспертные системы, 3-е издание Питер Джексон.: пер с англ.- М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. 624 стр
   
3. Д. Поспелов . "Справочник по ИИ том-2".
   
4. Р. Богатырев. "Этот странный придуманный мир". Компьютерра. ©30-33. 1996 год.
   
5. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание, Саймон Хайкин М. - "Диалектика" 2006
   

в) Программное обеспечение:

ОС Windows XP, Windows 7, ProLog 6.0 и выше, MS EXCEL


г) Базы данных, информационно-справочные и поисковые системы:

www.gks.ru – федеральная служба государственной статистики.

www.economy.gov.ru – министерство экономического развития РФ.


^ 10. Материально-техническое обеспечение дисциплины:

IBM PC – совместимые компьютеры.


11. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины:

В основу разработки балльно-рейтинговой системы положены принципы, в соответствии с которыми формирование рейтинга студента осуществляется постоянно в процессе его обучения в университете. Настоящая система оценки успеваемости студентов основана на использовании совокупности контрольных точек, оптимально расположенных на всём временном интервале изучения дисциплины. При этом предполагается разделение всего курса на ряд самостоятельных блоков и модулей и проведение по ним промежуточного контроля.

Контроль знаний студентов включает формы текущего и итогового контроля. Текущий контроль осуществляется в виде расчётно-графической работы, выполненной с использованием вычислительной техники. Итоговый контроль осуществляется в виде зачёта.

Самостоятельная работа студентов	Количество баллов
	Зачётный минимум	Зачётный максимум
Компьютерное тестирование	15	30
Контрольная работа	15	30
Расчетно-графическая работа	25	40
	55	100

Зачёт определяется на основе суммы баллов, полученных по всем разделам по результатам самостоятельной работы при условии, что студент по каждому виду набрал количество баллов не менее зачётного минимума. Студент получает зачёт, если сумма баллов составит 55 и более.


Разработчики:

СПбГЭУФ профессор Е.Е. Иванов

(место работы) (занимаемая должность) (инициалы, фамилия)


СПбГЭУФ доцент Д.А. Шустов

(место работы) (занимаемая должность) (инициалы, фамилия)


Эксперты:


СПбГУ ИТМО старший научный сотрудник Е.С. Чернышева

(место работы) (занимаемая должность) (инициалы, фамилия)