Аннотация программы учебной дисциплины «Интеллектуальные системы»
| Вид материала | Документы |
- Аннотация учебной программы дисциплины «Интеллектуальные системы», 1141.83kb.
- Аннотация учебной программы дисциплины «Интеллектуальные системы», 781.23kb.
- Аннотация учебной программы дисциплины «Интеллектуальные системы», 759.09kb.
- Аннотация учебной программы дисциплины "Интеллектуальные системы", 575.41kb.
- Аннотация учебной программы дисциплины "Интеллектуальные системы", 493.28kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины (модуля) Интеллектуальные системы принятия проектных, 94.67kb.
- Аннотация программы учебной дисциплины наименование дисциплины, 52.96kb.
- Аннотация рабочей программы наименование дисциплины Интеллектуальные информационные, 101.78kb.
- Аннотация примерной программы учебной дисциплины Вычислительные системы, сети и телекоммуникации, 3553.81kb.
- Аннотация программы дисциплины учебного плана и программ учебной и производственных, 24.01kb.
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Новосибирский национальный исследовательский государственный университет»
Факультет информационных технологий
УТВЕРЖДАЮ
_______________________
"_____"__________________20__ г.
Аннотации учебных дисциплин
Наименование магистерской программы
Компьютерное моделирование
Направление подготовки
230100 Информатика и вычислительная техника
Квалификация (степень) выпускника
Магистр
Новосибирск
2011
^
Аннотация программы учебной дисциплины
«Интеллектуальные системы»
Целью дисциплины является подготовка магистров к созданию и применению интеллектуальных автоматизированных информационных систем.
Задачами дисциплины является построение моделей представления знаний, проектирование и разработка экспертных систем, разработка моделей предметных областей.
Дисциплина входит в базовую часть общенаучного цикла образовательной магистерской программы «Компьютерное моделирование» направления подготовки магистров 230100 «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА»
. Изучение данной дисциплины требует следующих компетенций студентов:
- Владение методиками использования программных средств для решения практических задач,
- Умение обосновывать принимаемые проектные решения.
- Владение методами построения и анализа формальных моделей предметных областей
- Владение теоретическими основами программирования, основами логического и декларативного программирования
- Владение понятиями синтаксиса и семантики формальных языков. Владение навыками формального представления содержательных знаний средствами формальных языков.
- Знание современных тенденций развития информационных технологий
- Владение методами трансляции, компиляции, верификации и статического анализа программ
- Владение современными средствами управления базами данных, включая средства объектно-реляционного отображения, объектные и иерархические базы данных
Изучение дисциплины направлено на формирование следующих компетенций:
научно-исследовательская деятельность:
ПК-1 применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий;
проектно-конструкторская деятельность:
ПК-3 разрабатывать и реализовывать планы информатизации предприятий и их подразделений на основе Web- и CALS-технологий;
ПК-5 выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации;
проектно-технологическая деятельность:
ПК-6 применять современные технологии разработки программных комплексов с использованием CASE-средств, контролировать качество разрабатываемых программных продуктов.
В результате изучения дисциплины студент должен:
Знать:
- модель представления знаний,
- подходы и технику решения задач искусственного интеллекта,
- информационные модели знаний,
- методы представления знаний,
- методы инженерии знаний;
- модели методы формализации, автоформализации и представления знаний;
- теорию и технологии приобретения знаний, принципы приобретения знаний;
- математические модели представления знаний, методы работы со знаниями;
- виды систем поддержки принятия решений;
- основные понятия, связанные с концепцией системы, основанной на знаниях (интеллектуальная система, база знаний, механизм интерпретации знаний, подсистема объяснения, подсистема приобретения знаний, дедуктивный вывод, прямой и обратный вывод, индуктивный вывод и т. д.);
- основные понятия, связанные с нейросетевым подходом к построению интеллектуальных информационных систем (искусственный нейрон, синаптические связи, веса синаптических связей, искусственная нейронная сеть — ИНС, обучение ИНС и т. д.)
- основные понятия и методы мягких вычислений и нечеткого моделирования
- основные понятия и методы семантического представления и излечения информации в сети Интернет, методы разработки и применения онтологий различных предметных областей
Уметь:
- разрабатывать модели предметных областей
- разрабатывать методы исследования предметных областей
- выполнять сравнительный анализ разработанных методов
- применять методы представления и обработки знаний для решения научных и прикладных задач
Владеть:
- способами формализации интеллектуальных задач
- способами работы с базами данных и базами знаний
- инструментальными средствами и технологиями работы со знаниями
- инструментами и методами формального описания проектных решений
- базовыми принципами и методологией построения информационных систем (ERP, EAM, MRP, CRM,PLM, САПР, АСУ, АОС и т. д.) как систем, основанных на знаниях
Иметь представление:
- об основных моделях формализации знаний: логических, продукционных, фреймовых, семантических сетях, а также о методах представления и извлечения знаний.
- Об известных методах и алгоритмах логического вывода на знаниях продукционного типа, стратегии управления ими, а также представлять себе возможные направления их развития
Тематический план курса
Модуль 1 Введение в область ИИ.
Тема 1.1. Область ИИ.
Тема 1.2. Этапы развития и основные направления ИИ.
Модуль 2. Экспертные системы
Тема 2.1. Понятие экспертной системы.
Тема 2.2. Структура ЭС
Тема 2.3. Классификации ЭС.
Тема 2.4. Коллектив разработчиков ЭС.
Тема 2.5. Подходы к созданию ЭС.
Тема 2.6. Методы извлечения знаний.
Тема 2.7. Машина вывода ЭС.
Тема 2.8. Представление неопределенности знаний в ЭС.
Тема 2.9. Компонента объяснения ЭС.
Тема 2.10. Гибридные ЭС.
Модуль 3. Системы поддержки принятия решений
Тема 3.1. Представление процесса принятия решений
Тема 3.2. Эволюция информационных систем
Тема 3.3. Определение систем поддержки принятия решений
Тема 3.4. Разработка систем поддержки принятия решений
Модуль 4. Мягкие вычисления
Тема 4.1. Нечеткое моделирование
Тема 4.2. Искусственные нейронные сети
Тема 4.3. Генетические алгоритмы и эволюционное программирование
Тема 4.4. Гибридные системы
Модуль 5. Инженерия знаний
Тема 4.1. Методы извлечения и представления знаний
Тема 4.2. Онтологии предметных областей. Разработка и применение онтологий.
Тема 4.3. Семантический Веб. Семантические методы представления, поиска и извлечения информации в Интернете.