Учебно-методический комплекс дисциплины специальность: 050202

Скачать 0.56 Mb.

Название	Учебно-методический комплекс дисциплины специальность: 050202
страница	3/8
Дата публикации	18.10.2014
Размер	0.56 Mb.
Тип	Учебно-методический комплекс

100-bal.ru > Информатика > Учебно-методический комплекс

1 2 3 4 5 6 7 8

учебно-методическая КАРТА дисциплины

______________________________________ ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ______________________________________

(наименование)

для студентов образовательной профессиональной программы

Специальность: 050202 Информатика

(наименование, шифр)

по ___очной____форме

(укажите форму обучения)

Модуль	Трудоемкость		№ раздела, темы	Лекционный курс		Практические занятия )				Индивидуальные занятия		Самостоятельная работа студентов		Часы самостоятельной работы
Модуль	Аудиторные часы	Лекцион. часы	№ раздела, темы	Вопросы, изучаемые на лекции	Часы	семинарские	Лабораторно-практические	Часы		Содержание	Часы	Содержание (или номера заданий)	Часы	Часы самостоятельной работы
9 СЕМЕСТР
Понятие об искусственном интеллекте (ии). Модели представления знаний	12	6	1	-История возникновения и современные направления исследований в области ИИ. -Машинный интеллект и робототехник. -Моделиро-вание биологических систем.	2							Введение в ИИ	4
			2	Логическая модель представления знаний.	1
			3	Сетевая модель представления знаний.	1		Модель знаний	2
			4	Фреймовая модель представления знаний.	1			2
			5	Продукционная модель представления знаний.	1		Продукционная модель	2
Пролог	25	13	6	Введение в Пролог	2			1				Написание рефератов по теме	2
			7	Основы языка Visual Prolog	2		Основы программирования на Прологе	1					4
			8	Унификация и поиск с возвратом	1		Унификация и поиск с возвратом	2				Основы языка Visual Prolog	2
			9	Исчисление предикатов первого порядка	2		предикаты первого порядка	2				Исчисление предикатов первого порядка	4
			10	Простые и составные объекты	2		Простые и составные объекты	2				Простые и составные объекты	4
			11	Повтор и рекурсия Списки и рекурсия	2		Рекурсия Списки	2				Списки и рекурсия	4
			12	Абстрактные типы данных в Prolog (Глава4.1) Арифметические вычисления и сравнения (Глава 3.4)	2		Абстрактные типы данных в языке Prolog Арифметические вычисления	2				Абстрактные типы данных в Prolog Арифметические вычисления и сравнения	4
Слабые методы	11	5	13	Представление задачи в пространстве состояний. Стратегии поиска в пространстве состояний. Представление рассуждений в пространстве состояний на основе исчисления предикатов.	2		Поиск – задача об обезьяне	2				Стратегии и структуры поиска в пространстве состояний Написание рефератов по теме	2
			14	Основные стратегии решения проблем. Декомпозиция задач и графы AND/OR.	1							Написание рефератов по теме	2
			15	Алгоритм эвристического поиска. Допустимость монотонность и информированность.	2		Допустимость монотонность и информированность.	2				Эвристический поиск	2
			16	Использование эвристик в играх. Проблемы сложности. Эвристический поиск по заданному критерию.	1		Разработка альтернативных стратегий поиска (в глубину, в ширину, «жадный»)	2
зачет	82				24			24					34
10 СЕМЕСТР
Сильные методы	17	8	17	Введение. Продукции. Семантические сети. Фреймы. Логические представления.	4		Пример продукционной системы на языке Prolog (задача о лодочнике)		4			Представление знаний Написание рефератов по теме	4
			18	Источники неопределённости. Системы представления знаний и теория вероятности. Сомнительность и возможность.	2		Методы логического вывода.		3			Представление неопределённости знаний и данных	4
			19	Методы логического вывода. Рассуждения в условиях неопределённости. Нестрогие рассуждения.	2		Нестрогие рассуждения.		2			Моделирование рассуждений	4
Экспертные системы	19	10	20	Что такое экспертная система. Введение в экспертные системы.	2		Метаинтерпретаторы в языке Prolog		2			Написание рефератов по теме Понятие «экспертная система»	3
			21	Системы, основанные на знаниях. Приобретение знаний. Представление знаний и экспертные системы.	4		Оболочка экспертной системы на основе правил		2			Построение экспертных систем	3
			22	Эвристическая классификация. Иерархическое построение и проверка гипотез.	4		Семантические сети в языке Prolog		3			Примеры экспертных систем	4
			23				Фреймы и схемы в языке Prolog		2			Нейронные сети.	4
	62				18				18				26
Всего	144	84			42				42				60

КАРТА литературного обеспечения дисциплины

Основы искусственного интеллекта

(наименование)

для студентов образовательной профессиональной программы

050202 – Информатика

(наименование, шифр)

по очной форме обучения

№ п/п	Наименование	Наличие место/	Количество экз.	Обеспеченность
	Обязательная литература
	Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект.- М.: Академия, 2010.	Библиотека (ул. 40 лет Октября, 65) ч/з	40	1
	Искусственный интеллект. Кн.1. Системы общения и экспертные системы / Под ред. Э.В.Попова.- М.: Радио и связь, 2009.	Библиотека (ул. 40 лет Октября, 65) ч/з	45	1,1
	Искусственный интеллект. Кн.2. Модели и методы / Под ред. Д.А.Поспелова.- М.: Радио и связь, 2009.	Библиотека (ул. 40 лет Октября, 65) ч/з	40	1
	Дополнительная литература
	Ясницкий Л.Н. и др Введение в искусственный интеллект.- М.: Академия, 2009.	Библиотека (ул. 40 лет Октября, 65) ч/з	40	1

ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ КАРТА ДИСЦИПЛИНЫ

Наименование дисциплины/курса	Уровень/ступень образования (бакалавриат, магистратура)	Статус дисциплины в рабочем учебном плане (А, В, С)	Количество зачетных единиц/кредитов
Основы искусственного интеллекта	Специалист	ДПП
Смежные дисциплины по учебному плану
Предшествующие: Архитектура ЭВМ, Теория алгоритмов

Последующие:

БАЗОВЫЙ МОДУЛЬ № 1 ПОНЯТИЕ ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ (ИИ). МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ.
	Форма работы	Количество баллов
	Форма работы	min	max
Текущая работа	Модель знаний (Опорная схема)	11	20
	Продукционная модель (лабораторная 1)	13	25
	Продукционная модель (лабораторная 2)	13	25
		37	70

БАЗОВЫЙ МОДУЛЬ № 2 Пролог
	Форма работы	Количество баллов
	Форма работы	min	max
Текущая работа	Основы программирования на Прологе	11	20
	Унификация и поиск с возвратом	13	25
	предикаты первого порядка	17	30
	Простые и составные объекты	13	25
	Рекурсия	13	25
	Списки	17	30
	Абстрактные типы данных в языке Prolog, Арифметические вычисления и сравнения	13	25
		97	180

БАЗОВЫЙ МОДУЛЬ № 3 Слабые методы
	Форма работы	Количество баллов
	Форма работы	min	max
Текущая работа	Поиск – задача об обезьяне	22	40
	Разработка альтернативных стратегий поиска (в глубину, в ширину, «жадный»)	19	35
	Пример продукционной системы на языке Prolog (задача о лодочнике) контрольное тестирование	19	35
		60	110

БАЗОВЫЙ МОДУЛЬ № 4 Сильные методы
	Форма работы	Количество баллов
		min	max
Текущая работа	Методы логического вывода.	17	35
	Нестрогие рассуждения.	17	35
	Метаинтерпретаторы в языке Prolog	17	35
Итого		51	105

БАЗОВЫЙ МОДУЛЬ № 5 Экспертные системы
	Форма работы	Количество баллов
		min	max
Текущая работа	Оболочка экспертной системы на основе правил	15	30
	Семантические сети в языке Prolog	13	25
	Фреймы и схемы в языке Prolog	23	45
Итого		51	100

* Для допуска студента до экзамена необходимо набрать:

В первом семестре - не менее 296 баллов, предусмотренных по дисциплине (при условии набора всех обязательных минимальных баллов по каждому дисциплинарному модулю)

ФИО преподавателя: Шикунов С.А. __________________________

МетодическиЕ рекомендациИ для студентов
Искусственный интеллект (ИИ) как научное направление, связанное с попытками формализовать мышление человека, имеет длительную историю. Еще Платон, Аристотель, Р. Декарт, Г.В. Лейбниц, Дж. Буль и многие другие исследователи на уровне современных им знаний стремились описать мышление как совокупность некоторых элементарных операций, правил и процедур. Качественно новый период развития ИИ связан с появлением компьютеров в научных и публикацией книги Н. Винера "Кибернетика или управление и связь в животном и машине".

Первые шаги кибернетики были направлены на изучение и осмысление процессов, протекающих в сложных, прежде всего живых системах, включая и мыслящие. Исследования имели ярко выраженный познавательный характер. Но уже тогда стали появляться разработки, направленные на воспроизведение в ЭВМ определенных процессов и феноменов мышления. Позднее именно это направление работ и оформилось в самостоятельную область, разрабатывающую проблему ИИ.

В ходе последующего развития исследований по ИИ, в 60-х - 70-х годах, произошло их разделение на два самостоятельных направления. В 80-е годы на основе исследований в области ИИ сформировалась новая отрасль индустрии – производство интеллектуальных систем. Интеллектуальные системы предназначены для выполнения на компьютере таких практических задач, которые называются интеллектуальными, если они выполняются людьми. Примерами интеллектуальных являются задачи понимания и синтеза текстов на естественном языке, понимания и синтеза речи, обработки и синтеза изображений, принятия решений в условиях изменяющегося окружения и т.д. В работах по ИИ выделяется следующие основные направления: представление знаний; манипулирование знаниями; обобщение; восприятие; обучение; поведение.

Интеллектуальные системы можно разбить на два класса: общего назначения и специализированные. При разработке и реализации интеллектуальных систем эффективно используются языки логического и функционального программирования, что позволяет обеспечить их высокую эффективность. Экспертные системы как одна из разновидностей интеллектуальных систем, использующих технологию инженерии знаний, получили наиболее широкое распространение на практике. К экспертным системам отнесены как собственно экспертные системы, решающие задачи в конкретной предметной области, так и оболочки экспертных систем.

Передовой областью исследований в информатике является разработка методов решения задач, с которые успешно справляется человек, но которые с большим трудом или практически (на данный момент) не поддаются алгоритмизации. К таким задачам относятся задачи формализации знаний, автоматизации обучения машин, распознавания образов, машинный перевод, построение полноценного естественно-языкового интерфейса и т.д. Данная область исследований носит название "искусственный интеллект". Успехи в этой области позволят превратить компьютеры из "калькуляторов" в действительно интеллектуальные машины. Наиболее революционные изменения в области информатики могут произойти именно в результате развития искусственно-интеллектуальных технологий. Всё это обусловило включение данной дисциплины в качестве обязательной в подготовку специалистов в области информатики и, в частности, в подготовку учителя информатики.

Курс основ искусственного интеллекта является уже классическим. Несмотря на бурный прогресс в этой области, основные разделы этой дисциплины определены и с годами только развиваются, сохраняя свою основную структуру. Поэтому данный курс включает в себя следующие основные разделы: поиск в пространстве состояний, представление знаний, автоматические рассуждения, машинное обучение, понимание естественного языка и естественно-языковые интерфейсы, языки программирования задач искусственного интеллекта. В конце курса приводится анализ перспектив дальнейших исследований в этой области.

Данный курс является двух-семестровым и ориентирован на подготовку учителей информатики средних школ. Поэтому используемый математический аппарат несколько упрощён , полностью опущены доказательства теорем и некоторые сложные теоретические положения, не столь существенные для понимания сути основных концепций и методов искусственного интеллекта.

Содержание курса можно разделить на несколько частей. Первая описывает историю развития, истоки, проблемы и области приложений искусственного интеллекта. Вторая – рассматривает классический подход к решению задач искусственного интеллекта как представление и поиск. Третья посвящена описанию классических и новых подходов в представлении знаний и их практическому применению, в частности, в экспертных системах. В четвёртой – рассматриваются некоторые языки и технологии программирования для искусственного интеллекта. Ввиду того, что язык Пролог уже изучался студентами ранее, здесь рассматриваются только некоторые его аспекты. Далее рассматриваются дополнительные вопросы решения задач искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, методы обработки естественного языка и нейронные сети.

Почти по всем темам предусматривается решение задач.
Банк контрольных заданий по дисципЛине

Содержание теоретического курса 11

Тесты 27

Вопросы к коллоквиуму 29

Лабораторная работа №1 35

Основы программирования на Прологе 35

Учебные материалы 35

Задачи 35

Лабораторная работа №1.2 37

Основы программирования на Прологе 37

Учебные материалы 37

Задачи 37

Лабораторная работа №2 38

Списки 38

Учебные материалы 38

Задачи 38

Лабораторная работа №3 41

Рекурсия и поиск, составные объекты («ход конём» запоминая в БД) 41

Учебные материалы 41

Задачи 41

Лабораторная работа №4 43

Рекурсия и поиск, составные объекты («ход конём» запоминая в списке) 43

Учебные материалы 43

Задачи 44

1 2 3 4 5 6 7 8

Похожие:

	Учебно-методический комплекс дисциплины специальность: 050202. 65 Информатика Канск Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд) «Физика» для студентов очной формы обучения по специальности 050202. 65 «Информатика»...		Учебно-методический комплекс дисциплины специальность: 050202. 65 Информатика Канск Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд) «Сайтостроение» для студентов очной формы обучения по специальности 050202. 65 «Информатика»...
	Учебно-методический комплекс дисциплины специальность: 050202. 65 Информатика Канск Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд) «Эстетика» для студентов очной формы обучения по специальности 050202. 65 «Информатика»...		Учебно-методический комплекс дисциплины специальность: 050202. 65 Информатика Канск Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд) «Химия» для студентов очной формы обучения по специальности 050202. 65 «Информатика»...
	Учебно-методический комплекс дисциплины специальность: 050202. 65 Информатика Канск Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд) «Программирование» для студентов очной формы обучения по специальности 050202. 65...		Учебно-методический комплекс дисциплины специальность: 050202 Информатика Канск Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд) «Математическая логика» для студентов очной формы обучения по специальности 050202...
	Учебно-методический комплекс дисциплины специальность: 050202. 65 Информатика Канск Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд) «Основы микроэлектроники» для студентов очной формы обучения по специальности 050202....		Учебно-методический комплекс дисциплины специальность: 050202. 65 Информатика Канск Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд) «Информационная культура» для студентов очной формы обучения по специальности 050202....
	Учебно-методический комплекс дисциплины специальность: 050202 Информатика Канск Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд) «Архитектура компьютера» для студентов очной формы обучения по специальности 050202...		Учебно-методический комплекс дисциплины специальность: 050202. 65 Информатика Канск Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд) «Информационные системы» для студентов очной формы обучения по специальности 050202....
	Учебно-методический комплекс дисциплины специальность: 050202. 65 Информатика Канск Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд) «История информатики» для студентов очной формы обучения по специальности 050202....		Учебно-методический комплекс дисциплины специальность: 050202. 65 Информатика Канск Протокол согласования рабочей программы дисциплины «культурология» с другими дисциплинами специальности 050202. 65 Информатика
	Вводный курс информатики учебно-методический комплекс дисциплины... Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд) «Вводный курс информатики» для студентов очной формы обучения по специальности 050202....		Учебно-методический комплекс дисциплины специальность: 050202. 65 Информатика Канск ...
	Учебно-методический комплекс дисциплины специальность: 050202. 65 Информатика Канск ...		Учебно-методический комплекс дисциплины специальность: 050502. 65 Информатика Канск Учебно-методический комплекс дисциплины (умкд) «Политология» для студентов очной формы обучения по специальности 050202 «Информатика»...

Школьные материалы