Программа дисциплины «Современные средства построения интеллектуальных систем»

Скачать 135.71 Kb.

Название	Программа дисциплины «Современные средства построения интеллектуальных систем»
Дата публикации	22.10.2014
Размер	135.71 Kb.
Тип	Программа дисциплины

100-bal.ru > Информатика > Программа дисциплины

НИУ ВШЭ – Нижний Новгород
Программа дисциплины «Современные средства построения интеллектуальных систем» для направления 080500.68 Бизнес-информатика подготовки магистра

Правительство Российской Федерации
Нижегородский филиал

Федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования
"Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"

Факультет Бизнес-информатики и прикладной математики

Программа дисциплины «Современные средства построения интеллектуальных систем»

для направления 080500.68 «Бизнес-информатика» подготовки магистра

Автор программы:

Сатунин С.В., преподаватель, ssatunin@hse.ru

Одобрена на заседании кафедры Информационных систем и технологий

« 16 » октября 2012 г

Зав. кафедрой Э.А. Бабкин
Рекомендована секцией УМС «Информатика» « 16 » октября 2012 г

Председатель А.Н.Визгунов
Утверждена УМС филиала « 23» октября 2012 г

Председатель Н.С. Петрухин ____________________

Нижний Новгород, 2012

Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями университета и другими вузами без разрешения кафедры-разработчика программы.

1Область применения и нормативные ссылки

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.

Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080700.68 «Бизнес-информатика», обучающихся по магистерской программе «Бизнес-информатика». Программа разработана в соответствии с:

ОрОС НИУ ВШЭ направления 080500. 68 Бизнес-информатика, степень (квалификация) — магистр,
Образовательными программами 080500.68 Бизнес-информатика, Рабочим учебным планом университета по направлению подготовки 080700.68 Бизнес-информатика, утвержденным в 2012 г.

2Цели освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины «Современные средства построения интеллектуальных систем» является знакомство с современными тенденциями в области проектирования и реализации систем поддержки принятия решений и многоагентных систем, а также выработка практических навыков работы с различными интсрументами разработки, применяемыми для систем подобного рода.

3Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

В результате освоения дисциплины студент должен:

Иметь представление о теоретических основах проектирования систем поддержки принятия решений;
Иметь представление о принципах проектирования и разработки многоагентных систем
Владеть современными эвристическими алгоритмами (генетические, «муравьиные», многоагентные) применяемыми в разработке интеллектуальных систем.

В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:

Компетенция	Код по ФГОС/ НИУ	Дескрипторы – основные признаки освоения (показатели достижения результата)	Формы и методы обучения, способствующие формированию и развитию компетенции
Способен к самостоятельному освоению новых методов исследования, изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности	ОК-2	Отталкиваясь от изученного материала студент проводит самостоятельные исследования в других областях многоагентых технологий	лекции, практические занятия, семинары.
Проводить поиск и анализ инноваций в экономике, управлении и ИКТ	ПК-11	Студент способен находить практические применения изучаемому подходу, предлагать способы адаптации многоагентных систем для оптимизации бизнес-процессов	лекции, практические занятия, семинары.
Проводить научные исследования для выработки стратегических решений в области ИКТ	ПК-12	Самостоятельно изучает научную и техническую литературу, умеет анализировать информацию и применять полученные знания для решения поставленных задач.	лекции, практические занятия, семинары, изучение научной литературы.

4Место дисциплины в структуре образовательной программы

Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах:

Системы поддержки принятия решений
Объектно-ориентированное программирование

Для освоения учебной дисциплины, студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями:

современными методами и средствами информационных технологий
аппаратом реляционных баз данных
практическими навыками программирования на языках высокого уровня

5Тематический план учебной дисциплины

№	Название раздела	Всего часов	Аудиторные часы			Самостоятельная работа
№	Название раздела	Всего часов	Лекции	Семинары	Практические занятия	Самостоятельная работа
Раздел 1. Подходы к построению интеллектуальных систем поддержки принятия решений
1	Введение. Тенденции развития интеллектуальных систем.	14	2			12
2	Представление знаний в интеллектуальных системах	14	2			12
3	Экспернтые системы на основе правил	18	2	4		12
4	Введение в нейронные сети	18	2	4		12
5	Применение эвристических алгоритмов в построении интеллектуальных информационных систем	12	4	6		2

Раздел 2. Многоагентные системы
1	Введение в теорию агентов. Постановка задачи многоагентного моделирования.	14	2			12
2	Архитектура многоагентных систем, иерархии агентов	8	4	4		0
3	Алгоритмы удовлетворения распределенных ограничений	14	2			12
	Вопросы взаимодействия агентов: координация, разрешение конфликтов	18	2	6		10
	Обучение в многоагентых системах	25	2	4		19
6	Программирование многоагентных систем на платформе Jade	22	3			19
Итого:		162	28	28		106

6Формы контроля знаний студентов

Тип контроля	Форма контроля	1 год	Параметры **
Тип контроля	Форма контроля	1	Параметры **
Текущий	Домашнее задание	*	Программная реализация многоагентной модели на платформе Jade
Текущий	Реферат	*	Реферат по применению многоагентного моделирования для решения прикладных задач
Итоговый	Зачет	*	Устный зачет

6.1Критерии оценки знаний, навыков

Оценки по всем формам текущего контроля выставляются по 10-ти балльной шкале.

При выполнении зачетной работы студент должен продемонстрировать знание теоретического материала полученного на лекциях и изученного самостоятельное, уметь правильно применять его к решению конкретных задач, соблюдать логику решения задачи и грамотно формулировать ответ.

7Содержание дисциплины

Раздел 1. Подходы к построению интеллектуальных систем поддержки принятия решений

Тема 1.1. Введение. Тенденции развития интеллектуальных систем.

Исторический обзор исследований в области искусственного интеллекта.
Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС), основные свойства и особенности.
Классификация и области применения ИИС

Тема 1.2. Представление знаний в интеллектуальных системах

Классификация моделей представления знаний
Продукционные системы, их компоненты, направления поиска в продукционных системах
Представление знаний с помощью фреймов
Семантические сети и онтологии

Тема 1.3 Экспернтые системы на основе правил

Определение экспертной системы
Архитектура экспертных систем, компоненты экспертных систем
Методология проектирования экспертных систем
Представлние знаний в экспертных системах, пользовательский интерфейс
Организация знаний, базы знаний, способы приобретения знаний в системе
Применение аппарата нечеткой логики в экспертных системах на основе правил

Тема 1.4 Введение в нейронные сети

Принципы организации и функционирования нейронных сетей
Персептрон, ассоциативные сети, сети преобразования данных
Подходы к обучению нейронных сетей

Тема 1.5 Применение эвристических алгоритмов в построении интеллектуальных информационных систем

Критерии применимости эвристических алгоритмов в задачах интеллектуального анализа
Алгоритмы Artificial Ants – принципы построения и примеры использования
Эволюционные алгоритмы – принципы построения и примеры использования
Применение эвристических алгоритмов в построении систем интеллектуального транспорта

Раздел 2. Многоагентные системы

Тема 2.1. Введение в теорию агентов. Постановка задачи многоагентного моделирования.

Определение агентов и многоагентных систем. Свойства агентов.
Математические основы многоагентного моделирования.
Модели максимизации полезности.
Марковские процессы в многоагентных моделях.

Тема 2.2. Архитектура многоагентных систем, иерархии агентов

Централизованные системы
Децентрализованные системы
Гибридная архитектура многоагентных систем.

Тема 2.3. Алгоритмы удовлетворения распределенных ограничений

Поиск в глубину, алгоритм фильтрации, hyper-resolution rule, asynchronous backtracking, asynchronous weak-commitment search
Тема 2.4. Вопросы взаимодействия агентов

Координация
Разрешение конфликтов
Переговоры

Тема 2.5. Обучение в многоагентых системах

Совместное обучение агентов
Теория игр в многоагентых системах
Стратегии обучения
Алгоритм AWESOME
Reinforcement Learning

Тема 2.6. Программирование многоагентных систем на платформе Jade

Принципы реализации многоагентных систем на платформе Jade
Агенты, сообщения, поведения, конейнеры и платформы
Сервис желтых страниц

8Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента

8.1Тематика заданий текущего контроля

Примерные задания для домашних работ:

Реализация однораундового аукциона с закрытыми ставками на платформе Jade
Реализация эвристических алгоритмов для решения задачи Pickup & Delivery в построении модели интеллектуальной транспортной системы
Реализация распределенной многоагентной среды с использованием сервиса «желтых страниц» на платформе Jade

8.2Тематика рефератов

Эволюция экспертных систем на основе правил
Теория Демпстера-Шейфера
Экспертные системы на основе нечеткой логики в медицине
Применение нейронных сетей в задачах кластеризации
Применение генетических алгоритмы для решения задачи маршрутизации в модели «Транспорт по запросу»
Применение artificial ants алгоритмов в интеллектуальных транспортных системах

8.3Вопросы для оценки качества освоения дисциплины

История развития экспертных систем
Элементы архитектуры экспертных систем на основе правил
Методология разработки экспертных систем на основе правил
Принципы построения и применения эволюционных алгоритмов в интеллектуальных системах
Принципы построения и применения Artificial Ant алгоритмов в интеллектуальных системах
Применение аппарата нечеткой логике в экспернтых системах на основе правил
Применение нейронных сетей в интеллектуальных информационных систеамах
Назначение многоагентных систем, понятие агента
Подходы к построению многоагентных систем
Обзор алгоритмов координации агенов
Обзор подходов к организации аукционного распредления ресурсов в многоагентных системах
Методология разработки агентов на платформе Jade
Основные программные сущности платформы Jade

9Порядок формирования оценок по дисциплине

Преподаватель оценивает работу студентов на лекциях и семинарских занятиях: активность студентов, правильность решения задач на семинарах, сдача работ в срок и в полном объеме. Оценки за работу на семинарских и практических занятиях преподаватель выставляет в рабочую ведомость. Результирующая оценка по 10-ти балльной шкале за работу на семинарских занятиях определяется перед промежуточным или итоговым контролем - О_{аудиторная}

Преподаватель оценивает практические работы студентов: правильность выполнения заданий, соответствие результатов заданиям. Оценки за практические работы преподаватель выставляет в рабочую ведомость. Результирующая оценка по 10-ти балльной шкале за самостоятельную работу определяется перед промежуточным или итоговым контролем – О_{практика}.
Преподаватель оценивает рефераты студентов: соответствие содержимого заявленной теме, полноту раскрытия темы и т.д. Оценки за реферат преподаватель выставляет в рабочую ведомость. Результирующая оценка по 10-ти балльной шкале за реферат – О_{реферат}.

Результирующая оценка за итоговый контроль в форме зачета выставляется по следующей формуле, где О_зачет – оценка за работу непосредственно на зачете:

О_{итоговый} = 0,2·О_зачет + 0.3·О_{практика} + 0.3·О_{реферат} + 0.2·О_{аудиторная}

В диплом ставится оценка за итоговый контроль, которая является результирующей оценкой по учебной дисциплине.

10Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

Основная литература

J M Vidal “Fundamentals of Multi-Agent systems”, online version http://www.masfoundations.org/downloading.html
Jade documentation, http://jade.tilab.com/doc/index.html
Van Pelt, Miles. “Fuzzy Logic Applied to Daily Life”. Seattle, WA, 2008

Дополнительная литература

Darlington, Keith “The Essence of Expert Systems”. Pearson Education, 2000
Russell, S. and Norvig, P. “Articial Intelligence: A Modern Approach”. Prentice Hall, second edition, 2003
Schmitt, Lothar M. “Theory of Genetic Algorithms”, Theoretical Computer Science 2001

11Материально-техническое обеспечение дисциплины

Перечень необходимых технических средств обучения, используемых в курсе и способы их применения:

Необходимое обеспечение
1. Техническое обеспечение
  1. Преподаватель:

проектор
экран

Слушатели: компьютер

ОС: Win 2000 SP4 (или выше) или Win XP SP2 (или выше) или Win Vista Busines SP1 (или выше)
Установленная среда Jade

Автор программы С.В. Сатунин

Добавить документ в свой блог или на сайт

	Реферат по информатике на тему: Вопрос№6 «Современные технические средства» В зависимости от принципов построения лвс подразделяются на виды: «клиент-серверная», «файл-серверная», а также «одноранговые». Лвс...		Рабочая программа по дисциплине «Современные средства оценивания... Место дисциплины. Дисциплина «Современные средства оценивания результатов обучения» входит в блок общепрофессиональных дисциплин...
	Современные средства оценивания результатов обучения Протокол согласования рабочей программы дисциплины «современные средства оценивания результатов обучения»		Программа дисциплины «Технология построения защищенных систем обработки информации» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, а также обучающихся по направлению подготовки 080500. 68 «Бизнес-информатика»,...
	1 Целью дисциплины является изучение основ теории информационных... Целью дисциплины является изучение основ теории информационных экономических систем, принципов построения и классификации современных...		Программа дисциплины по кафедре Автоматика и системотехника Информационные сети и коммуникации Целями данной дисциплины является ознакомление студентов с основными принципами построения современных информационных сетей и систем...
	Методические рекомендации по дисциплине «Современные средства оценивания результатов обучения» Цель учебной дисциплины опд. Ф. 8 Современные средства оценивания результатов обучения обеспечить освоение студентами современных...		Аннотация программы учебной дисциплины «Интеллектуальные системы» Целью дисциплины является подготовка магистров к созданию и применению интеллектуальных автоматизированных информационных систем
	Рабочая программа составлена на основе фгос впо и учебного плана... Изучаются основные стандарты и методология проектирования, построения профилей открытых информационных систем (ИС), методология управления...		Рабочая программа дисциплины Построения на плоскости Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины 8
	Рабочая программа Основы построения инфокоммуникационных систем и сетей (опикс и С) Рабочая программа дисциплины «Основы построения инфокоммуникационных систем и сетей»		Рабочая программа Наименование дисциплины ...
	Радиофизический факультет Целью дисциплины является изучение фундаментальных основ систем навигации, принципов построения современных локальных и глобальных...		Современные средства оценивания результатов обучения учебная дисциплина... Повышение достоверности оценки качества подготовки водителей общественного транспорта
	Программа учебной дисциплины «эвм и периферийные устройства» Эвм, систем и их периферийных устройств, теоретических основ и практических навыков их анализа, проектирования и исследования, взаимодействия...		Рабочая программа учебной дисциплины «Информационные системы в экономике» Сформировать у студентов знаний и навыков в области использования информационных технологий и информационных систем для решения экономических...

Программа дисциплины «Современные средства построения интеллектуальных систем»

1Область применения и нормативные ссылки

2Цели освоения дисциплины

3Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

4Место дисциплины в структуре образовательной программы

5Тематический план учебной дисциплины

6Формы контроля знаний студентов

6.1Критерии оценки знаний, навыков

7Содержание дисциплины

Исторический обзор исследований в области искусственного интеллекта.

Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС), основные свойства и особенности.

Классификация и области применения ИИС

Классификация моделей представления знаний

Продукционные системы, их компоненты, направления поиска в продукционных системах

Представление знаний с помощью фреймов

Семантические сети и онтологии

Определение экспертной системы

Архитектура экспертных систем, компоненты экспертных систем

Методология проектирования экспертных систем

Представлние знаний в экспертных системах, пользовательский интерфейс

Организация знаний, базы знаний, способы приобретения знаний в системе

Применение аппарата нечеткой логики в экспертных системах на основе правил

Принципы организации и функционирования нейронных сетей

Персептрон, ассоциативные сети, сети преобразования данных

Подходы к обучению нейронных сетей

Критерии применимости эвристических алгоритмов в задачах интеллектуального анализа

Алгоритмы Artificial Ants – принципы построения и примеры использования

Эволюционные алгоритмы – принципы построения и примеры использования

Применение эвристических алгоритмов в построении систем интеллектуального транспорта