КОМПЕТЕНЦИИ СТУДЕНТА, ФОРМИРУЕМЫЕ В РЕЗУЛЬТАТЕ ОСВОЕНИЯ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ) / ОЖИДАЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБРАЗОВАНИЯ И КОМПЕТЕНЦИИ СТУДЕНТА ПО ЗАВЕРШЕНИИ ОСВОЕНИЯ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)
В результате освоения дисциплины студент должен:
1)Знать: термины и понятия, основные процессы, связанные с проектированием базы знаний ИИС, области применения ИИС, методы представления знаний в ИИС, структуру и общую схему функционирования ИИС, основные процессы формализации и наполнения базы знаний, различные стратегии вывода знаний, этапы, методы и инструментальные средства проектирования ИИС.
2)Уметь: выбрать форму представления знаний и инструментальное средство разработки ИИС для конкретной предметной области, спроектировать базу знаний, выбрать стратегию вывода знаний, разработать методы поддержания базы знаний в работоспособном состоянии.
3)Владеть / быть в состоянии продемонстрировать формализацию предметной области, реализацию базы знаний, создание экспертной системы в инструментальной среде.
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:
ОК-2, ОК-9, ОК- 17.
ПК-2, ПК-4, ПК-6, ПК-7, ПК-10, ПК-11, ПК-13, ПК-24.
СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)
Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единиц, 180 часов.
Содержание учебной дисциплины
№
п/п
|
Наименование раздела/темы дисциплины
|
Содержание раздела/темы
|
2.
|
Введение.
Тема 1. Общая характеристика интеллектуальных информационных систем
|
Предмет и содержание курса. Связь курса с другими дисциплинами. Применение интеллектуальных информационных систем.
Понятия данных, информации, знаний. Явное и неявное знание. Предметное (фактуальное) и проблемное (операционное) знание. Экстенсиональное и интенсиональное определение знаний. Методы представления знаний. Методы решения задач. Эволюция информационных систем. Понятие ИИС. Признаки интеллектуальности ИИС. Классификация ИИС.
Системы с интеллектуальным интерфейсом. Интеллектуальные базы и хранилища данных. Понимание естественного языка. Морфологический, синтаксический, семантический анализ запросов и синтез выходных сообщений. Интеллектуальный поиск в информационных ресурсах. Интеллектуальный гипертекст. Когнитивная графика. Виртуальная реальность.
Экспертные системы. Характерные особенности. Условия применения. Задачи анализа и синтеза. Статические и динамические экспертные системы. Многоагентные системы. Проблемные области: интерпретация, диагностика, прогнозирование, проектирование, конфигурация, планирование, слежение, управление. Архитектура экспертных систем: база знаний, механизм логического вывода, механизмы приобретения и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс. Интеллектуальные редакторы. Использование графических средств ввода-вывода. Организация помощи, подсказок, объяснений. Интерфейсы с внешней средой.
Самообучающиеся системы. Извлечение знаний из данных, обучающие выборки «с учителем», «без учителя». Индуктивный вывод деревьев решения. Нейронные сети, алгоритмы построения решающих функций. Системы, основанные на прецедентах. Извлечение знаний из текстов.
Системы, использующие эволюционные методы. Определение и классификация эволюционных методов. Генетический алгоритм, его основные операторы. Генетическое программирование.
Системы, использующие различные источники знаний. Многоагентные системы (МАС): определения, свойства интеллектуальных агентов, классификация. Архитектуры, особенности построения МАС.
Системы управления знаниями (СУЗ). Принципы управления знаниями: интеллектуальное ассистирование, сбор и систематическая организация знаний, быстрая адаптация к изменяющимся потребностям, способность обрабатывать неполную, некорректную и часто-изменяемую информацию, интеграция с существующей программной средой, активная презентация релевантной информации. Основные подсистемы управления знаниями: приобретение, представление знаний, распространение. Основные источники знаний. Роль онтологии знаний в концептуальном моделировании проблемной области. Разработка приложения СУЗ.
|
3.
|
Тема 2. Технология создания экспертных систем
|
Этапы проектирования: идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование, опытная эксплуатация. Разработка прототипов, развитие и модификация проекта. Участники процесса проектирования: эксперты (специалисты проблемной области), инженеры по знаниям (разработчики), конечные пользователи, их взаимодействие.
Идентификация проблемной области. Определение назначения и сферы применения экспертной системы (ЭС), классы решаемых задач и видов используемых знаний. Подбор экспертов и инженеров по знаниям, выделение ресурсов. Параметризация решаемых задач: целей, ограничений, гипотез, понятий, исходных данных.
Концептуализация проблемной области. Структурная модель: классификационные (род-вид), агрегатные (целое-часть), ассоциативные отношения объектов. Функциональная модель: отношения объектов "цель-средство", "причина-следствие", "аргумент-функция". Деревья целей. Деревья решений. Поведенческая модель: пространственно-временные отношения объектов, состояния объектов, события, посылка сообщений. Язык UML для построения концептуальной модели проблемной области.
Формализация базы знаний. Классификация методов представления знаний по признакам объектного/операционного характера знаний, детерминированной обработки/обработки неопределенности, статической/динамической природы используемых знаний. Особенности представления знаний с помощью предикатов первого порядка, продукций, семантических сетей, фреймов и объектов. Критерии выбора методов представления знаний.
Реализация экспертной системы. Инструментальные средства разработки: языки программирования, языки представления знаний, генераторы, оболочки, средства автоматизации проектирования, проблемно и предметно ориентированные системы. Критерии выбора инструментальных средств: трудоемкость и стоимость разработки, степень соответствия концептуальной модели проблемной области, интеграция с программно-технической средой функционирования информационной системой. Методы проектирования, настройки и программирования механизмов вывода, приобретения и объяснения знаний.
Тестирование и развитие ЭС. Проверка точности решения проблем экспертами. Подбор тестовых примеров. Тестирование потребительских качеств ЭС потенциальными пользователями: времени реакции, удобства интерфейса, средств помощи и объяснения.
|
4.
|
Тема 3. Создание и использование статических экспертных систем
|
Понятие и структура продукционного набора правил статической экспертной системы. Определение продукционного правила и его интерпретаций: «посылка – заключение», «ситуация – действие», «причина – следствие», «аргумент – функция», «средство – цель». Структура набора правил: предусловия наборов правил и правил, правила «если – то», постусловия наборов правил и правил. Простые и обобщенные правила. Взаимодействие наборов правил. Реализация интерфейса с базами данных, электронными таблицами и внешними программами.
Методы логического вывода и объяснения. Сущность логического дедуктивного вывода на сети альтернативных вариантов решений. Методы построения прямой и обратной цепочек аргументации и условия их выбора и применения. Методы объяснения логического вывода на основе команд «Как» и «Почему».
Методы обработки неопределенности знаний. Понятие неопределенности знаний и данных, как неполноты, недостоверности, неточности, многозначности, качественности оценок. Вывод знаний в условиях неполноты и недостоверности данных - оценка шансов и рисков в ситуационном анализе, обработка условных вероятностей. Особенности нечеткого вывода - качественной интерпретации количественных данных, построения оценочных шкал, расчет рейтингов, построение функций принадлежности, способы объединения коэффициентов уверенности в процессе нечеткого вывода.
Стратегии выбора правил. Логический и эвристический методы рассуждения в ЭС. Понятие конфликтного набора правил и критерии выбора из них правил на основе: приоритетов, анализа трудоемкости, достоверности получаемых результатов. Порог известности значения переменных. Использование метаправил и системных параметров для управления выбором правил из конфликтных наборов.
Проектирование правил. Сущность классификационного подхода (на основе конъюнктивных зависимостей аргументов посылок логического вывода) и рейтингового подхода (на основе дизъюнктивной независимости аргументов посылок логического вывода) к построению правил. Условия выбора подхода к построению правил: число аргументов посылок вывода, теснота их связи, возможность неизвестности в процессе логического вывода.
| |
