Скачать 0.79 Mb.
|
4.6. Практические занятия по курсу Практические занятия проводятся в компьютерных классах экономического факультета Алтайского государственного университета в форме семинаров и лабораторных работ в объеме 30 часов. Темы занятий отражают ключевые проблемы курса и соответствуют учебному плану и задачам преподавания дисциплины. 4.7. План лабораторных работ Лабораторная работа 1 (2 часа). Алгебра логики. Логические высказывания и высказывательные формы. Элементарные и составные высказывания. Логические связки и операции: отрицание, конъюнкция, дизъюнкция, импликация и эквиваленция. Логические переменные и логические формулы. Выполнимые формулы. Тождественно истинные формулы (тавтологии). Тождественно ложные формулы (противоречия). Равносильные формулы. Таблицы истинности для логических формул. Правила их составления и использования. Основные законы алгебры логики. Семинар 1 (2 часа). Методы упрощения логических формул. Переключательные схемы. Равносильные схемы. Анализ и синтез схем по заданным условиям работы. Решение логических задач средствами алгебры логики. Решение логических задач табличным способом. Семинар 2 (2 часа). Контрольная работа по алгебре логики. Лабораторная работа 2 (4 часа). Модели представления знаний. Формальные логические модели. Продукционные модели. Использование языка PROLOG. Семинар 3 (2 часа). Модели представления знаний. Фреймовые модели. Сети фреймов. Семинар 4 (2 часа). Модели представления знаний. Модели семантических сетей. Нечеткая логика. Лабораторная работа 3 (2 часа). Системы, основанные на знаниях. Средства разработки ЭС. Оболочки ExSYS, CLIPS, ESWin. Лабораторная работа 4 (20 часов). Проектирование прототипов прикладных экспертных систем. Тема 1. Интеллектуальная система планирования производства. Производственная программа предприятия и календарное планирование. Задачи внутрифирменного планирования. Характеристика основных функциональных модулей. Использование имитационного моделирования в интеллектуальной системе для реализации расчетных функций и функций прогнозирования реализуемости планов. Учет неопределенности в системе. Тема 2. Динамическая интеллектуальная система оперативно-диспетчерского управления предприятием. Оперативно-диспетчерское управление предприятием. Специфика решаемых задач и реализуемых функций. Работа в реальном масштабе времени. Фреймово-продукционная модель представления знаний в системе. Имитационное моделирование для реализации функций прогнозирования. Управление в реальном времени и оперативное прогнозирование. Тема 3. Информационно-аналитические системы управления маркетингом. Процесс управления маркетингом. Информационно-аналитические системы поддержки маркетинговых решений. CRM-технологии и интеллектуальный анализ данных в управлении маркетингом. Интернет-маркетинг и электронная коммерция. Тема 4. Разработка интеллектуальной системы поддержки банковских решений. Анализ проблемной области. Архитектура системы и характеристика функциональных блоков. Основы банковского кредитования и методы определения кредитоспособности заемщика. Кредитный рейтинг. Моделирование бизнес-процессов в системе. Подсистема оценки кредитоспособности заемщика. Анализ залоговых средств недвижимости и ценных бумаг. Формализация знаний и эвристик; построение базы знаний. Тема 5. Экспертная система риск-менеджмента. Цели, функции и структура системы. Информационная структура системы. Подсистема формирования портфеля ценных бумаг. Подсистема технического анализа рыночной информации и мониторинга портфеля. Разработка базы знаний фундаментального анализа. Система риск-менеджмента при управлении инвестиционным портфелем. Оценка рисков на основе фундаментального эвристического анализа. Интеллектуальный мониторинг рынка. Учет неопределенности и прогнозирование тенденций. Лабораторная работа 5 (2 часа). Искусственные нейронные сети и примеры их использования. Лабораторная работа 6 (2 часа). Итоговый тест по теории. Возможная тематика работ: К лабораторным работам 2, 3 и семинарам 3, 4:
К лабораторной работе 5:
5. Методические указания студентам по изучению дисциплины 5.1. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ При подготовке к лабораторным работам следует изучить методические указания к лабораторным работам, рекомендуемую литературу, конспект лекций. Перечень примерных контрольных вопросов и заданий для самостоятельной работы
Примерная тематика индивидуальных работ по разработке прототипа ЭС
5.2. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ИЗУЧЕНИЮ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО КУРСА Теоретический курс изучается студентом в процессе работы на лекциях, при этом студент конспектирует излагаемый преподавателем материал, отвечает на вопросы, которые ставит преподаватель в процессе чтения лекций, а также в процессе самостоятельной работы с рекомендуемой литературой в библиотеке университета. Перед лекцией следует просмотреть материалы предыдущих лекций по данной дисциплине. Перед изучением дисциплины студенты должны повторить материал по курсу «базы данных», а также знать основные сведения по теории графов. При изучении нейронных сетей необходимо использовать знания по теории дифференциального исчисления. Примерный перечень вопросов для подготовки к экзамену по всему курсу
6. ВОПРОСЫ БИЛЕТОВ
7. ГЛОССАРИЙ АЛГОРИТМ. Содержание и последовательность операций, точно определяющие решение задачи путем вычислительного процесса, преобразующего исходные данные в конечный результат. АЛЬФА-БЕТА АЛГОРИТМ. Стратегия поиска решения с сокращением перебора за счет отбрасывания заведомо бесперспективных ветвей. АРХИТЕКТУРА. 1) Организационная структура, в рамках которой происходит применение знаний и решение проблем. 2) Принципы инженерии знаний, направляющие выбор подходящих структур для конкретных экспертных систем. АТРИБУТ. Признак или свойство, характеризующие объект. Например, в факте “Цвет слона - серый” понятие слон - это объект, цвет -атрибут, а серый - значение. АТРИБУТ-ЗНАЧЕНИЕ. Способ представления фактуального знания, при котором атрибутам могут присваиваться значения. Например, в факте “Животное имеет волосяной покров” атрибутом служит животное, а его значением является имеет_волосяной_покров. БАЗА ДАННЫХ. В системе, основанной на знаниях, этот термин, как правило, означает рабочую память. В этой памяти хранятся множество фактов, описывающих текущую ситуацию, и все пары атрибут-значение, которые были установлены к определенному моменту. БАЗА ЗНАНИЙ. Один или несколько специальным образом организованных файлов, хранящих систематизированную совокупность понятий, правил и фактов, относящихся к некоторой предметной области. Содержимое Б.З. оформляется, связывается между собой и представляется таким образом, чтобы на его основе можно было с помощью специальных программ осуществлять рассуждения и делать выводы, получая сведения, которые в явном могут не присутствовать в Б.З. Для построения Б.З. применяются методы искусственного интеллекта, специальные языки описания знаний и интеллектуальный интерфейс. Б.З. являются основной содержательной частью интеллектуальных информационных систем, интеллектуальных обучающих систем, интеллектуальных систем программирования и экспертных систем, где с их помощью представляются навыки и опыт экспертов - специалистов в данной предметной области. Например, Б.З. в области медицины содержит накопленные медицинскими специалистами сведения о связях между болезнями, их симптомами и порождающими причинами, описания стереотипных ситуаций при течении болезни и рекомендуемых или предпринятых лечебных действиях и их результатах и т.п. На основе такой Б.З. разрабатываются экспертные диагностические и прогнозирующие медицинские системы. БАЗА ПРАВИЛ или память для хранения правил, которая содержит набор срабатывающих в определенных ситуациях правил, имеющих форму ЕСЛИ-ТО. Такие конструкции получили название продукционных правил. Каждое правило складывается из двух частей. Первая из них - антецедент, или посылка правил, - состоит из элементарных предложений (например, на улице идет дождь), соединенных логическими связками И, ИЛИ и т.д. Вторая часть, называемая консеквентом, или заключением, состоит из одного или нескольких предложений, которые образуют выдаваемое правилом решение. Антецедент представляет собой образец правила, предназначенного для распознавания ситуации, когда оно должно сработать. ВИРТУАЛЬНЫЙ. Реально не существующий или воспринимаемый иначе, чем реализован. Например, понятие “виртуальная реальность” означает мир, созданный компьютерными средствами. Он реально не существует, однако компьютер может воздействовать на зрительные, слуховые и др. органы чувств человека, вызывая у него иллюзию погружения в этот мир. Кроме того, человек может влиять на события, происходящие в этом мире, что усиливает ощущение реальности. Простым примером погружения в виртуальную реальность является компьютерная игра. ВОЗВРАТ. Процедура поиска, в которой в различных точках в ходе решения задачи делается предположительный выбор дальнейшего направления процесса, а если некоторый выбор приводит к неприемлемому результату, то происходит возвращение к предыдущей точке, где делается другой выбор. ВЫВОД. Процесс рассуждения, во время которого из известных фактов выводятся новые факты. ДЕМОНЫ. Скрытые или виртуальные процедуры в системах, основанных на знаниях, активизируемые данными. ДЕРЕВО ВЫВОДА. Графическое представление возможных путей поиска решения в Прологе. ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ. Тип систем, основанных на знаниях, которые применяются для нахождения причин неполадок в технических системах или заболеваний у человека. ДОЛГОВРЕМЕННАЯ ПАМЯТЬ. Часть человеческой памяти, предназначенная для хранения сведений, необходимость в которых может возникнуть не только в момент их появления, но и некоторое время спустя. Аналогична внешней памяти компьютера или базе правил в системе, основанной на знаниях. ДОМЕН. Определенная часть знаний о некоторой области. Информатика представляет собой весьма обширный домен, в то время как когнитивное моделирование - более узкий. ДОСКА ОБЪЯВЛЕНИЙ. Глобальная структура данных в экспертной системе, через которую осуществляется взаимодействие различных источников знаний. ЕСТЕСТВЕННЫЙ ЯЗЫК. Обычный метод обмена информацией между людьми: системы коммуникации посредством устной речи или различных формальных систем письменности, средства представления фактов в технических дисциплинах с помощью общепринятых символов (химических структурных формул, чертежей и схем в инженерном деле и т.п.). ЗАВИСИМОСТЬ. Связь между антецедентами и соответствующими консеквентами, создаваемая в результате применения некоторого правила вывода. Посредством зависимостей записывается способ, которым решения выводятся из исходных данных и предшествующих решений. ЗНАНИЯ. Совокупность фактов, закономерностей и эвристических правил, с помощью которых можно решить поставленную задачу. ИЕРАРХИЯ. Отношение подчиненности между понятиями или объектами. ИНЖЕНЕР ЗНАНИЙ (КОГНИТОЛОГ). Специалист, которому знакомы содержательная сторона задачи и методы структурирования знаний в экспертных системах. Эта область деятельности предполагает наличие навыков в теории познания, информатике и системах, основанных на знаниях. ИНЖЕНЕРИЯ ЗНАНИЙ. Дисциплина, нацеленная на задачу построения экспертных систем; средства и методы, обеспечивающие разработку таких систем. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ИНЖЕНЕРИИ ЗНАНИЙ. Символьные языки программирования, ориентированные на создание экспертных систем и систем искусственного интеллекта (например, LISP, SMALLTALK). Языки инженерии знаний, т.е. языки высокого уровня, ориентированные на построение ЭС (например, ПРОЛОГ, KES, LOOPS). Системы программирования, автоматизирующие разработку (проектирование) ЭС (например, KEE, ART, TIMM), их часто называют окружением для разработки систем ИИ, ориентированных на знания. Оболочки ЭС (или пустые ЭС) - ЭС, не содержащие знаний ни о какой проблемной области (например, EMYCIN, ЭКСПЕРТ, ЭКО). ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА. Автоматизированная информационная система, снабженная интеллектуальным интерфейсом, позволяющим пользователю делать запросы на естественном или профессионально-ориентированном языке. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ОБУЧАЮЩАЯ СИСТЕМА. Автоматизированная обучающая система, снабженная интеллектуальным интерфейсом, позволяющим обучаемому в процессе обучения вести диалог, отвечать на вопросы и выполнять задания на естественном языке. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ИНТЕРФЕЙС. Интерфейс, обеспечивающий взаимодействие пользователя с ЭВМ на естественном языке. Интеллектуальный интерфейс, как правило, включает диалоговый процессор, интерпретирующий профессиональный язык пользователя, и планировщик, преобразующий описание задачи в программу ее решения на основе информации, хранящейся в базе знаний. ИНТЕРПРЕТАТОР. Процедура, производящая разбор входного потока данных, преобразование его в исполнимую форму и немедленно его выполняющая. ИНТЕРПРЕТИРУЮЩАЯ СИСТЕМА. Тип системы, основанной на знаниях, применяемых для вывода заключений по наблюдаемым данным. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ (ИИ). Одна из ветвей информатики. Основной проблемой ИИ является разработка методов представления знаний и решения неформализуемых задач. КОГНИТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. Область науки, целью которой является разработка теории и моделей человеческого мышления и его функций. КОМПИЛИРУЕМЫЕ ЗНАНИЯ. Знания, полученные от эксперта или из другого источника и организованные в форме, позволяющей включить их в систему, основанную на знаниях. Обычно знания каким-либо образом структурируются, например, путем выделения чанков и установления взаимосвязей между ними. КОМПОНЕТ УПРАВЛЕНИЯ. Процедура вывода или интерпретатор правил, определяющие последовательность применения правил. КОНСУЛЬТАЦИОННЫЙ РЕЖИМ. Один из интерактивных режимов в ЭС, при котором пользователь продвигается к решению задачи, задвая системе вопросы. ЛИСП. Программная среда для решения символьных задач. МЕТА-. Приставка, означающая рефлексивное применение соответствующего понятия. МЕТАЗНАНИЯ. Знания о знаниях. МЕТАСОЗНАНИЕ. Способность размышлять над своим собственным процессом мышления. МЕТАПРАВИЛО. Правило, предписывающее то, как следует использовать правила. МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ, СИЛЬНЫЕ И СЛАБЫЕ. Эвристики управления. Слабые методы не зависят от предметной области, а в сильных методах используются знания о предмете, что позволяет достичь большей работоспособности. МЕХАНИЗМ ВЫВОДА. Часть продукционной системы, которая выводит новые факты из имеющихся в базе знаний. МНОЖЕСТВО ПРАВИЛ. Совокупность правил, составляющая модуль эвристического знания. МОДУС ПОНЕНС. Правило вывода вида ЕСЛИ А ТО В. НАСЛЕДОВАНИЕ. Процесс получения объектом значений для своих атрибутов от класса объектов, находящегося выше него в родовидовой иерархии. ОБРАТНАЯ ЦЕПОЧКА РАССУЖДЕНИЙ. Стратегия вывода, при которой вывод производится путем подбора подходящих фактов под имеющееся заключение. ОБЪЕКТ. Элемент системы, основанной на знаниях, который описывается одним или несколькими атрибутами. ПОИСК В ГЛУБИНУ. Стратегия поиска, при которой исследование очередной альтернативы продолжается до тех пор, пока дальнейшее продвижение в глубь дерева решений окажется невозможным. ПОИСК В ШИРИНУ. Стратегия поиска решения, при которой сначала просматриваются все узлы данного уровня, а затем происходит спуск на более детальный уровень пространства альтернатив. ПРАВИЛО. Пара, состоящая из антецедентного условия и консеквентного предложения, которая может быть использована в дедуктивном процессе типа прямой или обратной цепочки рассуждений. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ. Метод структурирования фактов и отношений для включения их в базу знаний. ПРОЛОГ. Язык программирования высокого уровня, предназначенный для разработки программ и систем искусственного интеллекта. Пролог позволяет описать решаемую задачу на точном логическом языке, указывая конечную цель разработки, не уделяя существенного внимания способу ее достижения. Пролог считается языком программирования пятого поколения ЭВМ и применяется для создания ЭС, интеллектуальных информационных систем, интеллектуальных обучающих систем. Свое название получил от сокращения английских слов PROgramming in LOGic. ПРЯМАЯ ЦЕПОЧКА РАССУЖДЕНИЙ. Стратегия вывода, при которой правила применяются к фактам для получения заключений, из них вытекающих. РАЗРЕШЕНИЕ КОНФЛИКТА. В продукционных системах это процесс выбора нужного правила из нескольких путем сопоставления с заданными фактами в рабочей памяти. СИСТЕМА. Множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определенную целостность, единство. СИСТЕМЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ЗНАНИЯХ. Класс компьютерных программ, использующих для решения задач знания и процедуры вывода. СЛОТ. Признак или описание компоненты некоторого объекта во фрейме. Слоты могут соответствовать внутренне присущим признакам, таким как имя, определения или происхождение, или же представлять такие выведенные атрибуты, как значение, важность, или другие подобные объекты. ФАКТ. Утверждение или посылка, которые являются истинными. Факт может состоять из атрибута и соответствующего значения. ФРЕЙМ. Структура для представления знаний, которая состоит из одного или нескольких атрибутов, описывающих объект. Значение каждого атрибута хранится в слоте, таким образом, фрейм представляет собой множество слотов, связанных с объектом. ЧАНК. Фрагмент знаний, хранимый и используемый как единое целое. ЭВРИСТИЧЕСКИЕ ПРАВИЛА. Неформальные знания, используемые в целях повышения эффективности поиска в данной предметной области. ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА. Система программных и аппаратных средств, включающая базу знаний, способная на основании методов искусственного интеллекта и предоставляемых пользователем фактов идентифицировать ситуацию, поставить диагноз, сделать прогноз, сгенерировать решение или дать рекомендацию для выбора действия. ЭС обычно ориентируется на некоторую предметную область и способна получать, накапливать, корректировать знания из этой области, выводить новые знания из уже известных, решать практические задачи на основе этих знаний и объяснять ход решения. Помимо базы знаний, хранящей факты, закономерности и правила, в ЭС входят программы-решатели, реализующие функции планирования, поиска решения задачи, механизма логического вывода из часто неполных и нечетких знаний. Создание ЭС начинается с разработки ее первоначального варианта - прототипа ЭС. Далее следует длительный, многоэтапный процесс испытаний и совершенствования. Для программирования ЭС применяются в основнм языки ЛИСП, ПРОЛОГ, СИ. 8. СТРУКТУРА ПИСЬМЕННОГО ОТЧЕТА ПО ПАРНО-ИНДИВИДУАЛЬНОМУ ЗАДАНИЮ НА РАЗРАБОТКУ ПРОТОТИПА ЭС 8.1. ТИТУЛЬНЫЙ ЛИСТ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ГОУ ВПО «Алтайский государственный университет» Кафедра информационных систем в менеджменте |
Учебно-методический комплекс учебной дисциплины интеллектуальные... Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования города Москвы | Учебно-методический комплекс дисциплины информационные технологии... Специальность 080801. 65 «Прикладная информатика (по областям)» Форма подготовки (очная) | ||
Учебно-методический комплекс дисциплины управление безопасностью... Рабочая программа предназначена для преподавания дисциплины «Основы электронной коммерции» студентам очной полной формы обучения... | Учебно-методический комплекс дисциплины операционные системы, среды... Сможете ли вы сделать карьеру в той сфере деятельности, которая подразумевает постоянное общение с людьми, или такая | ||
Учебно-методический комплекс дисциплины разработка и стандартизация... Специальность 080801. 65 «Прикладная информатика (по областям)» Форма подготовки (очная) | Учебно-методический комплекс дисциплины web-технологии Специальность... Специальность 080801. 65 «Прикладная информатика (по областям)» Форма подготовки (очная) | ||
Учебно-методический комплекс дисциплины: Поведение потребителей Специальность:... Методические указания по выполнению контрольной работы одобрены на заседании Научно-методического совета взфэи | Учебно-методический комплекс дисциплины высокоуровневые методы информатики... Дробно – рациональных функций и построение их графиков с использованием прикладных и инструментальных программных средств | ||
Учебно-методический комплекс по дисциплине интеллектуальные информационные... Учебно-методический комплекс дисциплины «Интеллектуальные информационные системы». М.: Изд. МиигаиК. Упп «Репрография», 2014 г.,... | Учебно-методический комплекс дисциплины проектирование информационных... Основная цель изучения курса “Исследование систем управления” приобретение знаний, формирование и развитие умений и навыков исследовательской... | ||
Учебно-методический комплекс для специальности 080801 Прикладная... Адаптировано в соответствии с учебным планом специальность 080801 Прикладная информатика в информационной сфере филиала рггу | Учебно-методический комплекс учебной дисциплины «вычислительные системы,... Программа составлена в соответствии с требованиями фгос впо по направлению подготовки 230700 «Прикладная информатика», профиль подготовки... | ||
Учебно-методический комплекс дисциплины: Технологии бизнес презентаций... Для девятиклассника, который еще не определился с будущей профессией – это очень сложно. Поэтому на этом уроке я предлагаю учащимся... | Учебно-методический комплекс дисциплины базы данных Специальность:... Справочник студента, дабы уберечь неразумных от подводных камней реки знаний, расставленных злобными преподами. Сам автор имел обширную... | ||
Учебно-методический комплекс по дисциплине социология специальность:... Личность как социальный тип. Социальный контроль и девиация. Личность как деятельный субъект. Социальные изменения. Социальные революции... | Рабочая программа для студентов направления 080801. 65 «Прикладная информатика в экономике» «Информационные системы в бизнес-реинжиниринге», 080801. 65-14 – «Корпоративные экономические информационные системы» |