Учебно-методический комплекс дисциплины интеллектуальные информационные системы Специальность: 080801. 65 «Прикладная информатика (в менеджменте)»
Скачать 0.79 Mb.
|
| Министерство культуры Российской Федерации Алтайский филиал федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ КУЛЬТУРЫ И ИСКУССТВ» Кафедра гуманитарных дисциплин УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ Интеллектуальные информационные системы Специальность: 080801.65 – «Прикладная информатика (в менеджменте)» Барнаул 2010 РАБОЧАЯ ПРОГРАММА Автор (составитель) Стерлягов С.П., к.т.н., доцент Рецензент: __________________________________________________________________ (ФИО, ученая степень, ученое звание, вуз)
Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по специальности «Прикладная информатика (в менеджменте)» к обязательному минимуму содержания и уровню подготовки дипломированного специалиста или магистра по циклу «Общие гуманитарные и социально-экономические дисциплины» государственных образовательных стандартов высшего профессионального образования второго поколения, а также требованиями, предъявляемыми НФПК к новым и модернизированным программам учебных курсов, разработанным в рамках программы «Совершенствование преподавания социально-экономических дисциплин в вузах» Инновационного проекта развития образования. Государственный образовательный стандарт для специальности— «Прикладная информатика» Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС), основные свойства. Классификация ИИС. Экспертные системы. Составные части экспертной системы: база знаний, механизм вывода, механизмы приобретения и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс. Организация базы знаний. Предметное (фактуальное) и проблемное (операционное) знания. Декларативная и процедурная формы представления знаний. Методы представления знаний. Логический и эвристический методы рассуждения в ИИС. Рассуждения на основе дедукции, индукции, аналогии. Нечеткий вывод знаний. Немонотонность вывода. Статические и динамические экспертные системы. Приобретение знаний. Извлечение знаний из данных. Машинное обучение на примерах. Нейронные сети. Этапы проектирования экспертной системы: идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование, опытная эксплуатация. Участники процесса проектирования: эксперты, инженеры по знаниям, конечные пользователи. ВВЕДЕНИЕ Системы управления в бизнесе строятся на основе экономико-организационных моделей, так как управляющая система должна иметь представление об образе объекта. И поскольку модель в некоторой форме отражает реально протекающие процессы, возникает проблема ее адекватности. Традиционные детерминированные и стохастические модели все чаще не позволяют эффективно решать проблемы адекватности и учета трудно формализуемых факторов и рисков. Поэтому в настоящее время все большее распространение получают лингвистические, нечеткие и нейронные модели, а также модели искусственного интеллекта с использованием эвристик и знаний управленца высокой квалификации – эксперта. На современном этапе развития информационных технологий и информатизации в сфере бизнеса важными проблемами являются:
Специалисты в области искусственного интеллекта (ИИ) всегда стремились разработать программы для компьютеров, которые могли бы в некотором смысле “думать”, т.е. решать задачи таким способом, который мы бы сочли разумным, если бы его применил человек. Чтобы сделать программу интеллектуальной, ее нужно снабдить множеством высококачественных специализированных знаний о некоторой предметной области, а также заложить в нее способность работы с этими знаниями, способность получать знания, не содержащиеся в явном виде, обучаться, обосновывать и объяснять решения. Понимание этого факта привело к развитию специализированных программных систем, каждая из которых является экспертом в некоторой достаточно узкой предметной области. Эти программы получили название “экспертные системы” (ЭС). Технологию построения ЭС часто называют “инженерией знаний”. С помощью ЭС решаются задачи, относящиеся к классу неформализованных. Основное отличие между обычными информационно-поисковыми и экспертными системами заключается в том, что первые осуществляют поиск имеющейся в них информации по заданной теме, а вторые – логическую переработку информации с целью получения новой информации, которая в явном виде в нее не вводилась. При этом на основе базы знаний компьютера автоматически определяются не только факты, но генерируются новые знания путем логического вывода. ЭС часто используются как советчики в системах управления и поддержки решений. Кроме того, ЭС используются в качестве консультантов в различных гуманитарных и политологических системах. Изменение технологии решения информационных задач связано с интенсивным развитием и внедрением новой информационной технологии. При традиционной технологии решения задач сопровождение прикладного программного обеспечения выполняется на протяжении всего ее жизненного цикла. Процесс сопровождения в традиционной технологии требует по крайней мере такого же количества ресурсов, как и разработка программы. Все вышесказанное обусловило необходимость изменения технологии использования компьютеров. Ситуацию можно преодолеть только путем привлечения пользователей к процессам решения задач, сопровождения программной системы, и, возможно, даже разработки прикладного программного обеспечения. Однако, это требует коренного изменения принципов организации прикладного программного обеспечения и методов его использования при решении задач, сложившихся в рамках традиционных технологий. Прежде всего, необходимо строить программные системы таким образом, чтобы радикально упростить процессы их эксплуатации и сопровождения. В традиционной технологии обработки данных системы понятий предметной области и формальной модели, положенной в основу программы, как правило, не совпадают. Это различие и является основной причиной затруднений, возникающих при взаимодействии пользователя с компьютером в процессе решения задачи. Основная идея новой технологии, призванная обеспечить проблемы интерпретации, состоит в том, чтобы рассматривать систему понятий предметной области и соответствие между ней и системой понятий формальной модели как исходную информацию для решения прикладных задач. Разработчики систем искусственного интеллекта и экспертных систем, как важной составляющей новой информационной технологии решения задач, ставят своей задачей изменения традиционных подходов к системе взаимодействия человека и компьютера при решении задач принятия решений, обеспечения удобства и комфорта пользователя, повышения эффективности взаимодействия таких систем. Прежде всего, речь идет о переосмыслении всей технологии обработки, хранения и представления информации пользователю с позиций новой информационной технологии. Важное значение приобретает анализ проблемных областей, в которых интеграция интеллектуальных технологий и информационных систем принесла бы ощутимый эффект. Наиболее перспективными областями экономики и бизнеса, где экспертные системы наиболее эффективны, являются: управление производством; производственное и внутрифирменное планирование; управление маркетингом и сбытом; финансовый менеджмент; риск-менеджмент; банковская сфера; торговля; фондовый рынок. Методическую основу учебного курса составляют лекции, практические занятия, индивидуальные и самостоятельные занятия. Лекционные занятия раскрывают основные проблемные вопросы по каждому разделу. Практические занятия и индивидуальное проектирование и разработка демонстрационного прототипа интеллектуальной системы для конкретной предметной области предназначены для приобретения практических навыков в работе по освоению различных методов интеллектуализации для прикладных информационных систем в экономике. Курс предусматривает занятия в компьютерном классе. Предусмотрены лекции, практические занятия, промежуточное тестирование, лабораторные работы и самостоятельная подготовка в виде выполнения домашних заданий по рекомендованной учебно-методической литературе. Самостоятельная работа студентов проводится вне рамок учебного расписания и предназначена для закрепления лекционного материала и ознакомления с рекомендованной литературой. Формами контроля являются семинары, промежуточное тестирование, индивидуальные занятия, выполнение и сдача лабораторных работ, проверка отчетов о выполнении индивидуальных работ и экзамен. 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ, ЕЕ МЕСТО В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ 1.1. Целью преподавания дисциплины является ознакомление студентов с проблематикой и областями использования искусственного интеллекта в экономических информационных системах, освещение теоретических и организационно-методических вопросов построения и функционирования систем обработки знаний, привитие навыков практических работ по проектированию баз знаний. При изучении дисциплины студенты знакомятся с основными понятиями, методами и практически полезными примерами построения интеллектуальных информационных систем на основе изучения базовых моделей искусственного интеллекта (ИИ). Изучение дисциплины позволяет:
Цель реализуется через предоставление знаний:
1.2. Задачи изучения дисциплины. В результате изучения учебного курса, практических занятий и выполнения индивидуальной работы по проектированию и разработке прототипа интеллектуальной системы студент должен:
1.3. В результате изучения курса студент должен знать структуру и общую схему функционирования ИИС, методы представления знаний в ИИС, области применения, этапы, методы и инструментальные средства проектирования ИИС; 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; приобрести навыки в проектировании базы знаний, ее формализованном описании и наполнении, реализации различных стратегий вывода знаний и объяснения полученных результатов. В результате изучения дисциплины у студентов должны быть сформированы представления о:
После изучения дисциплины студент должен знать:
1.4. Перечень дисциплин, усвоение которых необходимо студентам для изучения данного курса. Теоретическая основа дисциплины заложена в курсах: "Информатика", "Теория экономических информационных систем", "Основы алгоритмизации и алгоритмические языки", "Высокоуровневые методы программирования". Для изучения дисциплины используются практические знания дисциплин: "Проектирование информационных систем", "Базы данных". Методические основы изложены также в курсах "Дискретная математика", "Теория вероятностей", "Методы оптимизации". 2. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 2.1. ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН
2.2. КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ ЛЕКЦИЙ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Добавить документ в свой блог или на сайт
Похожие:
 | 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» |
