РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

«УТВЕРЖДАЮ»:

Проректор по учебной работе

_______________________ //

__________ _____________ 2011 г.

Интеллектуальные информационные системы

Учебно-методический комплекс. Рабочая программа

для студентов направления 230700.62 "Прикладная информатика"

профиль подготовки "Прикладная информатика в экономике"

очной формы обучения

«ПОДГОТОВЛЕНО К ИЗДАНИЮ»:

Автор (ы) работы _____________________________//

«______»___________201__г.

Рассмотрено на заседании кафедры информационных систем, протокол от 12.4.2011 г.

Соответствует требованиям к содержанию, структуре и оформлению.

«РЕКОМЕНДОВАНО К ЭЛЕКТРОННОМУ ИЗДАНИЮ»:

Объем 15 стр.

Зав. кафедрой ______________________ //

« » 2011 г.

Рассмотрено на заседании УМК Института математики, естественных наук и информационных технологий, протокол от 01.01.2001 г.

Соответствует ФГОС ВПО и учебному плану образовательной программы.

«СОГЛАСОВАНО»:

Председатель УМК _____________________ //

«______» _____________ 2011 г.

«СОГЛАСОВАНО»:

Зав. методическим отделом УМУ _____________ //

«______» _____________ 2011 г.

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Институт математики, естественных наук и информационных технологий

Кафедра Информационных систем

Интеллектуальные информационные системы

Учебно-методический комплекс. Рабочая программа

для студентов направления 230700.62 "Прикладная информатика"

профиль подготовки "Прикладная информатика в экономике"

очной формы обучения

Издательство

Тюменского государственного университета

2011

Интеллектуальные информационные системы. Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 230700.62 "Прикладная информатика", профиль подготовки "Прикладная информатика в экономике" очной формы обучения. Тюмень, 2011, 15 стр.

Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с учетом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению и профилю подготовки.

Рабочая программа дисциплины (модуля) опубликована на сайте ТюмГУ: Интеллектуальные информационные системы [электронный ресурс] / Режим доступа: http://www. *****., свободный.

Рекомендовано к изданию кафедрой _____________________. Утверждено проректором по учебной работе Тюменского государственного университета.

ОТВЕТСТВЕННЫЙ РЕДАКТОР: заведующий кафедрой информационных систем, д. т.н., профессор .

1. Пояснительная записка:

1. Цели и задачи дисциплины

Цель: формирование у студентов знаний в области современных и перспективных технологий обработки информации и поддержки принятия решений.

Задачи: определение места изучаемых интеллектуальных систем среди других информационных систем, оценка их характеристик на основе моделирования, ознакомление с основами искусственного интеллекта, изучение математических и алгоритмических основ интеллектуальных информационных систем, а также моделей представления знаний на основе систем продукций, семантических сетей и фреймов, изучение этапов проектирования экспертных систем.

2. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата

Профессиональный цикл (вариативная часть).

Требования к «входным» знаниям:

Изучение дисциплины предполагает предварительное усвоение студентами материалов учебных дисциплин: Базы данных, Информатика и программирование, Объектно-ориентированное программирование, Информационные системы и технологии, Проектирование информационных систем, Математика. Дискретная математика, Теория вероятностей и математическая статистика, Теория систем и системный анализ, Исследование операций и методы оптимизации.

1.3 Компетенции выпускника ООП бакалавриата, формируемые в результате освоения данной ООП ВПО.

В результате освоения ООП бакалавриата выпускник должен обладать следующими компетенциями:

· владение широкой общей подготовкой (базовыми знаниями) для решения практических задач в области информационных систем и технологий (ОК-6);

· Способен ставить и решать прикладные задачи с использованием современных информационно-коммуникационных технологий (ПК-4);

· Способен моделировать и проектировать структуры данных и знаний, прикладные и информационные процессы (ПК-9);

· Способен принимать участие в создании и управлении ИС на всех этапах жизненного цикла (ПК-11);

· Способен применять методы анализа прикладной области на концептуальном, логическом, математическом и алгоритмическом уровнях (ПК-17);

· Способен применять системный подход и математические методы в формализации решения прикладных задач (ПК-21).

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

· Знать: основные виды, особенности функционирования и области применения систем искусственного интеллекта; основные методы построения интеллектуальных систем.

· Уметь: проводить анализ предметной области и определять задачи, для решения которых целесообразно использование технологий интеллектуальных систем; формировать требования к предметно-ориентированной интеллектуальной системе и определять возможные пути их выполнения; определять назначение, выбирать методы и средства для построения прикладных интеллектуальных систем.

· Владеть: навыками формулировать и решать задачи проектирования профессионально-ориентированных информационных систем с использованием технологий искусственного интеллекта

2. Структура и трудоемкость дисциплины.

Семестр: 6. Форма промежуточной аттестации: экзамен.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единицы 144 часа.

3. Тематический план.

Таблица 1.

Тематический план

№	Тема	недели семестра	Виды учебной работы и самостоятельная работа, в час.	Итого часов по теме	Из них в интерактивной форме, в час.	Итого количество баллов
Лекции*	Лабораторные занятия*	Самостоятельная работа*
1	2	3	4	5	6	7	8	9
	Модуль 1 Понятие и особенности интеллектуальных информационных систем (ИИС)	1-5
1.1	Исторический обзор исследований в области искусственного интеллекта.	1	2	0	2	4	2	0-6
1.2	Модели представления знаний.	2-3	4	4	10	18	4	0-12
1.3	Формальные логические модели	4-5	4	2	10	16	4	0-12
	Всего		10	6	22	38	10	0-30
	Модуль 2 Системы обработки естественного языка (ЕЯ-системы)	6-11
2.1	Принципы работы морфологического анализатора	6-7	4	4	10	18	4	0-10
2.2	Синтаксический анализ	8-9	4	4	10	18	4	0-10
2.3	Семантический анализ и семантическое отношение	10-11	4	6	10	20	4	0-10
	Всего		12	14	30	56	12	0-30
	Модуль 3 Экспертные системы	12-16
3.1	Составные части экспертной системы. Организация базы знаний	12-13	4	4	10	18	4	0-10
3.2	Механизмы вывода в ИИС. Нечеткая логика	14-15	4	4	10	18	4	0-10
3.3	Ситуационная модель представления знаний и вывода решений	16	2	4	8	14	2	0-20
	Всего		10	12	28	50	10	0 - 40
	Итого (часов, баллов):		32	32	80	144		0 – 100
	из них часов в интерактивной форме		10	10	12		32

Таблица 2.

Виды и формы оценочных средств в период текущего контроля

№ темы	Устный опрос	Письменные работы	Технические формы контроля	Информационные системы и технологии	Итого количество баллов
собеседование	лабораторная работа	контрольная работа	программы компьютерного тестирования	комплексные ситуационные задания	электронные практикум
Модуль 1
1.1	0-2	0-2		0-2			0-6
1.2	0-2	0-4		0-2	0-2	0-2	0-12
1.3	0-2	0-4		0-2	0-2	0-2	0-12
Всего	0-6	0-10		0-6	0-4	0-4	0-30
Модуль 2
2.1		0-4	0-2	0-4			0-10
2.2		0-4	0-2	0-4			0-10
2.3		0-4	0-2	0-4			0-10
Всего		0-12	0-6	0-12			0-30
Модуль 3
3.1	0-2	0-4		0-4			0-10
3.2		0-4	0-2	0-4			0-10
3.3		0-4		0-8	0-8		0-20
Всего	0-2	0-12	0-2	0-16	0-8		0 - 40
Итого	0-8	0-34	0-8	0-34	0-12	0-5	0 – 100

Таблица 3.

Планирование самостоятельной работы студентов

№	Модули и темы	Виды СРС	Неделя семестра	Объем часов	Кол-во баллов
обязательные	дополнительные
Модуль 1
1.1	Исторический обзор исследований в области искусственного интеллекта.	Выполнение заданий по программам практикумов;	Знакомство с содержанием электронных источников	1	2	0-3
1.2	Модели представления знаний.	Выполнение заданий по программам практикумов;	Выполнение комплексных ситуационных заданий	2-3	10	0-4
1.3	Формальные логические модели	Выполнение заданий по программам практикумов;	Выполнение комплексных ситуационных заданий	4-5	10	0-3
	Всего по модулю 1:		0-10
Модуль 2
2.1	Принципы работы морфологического анализатора	Проработка лекций;		6-7	10	0-6
2.2	Синтаксический анализ	Выполнение заданий по программам практикумов;		8-9	10	0-6
2.3	Семантический анализ и семантическое отношение	Выполнение заданий по программам практикумов;	письменный экспресс-ответ на контрольный вопрос	10-11	10	0-6
	Всего по модулю 2:		0-18
Модуль 3
3.1	Составные части экспертной системы. Организация базы знаний	Анализ ситуаций; упражнения на решение проблем;		12-13	10	0-6
3.2	Механизмы вывода в ИИС. Нечеткая логика	Выполнение заданий по программам практикумов;	письменный экспресс-ответ на контрольный вопрос	14-15	10	0-6
3.3	Ситуационная модель представления знаний и вывода решений	Анализ ситуаций; упражнения на решение проблем;	Выполнение комплексных ситуационных заданий	16	8	0-20
	Всего по модулю 3:		0-32
	ИТОГО:		0-60

4. Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами

№ п/п	Наименование обеспечиваемых (последующих) дисциплин	Темы дисциплины необходимые для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин
1.1	1.2	1.3	2.1	2.2	2.3	3.1	3.2	3.3
1.	Методы и средства принятия решений			+					+	+
2.	Проектирование человеко-машинного взаимодействия				+	+	+

5. Содержание дисциплины.

Тема 1.1 Исторический обзор исследований в области искусственного интеллекта.

"Искусственный интеллект", основные направления исследований и разработок. Понятие и особенности интеллектуальных информационных систем (ИИС). Исторический обзор исследований в области искусственного интеллекта. Архитектура и основные составные части ИИС. Автоматическая обработка текстов.

Тема 1.2 Модели представления знаний.

Понятие интеллектуальной информационной системы, основные свойства. Области применения и классификация ИИС. Различные подходы к построению ИИС (логический, структурный, эволюционный, имитационный). Знания и данные в информационных системах. Модели представления знаний. Продукции. Фреймы. Семантические сети.

Тема 1.3 Формальные логические модели

Представление в информационных системах неформальных процедур. Элементы нечеткой логики. Общая характеристика языков логического программирования. Формальные логические модели. Формальные грамматики. Контекстно-свобдная грамматика.

Тема 2.1 Принципы работы морфологического анализатора

Цели и виды морфологического анализа. Лемматизация, морфологическая разметка. Принципы работы морфологического анализатора. Процедурный, табличный и вероятностный подходы. Выделение устойчивых словосочетаний. Частота и морфологические шаблоны. Статистическая проверка гипотез.

Тема 2.2 Синтаксический анализ

Основные формализмы описания синтаксической структуры предложения: дерево зависимостей, непосредственные составляющие. Поверхностный синтаксический анализ. Основные методы извлечения предложений: важные слова; учет положения предложения в тексте; учет "сигнальных" слов и фраз; учет связей между предложениями.

Тема 2.3 Семантический анализ и семантическое отношение Выделение терминов и связей между ними; тезаурусы.

Семантический анализ и семантическое отношение. Методы нахождения семантически близких терминов. Автоматическая категоризация документов. Онтологии и области их приложения. Системы машинного перевода.

Тема 3.1 Составные части экспертной системы. Организация базы знаний

Экспертные системы (ЭС). Составные части экспертной системы: база знаний, механизм вывода, механизмы приобретения и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс. Организация базы знаний. Декларативная и процедурная формы представления знаний. Основные этапы построения экспертных систем. Участники процесса создания ЭС: эксперты, инженеры по знаниям, конечные пользователи.

Тема 3.2 Механизмы вывода в ИИС. Нечеткая логика

Механизмы вывода в ИИС. Логический и эвристический методы рассуждения в ИИС. Рассуждения на основе дедукции, индукции, аналогии. Продукционные сети. Вероятностный подход: байесовские сети доверия. Нечеткий вывод знаний. Представление и обработка неопределенности. ЭС с нечеткой логикой.

Тема 3.3 Ситуационная модель представления знаний и вывода решений

Извлечение знаний из данных. Машинное обучение на примерах. Выбор методов и средств решения трудноформализуемых задач. Нейронные сети: основные понятия и области применения. Обучение нейронной сети.

6. Темы лабораторных работ (Лабораторный практикум).

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 1 (Тема 1.2, 1.3, 6 часов). Построение базы знаний предметной области.

Выбор и анализ предметной области для построения ИИС;
Определение назначения ИИС и решаемых задач, структурное моделирование, выбор методов и алгоритмов для решения задач ИИС.

Объект изучения: заданная предметная область (описание);

Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным обеспечением Microsoft Visual .

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 2 (Тема 2.1, 2.2, 6 часов). Анализ текста на естественном языке

Разработка алгоритма морфологического анализа. Преобразование выражения к каноническому префиксному виду при помощи правил-шаблонов. Синтаксический анализ. Выбор алгоритмов и программная реализация синтаксического анализа с использованием контекстно свободной грамматики.

Объект изучения: связный осмысленный текст, морфологический словарь, набор правил;