Кафедрой интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники» (протокол № 7 от 01.01.2001 г.);

Научно-методическим советом по направлению 1-40 Вычислительная техника УМО вузов Республики Беларусь по образованию в области информатики и радиоэлектроники (протокол от 01.01.2001 г.)

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

Ответственный за редакцию:

Ответственный за выпуск:

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

Типовая программа «Графический интерфейс интеллектуальных систем и когнитивная графика» разработана в соответствии с Образовательным стандартом РД РБ 02100.5.114-98 по специальности«Искусственный интеллект». Целью дисциплины является ознакомление студентов с основами программирования графических интерфейсов интеллектуальных систем, изучение соответствующих инструментальных средств, усвоение основ компьютерной и когнитивной графики.

В результате освоения курса «Графический интерфейс интеллектуальных систем и когнитивная графика» студент должен:

знать:

принципы организации графического интерфейса, его преимущества и ограниченность;

основные инструментальные средства и языки проектирования графических приложений;

основные алгоритмы компьютерной графики;

основные графические редакторы;

методы интенсификации научного творчества посредством использования нетрадиционных возможностей интерактивной компьютерной графики;

уметь характеризовать:

основные виды интеллектуальных интерфейсных подсистем;

когнитивное взаимодействие с пользователем;

применение алгоритмов компьютерной графики в разработке интерфейсных компонент интеллектуальных систем;

применение когнитивного интерфейса в научных исследованиях и в обучении;

уметь анализировать:

графические системы и графические интерфейсы в интеллектуальных системах;

приобрести навыки:

использования теории восприятия, предварительного анализа и распознавания информации (в том числе визуальной информации) в интеллектуальных системах;

использования алгоритмов компьютерной графики для реализации интерфейсных компонент интеллектуальных систем;

применения инструментальных средств разработки графического интерфейса интеллектуальных систем.

Программа рассчитана на объем 60 учебных часов. Примерное распределение учебных часов по видам занятий: лекций – 30 часов, лабораторных работ – 30 часов.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Раздел 1. ПОНЯТИЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО ИНТЕРФЕЙСА

И ТРЕБОВАНИЯ К НЕМУ

Тема 1.1. ИНТЕРФЕЙС ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ: МОСТ МЕЖДУ ЧЕЛОВЕКОМ

И КОМПЬЮТЕРОМ

Человеко-машинные системы. Основные принципы разработки пользовательского интерфейса. Стандартизация пользовательского интерфейса. Требования к разработке пользовательского интерфейса. Требования к настройке пользовательского интерфейса. Требования к взаимодействию пользовательского интерфейса с прикладными программами. Требования к реализации пользовательского интерфейса. Требования к типам данных и выражениям. Требования к взаимодействию с устройствами. Требования к связям низкого уровня. Требования к тестированию пользовательского интерфейса. Требования к дизайну пользовательского интерфейса и эргономические требования.

Тема 1.2. СПОСОБЫ РЕАЛИЗАЦИИ ГРАФИЧЕСКОГО ИНТЕРФЕЙСА

И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ПРОЕКТИРОВАНИЯ ГРАФИЧЕСКИХ ИНТЕРФЕЙСОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Виды пользовательского интерфейса и пути их реализации. Этапы проектирования пользовательского интерфейса. Особенности графического интерфейса. Компоненты графического пользовательского интерфейса. Концепция и эталонная модель графического интерфейса интеллектуальной системы.

Тема 1.3. СПЕЦИФИКАЦИЯ ИНТЕРФЕЙСА

Языковая спецификация интерфейса. Графическая спецификация интерфейса. Автоматическая генерация интерфейса по спецификации прикладной задачи. Объектно-ориентированная спецификация интерфейса.

Раздел 2. АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАФИКИ

Тема 2.1. РАСТРОВЫЕ АЛГОРИТМЫ

Растровое представление отрезка. Алгоритм Брезенхема. Растровая развертка окружности. Растровая развертка эллипса. Закраска области, заданной цветом границы. Заполнение многоугольника. Основы методов устранения ступенчатости.

Тема 2.2. АЛГОРИТМЫ ПОСТРОЕНИЯ КРИВЫХ

Построение кривых по заданному массиву точек. Задача интерполяции и аппроксимации кривых. Интерполирование с помощью многочленов. Форма Эрмита. Форма Безье. Аппроксимация кривых с помощью B-сплайнов.

Тема 2.3. ГЕОМЕТРИЧЕСКИЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

Основные алгоритмы вычислительной геометрии. Однородные координаты точки. Двумерные (2D) и трехмерные (3D) преобразования. Проективные преобразования. Примеры сложных преобразований.

Тема 2.4. УДАЛЕНИЕ НЕВИДИМЫХ ЛИНИЙ И ПОВЕРХНОСТЕЙ

Построение графика функции. Линии горизонта. Двумерное отсечение отрезка. Алгоритмы двумерного отсечения. Трехмерное отсечение. Алгоритмы трехмерного отсечения. Алгоритмы удаления невидимых линий и граней.

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Тема 2.4. ПОСТРОЕНИЕ РЕАЛИСТИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Метод постоянного закрашивания. Метод Гуро. Метод Фонга. Графические библиотеки для работы с трехмерной графикой OpenGL и Direct 3D.

Тема 2.5. ИНТЕРАКТИВНАЯ WEB-АНИМАЦИЯ

Использование графических приложений в Интернет. Пакеты программ для разработки интерактивных графических web-приложений. Трехмерная виртуальная реальность. Язык WRML. Редакторы и броузеры для поддержки интерактивной web-анимации.

Раздел 3. ГРАФИЧЕСКИЙ ИНТЕРФЕЙС ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ СЕМАНТИЧЕСКИХ СЕТЕЙ

Тема 3.1. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СЕМАНТИЧЕСКИХ СЕТЕЙ НА ВИРТУАЛЬНОМ ЭКРАНЕ ГРАФОДИНАМИЧЕСКОЙ МАШИНЫ

Основные графические примитивы языка семантических сетей. Генерация графических примитивов изображения дуг и ребер различного вида. Генерация графических примитивов изображения узлов семантической сети. Геометрические преобразования над фрагментами семантической сети. Алгоритмы для реализации отсечения невидимых фрагментов семантической сети. Стратегии размещения семантической сети на экране.

Тема 3.2. СИСТЕМА ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИХ КОМАНД ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ

С ГРАФОДИНАМИЧЕСКОЙ АССОЦИАТИВНОЙ МАШИНОЙ

Команды просмотра и редактирования семантических сетей на виртуальном экране. Команды отладки программ в графодинамической ассоциативной машине. Команды настройки интерфейса графодинамической ассоциативной машины. Интеграция средств отображения и редактирования информации различного типа. Навигация по семантической сети.

Раздел 4. ОСНОВЫ КОГНИТИВНОЙ ГРАФИКИ

Тема 4.1. СУЩНОСТЬ И МЕТОДЫ ИНТЕРАКТИВНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАФИКИ (ИКГ)

Иллюстративная и когнитивная функции ИКГ. Эвристические основы ИКГ–технологии порождения качественно нового знания. Выбор проблемной области для применения ИКГ. Общая структура когнитивной человеко–машинной ИКГ–системы. Знания, используемые в когнитивной ИКГ–системе. Основные режимы и базы знаний ИКГ–системы.

Тема 4.2. ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ ИНТЕРАКТИВНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАФИКИ

ИКГ–технология решения сложных проблем. Применение ИКГ–подхода в математике. Перспективы дальнейших ИКГ–исследований. Когнитивное взаимодействие с пользователем в процессе разработки и эксплуатации интеллектуальной системы. Язык семантических сетей как способ реализации когнитивного взаимодействия с пользователем интеллектуальной системы.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ

1. Разработка программы генерации отрезка.

2. Разработка программы генерации окружности и эллипса.

3. Разработка программы построения кривых с помощью формы Эрмита, формы Безье и B-сплайнов.

4. Разработка программы закраски полигона.

5. Разработка программы, осуществляющей геометрические преобразования.

6. Разработка программы, реализующей алгоритмы двумерного и трехмерного отсечения.

7. Разработка программы удаления невидимых линий и поверхностей.

8. Разработка ИКГ–языкового интерфейса.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРОГРАММ

(или другой информации, необходимого оборудования и т. п.)

1. Персональные компьютеры с процессором типа Pentium III 200 MHz, оперативной памятью не менее 64 МВ, свободным объемом дискового пространства не менее 100 МВ, монитором не ниже VGA.

2. Акселераторы 3D-графики.

3. Система программирования Microsoft Visual C++ v. 6.0 и выше.

4. Графические редакторы.

5. Средства реализации интерактивной web-анимации.

ЛИТЕРАТУРА

ОСНОВНАЯ

1. Зенкин компьютерная графика. – М.:, Наука. – 1991.

2. Компьютерная графика. Секреты и решения. – М.: “Энтроп” – 1995.

3. Вычислительная геометрия и компьютерная графика на С++: Пер. с англ. – М.: Бином, 1997. – 304 с.

4. Программирование в ассоциативных машинах: Монография / , , и др. – Мн.: БГУИР, 2001. – 276 с.

5. Алгоритмические основы машинной графики. – М.: Мир. –1989.

6. Адамс Дж. Математические основы машинной графики. - М.: Мирс.

7. Графика для Windows: библиотека программиста. – СПб.: Питер Ком, 1998. – 320 с.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ

1. , Машин и дизайн пользовательского интерфейса. – СПб.: КОРОНА принт, 2000. – 352 с.

2. , Internet. Среда обитания информационного общества. – РЦФТИ, Протвино. – 1995.

3. Основы Visual C++/Пер. с англ. – М.: Издательский отдел “Русская редакция” ТОО “Channel Trading Ltd.”, – 1997.

Утверждена

УМО вузов Республики Беларусь

по образованию в области информатики

и радиоэлектроники

« 03 » июня 2003 г.

Регистрационный № ТД-40-045/тип.

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ВОСПРИЯТИЯ ИНФОРМАЦИИ, ОБУЧЕНИЯ И РАСПОЗНАВАНИЯ

В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

Учебная программа для высших учебных заведений

по специальности 1Искусственный интеллект

Согласована с Учебно-методическим управлением БГУИР

« 28 » мая 2003 г.

Составители:

, доцент кафедры интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», кандидат психологических наук;

, доцент кафедры интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», старший научный сотрудник, кандидат технических наук

Рецензенты:

, ведущий научный сотрудник Института технической кибернетики Национальной академии наук Беларуси, доцент, кандидат технических наук;

Кафедра САПР Учреждения образования «Белорусская государственная политехническая академия» (протокол от 01.01.2001 г.)

Рекомендована к утверждению в качестве типовой:

Кафедрой искусственных интеллектуальных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники» (протокол от 01.01.2001 г.);

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

Ответственный за редакцию:

Ответственный за выпуск:

Пояснительная записка

Типовая программа «Теоретические основы восприятия информации, обучения и распознавания в интеллектуальных системах» разработана в соответствии с Образовательным стандартом РД РБ 02100.5.114-98 по специальности 1Искусственный интеллект. Она предусматривает групповую форму проведения занятий со студентами, приобщение студентов к литературе по теме, к материалам конференций по данной тематике. Целью изучения дисциплины является сообщение студентам знаний в области технических, психологических и физиологических процессов переработки информации воспринимающими ее системами искусственного и биологического происхождения.

В результате освоения курса «Теоретические основы восприятия информации, обучения и распознавания в интеллектуальных системах» студент должен:

знать:

формы восприятия информации человеком;

формы восприятия информации искусственной системой;

суть процессов обучения, запоминания, забывания;

способы распознавания информации в искусственной системе;

уметь характеризовать:

- закономерности процессов обучения, запоминания, забывания;

- модели обучения и распознавания информации;

уметь анализировать:

- способы восприятия, обучения и распознавания различными живыми и неживыми организмами;

- связь психолого-биологического подхода в изучении процессов восприятия, обучения и распознавания с математическими и техническими подходами обработки информации;

приобрести навыки:

моделирования восприятия, обучения, распознавания информации;

работы с научной и технической литературой.

Программа рассчитана на объем 50 учебных часов. Примерное распределение учебных часов по видам занятий: лекций – 35 часов, практических занятий – 15 часов.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Раздел 1. ВОСПРИЯТИЕ ИНФОРМАЦИИ

Тема 1.1. ПОНЯТИЕ ВОСПРИЯТИЯ

Восприятие информации человеком: психологические и физиологические особенности. Этапы обработки информации: энергия стимула – сенсорная система – преобразование – сенсорное обнаружение – кодирование – память и трансформация – поведение. Восприятие информации компьютерной системой: общие подходы к моделированию восприятия. Рецепторы. Когнитивная психология как дисциплина. Когнитивная наука.

Тема 1.2. ЗРИТЕЛЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ

Получение изображения, поступающего от рецепторов. Понятие образа. Построение образной модели. Понятие семантики. Построение образно-семантической модели. Системы машинного зрения.

Тема 1.3. ДРУГИЕ ФОРМЫ ВОСПРИЯТИЯ

Слух, обоняние, осязание как психолого-физиологические процессы. Формирование интегрированного образа на основе различных форм восприятия.

Раздел 2. ОБУЧЕНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ

Тема 2.1. ОБУЧЕНИЕ КАК ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПРОЦЕСС

Процесс обучения у человека. Обучение распознаванию и обучение поведению. Забывание как процесс у человека. Избирательность забывания. Ученик и учитель. Обучающиеся системы. Искусственные нейронные сети как один из подходов реализации обучающихся систем. Биологический и искусственный нейрон. Формальный нейрон. Обучение нейронной сети.

Тема 2.2. РАСПОЗНАВАНИЕ ИНФОРМАЦИИ

Понятие эталона (паттерна). Подходы к распознаванию зрительных паттернов: гештальт-психология; обработка информации по принципу «снизу вверх» или «сверху вниз»; сравнение с эталоном; подетальный анализ; опознание по прототипу.

Тема 2.3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА РАСПОЗНАВАНИЯ

В КОМПЬЮТЕРНОЙ СИСТЕМЕ

Сопоставление психологической модели распознавания с иными (кибернетической и физиологической) моделями распознавания. Распознающие системы. Принятие решения как основа распознавания. Динамическое программирование как метод подгонки стимула под эталон. Нарушение как “патология” процесса распознавания. Изучающе-опознающие системы

Раздел 3. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

Тема 3.1. МОДЕЛИРОВАНИЕ ВОСПРИЯТИЯ, ОБУЧЕНИЯ

И РАСПОЗНАВАНИЯ В ПРИКЛАДНЫХ

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

Подсистемы интеллектуального интерфейса: естественно-языковой и речевой интерфейс, диалоговые системы. Динамические интеллектуальные системы. Интеллектуальные роботы. Системы виртуальной реальности. Интеллектуальные обучающие системы. Системы когнитивной графики. Графодинамические модели восприятия информации, обучения и распознавания.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ТЕМ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ

1. Общая информационная схема формирования образа воспринимаемого объекта.

2. Построение и исследование моделей восприятия различных типов: зрительного, слухового, осязательного, обонятельного.

3. Обучающиеся и распознающие системы.

4. Проектирование диалоговой системы.

ЛИТЕРАТУРА

ОСНОВНАЯ

1. Солсо психология: Пер. с англ. - М.: Тривола, 1996.

2. Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов: Пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1987.

3. Принципы нейродинамики. Перцептроны и теория механизмов мозга: Пер. с англ./Под ред. . - М.: Мир, 1965.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ

1. Информатика: Энциклопед. словарь для начинающих/ Под ред, -пелова.

2. Лосик действия в восприятии речи. – Мн.: Выш. шк., 2000.

3. Головко : Теория и применение. Кн. 1. Организация и обучение нейронных сетей с прямыми и обратными связями. - Брест: БПИ, 1999 .

4. Головко : Теория и применение. Кн. 2. Самоорганизация, отказоустойчивость и применение нейронных сетей. - Брест: БПИ, 1999 .

Утверждена

УМО вузов Республики Беларусь

по образованию в области информатики

и радиоэлектроники

« 03 » июня 2003 г.

Регистрационный № ТД-40-046/тип.

МОДЕЛИ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ЗНАНИЙ

И СООТВЕТСТВУЮЩИЕ ИМ ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ

КОМПЬЮТЕРНЫЕ АРХИТЕКТУРЫ

Учебная программа для высших учебных заведений

по специальности 1Искусственный интеллект

Согласована с Учебно-методическим управлением БГУИР

« 28 » мая 2003 г.

Составители:

, заведующий кафедрой интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», старший научный сотрудник, доктор технических наук;

Рецензенты:

, доцент кафедры информатики Учреждения образования «Белорусский государственный университет», кандидат технических наук;

Кафедра информационных вычислительных систем Военной академии Республики Беларусь (протокол от 01.01.2001 г.)

Рекомендована к утверждению в качестве типовой:

Кафедрой интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники» (протокол от 01.01.2001 г.);

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

Ответственный за редакцию:

Ответственный за выпуск:

Пояснительная записка

Типовая программа «Модели параллельной переработки знаний и соответствующие им параллельные компьютерные архитектуры» разработана в соответствии с Образовательным стандартом РД РБ 02100.5.114-98 по специальности 1Искусственный интеллект. Она предусматривает формирование представлений об архитектуре параллельных компьютеров и способах построения моделей параллельной переработки знаний. Целью изучения дисциплины является ознакомление с проблемами и основными понятиями методов построения моделей параллельной переработки знаний, а также углубление и систематизация знаний и навыков в области параллельных архитектур для распределенной переработки знаний.

В результате освоения курса «Модели параллельной переработки знаний и соответствующие им параллельные компьютерные архитектуры» студент должен:

знать:

цели и проблемы параллельной переработки знаний;

принципы организации функционирования основных классов параллельных архитектур;

основные подходы, применяемые при выборе и реализации моделей параллельной переработки знаний;

уметь характеризовать:

проблемы, возникающие при выборе моделей параллельной переработки знаний и их реализации;

основные принципы, реализующие модели параллельной переработки знаний;

уметь анализировать:

основные тенденции построения моделей параллельной переработки знаний;

приобрести навыки:

использования на практике конкретных параллельных архитектур для распределенной переработки знаний при решении реальных прикладных задач.

Программа рассчитана на объем 100 учебных часов. Примерное распределение учебных часов по видам занятий: лекций – 50 часов, лабораторных работ – 50 часов.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Раздел 1. Параллельные модели переработки информации

Тема 1.1. ОСОБЕННОСТИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СТРУКТУР, ОРИЕНТИРОВАННЫХ НА ПАРАЛЛЕЛЬНУЮ РЕАЛИЗАЦИЮ МОДЕЛЕЙ ПЕРЕРАБОТКИ ЗНАНИЙ

Особенности реализации моделей переработки знаний на базе параллельных спецпроцессоров с регулярной структурой. Особенности реализации моделей переработки знаний на базе многопроцессорных систем с нерегулярной структурой. Особенности реализации моделей переработки знаний на базе многопроцессорных систем с перестраиваемой структурой. Особенности реализации моделей переработки знаний на базе ассоциативных процессоров. Особенности реализации моделей переработки знаний на базе процессоров баз данных. Особенности реализации моделей переработки знаний структур на базе семантических сетей.

Тема 1.2. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ПЕРЕРАБОТКИ ЗНАНИЙ, ОРИЕНТИРОВАННЫХ НА РАСПРЕДЕЛЕННУЮ РЕАЛИЗАЦИЮ

Общий способ построения моделей, ориентированных на распределенную реализацию. Проблемы, обусловленные распределенной переработкой знаний, и способы их разрешения. Общая структура модели как коллектива вычислительных модулей. Виды модулей и их операционные особенности. Соотношение между структурами модулей в рамках единой модели. Особенности взаимодействия модулей. Способы построения модулей и иерархической модели в целом. Особенности реализации модели на базе различных аппаратных средств.

Тема 1.3. МОДЕЛЬ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ПЕРЕРАБОТКИ ЗНАНИЙ, ПРЕДСТАВЛЕННЫХ В ВИДЕ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕТИ

1.3.1. Определение иерархии моделей переработки знаний, представленных в виде семантической сети. Основные понятия, используемые в рамках моделей. Соотношения между различными моделями в рамках иерархии. Способы перехода от одних моделей к другим в рамках единой иерархии моделей.

1.3.2. Особенности моделей, ориентированных на реализацию в виде вычислительных сред. Общий способ построения моделей, ориентированных на реализацию в виде вычислительных сред. Общая структура модели как коллектива вычислительных микромодулей. Виды микромодулей и их операционные особенности. Соотношение между структурами микромодулей в рамках единой модели. Особенности взаимодействия микромодулей. Способы построения микромодулей и модели в целом. Возможности реализации модели на базе различных аппаратных средств.

Раздел 2. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ АРХИТЕКТУРЫ

Тема 2.1. ОБЗОР, КЛАССИФИКАЦИЯ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ АРХИТЕКТУР

Классификации параллельных вычислительных архитектур. Флинна. Энслоу. Прочие классификации. Основыне этапы развития параллельных вычислительных архитектур. Архитектура класса МКОД. Архитектура класса ОКМД. Архитектура класса МКМД. Конвейерные архитектуры для скалярной обработки. Конвейерные архитектуры для векторной обработки.

Тема 2.2. КОММУНИКАЦИЯ В ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ АРХИТЕКТУРАХ

Классификация связей в параллельных вычислительных архитектурах. Межпроцессорные связи. Внутренние связи. Коммутация в параллельных архитектурах. Сети коммутации. Связь и коммутатор. Среды и многокаскадные коммутаторы.

Тема 2.3. ОРГАНИЗАЦИЯ РЕСУРСОВ В ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

Суперскалярные архитектуры. Ассоциативные архитектуры. Систолические архитектуры. Программируемые архитектуры. Архитектуры для обработки семантических сетей. Организация памяти, процессоров. Топология связей. Организация вычислительного процесса.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ

1. Построение моделей интерпретатора Пролог-машины (или подобной), реализующей различные виды параллелизма Пролог-программ.

2. Построение моделей параллельной переработки знаний, представленных в виде семантической сети.

3. Построение моделей распределенной переработки знаний.

4. Моделирование параллельных архитектур:

моделирование конвейерных архитектур;

моделирование архитектур класса ОКМД;

моделирование архитектур класса МКМД;

моделирование архитектур для обработки семантических сетей.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРОГРАММ

(или другой информации, необходимого оборудования и т. п.)

1. Компьютер класса Pentium, 32 Мб оперативной памяти.

2. Операционная система Windows98/NT, UNIX.

3. Среда разработки Microsoft Visual C v. 5.0 и выше, Delphi v. 3.0 и выше.

ЛИТЕРАТУРА

ОСНОВНАЯ

1. Воеводин модели и методы в параллельных процессах.- М.: Наука, 1986.

2. Голенков методы и средства параллельной асинхронной переработки информации в интеллектуальных системах: Учеб.-метод. пособие для студ. спец. "Искусственный интеллект".- Мн.:БГУИР, 1996.

3. Евреинов вычислительные системы, структуры и среды.- М.: Наука, 1981.

4. , Рывкин баз данных и знаний.- М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990.

5. Каляев системы с программируемой архитектурой.- М.: Радио и связь, 1984.

6. Архитектура современных ЭВМ. В 2 кн. Кн. 1.: Пер. с англ.- М.: Мир, 1985.

7. Архитектура современных ЭВМ. В 2 кн. Кн. 2:/ Пер. с англ.- М.: Мир, 1985.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ

1. Машины баз данных и управление базами данных.- М.: Мир, 1989.

2. Ассоциативные параллельные процессоры.- М.: Энергоиздат, 1981.

3. Головкин системы с большим числом процессоров.- М.: Радио и связь, 1995.

Утверждена

УМО вузов Республики Беларусь

по образованию в области информатики

и радиоэлектроники

« 03 » июня 2003 г.

Регистрационный № ТД-40-047/тип.

АССОЦИАТИВНАЯ ПАМЯТЬ И АССОЦИАТИВНЫЕ ПРОЦЕССОРЫ

В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ КОМПЬЮТЕРАХ

Учебная программа для высших учебных заведений

по специальности 1Искусственный интеллект

Согласована с Учебно-методическим управлением БГУИР

« 28 » мая 2003 г.

Составители:

, ассистент кафедры интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники»;

Рецензенты:

, директор НИП «Геоинформационные системы» НИО «Кибернетика» Национальной академии наук Беларуси, старший научный сотрудник, кандидат технических наук;

Кафедра информатики и вычислительной техники Учреждения образования «Высший государственный колледж связи» (протокол от 01.01.2001 г.)

Рекомендована к утверждению в качестве типовой:

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

Ответственный за редакцию:

Ответственный за выпуск:

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

Типовая программа «Ассоциативная память и ассоциативные процессоры в интеллектуальных компьютерах» разработана в соответствии с Образовательным стандартом РД РБ 02100.5.114-98 по специальности 1Искусственный интеллект. Целью дисциплины является ознакомление студентов с современными программными и аппаратными способами организации ассоциативной обработки информации в традиционных и интеллектуальных вычислительных системах, теоретическими основами построения и способами реализации памяти, адресуемой по содержанию.

В результате освоения курса «Ассоциативная память и ассоциативные процессоры в интеллектуальных компьютерах» студент должен:

знать:

особенности адресации к памяти по содержанию ассоциативной памяти;

логические основы аппаратной реализации ассоциативной памяти;

особенности аппаратной реализации памяти, адресуемой по содержанию;

ассоциативные процессоры;

уметь характеризовать:

особенности реализации памяти, адресуемой по содержанию;

уметь анализировать:

программные модели и методы реализации адресации данных по содержанию;

приобрести навыки:

построения и анализа программных модели устройств с адресацией данных по содержанию.

Программа рассчитана на объем 50 учебных часов. Примерное распределение учебных часов по видам занятий : лекций – 30 часов, лабораторных работ – 20 часов.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

ВВЕДЕНИЕ

Тема 1.1. ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ РАЗВИТИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ

Развитие и применение запоминающих устройств с адресацией по содержанию.

Раздел 2. АССОЦИАТИВНАЯ ПАМЯТЬ.

ОПРЕДЕЛЕНИЯ И КОНЦЕПЦИИ

Тема 2.1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ

Основные понятия об ассоциативной памяти. Определения и концепции. Два подхода к реализации памяти с адресацией по содержанию (программный и аппаратный).

Тема 2.2. АССОЦИАЦИИ

Виды ассоциаций (прямая и косвенная). Основные понятия теории ассоциаций (атрибут, объект, значение, отношение и др.). Структура ассоциаций. Построение информационных структур (цепочки и сети отношений, составное отношение). Ассоциативная выборка. Законы ассоциаций. Особенности ассоциативной памяти естественного интеллекта (человека). Понятия о мерах сходства.

Раздел 3. ПРОГРАММНЫЙ ПОДХОД

К АДРЕСАЦИИ ПО СОДЕРЖАНИЮ

Тема 3.1. ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ ХЭШИРОВАНИЯ

Функции хэширования. Перевод ключевых слов в числовую форму. Формирование Хэш-адреса.

Тема 3.2. ПОНЯТИЯ О КОЛЛИЗИИ И ПРОБИНГЕ

3.2.1. Методы обработки коллизий (с использованием внутренней адресации и специальной области памяти – области переполнения).

3.2.2. Виды пробинга (линейный, квадратичный, случайный). Проблемы группирования при хэшировании. Методы устранения группирований (применение различных видов пробинга, метод пересекающихся цепочек и др.).

3.2.3. Методы ускорения процедур поиска (применение флажка «Коллизия», упорядоченные таблицы хэширования, виртуальные Хэш-адреса).

Тема 3.3. СТРУКТУРА И ФОРМАТЫ ТАБЛИЦ ХЭШИРОВАНИЯ

Непосредственная и косвенная адресация. Примеры организации таблиц хэширования. Буферизация таблиц хэширования. Клеточная организация таблиц хэширования.

Тема 3.4. АССОЦИАТИВНЫЙ ПОИСК

3.4.1. Многоключевой поиск. Списки и списочные структуры. Связные одно - и двунаправленные списки. Бинарное дерево. Мультисписки. Реализация многоключевого поиска с помощью индексных таблиц хэширования.

3.4.2. Применение методов хэширования для поиска по соответствию.

Раздел 4. ЛОГИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ ОРГАНИЗАЦИИ АССОЦИАТИВНЫХ ЗАПОМИНАЮЩИХ УСТРОЙСТВ (АЗУ)

Тема 4.1. ОСНОВЫ ОРГАНИЗАЦИИ АЗУ

4.1.1. Логические основы организации АЗУ.

4.1.2. Структура и основные функции АЗУ параллельного действия (считывание, запись, обработка многократных совпадений, формирование адреса).

4.1.3. АЗУ параллельного действия с поиском, параллельным по словам и последовательным по разрядам, последовательным по словам и параллельным по разрядам. Виды адресации (обычная, диагональная и др.)

Тема 4.2. РЕАЛИЗАЦИЯ АЗУ

Схемотехнические базисы реализации АЗУ.

Раздел 5. МЕСТО АССОЦИАТИВНОЙ ПАМЯТИ

В СОВРЕМЕННЫХ ЭВМ

Тема 5.1. ПРИМЕНЕНИЕ АЗУ

Основные варианты применения АЗУ в ЭВМ (организация виртуальной памяти, ассоциативная буферная память, программируемая логика и др. ).

Тема 5.2. ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ФУНКЦИЙ АССОЦИАТИВНОЙ ПАМЯТИ

5.2.1. Основные тенденции развития функций ассоциативной памяти. Ассоциативные процессоры с высоким уровнем параллелизма (с параллелизмом на уровне бита, программируемые АЗУ, системы памяти с распределенной логикой).

5.2.2. Матричные процессоры (простейший процессор, 3 канальной процессор, RADCAP и др.).

5.2.3. Примеры реализации ассоциативных процессоров (RELACS, STARAN, PEPE и др.).

5.2.4. Применение принципов ассоциативной адресации в интеллектуальных компьютерах.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ

1. Построение и проверка программной модели, обеспечивающей формирование Хэш-таблиц и ассоциативный поиск информации по ключам.

2. Построение и проверка программной модели, обеспечивающей выполнение базовых операций ассоциативной памяти.

3. Построение и проверка программной модели ассоциативного процессора, обеспечивающей выполнение поисковых и вычислительных операций.

4. Построение и анализ схемотехнической модели АЗУ.

ЛИТЕРАТУРА

ОСНОВНАЯ

1. Ассоциативные запоминающие устройства: Пер. с англ. - М.: Мир, 1982.

2. Архитектура современных ЭВМ. В 2 кн.: Пер. с англ./ Под ред. .- М.: Мир, 1985.

3. Ассоциативные параллельные процессоры: Пер. с англ. - М. Энергоиздат, 1981.

4. Дж. Архитектура высокопроизводительных вычислительных систем: Пер. с англ. -.М., Наука, 1985.

5. Машины баз данных и управление базами данных: Пер. с англ. - М.: Мир, 1978.

6. Дж. Введение в системы баз данных: Пер. с англ. – М.- Киев: ДИАЛЕКТИКА, 1998. 6-е изд.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ

1. Корнеев вычислительные системы.- М.% Нолидож, 1999.

2. Искусство программирования для ЭВМ. Т. 1: Основные алгоритмы. Т. 2.: Сортировка и поиск: Пер. с англ. - М.: Мир, 1976.

3. Системное проектирование сверхбольших интегральных схем: В 2 кн. Кн. 1. Кн. 2: Пер. с англ. - М. Мир, 1985.

Утверждена

УМО вузов Республики Беларусь

по образованию в области информатики

и радиоэлектроники

« 03 » июня 2003 г.

Регистрационный № ТД-40-048/тип.

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ И НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ

Учебная программа для высших учебных заведений

по специальности 1Искусственный интеллект

Согласована с Учебно-методическим управлением БГУИР

« 28 » мая 2003 г.

Составители:

, ассистент кафедры интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники

Рецензенты:

Кафедра интеллектуальных систем Учреждения образования «Белорусский государственный университет» (протокол от 01.01.2001 г.)

Рекомендована к утверждению в качестве типовой:

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

Ответственный за редакцию:

Ответственный за выпуск:

Пояснительная записка

Типовая программа «Нейросетевые модели и нейрокомпьютеры» разработана в соответствии с Образовательным стандартом РД РБ 02100.5.114-98 по специальности 1Искусственный интеллект. Целью изучения курса «Нейросетевые модели и нейрокомпьютеры» является сообщение студентам знаний по нейрокомпьютерным наукам, которые в последнее время получают все более широкую теоретическую разработку и практическое использование, изучение вопросов истории развития нейрокомпьютеров, основ нейронной организации мозга, видов структуры нейросетей, алгоритмов обучения нейронных моделей, вариантов практического использования нейрокомпьютеров.

В результате освоения курса «Нейросетевые модели и нейрокомпьютеры» студент должен:

знать:

основные понятия и определения в области нейрокомпьютерной техники;

основы организации биологического и искусственного нейрона;

основы нейронной организации человеческого мозга и искусственной нейронной сети;

классификацию нейронных сетей;

методы обучения нейронных сетей;

уметь характеризовать:

особенности построения нейронной сети;

организацию нейрокомпьютера;

уметь анализировать:

различные методы и алгоритмы обучения нейронных сетей;

организацию нейронных сетей различного вида;

приобрести навыки:

реализации нейронных сетей на компьютере;

применения механизмов организации и обучения нейронных сетей и нейрокомпьютеров для решения прикладных задач.

Программа рассчитана на объем 50 учебных часов. Примерное распределение учебных часов по видам занятий: лекций – 30 часов, лабораторных работ – 20 часов.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Раздел 1. ОБЩЕЕ ПОНЯТИЕ О НЕЙРОСЕТЯХ

И НЕЙРОКОМПЬЮТЕРАХ

Тема 1.1. ОСНОВЫ ЕСТЕСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Биологический нейрон. Нейронная организация мозга. Механизмы обучения. Самоорганизация биологических систем.

Тема 1.2. ИСКУССТВЕННЫЙ НЕЙРОН

Локальные анализаторы у человека и нейрокомпьютера. Искусственные нейронные системы. Формальный нейрон. Персептроны. История создания нейросетевых моделей и нейрокомпьютеров.

Тема 1.3. ЗАДАЧИ И ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ

Задача прогнозирования. Задача классификации. Задача распознавания. Задача преобразования. Задача поиска решения.

Раздел 2. ОДНОСЛОЙНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Тема 2.1. ФОРМАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ НЕЙРОНА

Задача нейрона. Типология нейронов, обучение нейрона. Типология нейросетевых моделей.

Тема 2.2. ФУНКЦИИ АКТИВАЦИИ НЕЙРОННЫХ ЭЛЕМЕНТОВ

Линейная функция. Пороговая функция. Линейная ограниченная функция. Модифицированная пороговая функция. Сигмоидная функция. Нейронные сети с пороговой функцией активации.

Тема 2.3. ОБУЧЕНИЕ ОДНОСЛОЙНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Правило обучения Хебба. Процедура обучения Розенблатта. Правило обучения Видроу - Хоффа. Выбор адаптивного шага обучения. Использование псевдообратной матрицы для обучения нейронных сетей. Использование нейронной сети для решения прикладных задач.

Раздел 3. МНОГОСЛОЙНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Тема 3.1. ТОПОЛОГИЯ И АНАЛИЗ МНОГОСЛОЙНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Двуслойные, трехслойные нейронные сети. Нейронные сети высокого порядка. Алгоритм обратного распространения ошибки.

Тема 3.2. ОБУЧЕНИЕ МНОГОСЛОЙНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Рекомендации по обучению и архитектуре многослойных нейронных сетей. Адаптивный шаг обучения. Алгоритм послойного обучения. Сравнительный анализ алгоритмов обучения. Алгоритм многократного распространения ошибки.

Раздел 4. ДРУГИЕ ВИДЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Тема 4.1. МНОГОСЛОЙНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ С ОБРАТНЫМ РАСПРОСТРАНЕНИЕМ ИНФОРМАЦИИ

Рекуррентные нейронные сети. Обучение рекуррентной сети. Рециркулярные нейронные сети. Использование многослойных нейронных сетей с обратным распространением информации для решения прикладных задач.

Тема 4.2. РЕЛАКСАЦИОНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Нейронная сеть Хопфилда. Нейронная сеть Хэмминга. Двунаправленная ассоциативная память.

Тема 4.3. САМООРГАНИЗУЮЩИЕСЯ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ КОХОНЕНА

Конкурентное обучение. Векторный квантователь. Самоорганизующиеся карты Кохонена. Решение задачи коммивояжера.

Тема 4.4. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ АДАПТИВНОГО РЕЗОНАНСА

Основы адаптивного резонанса. Архитектура сети адаптивного резонанса. Алгоритм обучения.

Тема 4.5. ГИБРИДНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Нейронные сети встречного распространения. Нейронные сети с радикально-базисной функцией. Решение задач оптимизации. Методы ликвидации сбоев и ускорения обучения нейрокомпьютеров.

Раздел 5. ПРАКТИЧЕСКОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОКОМПЬЮТЕРОВ

Тема 5.1. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ

Управление движением робота. Автономное управление мобильным роботом. Автономное управление автомобилем.

Тема 5.2. САМООРГАНИЗАЦИЯ И ОТКАЗОУСТОЙЧИВОСТЬ

Показатели надежности. Самоорганизующаяся линейная нейронная сеть. Отказоустойчивая сеть Хопфилда.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ

1. Варианты задач, решаемых с помощью нейрокомпьютеров. Задача распознавания.

2. Синтез последовательностей.

3. Формальный нейрон и функция активации нейронного элемента.

4. Обучающиеся системы. Способы обучения нейросетей и нейрокомпьютеров.

ЛИТЕРАТУРА

ОСНОВНАЯ

1. Головко : Теория и применение. Кн. 1: Организация и обучение нейронных сетей с прямыми и обратными связями. - Брест: БПИ, 1999 .

2. Головко : Теория и применение. Кн. 2: Самоорганизация, отказоустойчивость и применение нейронных сетей. - Брест: БПИ, 1999.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ

1. Персептроны: Пер. с англ. / Под ред. В. А. Ко-валевского. - М.: Мир, 1971 .

2. Принципы нейродинамики. - М.: Мир, 1965. -

3. , Шмелев . - М.: Наука, 1983.

Утверждена

УМО вузов Республики Беларусь

по образованию в области информатики

и радиоэлектроники

« 03 » июня 2003 г.

Регистрационный № ТД-40-049/тип.

ПРИКЛАДНЫЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

И СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Учебная программа для высших учебных заведений

по специальности 1Искусственный интеллект

Согласована с Учебно-методическим управлением БГУИР

« 28 » мая 2003 г.

Составители:

Рецензенты:

Кафедра информационных вычислительных систем Военной академии Республики Беларусь (протокол от 01.01.2001 г.)

Рекомендована к утверждению в качестве типовой:

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

Ответственный за редакцию:

Ответственный за выпуск:

Пояснительная записка

Типовая программа «Прикладные интеллектуальные системы и системы принятия решений» разработана в соответствии с Образовательным стандартом РД РБ 02100.5.114-98 по специальности 1Искусственный интеллект. Она предусматривает формирование представлений о целом классе компьютерных систем, разрабатываемых с использованием методов и средств искусственного интеллекта, и систем принятия решений. Применение методов и средств искусственного интеллекта при создании конкретных прикладных систем в настоящее время является одной из актуальных задач современной информатики, так как указанные методы позволяют перейти к принципиально более качественному и эффективному классу интеллектуальных систем (ИС). В особенности это касается систем, обрабатывающих большие объемы сложной иерархической информации и требующих применения различных методов решения неформализованных задач. Цель настоящей дисциплины - научить студента синтезировать все полученные в процессе учебы знания для получения конкретных практических результатов.

В результате освоения курса «Прикладные интеллектуальные системы и системы принятия решений» студент должен:

знать:

особенности архитектур различных типов прикладных интеллектуальных систем;

способы интеграции различных моделей решения задач для создания сложных интегрированных систем;

способы интеграции различных типов информации и знаний в интеллектуальных системах различного назначения;

способы интеграции программных и аппаратных средств в составе одной системы;

классификацию медицинских, геоинформационных, робототехнических, обучающих и других ИС, их основные особенности и сферы применения;

основные этапы технологии проектирования различных типов ИС;

принципы построения систем принятия решений;

уметь характеризовать:

основные типы прикладных интеллектуальных систем и особенности их разработки;

методы решения задач и поддержки принятия решений для реализации указанных систем;

способы приобретения, модели представления, хранения и переработки больших объемов сложноструктурированных трудно формализуемых знаний;

способы применения и использования прикладных интеллектуальных систем и систем принятия решений;

основные направления использования методов и средств искусственного интеллекта в робототехнических, медицинских, обучающих системах и т. п;

основные формальные и математические модели, используемые в интеллектуальных системах различных типов;

уметь анализировать:

методы реализации прикладных интеллектуальных систем различного назначения и систем принятия решений;

методы представления и переработки информации различного типа в ИС;

методы выбора наиболее подходящих моделей представления знаний для ИС;

методы формализации смысловой постановки задачи, подбора аналитических методов, составления математической модели и вычислительных алгоритмов;

приобрести навыки:

использования различных инструментальных средств проектирования прикладных интеллектуальных систем и систем принятия решений;

использования различных систем программирования и операционных систем для реализации ИС различного назначения;

постановки и спецификации реальных прикладных задач с целью их решения с использованием вычислительной техники;

аналитического решения прикладных задач, анализа и обобщения полученных решений;

проектирования, практической реализации, анализа и оценки конкретных компьютерных систем;

разработки компонентов программного обеспечения ИС;

взаимодействия с коллегами по работе и экспертами, принимающими участие в разработке прикладной интеллектуальной системы.

Программа состоит из ряда разделов, каждый из которых посвящен конкретному классу систем. Поэтому при разработке рабочей программы на ее основе допускается изменение последовательности разделов, а также пересмотр их содержания в соответствии с современным состоянием проблемы.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Раздел 1. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ

Тема 1.1. РОБОТЫ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Робототехнические системы первого, второго и третьего поколений. Интеллектуальные робототехнические системы. Адаптивные роботы. Дальнейшее развитие интеллектуальных робототехнических систем.

Тема 1.2. ПОСТРОЕНИЕ ПРОМЫШЛЕННЫХ РОБОТОВ

Механическая часть промышленных роботов. Технические характеристики системы. Конфигурация системы.

Тема 1.3. УПРАВЛЕНИЕ РОБОТОМ

Системы дистанционного и интерактивного управления роботами. Оперативное управление в гибких автоматизированных производствах.

Тема 1.4. ПРИМЕНЕНИЕ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Применение роботов и гибких автоматизированных производств в промышленности (примеры). Использование интеллектуальных робототехнических систем для решения задач, связанных с риском.

Раздел 2. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТРЕНАЖЕРНЫЕ

И ОБУЧАЮЩИЕ СИСТЕМЫ

Тема 2.1. ИСТОРИЯ И СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ ОБУЧЕНИЯ (КСО)

Роль интеллектуальных обучающих систем (ИОС) в системе обучения. Актуальность интеллектуального интерфейса в ИОС и в любой компьютерной системе вообще.

Тема 2.2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ

Понятие ИОС, ее принципиальные отличия от традиционных КСО. Классификации ИОС. Архитектура ИОС. Индивидуализация обучения. Решение задач в ИОС. Управление обучением и гибкость ИОС. Понятие интеллектуального интерфейса. Стимуляторы процесса познания.

Тема 2.3. ДИАГНОСТИКА СОСТОЯНИЯ И ЗНАНИЙ ОБУЧАЕМОГО

Модель обучаемого. Способы реализации различных моделей обучаемого. Тестирование и диагностика знаний. Тестирование и диагностика психофизического состояния. Интеллектуальные тренажерные системы. Управление обучением в ИОС.

Тема 2.4. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИОС

Ориентация на разработчика-непрофессионала в области компьютерных технологий: модель учителя. Структуризация и систематизация учебного материала. Использование средств мультимедиа. Ориентация на различные категории пользователей ИОС. Модели и методы представления и переработки знаний в ИОС. Технология проектирования ИОС на базе инструментальных средств. Оценка качества ИОС.

Раздел 3. ПРИКЛАДНЫЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

В ОБЛАСТИ МЕДИЦИНЫ

Тема 3.1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА МЕДИЦИНСКИХ СИСТЕМ

Классификация современных медицинских систем, их функциональное назначение. Структура и основные компоненты медицинских систем. Интегрированная среда функционирования современных медицинских систем. Типология задач интеллектуализации медицинских систем.

Тема 3.2. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ И ДАННЫХ В МЕДИЦИНСКИХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

Характеристика предметной области для медицинских систем. Модели знаний. Структуры данных.

Тема 3.3. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В МЕДИЦИНСКИХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

Методы анализа данных. Методы теории принятия решений. Методы диагностики.

Тема 3.4. ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ МЕДИЦИНСКИХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Основные этапы создания системы, их содержание. Инструментальные средства разработки медицинских интеллектуальных систем. Использование современных информационных технологий в процессе создания и функционирования медицинских интеллектуальных систем.

Раздел 4. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

Тема 4.1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ (ГИС)

Определение ГИС на основе четырех подсистем: сбора, хранения и редактирования, анализа, вывода данных. Сравнение методов традиционной картографии и современных ГИС.

Тема 4.2. ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ, ТИПЫ И МОДЕЛИ ДАННЫХ

Сферические и плоские координаты. Шкалы измерения данных. Общие характеристики и классификация картографических проекций. Организация данных внутри ГИС и использование стандартных СУБД. Растровые, векторные и векторно-топологические модели данных. Способы компактного хранения больших объемов пространственной информации. Интегрированная и гибридная модели организации данных ГИС.

Тема 4.3. СБОР И ВВОД ИНФОРМАЦИИ

Традиционные ручные и современные автоматизированные и автоматические методы сбора данных, включая получение и ввод изображений со спутников. Оборудование для ввода карт и его параметры. Организация процесса ввода.

Тема 4.4. КАРТОГРАФИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Вывод карт и результатов анализа. Особенности вывода на дисплеи и бумагу. Использование символов. Дизайн карт. Нетрадиционные виды картографического вывода.

Тема 4.5. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ГИС

Модели жизненного цикла проекта, основных этапов, приоритетов. Общие параметры систем и оценка трудоемкости. Взаимодействие ГИС с внутренними и внешними участниками информационного процесса. Концептуальное и техническое проектирование. Человеческий фактор. Оценка затрат/отдачи. Создание прототипов. Пространственно-информационные продукты.

Раздел 5. ДРУГИЕ ТИПЫ ПРИКЛАДНЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ И СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Тема 5.1. СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К АНАЛИЗУ И РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Понятие состояния системы принятия решений: анализ текущего состояниЯ, способы изменения состояния, целевое состояние и средства его достижения. Окружение системы принятия решений. Системные ресурсы. Структурируемость задачи.

Тема 5.2. РОЛЬ И ФУНКЦИИ СИСТЕМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

5.2.1. Компоненты системы принятия решений. Управление диалогом. Управление данными. Управление моделями. Архитектура и ресурсы систем принятия решений. Проектирование систем принятия решений. Примеры систем принятия решений.

5.2.2. Тенденции развития и использования систем принятия решений в различных областях.

5.2.3. Примеры других типов прикладных интеллектуальных систем.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ

1. Ознакомление с прототипами и фрагментами различных типов прикладных интеллектуальных систем.

2. Проектирование прикладной ИС или системы принятия решений в некоторой области.

3. Разработка компонентов прикладной ИС или системы принятия решений в некоторой области.

4. Разработка средств интерфейса прикладной ИС или системы принятия решений в некоторой области.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРОГРАММ,

НЕОБХОДИМОГО ОБОРУДОВАНИЯ

1. Компьютер класса Pentium, 32 Мб оперативной памяти.

2. Операционная система Windows98/NT.

3. Среда разработки Vicrosoft Visual C v. 5.0 и выше, Delphi v. 3.0 и выше и т. п.

4. Текстовой процессор Word97 и т. п.

5. Инструментальные средства проектирования ИС.

6. Пакет программ STATISTICA.

7. ГИС ArcView для PC.

8. Spatial Analyst для ГИС ArcView.

9. Картографическая база данных Digital Chart of the World.

ЛИТЕРАТУРА

ОСНОВНАЯ

1. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие/ , , . - М.: Финансы и статистика, 1996.

2. , Рыбина и принципы построения интеллектуальных диалоговых систем: Учеб. пособие. - М.: МИФИ, 1989.

3. Рыбина проектирования прикладных экспертных систем. - М.: 1990.

4. Рыбина систем, основанных на знаниях: Учеб. пособие. - М.: МИФИ, 1997.

5. , , Ющенко системы и представление знаний: Справ. пособие / АН Украины Ин-т кибернентики. - Киев: Наук. думка, 1992.

6. Касаткин и искусственный интеллект: – Киев: Выща шк. 1989.

7. , Роботы с искусственным интеллектом: - Киев: Тэхника 1989.

8. Петрушин -обучающие системы / Отв. ред. ; Ин-т кибернетики АН УССР. - Киев: Наук. думка, 1982.

9. , , Елисеева средства проектирования интеллектуальных обучающих систем: Метод. пособие по курсу "Интеллектуальные обучающие и тренажерные системы" для студ. спец. "Искусственный интеллект". - Мн.: БГУИР, 1999.

10. Стефанюк аспекты разработки компьютерных систем обучения: Учеб. пособие для студ. и аспирантов по спец. “Прикладная математика”. - Саратов: Изд-во Саратовского ун-та, 1995.

11. Дюк психодиагностика. - СПб.: Братство, 1994.

12. , Макаров данных на компьютере / Под ред. . - М.: ИНФРА-М, Финансы и статистика, 1995.

13. Боровиков В. П., Боровиков В. П. STATISTICA® – Статистический анализ и обработка данных в среде Windows®. - М.: Информ.-изд. дом "Филинъ", 1997.

14. Финн В. К. Правдоподобные рассуждения в интеллектуальных системах типа ДСМ // Итоги науки и техники. Информатика. Т.

15. , Тикунов B. C. Геоинформатика
. –М. 1993.

16. Де Основы ГИС. - М.: Дата+, 1999.

17. Римский систем автоматизированного проектирования: Интеллектуальные САПР на базе вычислительных комплексов и сетей. - Мн.: Навука i тэхнiка, 1994.

18. , Попов бизнеса: Реинжиниринг организаций и информационные технологии. - М.: Финансы и статистика, 1997.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ

1. Представление и использование знаний/ Под ред. Х. Уэно, М. Исидзука. - М.: Мир, 1989.

2. Руководство по экспертным системам. - М.: Мир, 1989.

3. Попов системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. - М.: Наука,1987..

4. , Письменский робототехники. - М.: Высш. шк., 1990.

5. Янг, Робототехника: Пер. с англ./ Ред. . – Л.: Машиностроение, 1979.

6. , , Елисеева модели и языки представления знаний в интеллектуальных обучающих системах: Учеб. пособие по курсу "Интеллектуальные тренажерные и обучающие системы" для студ. спец. "Искусственный интеллект". - Мн.: БГУИР, 2000.

7. , ЭВМ в учебном процессе.- Мн.: ВайталАда, 1996.

8. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин.- М.: Финансы и статистика, 1983.

9. М., А. Высшая математика. Ч. 5.-Мн.: Выш. шк., 1988.

10. Вероятность и индуктивная логика. - М.: Прогресс, 1978.

11. Таблицы по математической статистике. - М.: Финансы и статистика, 1982.

12. Автоматическое образование гипотез. - М.: Наука, 1984.

13. Дедуктивная и индуктивная логика. - М.: Комета, 1995.

14. Орловский принятия решений при нечеткой исходной информации. - М.: Наука. Глав. ред. физ.-мат. лит., 1981.

15. Голенков методы и средства параллельной асинхронной переработки информации в интеллектуальных системах. - Мн.: БГУИР, 1996.

16. , Гулякина представления и переработки знаний: Метод. указ.- Мн.: БГУИР, 1998.

Утверждена

УМО вузов Республики Беларусь

по образованию в области информатики

и радиоэлектроники

« 03 » июня 2003 г.

Регистрационный № ТД-40-050/тип.

ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ПОИСКОВЫХ СИСТЕМ, ПАКЕТОВ ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ

И САSЕ-ТЕХНОЛОГИЙ

Учебная программа для высших учебных заведений

по специальности 1Искусственный интеллект

Согласована с Учебно-методическим управлением БГУИР

« 28 » мая 2003 г.

Составители:

, ассистент кафедры интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники»

Рецензенты:

, профессор кафедры информационных вычислительных систем Военной академии Республики Беларусь, начальник цикла, кандидат технических наук;

Кафедра автоматизированных систем управления Военной академии Республики Беларусь (протокол от 10.г.)

Рекомендована к утверждению в качестве типовой:

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

Ответственный за редакцию:

Ответственный за выпуск:

Пояснительная записка

Типовая программа «Интеллектуализация информационно-поисковых систем, пакетов прикладных программ и CASE-технологий» разработана в соответствии с Образовательным стандартом РД РБ 02100.5.114-98 по специальности 1Искусственный интеллект. Целью дисциплины «Интеллектуализация информационно-поисковых систем, пакетов прикладных программ и CASE-технологий» является ознакомление с проблемно–ориентированным программным обеспечением, его компонентами и их функциями, изучение различных типов информационно-поисковых систем (ИПС) и пакетов прикладных программ (ППП), а также методов их построения, новых технологий разработки компьютерных систем и ознакомление с проблемами интеллектуализации как ИПС и ППП, так и программных средств поддержки CASE-технологии.

В результате освоения курса «Интеллектуализация информационно-поисковых систем, пакетов прикладных программ и CASE-технологий» студент должен:

знать:

классификации прикладных интеллектуальных систем, их основные особенности и сферы применения;

основные методы и направления интеллектуализации традиционных программных систем;

классификацию и состав CASE-средств;

уметь характеризовать:

основные формальные и математические модели, используемые при интеллектуализации ИПС, ППП и CASE-систем;

основные виды интеллектуальных интерфейсных подсистем;

уметь анализировать:

типологию компьютерных программных систем в целом и место в ней ИПС, ППП и CASE-систем;

основные направления интеллектуализации ИПС, ППП и CASE-систем;

технологии проектирования программных систем и этапы их жизненного цикла;

приобрести навыки:

использования методов выбора наиболее подходящих моделей представления знаний для интеллектуализации конкретных ИПС и ППП;

использования технологии проектирования CASE-систем;

использования инструментальных средств и технологий проектирования ИПС и ППП;

использования различных систем программирования и операционных систем для интеллектуализации ИПС и ППП и поддержки CASE-технологий.

Программа рассчитана на объем 110 учебных часов. Примерное распределение учебных часов по видам занятий: лекций – 70 часов, лабораторных работ – 40 часов.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Раздел 1. ИНФОРМАЦИОННО-ПОИСКОВЫЕ СИСТЕМЫ

И ИХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ

Тема 1.1. ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

1.11. Общие сведения об информационных системах, классификация информационных систем, их базовые функции и компоненты.

1.1.2. Эволюция систем хранения и обработки данных. Представление данных и знаний в информационных системах и методы их обработки.

1.1.3. Информационно-поисковые системы как инструментальное средство навигации в информационном поле компьютерной сети. Функциональное и системное наполнение ИПС. Структура ИПС.

Тема 1.2. ХРАНЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ В ИПС

1.2.1. Базы данных (БД) и базы знаний (БЗ) информационных систем. Программная реализация БД и БЗ.

1.2.2.. Интеграция БД и БЗ в ИПС.

1.2.3. Стратегии поиска в ИПС и средства их реализации.

1.2.4. Информационные языки. Языки запросов. Проблемы оптимизации запросов.

1.2.5. Пользовательский интерфейс в ИПС и средства его организации.

Тема 1.3. ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ ИПС

1.3.1. Задачи интеллектуализации ИПС. Генерация стратегий поиска. Генерация навигационных маршрутов в гипертексте. Экспертная поддержка. Интеллектуальный интерфейс.

1.3.2. Система представления знаний предметной области ИПС. Механизмы переработки знаний.

1.3.3. Технология программной реализации знаний в интеллектуальных информационных системах.

Раздел 2. ПАКЕТЫ ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ И ИХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ

Тема 2.1. ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЕ ПРОГРАММНЫЕ СИСТЕМЫ

Общие сведения о программном обеспечении, проблемно-ориентированных программных системах (ПОС) и их основных функциях. Типы ПОС и состав реализуемых ими функций.

Тема 2.2. ПАКЕТЫ ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ

2.2.1. Пакет прикладных программ как проблемно-ориентированная система. Модель предметной области. Функциональное и системное наполнение ППП. Структура ППП.

2.2.2. Типовые проекты ППП: библиотека подпрограмм, замкнутая система, открытая система, интерактивная система. Их спецификации. Требования к ППП.

2.2.3. Стили разработки ППП. Окружение разработок. Пользовательский интерфейс. Средства организации интерфейса.

Тема 2.3. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ППП

2.3.1. Типология задач интеллектуализации ППП. Анализ входных сообщений. Синтез выходных сообщений. Генерация стратегий поиска и навигационных маршрутов. Автоматическая генерация программ. Экспертная поддержка. Интеллектуальный интерфейс.

2.3.2. Система представления знаний предметной области ППП. Механизмы переработки знаний.

2.3.3. Технология программной реализации знаний в прикладных компьютерных системах. Группы программных средств, использующих знания: интеллектуальные информационные системы, экспертные системы, интеллектуальные системы автоматизированного проектирования и автоматизации научных исследований, интеллектуальные робототехнические системы, обучающие системы.

Раздел 3. CASE-ТЕХНОЛОГИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ (ИС)

Тема 3.1. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИС

3.1.1. Основы методологии проектирования ИС. Модели жизненного цикла ПО. Методологии и технологии проектирования ИС. Общие требования к методологии и технологии. Методология RAD.

3.1.2. Структурный подход к проектированию ИС. Сущность структурного подхода. Методология функционального моделирования. Состав функциональной модели. Иерархия диаграмм. Типы связей между функциями. Моделирование потоков данных (процессов). Моделирование данных. CASE-метод Баркера.

Тема 3.2. CASE-СРЕДСТВА

3.2.2. Классификация и состав CASE-средств. Диаграммные средства. Центральный репозиторий. Средства прототипирования. Генераторы кода. Подход к построению интеллектуального репозитория.

3.2.3. Оценка и выбор CASE-средств. Процесс оценки. Процесс выбора. Критерии оценки и выбора. Надежность. Простота использования. Эффективность. Сопровождаемость. Переносимость. Объектно-ориентированные CASE-средства Rational Rose. Реинжиниринг как средство проектирования бизнес-систем.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ

1. Реализация алгоритмов индексации информации.

2. Реализация алгоритмов упорядочения и поиска в различных структурах данных.

3. Реализация способов оптимизации алгоритмов поиска.

4. Проектирование системы управления экономической информацией на заданном предприятии на основе объектно-ориентированного подхода (с использованием Case - технологий). Концептуальная модель предприятия. Диаграммы сущность-связь.

5. Схема функционирования системы. Диаграммы потоков данных. Диаграммы процессов.

6. Реализация системы управления экономической информацией на заданном предприятии.

7. Проектирование информационно-поисковой системы в компьютерной сети предприятия.

8. Реализация прототипа информационно-поисковой системы в компьютерной сети предприятия.

9. Проектирование и реализация справочной системы для реализованной ИПС с доступом через Web.

10. Проектирование и реализация обучающей системы предприятия.

11. Использование языков визуализации, анимации и озвучивания информации в компьютерной сети. Создание VRML-миров.

12. Организация персонального Web-сайта.

13. Программная реализация элементов интеллектуального интерфейса для пакета прикладных программ.

14. Программная реализация дерева решений для экспертной системы.

15. Разработка прототипа экспертной системы, основанной на правилах.

16. Разработка справочной системы ППП.

17. Назначение и возможности CASE-средства Rational Rose.

18. Построение диаграмм в Rational Rose.

19. Разработка объектных моделей в среде Rational Rose.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРОГРАММ

(или другой информации, необходимого оборудования и т. п.)

1. Компьютер класса Pentium, не менее 32 Мб оперативной памяти.

2. Операционная система Windows98/NT и выше.

3. Среда разработки Microsoft Visual C v. 5.0 и выше, Delphi v. 3.0 и выше.

4. Текстовой процессор Word97 и выше.

5. CASE Tool Rational Rose 98 и выше.

6. СУБД: DB2, Oracle.

7. Internet Explorer 4.0 и выше или Netscape Navigator

ЛИТЕРАТУРА

ОСНОВНАЯ

1. , , Хисамутдинов обеспечение диалоговых информационных систем. - М.: Наука, 1990.

2. , Пузанков информационно-управляющих систем. - М.: Радио и связь, 1987.

3. Г., Кузнецов средства автоматизированных информационных систем. - М.: Наука, 1983.

4. Змитрович информационные системы. - Мн.: НТООО "Тетрасистемс", 1997.

5. Искусственный интеллект: Справочник: В 3 кн. - М.: Радио и связь, 1990.

6. Искусственный интеллект: Применение в интегрированных производственных системах / Под ред. Э. Кьюсиака. - М.: Маши-ностроение, 1991.

7. CASE. Структурный системный анализ (автоматизация и применение). - М.: Лори, 1996.

8. , , Фролов информационные системы/ Под ред. . - М.: Наука, 1982.

9. , , Фролов информационные системы/ Под ред. .- М.: Наука, 1982.

10. Лингвистический процессор для сложных информационных систем / Ю. Д. Апресян, И. М., Богуславский, и др. М.: Наука, 1992.

11. Любарский информационные системы. - М.: Наука, 1990. .

12. , Мак - Методология структурного анализа и проектирования. - М.: Мета - Технология, 1993.

13. Новоженов -ориентированные технологии разработки сложных программных систем. - М.: 1996.

14. Попов системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. - М.: Наука, 1987.

15. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике / Р. Левин, Д. Дранг, Б. Эделсон. - М.: Финансы и статистика, 1991.

16. Представление и использование знаний: Пер. с яп. / Под ред. Х. Уэно, М. Исидзука. - М.: Мир, 1989.

17. Статические и динамические экспертные системы: Учебн. пособие / Э. В. Попов и др. - М.: Финансы и статистика, 1996.

18. Трофимова обработки и хранения информации. - М.: Высш. шк., 1989.

19. Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях. - Киев: Диалектика, 1993.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ

1. , , Салапина интеллект в CASE-технологии// Программные системы и продукты. - Тверь: Центрпрограммсистем, 1996.- № 3.

2. Зиндер -реинжиниринг и технологии системного проектирования: Учеб. пособие. - М.: Центр Информационных Технологий, 1996.

3. , Иванова почта в сети RELCOM: работа с информационными архивами. Технологии электронных коммуникаций. Т. 65. - М.: АОЗТ "Эко-Трендз Ко", 1996.

4. , , Lotus Notes R.4: разработка приложений, язык LotusScript, встроенные классы. - М.: Интертраст, 1998.

5. Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии: Сб. науч. тр. / Под ред. , Н. А. Семенова. - Калинин, 1990.

6. Международные стандарты, поддерживающие жизненный цикл программных средств.- М.: МП "Экономика", 1996.

7. Экспертные системы: принципы работы и примеры.- М.: Радио и связь, 1987.

8. Элти Дж., Экспертные системы: концепции и примеры. - М.: Радио и связь, 1987.

9. Barker R. CASE*Method. Function and Process Modelling. Copyright Oracle Corporation UK Limited, Addison-Wesley Publishing Co., 1990.

10. IEEE Std . IEEE Recommended Practice for the Adoption of CASE Tools.

Утверждена

УМО вузов Республики Беларусь

по образованию в области информатики

и радиоэлектроники

« 03 » июня 2003 г.

Регистрационный № ТД-40-051/тип.

ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Учебная программа для высших учебных заведений

по специальности 1Искусственный интеллект

Согласована с Учебно-методическим управлением БГУИР

« 28 » мая 2003 г.

Составители:

, доцент кафедры интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», доцент, кандидат технических наук;

Рецензенты:

, заведующий кафедрой информационных технологий управления Академии управления при Президенте Республики Беларусь, профессор, доктор технических наук;

, директор отделения СП «IВА», кандидат технических наук;

Кафедра информационных технологий управления Академии управления при Президенте Республики Беларусь (протокол от 01.01.2001 г.)

Рекомендована к утверждению в качестве типовой:

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

Ответственный за редакцию:

Ответственный за выпуск:

Пояснительная записка

Типовая программа «Объектно-ориентированное проектирование интеллектуальных систем» разработана в соответствии с Образовательным стандартом РД РБ 02100.5.114-98 по специальности 1Искусственный интеллект. Дисциплина предназначена для изложения объектно-ориентированных основ информационных технологий производства открытых (развивающихся) программных систем как научной и прикладной дисциплины. Настоящий курс направлен на формирование методологических знаний и навыков выполнения проектных работ в инфраструктуре, обусловленной как требованиями и ресурсами заказчика, действующими стандартами и постоянно обновляющимися (возможно, принципиально новыми) технологиями и инструментами, так и необходимостью постоянного совершенствования собственного профессионального уровня (в процессе практической деятельности, самообразования, последипломного образования, научно-исследовательской работы и т. п.). Целью курса является изучение объектно-ориентированных технологий создания и дальнейшего развития надежных, гибких и эффективных программных систем (организация работ, анализ предметной области, спецификация требований, разработка технического задания, проектирование, моделирование, программирование и конструирование).

В результате освоения курса «Объектно-ориентированное проектирование интеллектуальных систем» студент должен:

знать:

методологические основы объектно-ориентированной парадигмы;

стратегии и методы построения концептуальных объектных моделей предметной области;

стандарты, определяющие этапы жизненного цикла прикладных программных систем (содержание и выполнение работ на каждом из этапов с позиции объектно-ориентированного подхода и требований заказчика) – методологические основы поддержки качества программных проектов;

технологии и инструментальные средства объектно-ориентированной разработки интеллектуальных систем;

уметь характеризовать:

содержание многообразных видов инженерной деятельности (цели, специфику, используемые методологические и инструментальные средства) по созданию развивающихся программных систем на всех этапах жизненного цикла;

уметь анализировать:

концептуальные основы объектно-ориентированного моделирования предметной области на всех этапах жизненного цикла развивающихся программных систем;

стратегии и инструментальные средства современной реализации названных основ, а также направления их развития;

приобрести навыки:

ответственного отношения к требованиям стандартов, регламентирующих названные виды деятельности и формы контроля их результатов;

разработки (объектно-ориентированного анализа, проектирования, документирования, реализации, испытаний, внедрения и дальнейшего развития систем, экспертизы и защиты принятых технических решений) проектов и фрагментов проектов на основе полученных представлений и знаний в полном соответствии с действующими стандартами и с применением современных методик и инструментальных средств.

Программа рассчитана на объем 100 учебных часов. Примерное распределение учебных часов по видам занятий: лекций – 50 часов, лабораторных работ – 30 часов, практических занятий – 20 часов.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Раздел 1. ПРОГРАММНАЯ СИСТЕМА. ТЕХНОЛОГИЯ. ПРОЕКТИРОВАНИЕ

Тема 1.1. ПРОЕКТИРОВАНИЕ РАЗВИВАЮЩИХСЯ ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ

Проектирование развивающихся программных систем. Сложность систем. Причины сложности программных систем. Эволюция сложных систем – итеративный процесс (этапы, стадии, циклы) обновления в период многолетней эксплуатации систем.

Тема 1.2. Понятия технологии и проектирования

Технология создания (организация, методика, инструментарий) развивающихся программных систем. Проектирование – концептуальный стержень технологии, определяющий содержание работ на всех этапах создания программных систем. Уровни проектирования. Качество (надежность, гибкость, эффективность создания и функционирования) конкурентоспособных программных систем. Стандарты как методологические основы поддержки качества программных проектов. Прототипирование как технология разработки интеллектуальных систем.

Раздел 2. ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ ПОДХОД

К ПРОЕКТИРОВАНИЮ

Тема 2.1. ОБЪЕКТНАЯ МОДЕЛЬ

Абстрагирование, инкапсуляция, полиморфизм, наследование, иерархия, модульность, децентрализация, параллелизм. Жизненный цикл объектно-ориентированного проекта информационной системы. Его особенности (“возвратный” характер – нет строгой последовательности выполнения отдельных этапов, возможность распараллеливания работ). Достоинства (возможности описания объектов, их взаимосвязей и поведения), позволяющие обеспечить развиваемость архитектуры проектируемых информационных систем, а также повторное использование их отдельных компонентов и всего жизненного цикла. Недостатки (отсутствие гарантии эффективности программной реализации в среде объектно-ориентированного программирования, отсутствие немедленных эффектов, необходимость наличия навыков применения парадигмы объектно-ориентированного подхода).

Тема 2.2. СТРАТЕГИИ И МЕТОДИКИ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО АНАЛИЗА И МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

Объекты (их атрибуты, обязанности, способы взаимодействия). Состояние, поведение и индивидуальность объекта. Виды операций над объектами. Классы. Отношения между классами и объектами. Иерархия классов. Наследование и делегирование. Подклассы как подтипы. Проектирование внутреннего строения классов и объектов (ограничение доступа, управление памятью). Идентификация классов и объектов: ключевые абстракции и механизмы. Интерфейсы проектируемой системы с пользователями, другими системами, базами данных и знаний. Сценарий динамики функционирования систем.

Тема 2.3. ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ

Модель процессов. Модель проекта (иерархия модулей). Инструментарий моделирования. Нотации (системы обозначений, облегчающие процесс мышления); картотека прав, обязанностей и интерфейсов объектов; словарь предметной области. Языки разработчиков моделей предметной области и данных. Достоинства. Возможный синтез названных средств. Язык UML. Документирование.

Раздел 3. РЕШЕНИЕ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ

Тема 3.1. ПРИМЕНЕНИЕ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ПОДХОДА

3.1.1. Приложение анализа и объектно-ориентированного моделирования к решению практических задач. Среды и схемы разработки. Примеры проектирования систем с различной архитектурой (клиент-сервер, управление базами данных и знаний; системы реального времени, системы, управляемые событиями; библиотеки классов и среды разработки; системы, основанные на знаниях).

3.1.2. Проектирование многоагентных интеллектуальных систем: концепции, методология, инструментарий.

Тема 3.2. ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ

3.2.1. Описание требований. Техническое задание (разделы, их содержание). Правовой статус технического задания. Примеры.

3.2.2. Организация объектно-ориентированного проектирования. Определение номенклатуры работ (содержание, цели, специфика, методологическая и инструментальная поддержка; распределение обязанностей и ответственности исполнителей); выбор методов и средств мониторинга хода разработки - собеседования, обзоры, тестирование, экспертиза состояния всего проекта и его компонентов. Документирование.

Тема 3.3. РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОЕКТОВ РАЗВИВАЮЩИХСЯ СИСТЕМ

3.3.1. Объектно-ориентированное программирование в среде систем программирования С++ (объекты, классы, разновидности классов, атрибуты доступа к элементам класса, операции и методы, определение операций над объектами пользовательских классов, взаимосвязь классов и объектов, пересылка сообщений, создание и инициализация объекта, реализация – представление классов и объектов, способы согласования типов объектов. Библиотечные классы абстрактных структур данных, параметризация определений функций и классов).

3.3.2. Быстрая разработка (конструирование) приложений.

3.3.3. Анализ достаточности существующих инструментальных средств для реализации системы и уровня повторного использования классов и модулей: реализация недостающих компонентов, композиция спроектированной системы (документация). Испытания сконструированной системы (программа испытаний, протоколы испытаний).

Тема 3.4. ОПЫТНАЯ ЭКСПЛУАТАЦИЯ СИСТЕМЫ. ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ

3.4.1. Техническая документация, эксплуатационные качества системы, проектные и конструкторские решения.

3.4.2. Соответствие возможностей системы, результатов ее функционирования и других характеристик требованиям стандартов и заказчика, в том числе обеспеченности возможностей функционального развития системы.

3.4.3. Анализ результатов опытной эксплуатации.

Тема 3.5. ВНЕДРЕНИЕ

Организационные мероприятия (установка системы, создание и организация сопровождения баз данных и знаний, мониторинга функционирования системы). Развитие системы в процессе ее эксплуатации. Программа и методика испытаний.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ

1. Описать предметную область (по одной из изученных методик) индивидуального проекта. Создать глоссарий терминов предметной области.

2. Выбрать объекты, создать картотеку их прав, обязанностей и интерфейсов с предметной областью. Описать интерфейсы проектируемой системы с людьми(запросы, окна, отчеты), другими системами. Определить данные, необходимые для реализации интерфейсов. Указать события. Описать сценарий функционирования системы.

3. Разработать техническое задание на систему.

4. Разработать организационные мероприятия выполнения проектных работ. Составить программу и методику испытаний.

5. Организовать экспертизу проектных решений, испытания системы и ее опытную эксплуатацию. Создать базу данных.

6. Проанализировать результаты опытной эксплуатации. Разработать необходимые мероприятия для внедрения системы.

7. Описать проблемы, решенные и не решенные в процессе работы над проектом. Подготовить отчет о соответствии системы и ее информационного обеспечения техническому заданию на проектирование.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ КУРСОВЫХ ПРОЕКТОВ

1. Проектирование обучающей системы.

2. Проектирование экспертной системы.

3. Проектирование системы по автоматизации делопроизводства.

4. Проектирование системного мониторинга.

5. Проектирование среды разработки и библиотек классов.

6. Проектирование бизнес-приложения с архитектурой клиент-сервер.

7. Проектирование языков и инструментальных средств поддержки разработки интеллектуальных систем.

8. Проектирование системы управления распределенными базами знаний.

9. Проектирование среды моделирования выполнения параллельных процессов.

10. Проектирование многоагентных интеллектуальных систем (тема свободная).

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРОГРАММ

И НЕОБХОДИМОГО ОБОРУДОВАНИЯ

1. Персональный компьютер с операционной системой MS Windows 98 или MS Windows NT.

2. Система программирования MS Visual С++ 6.0 (или аналогичная).

3. Инструментальная среда Rational Rose 2000 (или аналогичная).

4. Обучающие системы, электронные учебники, help-подсистемы по используемым стандартам и технологиям, по приобретению навыков работы с инструментальными средствами и языком программирования и т. п.

Литература

ОСНОВНАЯ

1. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. 2-е изд.: Пер. с англ.- М.: Бином, СП6.: Невский диалект, 1998.

2. Структурные модели в объектно-ориентированном анализе и проектировании: Пер. с англ. – М.: ЛОРИ, 1999..

3. Объектные модели. Стратегии, шаблоны и приложения: Пер. с англ. –М.: ЛОРИ, 1999.

4. Стандарты (СТБ НСО 9001, ISO –9000- 3, ISO 9001:2000 и др.).

5. Фокс Дж. Программное обеспечение и его разработка: Пер. с англ. –М.: Мир, 1985.

6. Модели данных: Пер. с англ. –М.: Финансы и статистика, 1985.

7. Дж. Введение в системы баз данных: Пер. с англ. – Киев: Изд. дом ВИЛЬЯМС, 1999.

8. Г, Попов бизнеса: реинжиниринг организаций и информационные технологии. - М.: Финансы и статистика, 1997.

9. Язык программирования C++. - М.: И. В.К.-Софт, 19или любое последующее издание).

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ

1. Проектирование и конструирование: системный подход: Пер. с польск. –М.: Мир, 1981.

2. Методология экспертной оценки проектных решений для систем с базами данных: Пер. с англ. –М.: Финансы и статистика, 1986.

3. Надежность программного обеспечения: Пер. с англ. –М.: Мир, 1980.

4. Проектирование систем с микрокомпьютерами: Пер. с англ. –М.: Мир, 1986.

Утверждена

УМО вузов Республики Беларусь

по образованию в области информатики

и радиоэлектроники

« 03 » июня 2003 г.

Регистрационный № ТД-40-052/тип.

КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИНГВИСТИКА

И ЕСТЕСТВЕННО-ЯЗЫКОВОЙ ИНТЕРФЕЙС

Учебная программа для высших учебных заведений

по специальности 1Искусственный интеллект

Согласована с Учебно-методическим управлением БГУИР

« 28 » мая 2003 г.

Составители:

, профессор кафедры интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», профессор, доктор филологических наук;

Рецензенты:

, заведующая кафедрой фонетики английского языка Учреждения образования «Минский лингвистический университет», кандидат филологических наук;

Кафедра прикладной лингвистики Учреждения образования «Белорусский государственный университет» (протокол от 31г.)

Рекомендована к утверждению в качестве типовой:

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

Ответственный за редакцию:

Ответственный за выпуск:

Пояснительная записка

Типовая программа «Компьютерная лингвистика и естественно-языковой интерфейс» разработана в соответствии с Образовательным стандартом РД РБ 02100.5.114-98 по специальности 1Искусственный интеллект. Она предусматривает формирование представлений о способах организации диалога человек – компьютер и, в частности, естественно-языкового интерфейса в компьютерных системах. Знания, полученные при изучении данного курса, составляют неотъемлемую часть при реализации интерфейсных компонент интеллектуальных систем.

В результате освоения курса «Компьютерная лингвистика и естественно-языковой интерфейс» студент должен:

знать:

основные принципы организации диалога человек – компьютер;

основные понятия компьютерной лингвистики;

лингвистические модели, применяемые для реализации естественно-языкового интерфейса;

уметь характеризовать:

цели и задачи разработки естественно-языкового интерфейса в интеллектуальных системах;

уметь анализировать:

способы описания синтаксических и семантических моделей естественного языка и методики их применения для построения естественно-языкового интерфейса;

приобрести навыки:

синтаксического анализа естественного языка;

семантического анализа естественного языка;

построения естественно-языкового интерфейса в интеллектуальных системах;

использования лингвистических моделей для построения систем естественно-языкового общения.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Раздел I. ОБЩЕНИЕ. ДИАЛОГ. ЯЗЫК

Тема 1.1. ОБЩЕНИЕ. ИДЕОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛИ ОБЩЕНИЯ

Основные особенности модели общения. Компьютерная лингвистика как метод развития систем естественно-языкового общения. Краткий анализ существующих лингвистических моделей. Основы модели общения.

Тема 1.2. ПРОБЛЕМА СИСТЕМЫ ЯЗЫКА В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ

Естественный язык как средство общения между людьми. «Машинный» язык как посредник в общении человека и компьютера. Математический аппарат представления языковых знаний в компьютере. Диалоговые системы. Языкознание и его место сегодня среди других фундаментальных наук. Биолингвистика. Психолингвистика.

Тема 1.3. ЯЗЫК КАК СИСТЕМА

Элементы общей теории систем, помогающие формализовать языковой материал. Основные группы отношений, используемые для представления лингвистической информации. Логика вывода языка–системы через цепочку: человек – деятельность – речемыслительная деятельность = процесс – качества процесса – системность/ несистемность – продукт – текст – лингвистический подуниверсум – система = язык.

Тема 1.4. ПОВЕДЕНЧЕСКИЙ АКТ КАК СИСТЕМА. МЫШЛЕНИЕ

КАК СИСТЕМА

Речемыслительный акт как разновидность поведенческого. Информационно-знаковые системы. Семиотика и семиотические системы. Номинация как система. Метафора, полисемия, заимствования. Матричная номинация.

Раздел 2. ОСНОВЫ ЛИНГВИСТИКИ

Тема 2.1. МОРФОЛОГИЯ

Морфизм. Изоморфизм. Полиморфизм. Обоснование симметрии. Хаос и порядок. Порядок и симметрия. Звук – буква – фонема. Буква – морфема – слово. Личные местоимения как система. Категория числа существительных как система.

Тема 2.2. ОМОНИМИЯ

Мерность омонимии. Омоузлы как системы. Омофакторы. Снятие омонимии кодированием. Антонимы. Синонимия и проблемы градуирования.

Тема 2.3. СЛОВООБРАЗОВАНИЕ

Системная этимология. Алгоритмы словообразовательного процесса. Модус, модель, модификация. Проблемы ядерного и расширенного синтаксиса. Склейка на базе транзитивности.

Тема 2.4. СЕМАНТИКА. СЕМАНТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ. СИНТАКСИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

Семантика возможных миров (СВМ) и глубина познания мира через слово и ядерную композицию. Семантические словари. Формальная модель семантики. Алгоритмы синтаксического анализа и синтаксического синтеза. Терминосистемы.

Тема 2.5. ИЗОМЕРИЯ

Изотопия. Изоузлы и их мощность. Изомерия в синтаксисе. Теория изофакторов. Длина слов и количество изомеров.

Тема 2.6. ЯЗЫКОВЫЕ ГОМОЛОГИИ СЛОВОИЗМЕНЕНИЯ

И СЛОВООБРАЗОВАНИЯ

Морфологические словари. Конвергенция и дивергенция. Экспертные системы.

Тема 2.7. ФОРМАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ СИНТАКСИСА

Вероятностные модели. Синтаксическая структура предложения. Этапы синтаксического анализа. Прикладные системы машинного перевода, их возможности и ограничения.

Раздел 3. ЕСТЕСТВЕННО-ЯЗЫКОВОЙ ИНТЕРФЕЙС

Тема 3.1. ЗНАНИЕ И ПОНИМАНИЕ КАК СИСТЕМЫ

Системное представление знаний. Изоморфизм как основное требование к представлению знаний в машине. Проблемы грамматического и семантического кодирования. Мозг как орудие адаптациоморфоза. Информация и симметрия-асимметрия. Асимметризация в языке как приращение информации.

Тема 3.2. ИНТЕРФЕЙС ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ

Структура интерфейса человек – компьютер. Интегральное использование лингвистических моделей для построения естественно-языкового интерфейса прикладной интеллектуальной системы.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ

1. Написание программы системной упаковки словаря и системной упаковки семантики.

2. Создание машинной версии анализатора омонимии и ее снятия в автоматическом режиме.

3. Создание системы автоматической обработки текста, базирующейся на лингвистической части теории информации.

4. Разработка программы обработки текста с учетом семантических модификаторов.

5. Создание универсальной программы классификации симметрий-асимметрий в любых языках мира. Доказательство на текстах русских и английских.

6. Проблемы системного семантического и грамматического кодирования. Создание комбинированного семантико-грамматического кода.

7. Создание базы данных для лингвистической обработки текстов.

8. Логико-предметное кодирование.

9. Системное сжатие текста и его автоматическая обработка.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРОГРАММ,

НЕОБХОДИМОГО ОБОРУДОВАНИЯ

1. Компьютер класса Pentium, не менее 32 Мб оперативной памяти.

2. Операционная система Windows98/NT и выше.

3. Среда разработки Microsoft Visual C v. 5.0 и выше, Delphi v. 3.0 и выше.

4. Текстовой процессор Word97 и выше.

ЛИТЕРАТУРА

ОСНОВНАЯ

1. Анохин труды. - М.: Наука, 1978.

2. Вавилов гомологических рядов в наследственной изменчивости. - Л.: Наука, 1987.

3. Зубов на ЭВМ текстов естественных языков. - Мн.: Высш. шк., 1977.

4. Карпов как система.- Мн.: Выш. шк., 1992.

5. Машинный фонд русского языка: идеи и суждения. - М.: Наука, 1986.

6. Урманцев природы и природа симметрии. - М.:Мысль, 1974.

7. Ревзин языка как моделирующей системы. - М.: Мысль, 1979.

8. Проблема смысла. –М.: Мысль, 1983.

9. Лекомцев в формальный язык лингвистики. - М.: Наука, 1983.

10. Программа, понимающая естественный язык.- М.: Мир, 1976.

11. , Кузнецов средства автоматизированных информационных систем. - М.: Наука, 1983.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ

1. Шмальгаузен и закономерности эволюционного процесса. - М.: Наука, 1983.

2. , Яглом и информация.- М.: Наука, 1973.

3. Фреймы для представления знаний. - М.: Энергия, 1979.

4. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. - М.: Радио и связь, 1985.

5. Мальковский c системой искусственного интеллекта.- М.: МГУ, 1985.

6. Рыбаков эффективного взаимодействия человека и ЭВМ. - М.: Радио и связь, 1985.

7. Попов с ЭВМ на естественном языке.- М.: Наука, 1982.

8. Разработка формальной модели естественного языка. -Новосибирск. 1981.

9. , Беляева в системах автоматической переработки текста. –Кишинев: Штиинца, 1983.

10. Сухотин морфем в текстах без пробелов между словами.- М.: Наука, 1984.

Утверждена

УМО вузов Республики Беларусь

по образованию в области информатики

и радиоэлектроники

« 03 » июня 2003 г.

Регистрационный № ТД-40-62/тип

РЕЧЕВОЙ ИНТЕРФЕЙС

Учебная программа для высших учебных заведений

по специальности 1Искусственный интеллект

Согласована с Учебно-методическим управлением БГУИР

« 28 » мая 2003 г.

Составители:

, профессор кафедры интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», доктор технических наук, старший научный сотрудник;

Рецензенты:

, ведущий научный сотрудник лаборатории судебной фонетики НИИ проблем криминологии, криминалистики и судебных экспертиз, кандидат технических наук;

Кафедра фонетики английского языка Учреждения образования «Минский государственный лингвистический университет» (протокол от 01.01.2001 г.)

Рекомендована к утверждению в качестве типовой:

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

Ответственный за редакцию:

Ответственный за выпуск:

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

Типовая программа «Речевой интерфейс» разработана в соответствии с Образовательным стандартом РД РБ 02100.5.114-98 по специальности 1Искусственный интеллект высших учебных заведений. Целью дисциплины является изучение лингвистических основ речевого интерфейса, фонетики речи, информационной и модуляционной структуры речи, методов анализа речевого сигнала, методов синтеза речи по тексту, методов автоматического распознавания речи, знакомство с практическими компьютерными системами распознавания и синтеза речи.

В результате освоения курса «Речевой интерфейс» студент должен:

знать:

преимущества и основные характеристики речевого интерфейса;

лингвистические основы речевого интерфейса;

структуру речевого сигнала, методы анализа и синтеза речевого сигнала;

методы синтеза речи по тексту, общую структуру и принципы работы синтезатора речи;

основные задачи и методы автоматического распознавания речи, принципы работы современных компьютерных систем распознавания речи;

уметь характеризовать:

промышленные и экспериментальные системы распознавания и синтеза речи;

методы анализа и синтеза речевых сигналов;

принципы работы синтезатора речи по тексту;

уметь анализировать:

современный уровень и перспективы развития речевого интерфейса электронных вычислительных систем;

приобрести навыки:

определения фонетических закономерностей речевых сигналов;

определения спектрально-временных характеристик речевых сигналов;

применения методов автоматического распознавания речи;

использования систем распознавания и синтеза речи.

Программа рассчитана на объем 50 учебных часов. Примерное распределение учебных часов по видам занятий: лекций – 30 часов, лабораторных работ – 20 часов.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Раздел 1. ВВЕДЕНИЕ

Тема 1.1. ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ И КЛЮЧЕВЫЕ ПОНЯТИЯ РЕЧЕВОГО ИНТЕРФЕЙСА

Основные задачи курса. Исторический обзор. Речевой интерфейс (РИ): компьютерные системы распознавания и синтеза речи. Преимущества и основные характеристики РИ. Прикладные системы: примеры применения.

Тема 1.2. ЛИНГВИСТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РЕЧЕВОГО ИНТЕРФЕЙСА

Речевой сигнал и фонетика речи. Звуки речи: фонемы и аллофоны. Гласные звуки. Согласные звуки. Слог и слоговая структура. Просодика речи: ударение и интонация. Морфология, лексика, синтаксис, семантика и прагматика.

Раздел 2. СТРУКТУРА РЕЧЕВОГО СИГНАЛА. АНАЛИЗ И СИНТЕЗ

Тема 2.1. ОСНОВЫ ТЕОРИИ РЕЧЕОБРАЗОВАНИЯ

Спектрально-временные характеристики речевого сигнала (РС). Информационная и модуляционная структура речи.

Тема 2.2. МЕТОДЫ АНАЛИЗА РЕЧЕВОГО СИГНАЛА

Определение спектра, кепстра, формант и основного тона.

Тема 2.3. МЕТОДЫ СИНТЕЗА РЕЧЕВОГО СИГНАЛА

Формантный, ЛПК и волновой синтез РС.

Раздел 3. СИНТЕЗ РЕЧИ ПО ТЕКСТУ

Тема 3.1. СИНТЕЗАТОР РЕЧИ

3.1.1. Методы синтеза речи по тексту. Исторический обзор. Общая структура синтезатора речи по тексту.

3.1.2. Фонетический процессор. Дифонное и аллофонное представления фонемного текста. Алгоритм фонемно-аллофонного преобразования.

3.1.3. Просодический процессор. Мелодика, ритмика и энергетика речи. Синтагматическая и акцентная структура фраз. Просодические контуры акцентных единиц.

3.1.4. Текстовый процессор.

3.1.5. Преобразование "Буква-Фонема". Автоматическая разметка ударений. Синтагматическое членение фраз.

Раздел 4. РАСПОЗНАВАНИЕ РЕЧИ

Тема 4.1. МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ

4.1.1. Методы автоматического распознавания речи.

4.1.2. Методы принятия словесных решений. Метод динамического программирования (ДП-метод) для распознавания изолированных слов. ДП-метод для слитной речи.

4.1.3. Методы создания эталонов слов. ДП-сравнение эталонных реализаций. Кластеризация эталонов при многодикторном распознавании.

4.1.4. Метод скрытых марковских моделей (СММ-метод). СММ алгоритмы распознавания и обучения.

4.1.5. Методы фонемного распознавания речи неограниченного словаря. Экспертно-фонетический и СММ методы принятия фонемных решений.

Раздел 5. ПРАКТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ И СИНТЕЗА РЕЧИ

Тема 4.1. ПРОМЫШЛЕННЫЕ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ И СИНТЕЗА РЕЧИ

Промышленные и экспериментальные системы синтеза речи по тексту. Промышленные и экспериментальные системы распознавания речи.

Тема 4.2. ДИАЛОГОВЫЕ СИСТЕМЫ

Промышленные и экспериментальные диалоговые системы с использованием распознавания и синтеза речи.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ТЕМ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ

1. Спектральные закономерности речевого сигнала.

2. Спектральные методы анализа речевого сигнала.

3. Синтезатор речи по тексту.

4. Система распознавания речевых команд и компьютерная модель речевой диалоговой системы.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРОГРАММ

И НЕОБХОДИМОГО ОБОРУДОВАНИЯ

1. Персональный компьютер IBM PC Pentium, имеющий аудио карту, динамики и микрофон.

2. Операционная среда Windows 9x и выше.

3. Система программирования MS Visual С++ (или аналогичная).

ЛИТЕРАТУРА

ОСНОВНАЯ

1. Автоматическое распознавание и синтез речи: Сб. науч. тр. – Мн.: Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 2000.

2. Косарев форма диалога с ЭВМ: - Лен.: Машиностроение, 1989.

3. и др. Технические средства ЭВМ. Устройства ввода-вывода: - Мн.: Вышэйшая школа, 1991.

4. , Златоустова параметров речи: - М.: Связь, 1987.

5. , Лобанов речь в системах массового обслуживания: - М.: Радио и связь, 1983.

6. Ли У. Методы автоматического распознавания речи: Пер. с англ. - М.: Мир, 1983.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ

1. Винцюк , распознавание и интерпретация речевых сигналов. - Киев, 1987.

2. Кейтер Дж. Компьютеры – синтезаторы речи: - М., 1980.

3. , Грей предсказание речи: - М., 1980.

Утверждена

УМО вузов Республики Беларусь

по образованию в области информатики

и радиоэлектроники

« 30 » марта 2004 г.

Регистрационный № ТД-40-066/тип.

ТЕХНОЛОГИЯ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Учебная программа для высших учебных заведений

по специальности 1Искусственный интеллект

Согласована с Учебно-методическим управлением БГУИР

« 26 » марта 2004 г.

Составители:

Рецензенты:

, директор Научно-инженерного республиканского унитарного предприятия «Геоинформационные системы» Национальной академии наук Беларуси, кандидат технических наук;

Кафедра информационно-вычислительных систем Учреждения образования «Военная академия Республики Беларусь» (протокол от 01.01.2001 г.)

Рекомендована к утверждению в качестве типовой:

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

Ответственный за редакцию:

Ответственный за выпуск:

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

Типовая программа «Технология и инструментальные средства проектирования интеллектуальных систем» разработана в соответствии с Образовательным стандартом РД РБ 02100.5.114-98 по специальности 1Искусственный интеллект. Целью дисциплины «Технология и инструментальные средства проектирования интеллектуальных систем» является изучение основных принципов организации и способов проектирования интеллектуальных систем. Курс нацелен на обеспечение студента базовыми знаниями для проектирования прикладных интеллектуальных систем.

В результате освоения курса «Технология и инструментальные средства проектирования интеллектуальных систем» студент должен:

знать:

- классификацию, общую структуру, области использования интеллектуальных систем;

- основные принципы построения интеллектуальных систем;

- особенности, отличающие интеллектуальные системы от программно-аппаратных комплексов традиционного вида;

- состав и организацию знаний в интеллектуальных системах;

- модели и методы представления знаний;

- способы получения знаний от экспертов;

- методы структурирования знаний;

- технологию проектирования систем, основанных на знаниях.

уметь характеризовать:

особенности интеллектуальных систем;

динамические и статические экспертные системы;

модели баз знаний;

особенности инструментальных средств, предназначенных для создания интеллектуальных систем;

уметь анализировать:

состояния экспертных систем и инструментальных средств;

типы проблемных сред и сопоставление их с инструментальными средствами;

техническую литературу и документацию;

приобрести навыки:

практического извлечения знаний из различных источников;

структурирования знаний;

формализации различного рода информации;

создания своей модели базы знаний;

использования инструментальных средств для создания прототипа экспертной системы на базе имеющейся оболочки.

Программа рассчитана на объем 65 учебных часов. Примерное распределение учебных часов по видам занятий: лекций – 35 часов, лабораторных работ – 30 часов.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Раздел 1. ОБЩИЕ ПОНЯТИЯ

Тема 1.1. ВВЕДЕНИЕ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

Области применения и задачи, решаемые системами, основанными на знаниях. Структура интеллектуальной системы. Классификация интеллектуальных систем и инструментальных средств их проектирования. Состояние работ по новым направлениям искусственного интеллекта.

Тема 1.2. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ И ВЫВОД НА ЗНАНИЯХ

В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

Понятие данных и знаний. Состав, классификация и организация знаний в интеллектуальных системах. Уровни представления и уровни детализации знаний. Организация знаний в базе знаний. Модели представления знаний. Методы и стратегии поиска решений. Понятие машины вывода (интерпретатора). Цикл работы интерпретатора. Стратегии управления выводом. Прямой и обратный вывод.

Раздел 2. ТЕХНОЛОГИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Тема 2.1. ПРОБЛЕМЫ РАЗРАБОТКИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Разработка прототипа. Доведение до промышленной эксплуатации. Оценка. Стыковка. Поддержка.

Тема 2.2. ОСНОВЫ МЕТОДОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Идентификация. Концептуализация. Формализация. Выполнение. Отладка и тестирование. Опытная эксплуатация и внедрение.

Тема 2.3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Инициализация. Формирование группы разработчиков системы. Определение требований к системе. Проведение исследований по выполнимости проекта.

Разработка общей концепции системы

Тема 2.4. РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Проблемы прототипирования. Выбор широты и глубины проработки задачи для данного прототипа. Виды стратегий прототипирования. Оценка функционирования очередного прототипа. Финальный прототип. Методы тестирования. Документирование разработки.

Раздел 3. ТЕХНОЛОГИИ ИНЖЕНЕРИИ ЗНАНИЙ

Тема 3.1. ПРИОБРЕТЕНИЕ ЗНАНИЙ

Методы практического извлечения знаний. Коммуникативные пассивные методы. Коммуникативные активные методы. Текстологические методы. Современное состояние автоматизированных систем приобретения знаний

Тема 3.2. СТРУКТУРИРОВАНИЕ ЗНАНИЙ

Стадии структурирования знаний. Специальные методы структурирования знаний. Построение поля знаний.

Тема 3.2. НОВЫЕ ТЕНДЕНЦИИ И ПРИКЛАДНЫЕ АСПЕКТЫ ИНЖЕНЕРИИ ЗНАНИЙ

Методы многомерного шкалирования. Метод репертуарных решеток. Управление знаниями и корпоративная память. Способ структурирования знаний с использованием онтологий.

Раздел 4. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ СОЗДАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Тема 4.1. СРЕДСТВА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ И СТРАТЕГИИ УПРАВЛЕНИЯ

Структура комплекса. Средства представления знаний. Структура базы знаний. Стратегии управления.

Тема 4.2. ПРИОБРЕТЕНИЕ ЗНАНИЙ И РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ

СРЕДСТВАМИ КОМПЛЕКСА

Навигация по базе знаний. Шаблоны ввода конструкций языка представления знаний. Синтаксический и семантический контроль вводимой информации. Тестирование и компиляция. Генерация текстовых и гипертекстовых отчетов по базе знаний. Интерфейс с пользователем и с внешним окружением.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ

1. Решение задач классификации логическими методами.

2. Решение задач прогнозирования.

3. Разработка простейших прототипов экспертных систем на базе инструментального комплекса, предназначенного для созлания интеллектуальных систем.

4. Разработка простейших прототипов обучающих систем на базе инструментального комплекса, предназначенного для созлания интеллектуальных систем.

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ КУРСОВЫХ ПРОЕКТОВ

Разработка экспертной системы для заданной проблемной области (например, ботаника, зоология, агрономия, диагностика неисправностей ПЭВМ и т. д.).

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРОГРАММ

(или другой информации, необходимого оборудования и т. п.)

1. Традиционные инструментальные средства программирования (трансляторы языков С/C++ и т. п.)

2. Инструментальный комплекс для создания экспертных систем (например, интегрированный комплекс ЭКО, интегрированная среда G2-Gensym Corp., CLIPS)

3. Инструментальные средства для представления знаний на теоретико-множественном языке SCB.

4. Навигационно-поисковая графодинамическая ассоциативная машина

5. ПЭВМ.

ЛИТЕРАТУРА

ОСНОВНАЯ

1. , Хорошевский знаний интеллектуальных систем. Санкт-Петербург: Питер, 200с.

2. , Гулякина указания по курсу "Модели представления и переработки знаний". Минск, 1998.

3. Осипов знаний интеллектуальными системами. - М.: Наука. Физматлит, 1997. – 112 с.

4. , , Шапот и динамические экспертные системы. - М.: Финансы и статистика, 1996.

5. C. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии.-М.:,Наука,1988.

6. Представление и обработка знаний в графодинамических ассоциативных машинах: Монография / , , и др.; Под ред. . – Мн.: БГУИР, 2001. – 412 с

7. Рыбина проектирования прикладных экспертных систем. - М.: 1990.

8. Руководство по экспертным системам. - М.: Мир, 19с.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ

1. Голенков методы и средства параллельной асинхронной переработки информации в интеллектуальных системах: Учебное пособие по специальности "Искусственный интеллект". - Минск: БГУ информатики и радиоэлектроники, 19с.

2. Интеллектуальные обучающие системы и виртуальные учебные организации / , , и др.; Под ред. , – Мн.: БГУИР, 20с.

3. Искусственный интеллект. Справочник в 3 - х книгах - М. Радио и связь. 1990.

4. Любарский информационные системы. – М.: Наука. Гл. ред. физ. мат. лит., 1980. – 232 с.

5. Теория иерархических многоуровневых систем. - М.: Мир, 19с.

6. Попов системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. - М.: Наука,19с.

7. Представление и использование знаний/Под ред. Х. Уэно, М. Исидзука. - М.: Мир, 1989.20.

8. Проектирование экономических информационных систем: Учебник/, , ; Под ред. , - М.: Финансы и статистика, 2001 г. – 512 с.

9. LEONARDO. Expert systems User, 1987, v. 2, N 12.

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2

Основы алгоритмизации и программирования в традиционных и интеллектуальных компьютерах (стр. 2 )

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

Ответственный за выпуск:

ОСНОВНАЯ

Утверждена

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

Пояснительная записка

Тема 1.1. ПОНЯТИЕ ВОСПРИЯТИЯ

Тема 1.2. ЗРИТЕЛЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ

Тема 1.3. ДРУГИЕ ФОРМЫ ВОСПРИЯТИЯ

Раздел 2. ОБУЧЕНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ

Тема 2.1. ОБУЧЕНИЕ КАК ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПРОЦЕСС

Тема 2.2. РАСПОЗНАВАНИЕ ИНФОРМАЦИИ

Тема 2.3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА РАСПОЗНАВАНИЯ

В КОМПЬЮТЕРНОЙ СИСТЕМЕ

Тема 3.1. МОДЕЛИРОВАНИЕ ВОСПРИЯТИЯ, ОБУЧЕНИЯ

И РАСПОЗНАВАНИЯ В ПРИКЛАДНЫХ

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

ЛИТЕРАТУРА

ОСНОВНАЯ

Утверждена

И СООТВЕТСТВУЮЩИЕ ИМ ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

Ответственный за выпуск:

Пояснительная записка

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Раздел 1. Параллельные модели переработки информации

ЛИТЕРАТУРА

ОСНОВНАЯ

Утверждена

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ

Утверждена

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

Ответственный за выпуск:

Пояснительная записка

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

ЛИТЕРАТУРА

ОСНОВНАЯ

Утверждена

ОСНОВНАЯ

Утверждена

Кафедра автоматизированных систем управления Военной академии Республики Беларусь (протокол от 10.г.)

Тема 2.1. ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЕ ПРОГРАММНЫЕ СИСТЕМЫ

Тема 2.3. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ППП

ЛИТЕРАТУРА

Утверждена

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ КУРСОВЫХ ПРОЕКТОВ

Утверждена

Утверждена

РЕЧЕВОЙ ИНТЕРФЕЙС

Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ

ТЕХНОЛОГИЯ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Тема 2.2. ОСНОВЫ МЕТОДОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Тема 2.3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Разработка общей концепции системы

Тема 2.4. РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Тема 3.1. ПРИОБРЕТЕНИЕ ЗНАНИЙ

Тема 4.1. СРЕДСТВА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ И СТРАТЕГИИ УПРАВЛЕНИЯ

Тема 4.2. ПРИОБРЕТЕНИЕ ЗНАНИЙ И РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ

СРЕДСТВАМИ КОМПЛЕКСА

ЛИТЕРАТУРА