МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ТАГАНРОГСКИЙ ИНСТИТУТ УПРАВЛЕНИЯ И ЭКОНОМИКИ
Экономический факультет
Кафедра математики и информатики
«УТВЕРЖДАЮ»
Проректор по научной работе
_____________//
«____»___________2011 г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
«ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ И СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЭКОНОМИКЕ»
Программа разработана в соответствии с учебным планом по научной специальности 08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики
Квалификация (ученая степень)
Кандидат экономических наук
Общая трудоемкость 2 ЗЕ (72 часа), из них самостоятельная работа – 72 часа. Форма итогового контроля - зачет
Автор (составитель) программы , д. т.н., профессор
контактный электронный адрес - v. *****@***ru
Рекомендована кафедрой Математики и информатики
Дата_19.10.2011 г., протокол № __2____, ____________________
(подпись заведующего кафедрой)
Утверждена Советом Экономического факультета
Дата_21.10.2011 г., протокол № __2____, _________________________
(подпись ученого секретаря)
Таганрог – 2011
1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ
Решение сложных проблем моделирования и управления современной экономикой невозможно без использования новейших средств вычислительной техники, интеллектуальных информационных технологий и современных информационных систем. Для формального описания и моделирования в информационных системах знаний и опыта специалистов необходимо использовать весь инструментарий методов и технологий искусственного интеллекта (ИИ). Теория и методы ИИ дают доступный и мощный инструмент построения и анализа моделей экономических систем и процессов. Теория ИИ и интеллектуальных систем является основой для создания новых методов и средств моделирования и управления современной экономикой, позволяющих анализировать и решать широкий круг важнейших проблем экономического развития.
Целью изучения дисциплины является углубление у обучающихся экономических специальностей знаний в области искусственного интеллекта, интеллектуальных информационных технологий (ИТ) и систем; формирование практических навыков получения и формализации знаний, а также навыков применения методов и технологий ИИ для моделирования сложных экономические систем и процессов.
Задачи изучения дисциплины. Задачей учебного курса является: знакомство слушателей с методами искусственного интеллекта, принципами организации и использования интеллектуальных ИТ и систем; сформировать у обучающихся навыки использования методов и алгоритмов теории ИИ, дать представление о возможностях аппарата теории ИИ и способах анализа сложных задач при помощи интеллектуальных систем.
2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП АСПИРАНТА
Дисциплина «Применение технологий и систем искусственного интеллекта в экономике» (ОД. А.08) относится к циклу дисциплин по выбору аспиранта по специальности 08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики.
3. ТРЕБОВАНИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
В результате изучения дисциплины обучающиеся должны:
иметь представление о возможностях теории ИИ, о методах и средствах получения и представления знаний, принципах построения интеллектуальных информационных систем, о технологиях эволюционного и нейросетевого моделирования, о достоинствах и работе генетических алгоритмов, о возможностях использования методов и технологий ИИ в сфере экономики.
Знать: основные классы интеллектуальных информационных систем, области применения технологий ИИ, способы представления не полностью определенных и нечетких знаний, особенности использования генетических алгоритмов и нейросетевых моделей при анализе сложных задач из области
экономики.
Уметь применять полученные знания по применению интеллектуальных технологий и систем искусственного интеллекта при решении и анализе практических задач из области экономики и управления.
4. План ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Общая трудоемкость 2 ЗЕ (72 часа), из них самостоятельная работа – 72 часа. Форма итогового контроля - зачет
5. Содержание курса
Тема 1. Понятие искусственного интеллекта (ИИ).
Понятие искусственного интеллекта (ИИ). Эвристика и поисковые стратегии. История искусственного интеллекта. ИИ - прикладная наука. Структура исследований в области ИИ. Области применения технологий ИИ: системы понимания естественного языка, распознавание образов, системы символьных вычислений, системы с нечеткой логикой, генетические алгоритмы и т. д. Использование методов и технологий ИИ в сфере экономики.
Тема 2. Знания. Методы и средства извлечения и представления знаний.
Знания как особая форма информации. Знания как основа функционирования интеллектуальных информационных систем. Методы и средства представления знаний в интеллектуальных системах. Модели знаний. Системы представления знаний и базы знаний (БЗ). Представление не полностью определенных и нечетких знаний. Извлечение знаний из документов. Приобретение знаний от экспертов. Согласование и интеграция знаний.
Тема 3. Интеллектуальные информационные системы их виды, области использования. Экспертные системы.
Интеллектуальные информационные системы: понятие и особенности. Признаки интеллектуальности информационных систем. Основные классы интеллектуальных информационных систем. Особенности интеллектуализации систем поддержки принятия решений (СППР).
Понятие экспертной системы (ЭС). Классификация ЭС. Назначение и принципы построения ЭС. Инструментальные средства построения экспертных систем. Этапы создания экспертных систем. Сферы применения экспертных систем. Применение ЭС в сфере экономики. ЭС с нечеткой логикой, отличия и особенности. Нечёткие и гибридные системы. Область применения систем, основанных на нечеткой логике.
Тема 4. Эволюционное моделирование. Теоретические основы эволюционного моделирования.
Виды технологий эволюционного моделирования. Генетические алгоритмы, их сущность. Основы теории генетических алгоритмов. Область применения генетических алгоритмов. Применение генетических алгоритмов в СППР.
Тема 5. Нейросетевые технологии. Искусственные нейронные сети (ИНС) и их применение в экономике.
Этапы развития нейросетевого моделирования. Первый бионический бум: персептрон. Второй бионический бум: формирование многообразия нейросетевых моделей. Определение понятия формального нейрона. Нейрон и его модельное представление. Классификация нейросетевых моделей. Нейросетевая модель Хопфилда. Искусственные нейронные сети (ИНС). Основные положения теории ИНС. Виды ИНС. Обучение ИНС. Принципы построения искусственных нейросетевых моделей. Основные направления применения нейросетевых технологий в экономике. Применение нейросетевых технологий в моделях управления экономическими системами.
6. ИТОГОВЫЙ КОНТРОЛЬ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
Проводится в форме зачета (собеседование по темам).
7. ЛИТЕРАТУРА
Основная литература:
1. Абдикеев интеллектуальных систем в экономике: Учебник / Под ред. . - М.: Издательство «Экзамен», 2004.
2. Андрейчиков информационные системы. Учебник. - М.: Финансы и статистика, 2002.
3. , , и др. Теория и практика нечетких гибридных систем / Под ред. – М.: Физматлит, 2007.
4. Информатика: Учебник /Под ред. . – 3-е изд., перераб. - М.: Финансы и статистика, 2001.
5. Нейрокомпьютеры в информационных и экспертных системах. М., «Радиотехника», 2007
6. Редько , нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики. Издан. 6-е.-М.: Книжный дом «Либроком», 2009.
7. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. . – М.; Горячая линия – Телеком, 2008.
8. Рутковский Лешек. Методы и технологии искусственного интеллекта: Пер. с польск. . – М.; Горячая линия – Телеком, 2010.
9. Ярушкина теории нечетких и гибридных систем. – М. Финансы и статистика, 2004.
Дополнительная литература
1. Аверкин ёткая модель обобщённого решателя проблем.- В кн.: Семиотика и информатика. Методы логики в проблемах искусственного интеллекта и информации. М.,вып.12,1979.
2. ,Церковный роботы с нечёткими базами знаний.- М.: Радио и связь, 1990.
3. Вагин и обобщение в системах принятия решений. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит.,1988.
4. Методическая разработка по курсу "Системы искусственного интеллекта" по теме "Проблема вывода в системах обработки знаний"/ Изд. ТРТУ, , . Таганрог, 1994.
5. Мильнер знаниями – М.: ИНФРА-М, 2003.
6. Принципы искусственного интеллекта.- М.: Радио и связь, 1985.
7. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта./Под ред. .-М.: Наука, 1986.
8. Представление и использование знаний: пер. с япон./ Под ред. Х. Уэно, М. Исидзука.- М.: Мир, 1989.
9. Щербаков нейронные сети. Конспект лекций. - Пенза: ПГТУ, 1996.
Интернет-ресурсы
1. www. ***** (всё о менеджменте и IT)
2. www. ***** ( информационное хранилище данных)
3. www. ***** ( интернет, ИТ, программное обеспечение)
8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Соответствует требованиям «Положения об организации учебного процесса в ТИУиЭ» и включает компьютерные классы с выходом в интернет и электронно-образовательную среду MOODLE (раздел обеспечение учебного процесса) и библиотечный фонд института.
