Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Южно-Уральский государственный университет»

Кафедра «Лингвистика и межкультурная коммуникация»

СОГЛАСОВАНО УТВЕРЖДАЮ

Зав. кафедрой Декан факультета лингвистики

«Лингвистика и межкультурная

коммуникация»

____________________________ ____________________________

«____» ________________ 2008 г. «___»_________________ 2008 г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

дисциплины ЕН. В.01.2 Основы искусственного интеллекта

для специальностей 031201.65 «Теория и методика преподавания иностранных языков и культур», 031202.65 «Перевод и переводоведение»

факультет лингвистики

кафедра-разработчик «Лингвистика и межкультурная коммуникация»

Рабочая программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования и примерной программой дисциплины по направлению подготовки 031200 «Лингвистика и межкультурная коммуникация» специальностей 031201.65 «Теория и методика преподавания иностранных языков и культур» и 031202.65 «Перевод и переводоведение», введённому в действие с 14.03.2000г.

Рабочая программа рассмотрена и одобрена на заседании кафедры «Лингвистика и межкультурная коммуникация» протокол №1 от «29» августа 2008 г.

Зав. кафедрой «Лингвистика и

Межкультурная коммуникация» канд. филол. н., проф. _________

Ученый секретарь канд. филол. н., доц. _______________________

Разработчик программы канд. филол. н., доц. __________________

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Челябинск 2008

Введение

Дисциплина ЕН. В.01.2 «Основы искусственного интеллекта» представляет собой курс по выбору блока естественнонаучных дисциплин.

Освоение дисциплины направлено на достижение требований к профессиональной подготовленности студента с соответствии с ГОС, согласно которым выпускник:

· обладает высоким уровнем развития теоретического мышления, способностью соотнести понятийный аппарат изученных дисциплин с реальными фактами и явлениями профессиональной деятельности, умением творчески использовать теоретические положения для решения практических профессиональных задач;

· владеет системой представлений о связи языка, истории и культуры народа, о функционировании и месте культуры в обществе, национально-культурной специфике стран изучаемого языка и своей страны;

· владеет системой представлений о языковой системе как целостном, исторически сложившемся функциональном образовании, социальной природе языка, роли языка в жизни общества;

· практически владеет системой изучаемых иностранных языков и принципами ее функционирования применительно к различным сферам речевой коммуникации, понимает особенности межличностной и массовой коммуникации, речевого воздействия.

Для овладения курсом студент должен иметь представление об основных понятиях из линии формализации и моделирования. Студент должен иметь представление об уровнях языка, языковых единицах и отношениях между ними. Важным элементом понимания организации интеллектуальных обучающих систем является общая подготовка в области педагогики и понимание ее основных принципов.

По окончании курса студенты должны обладать следующими знаниями и умениями:

· иметь представление о способах представления знаний;

· уметь представлять знания различными способами;

· знать основные области применения искусственного интеллекта (ИИ) для решения лингвистических задач;

· иметь представление об уровнях автоматической обработки текстов на естественном языке;

· иметь представление о структуре и способах проектирования экспертных систем;

· понимать принципы организации интеллектуальных обучающих систем.

Курс ЕН. В.01.2 «Основы искусственного интеллекта» тесно связан с курсом блока естественнонаучных дисциплин «Математика и информатика», так как изучение этой дисциплины базируется на знаниях, умениях и навыках, приобретенных в ходе изучения курса информатики. В курсе прослеживаются межпредметные связи с такими общепрофессиональными дисциплинами, как «Введение в языкознание», «Общее языкознание», а также специальной дисциплиной «Педагогическая антропология».

Дисциплина ЕН. В.01.2 «Основы искусственного интеллекта» имеет общеобразовательный характер и включает элементы подготовки к изучению таких общепрофессиональных дисциплин, как «Лексикология», «Теоретическая грамматика», так как рассматривается способ представления лексического значения, вводятся понятие о моделях формализации грамматического анализа текста. Курс имеет пропедевтический характер для освоения специальной дисциплины «Теория обучения иностранным языкам», так как делается представление об использовании в обучении таких средств как интеллектуальные системы и новые информационные технологии.

Цели и задачи преподавания и изучения дисциплины

Основной целью курса является ознакомление студентов с принципами построения интеллектуальных систем и представление современных способов организации учебного процесса. В ходе изучения курса студент получает представление о способах представления знаний в интеллектуальных системах и учится самостоятельно проектировать учебные модели подобных систем. Данная дисциплина имеет целью стимулировать исследовательский интерес студента к информационным технологиям и к изучению альтернативных способов обучения. Изучение курса должно помочь студентам в самостоятельном освоении материала.

В задачи курса входит:

· ознакомить студента с базовыми понятиями в области ИИ;

· рассмотреть основные сферы применения интеллектуальных информационных систем;

· разобрать на практике работу интеллектуальных систем;

· определить роль лингвистики в приложениях ИИ;

· рассмотреть возможности использования интеллектуальных систем в обучении.

Самостоятельная работа студентов

Таблица – Содержание и объем самостоятельной работы студентов

Номер раздела	Наименование и содержание тем	Виды самостоятельной работы	Количество часов на одного студента
1	Введение. Основные понятия курса	Изучение дополнительной литературы	2
2	Модели представления знаний: семантические сети	Изучение дополнительной литературы. Построение фрагмента семантической сети	6
3	Модели представления знаний: фреймы, сценарии	Изучение дополнительной литературы. Построение фрагмента фреймоподобной структуры	3
4	Модели представления знаний: логические и продукционные модели	Изучение дополнительной литературы. Построение продукционных правил	9
5	Экспертные системы (ЭС)	Изучение дополнительной литературы. Сравнительный анализ экспертных систем	4
6	Вывод на знаниях. Обучение систем ИИ	Изучение дополнительной литературы.	2
7	Нейросети	Изучение дополнительной литературы. Изучение пакетов нейросетей. Моделирование искусственной нейросети	9
8	Анализ и синтез текстов на ЕЯ. Общение в системах «человек-компьютер»	Изучение дополнительной литературы. Анализ вопросно-ответных систем. Моделирование запросов к вопросно-ответным системам	6
9	Интеллектуальные обучающие системы	Изучение дополнительной литературы. Построение фрагмента электронного учебника с автоматизацией лексической и грамматической проверки свободного ввода ответов студента	7

Текущий и итоговый контроль. Перечень материалов для контроля усвоения дисциплины

Контроль осуществляется в форме балльного оценивания различных видов деятельности студентов на занятии. По каждому из видов деятельности студент должен набрать не менее установленного минимального балла по соответствующему виду деятельности.

Балльная оценка осуществляется по следующим видам деятельности студента:

Вид деятельности	Единица оценивания	Квота баллов за единицу оценивания	Минимальный балл	Максимальный балл
1. Посещение лекции	1 час	1	5	9
2. Участие в лекции: - активное участие - эпизодическое участие	ответы на вопросы лектора в течение 1 лекции	6 3	-	27
3. Посещение практических занятий	1 час	1	6	10
4. Подготовка доклада: - полный доклад - неполный доклад - дополнение	1 выступление	7 5 3	8	14
5. Выполнение практических заданий - в полном объеме - в неполном объеме	1 практическая работа	8 4	24	40
ВСЕГО:				100

Зачет выставляется в случае, если студент набирает 60 баллов за различные виды деятельности на занятии. При наборе недостаточной суммы баллов контроль осуществляется в форме собеседования по вопросам к зачету. Максимальное количество баллов, которое студент может получить за собеседование, – 20 баллов.

Вопросы к зачету:

1. Семантические сети как способ представления знаний.

2. Фреймы как способ представления знаний.

3. Сценарии как способ представления знаний.

4. Продукционные модели как способ представления знаний.

5. Экспертные системы в лингвистике.

6. Обучение систем ИИ.

7. Нейросети.

8. Анализ и синтез текстов на естественном языке.

Рабочая программа

факультет лингвистики

Челябинск 2008

Цели и задачи преподавания и изучения дисциплины

Самостоятельная работа студентов

Текущий и итоговый контроль. Перечень материалов для контроля усвоения дисциплины

Балльная оценка осуществляется по следующим видам деятельности студента:

Вопросы к зачету:

1. Семантические сети как способ представления знаний.

2. Фреймы как способ представления знаний.

3. Сценарии как способ представления знаний.

4. Продукционные модели как способ представления знаний.

5. Экспертные системы в лингвистике.

6. Обучение систем ИИ.

7. Нейросети.

9. Общение в системах «Человек-Компьютер».

10. Интеллектуальные обучающие системы.

Учебно-методическое обеспечение дисциплины

Рекомендуемая литература:

Домашний очаг

Справочная информация

Техника

Общество

Образование и наука

Мир

Бизнес и финансы