4 Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами
№ п/п | Наименование обеспечиваемых (последующих) дисциплин | Темы дисциплины необходимые для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин | ||||||||
1.1 | 1.2 | 1.3 | 2.1 | 2.2 | 2.3 | 3.1 | 3.2 | 3.3 | ||
1. | Проблемно-ориентированные программные комплексы | + | + | + |
5 Содержание дисциплины.
Тема 1.1 Исторический обзор исследований в области искусственного интеллекта.
"Искусственный интеллект", основные направления исследований и разработок. Понятие и особенности интеллектуальных информационных систем (ИИС). Исторический обзор исследований в области искусственного интеллекта. Архитектура и основные составные части ИИС. Автоматическая обработка текстов.
Тема 1.2 Модели представления знаний.
Понятие интеллектуальной информационной системы, основные свойства. Области применения и классификация ИИС. Различные подходы к построению ИИС (логический, структурный, эволюционный, имитационный). Знания и данные в информационных системах. Модели представления знаний. Продукции. Фреймы. Семантические сети.
Тема 1.3 Формальные логические модели
Представление в информационных системах неформальных процедур. Элементы нечеткой логики. Общая характеристика языков логического программирования. Формальные логические модели. Формальные грамматики. Контекстно-свобдная грамматика.
Тема 2.1 Принципы работы морфологического анализатора
Цели и виды морфологического анализа. Лемматизация, морфологическая разметка. Принципы работы морфологического анализатора. Процедурный, табличный и вероятностный подходы. Выделение устойчивых словосочетаний. Частота и морфологические шаблоны. Статистическая проверка гипотез.
Тема 2.2 Синтаксический анализ
Основные формализмы описания синтаксической структуры предложения: дерево зависимостей, непосредственные составляющие. Поверхностный синтаксический анализ. Основные методы извлечения предложений: важные слова; учет положения предложения в тексте; учет "сигнальных" слов и фраз; учет связей между предложениями.
Тема 2.3 Семантический анализ и семантическое отношение Выделение терминов и связей между ними; тезаурусы.
Семантический анализ и семантическое отношение. Методы нахождения семантически близких терминов. Автоматическая категоризация документов. Онтологии и области их приложения. Системы машинного перевода.
Тема 3.1 Составные части экспертной системы. Организация базы знаний
Экспертные системы (ЭС). Составные части экспертной системы: база знаний, механизм вывода, механизмы приобретения и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс. Организация базы знаний. Декларативная и процедурная формы представления знаний. Основные этапы построения экспертных систем. Участники процесса создания ЭС: эксперты, инженеры по знаниям, конечные пользователи.
Тема 3.2 Механизмы вывода в ИИС. Нечеткая логика
Механизмы вывода в ИИС. Логический и эвристический методы рассуждения в ИИС. Рассуждения на основе дедукции, индукции, аналогии. Продукционные сети. Вероятностный подход: байесовские сети доверия. Нечеткий вывод знаний. Представление и обработка неопределенности. ЭС с нечеткой логикой.
Тема 3.3 Ситуационная модель представления знаний и вывода решений
Извлечение знаний из данных. Машинное обучение на примерах. Выбор методов и средств решения трудноформализуемых задач. Нейронные сети: основные понятия и области применения. Обучение нейронной сети.
6 Темы лабораторных работ (Лабораторный практикум).
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 1 (Тема 1.2, 1.3, 6 часов). Построение базы знаний предметной области.
Выбор и анализ предметной области для построения ИИС;
Определение назначения ИИС и решаемых задач, структурное моделирование, выбор методов и алгоритмов для решения задач ИИС.
Объект изучения: заданная предметная область (описание);
Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным обеспечением Microsoft Visual Studio.NET.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 2 (Тема 2.1, 2.2, 6 часов). Анализ текста на естественном языке
Разработка алгоритма морфологического анализа. Преобразование выражения к каноническому префиксному виду при помощи правил-шаблонов. Синтаксический анализ. Выбор алгоритмов и программная реализация синтаксического анализа с использованием контекстно свободной грамматики.
Объект изучения: связный осмысленный текст, морфологический словарь, набор правил;
Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным обеспечением Microsoft Visual Studio.NET.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 3 (Тема 2.3, 6 часов). Семантический анализ
Выбор алгоритмов выявления терминов и семантических отношений. Программная реализация семантического анализа. Программная реализация построения семантической сети онтологий предметной области.
Объект изучения: связный осмысленный текст, словарь синонимов;
Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным обеспечением Microsoft Visual Studio.NET.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 4 (Тема 2.3, 6 часов). Онтологии предметной области
Построение онтологий на основе семантического описания текста.
Объект изучения: заданная предметная область (семантическое описание);
Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным обеспечением Microsoft Visual Studio.NET.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 5 (Тема 3.1, 6 часов). Разработка экспертной системы
Построение экспертной системы на базе онтологий. Организация базы знаний. Анализ предметной области и структурное моделирование ИИС;
Объект изучения: заданная предметная область (описание);
Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным обеспечением Microsoft Visual Studio.NET.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 6 (Тема 3.2, 3.3, 6 часов). Ситуационная модель представления знаний
Построение вывода решений на базе нечеткой логики. Разработка алгоритма и программная реализация.
Объект изучения: заданная предметная область (описание);
Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным обеспечением Microsoft Visual Studio.NET.
7 Учебно - методическое обеспечение самостоятельной работы студентов. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины (модуля).
Учебно-методическое обеспечение выполнения обучающимися самостоятельных заданий лабораторного практикума включает методические указания к выполнению каждого задания (выдаются обучающимся в электронном виде).
Контрольные вопросы для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации:
1. Что понимается под термином «искуственный интеллект»?
2. Какую систему считают интеллектуальной? Каковы ее особенности?
3. Перечислите и кратко охарактеризуйте основные компоненты архитектуры ИИС.
4. Что означает термин «знания»? В чем главное отличие от данных?
5. Приведите примеры моделей представления знаний.
6. Какая система лежит в основе логической модели?
7. Охарактеризуйте основные понятия логики предикатов.
8. Что представляет из себя логическая формула в логике предикатов?
9. Что такое семантическая сеть? В какого рода задачах используются сети?
10. В каком виде описывает ситуацию фрейм? Какие виды фреймов используются в ИИС?
11. В каком виде представляет знания продукционная система?
12. Каким образом элементы продукционной модели хранятся в БЗ?
13. Каковы задачи и области применения автоматической обработки текста?
14. Какие подходы практикуются к анализу текста на ЕЯ?
15. Каковы основные проблемы понимания текста на ЕЯ?
16. Что такое парсеры? Какие компоненты входят в состав базы знаний парсера?
17. Какие этапы включает процесс анализа текста на ЕЯ?
18. Какова цель морфологического анализа? Какие данные он использует?
19. Какова главная проблема морфологического анализа?
20. Какова цель синтаксического анализа? Что представляет синтаксическая структура?
21. Какие виды синтаксических отношений определяются в предложении?
22. Каким образом описывает синтаксическую структуру система составляющих? Деревья зависимостей?
23. Что такое синтаксическая омонимия? Приведите пример.
24. Что является входной информацией для синтаксического анализа?
25. Охарактеризуйте основные этапы синтаксического анализа. Каков основной алгоритм синтаксического анализа?
26. Какова цель семантического анализа?
27. Что представляет собой смысловое описание текста? Что оно отражает?
28. Какие отношения между объектами отражает смысловое описание?
29. Как работает синтаксически ориентированный смысловой анализ?
30. Какие требования предъявляются к лингвистической модели смыслового описания?
31. В чем основная идея модели Смысл-Текст?
32. Какие семантические роли используются в смысловом описании?
33. Что включает в себя понятие онтологии?
34. Каковы области применения онтологий?
35. Что есть предмет в онтологии? Что такое признак и какие признаки бывают?
36. Что есть понятие и каковы этапы его образования?
37. Какие компоненты онтологии могут использоваться при ее создании?
38. Дайте определение функции, отношения и аксиомы онтологии.
39. Какие классы онтологий определены по степени формальности?
40. Какие классы онтологий определены по наполнению, содержимому?
41. Какие классы онтологий определены по цели создания?
42. Чем отличаются онтологии верхнего уровня от онтологий предметной области?
43. Чем отличаются онтологии предметной области от прикладных онтологий?
44. Перечислите основные характеристики лексических онтологий.
45. Что означает термин «машинный перевод»?
46. Какие этапы включает в себя автоматический перевод текста?
47. Перечислите и охарактеризуйте виды обеспечения машинного перевода.
48. По каким признакам классифицируются системы машинного перевода?
49. Каково преимущество модульного подхода при разработке систем МП?
50. Какие разновидности словарей используются в системах МП?
51. Какие виды грамматик используются при автоматическом переводе?
52. Дайте краткую характеристику языка ПРОЛОГ. В чем главная особенность декларативных языков?
53. В чем суть реализации прямого перевода?
54. Что представляет собой технология translation memory?
55. В каком виде представлено промежуточное описание в системе ЭТАП? ФРАП?
56. Дайте определение понятию «Экспертные системы». Из каких компонент состоит ЭС?
57. По каким признакам классифицируются экспертные системы?
58. Что представляют классифицирующие и доопределяющие ЭС и где они используются?
59. На какие этапы можно подразделить процесс разработки ЭС?
60. Какова цель первого этапа разработки ЭС?
61. Какие особенности задачи определяются при построении модели предметной области?
62. В чем суть признакового подхода к моделированию предметной области?
63. В чем суть когнитивного подхода к моделированию предметной области?
64. Каким образом может быть формально описана задача ЭС?
65. Какие требования предъявляются к прототипу ЭС?
66. Приведите примеры причин неудач при тестировании ЭС.
67. По каким критериям проверяется пригодность ЭС для конечного пользователя?
68. Что такое продукционная система? Из каких компонент состоит ее архитектура?
69. Что содержится в базе знаний продукционной системы?
70. Что такое продукция? Какими элементами она определяется?
71. Каково назначение цикла «распознавание-действие»? Каков результат его работы?
72. Охарактеризуйте методы, используемые в стратегии разрешения конфликтов.
73. В каких задачах применяется прямая цепочка рассуждений?
74. Опишите работу алгоритма прямого вывода.
75. В каких задачах применяется обратная цепочка рассуждений?
76. Опишите работу алгоритма обратного вывода.
77. Каковы особенности ЭС, предназначенных для решения задач диагностирования?
78. Охарактеризуйте содержимое базы знаний для системы диагностики.
79. В каких задачах применяются байесовские сети доверия?
80. Что такое байесовская сеть доверия (БСН)?
81. Что представляет каждая вершина в байесовской сети доверия?
82. Что такое свидетельство в БСН? На что влияет?
83. Каким образом определяется распределение вероятностей в вершине БСН?
84. Что такое нейронная сеть? Из каких элементов она состоит?
85. В какого рода задачах применяется нейросетевой подход? Каковы преимущества нейросетевого подхода?
86. Что такое функция состояния? Функция активации? Виды функций?
87. Как реализуется обработка знаний в нейронных сетях?
88. Какие виды связей используются в нейронных сетях?
89. По каким признакам классифицируются нейронные сети?
90. Какие этапы проходит решение задачи с применением нейронной сети?
91. Каковы критерии данных для обучения?
92. Какие данные применяются для обучения с учителем?
93. Чем определяется выбор топологии нейронной сети?
94. Что такое перцептрон? Что представляет сеть перцептронов?
95. Каковы характерные особенности сетей Хопфилда?
96. Из каких элементов состоит слой Кохогена?
Примеры тестовых заданий для промежуточного и итогового контроля знаний
1. Отличительной особенностью интеллектуальной информационной системы является
а. Способность изменять поведение в зависимости от состояний
б. Применение генетических алгоритмов
в. Использование базы данных для хранения описаний состояния
г. Применение формальных языков и логики предикатов
2. Знания в интеллектуальной ИС представляют:
а. факты, характеризующие объекты предметной области
б. факты, описывающие свойства объектов предметной области
в. отношения между фактами, характеризующими предметную область
г. формализованные данные о предметной области
3. Способность системы к развитию в соответствии с изменениями области знаний характеризует ее:
а. Структурированность
б. Самообучаемость
в. Коммуникативность
г. Адаптивность
4. Реализация системой возможности автоматического извлечения знаний для решения задач из накопленного опыта ситуаций характеризует ее:
а. Структурированность
б. Самообучаемость
в. Коммуникативность
г. Адаптивность
6. Предикат в формальной модели:
а. представляет объект с априорно неизвестным значением
б. представляет объект с определенным значением
в. может являться аргументом другого предиката
г. возвращает значение True или False
8 Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (модуля).
8.1. Основная литература:
1. Гаскаров, информационные системы: учебник для вузов / . – М. : Высш. шк., 2003. – 432 с.
2. Люгер, Д. Искусственный интеллект / Д. Люгер. – М. : Мир, 2003. – 690 с.
3. Гаврилова, знаний интеллектуальных систем / , . – СПб. : Питер, 2001. – 384 с.
8.2. Дополнительная литература:
1. Гладкий структуры естественного языка в автоматизированных системах общения. - М.: Наука, 1985.
2. Искусственный интеллект: Справочник: Кн.1: Системы общения и экспертные системы. - М.: Радио и связь, 1990.
3. Искусственный интеллект: Справочник: Кн.2: Модели и методы. - М.: Радио и связь, 1990.
8.3. Программное обеспечение и Интернет – ресурсы:
1. Cайт "Автоматическая Обработка Текста", http://www. *****
9 Технические средства и материально-техническое обеспечение дисциплины (модуля).
9.1 Лекционная аудитория с проектором.
9.2 Компьютерный класс, оснащенный персональными компьютерами и ЛВС.
9.3 Операционная система MS Windows.
9.4 Набор пакетов программ MS Office (Excel, Word).
9.5 Пакет MS Visual .
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 |
