Функциональное программирование и интеллектуальные системы

министерство образования и науки Российской Федерации

ФЕДЕРАЛЬНОЕГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«Оренбургский государственный институт менеджмента»

ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

Рабочая программа учебной дисциплины

Направление подготовки: 080500.62 «Бизнес-информатика»

Профиль подготовки Архитектура предприятия

Квалификация выпускника бакалавр

Форма обучения очная, заочная

Оренбург

2014

УДК

ББК

С

Обсуждена на заседании кафедры «Инноватики и информационных технологий» от _4_ _декабря_ 2014 г., протокол № _7_.

Принята Учебно-методическим советом протокол № ___ от __________ 20__ г.

Утверждена приказом ректора Протокол № ____ от ______________20__г.

Составитель:

Ф	Функциональное программирование и интеллектуальные системы : рабочая программа учебной дисциплины / сост. . – Оренбург : ОГИМ, 2014. – 20 с.

Рабочая программа учебной дисциплины «Функциональное программирование и интеллектуальные системы» определяет её содержание, объём, порядок изучения и преподавания студентам очной, заочной и заочной, осуществляемая в сокращенные сроки форм обучения направления подготовки 080500.62 «Бизнес-информатика». Программа составлена в соответствии с ФГОС ВПО направления подготовки 080500.62 «Бизнес-информатика» и Положением [временное] «Рабочая программа учебной дисциплины. Общие требования к содержанию, построению, изложению и оформлению», принятым в институте.

Рабочая программа учебной дисциплины «Функциональное программирование и интеллектуальные системы» адресована студентам очной, заочной и заочной, осуществляемая в сокращенные сроки форм, обучающимся в Институте по направлению подготовки 080500.62 «Бизнес-информатика».

УДК

ББК

© , составление, 2014

© Оформление, ФГБОУ ВПО «ОГИМ», 2014

Содержание

1 Цели освоения дисциплины…………………..………………...............	4
2 Место дисциплины в структуре ООП ВПО ………………….…..……	5
3 Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины..................…………………………………………………….	6
4 Структура и содержание дисциплины.................……………………….	7
4.1 Распределение трудоемкости в часах по всем видам аудиторной и самостоятельной работы студентов ………………	7
4.2 Наименование тем, их содержание..............................................	8
4.3 Тематический план изучения дисциплины.................................	9
4.3.1 Очная форма обучения………………………….……..	9
4.3.2 Заочная форма обучения……………………………….	10
5 Образовательные технологии...…………………………………..…........	13
6 Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов……………………………………………………..........................	14
6.1 Система и формы контроля..........................................................	14
6.2 Критерии оценки качества знаний студентов..............................	14
6.3 Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов..............................................................................................	15
6.3.1 Материалы курса, выносимые студентам заочной формы обучения для самостоятельного изучения............... 6.3.2 Примерные варианты контрольных работ для студентов заочной формы обучения........................................	15 16
6.3.3 Примерный перечень вопросов к экзамену по всему курсу………………………………………………….….…….	16
6.3.4 Примерные тестовые задания для контроля качества усвоения материала...............................................................	17
7 Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины...	20
7.1 Основная литература……………………………………....…….	20
7.2 Дополнительная литература……………………………......……	20
8 Материально-техническое обеспечение дисциплины.................….…...	21

1 цели освоения дисциплины

Цель: ознакомление студентов с теоретическими и организационно - методическими вопросами построения и функционирования интеллектуальных систем, ознакомление с основными методами функционального программирования, разработке интеллектуальных систем, привитие навыков практических работ по проектированию баз знаний, использования нейросетевых технологий.

Задачи дисциплины:

·  выработка у студентов системного подхода к решению задач инженерии знаний;

·  выработка у студентов навыков использования методов функционального программирования;

·  способности ориентироваться в многообразии методов построения интеллектуальных информационных систем, их классификации.

2 МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО

Дисциплина «Функциональное программирование и интеллектуальные системы» относится к профессиональному циклу дисциплин, дисциплины по выбору (Б3.ДВ2.2) предназначенной для студентов, обучающихся по направлению подготовки 080500.62 «Бизнес-информатика».

Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах:

·  «Теоретические основы информатики»;

·  «Программирование (часть 1,2)».

Дисциплины, для которых освоение данной дисциплины необходимо как предшествующее:

·  «Системы поддержки принятия решений (часть 1,2)»;

·  «Распределенные системы»;

·  «Многоагентные системы».

3 КОМПЕТЕНЦИИ ОБУЧАЮЩЕГОСЯ, ФОРМИРУЕМЫЕ В РЕЗУЛЬТАТЕ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

·  способен находить организационно-управленческие решения и готов нести за них ответственность (ОК-8);

·  осуществлять подготовку и ведение контрактной документации на разработку, приобретение или поставку ИС и ИКТ (ПК-6);

·  использовать современные стандарты и методики, разрабатывать регламенты деятельности предприятия (ПК-8);

·  использовать современные стандарты и методики, разрабатывать регламенты для организации управления процессами жизненного цикла ИТ-инфраструктуры предприятий (ПК-9);

·  организовывать взаимодействие с клиентами и партнерами в процессе решения задач управления жизненным циклом ИТ-инфраструктуры предприятия (ПК-10).

В результате освоения дисциплины «Функциональное программирование и интеллектуальные системы» обучающийся должен:

Знать:

·  общие сведения о технологии построения экспертных систем и примеры наиболее известных интеллектуальных систем;

·  способы манипулирования знаниями при поиске решений, проблем общения, а также проблем обучения и планирования целесообразного поведения.

Уметь:

·  извлекать знания, формализовать и представлять их в интеллектуальных системах;

·  разрабатывать и отлаживать несложные экспертные системы.

Владеть:

·  опытом работы с системами искусственного интеллекта;

·  пониманием взаимосвязи, тенденций и перспектив развития систем искусственного интеллекта.

Иметь представление:

·  об истории развития «Интеллектуальных информационных систем» в России и за рубежом;

·  о принципах построения естественно-языковых интерфейсов и средств графического общения;

·  о программных и аппаратных средствах, которые используются при программировании задач в интеллектуальных системах.

4 СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Общая трудоемкость дисциплины «Функциональное программирование и интеллектуальные системы» составляет 9 зачетных единиц или 324 часа.

4.1 Распределение трудоемкости в часах по всем видам аудиторной и самостоятельной работы студентов

Таблица 4.1 – Виды аудиторной и самостоятельной работы студентов по дисциплине (очная форма обучения)

Вид занятий	Количество часов в семестре	Всего часов
3
Лекции (Л)	18	18
Лабораторные работы	36	36
Самостоятельная работа, в т. ч.	207	207
Подготовка к практическим (лабораторным) занятиям (ЛЗ)	72	72
Изучение тем дисциплины, выносимых для самостоятельного изучения (СИ)	135	135
Форма рубежного контроля	Экзамен (54)	Экзамен (54)
Итого часов:	324*	324*

*в том числе КСР 9 часов

Таблица 4.2 – Виды аудиторной и самостоятельной работы студентов по дисциплине (заочная форма обучения)

Вид занятий	Количество часов в семестре	Всего часов
Уст.	5
Лекции (Л)	4	-	4
Лабораторные работы	8	-	8
Самостоятельная работа, в т. ч.	12	291	303
Подготовка к практическим (лабораторным) занятиям (ЛЗ)	8	-	8
Изучение тем дисциплины, выносимых для самостоятельного изучения (СИ)	4	261	265
Выполнение контрольных работ (к. р.)	-	30	30
Форма рубежного контроля	-	Экзамен (9)	Экзамен (9)
Итого часов:	24	300	324

4.2 Наименование тем, их содержание

Тема 1. Искусственный интеллект: основные понятия и история возникновения

Данные и знания. Общая характеристика задач решаемых методами ИИ. Определение искусственного интеллекта. Исторические аспекты развития искусственного интеллекта. Основные области применения искусственного интеллекта.

Тема 2. Модели представления знаний

Алгоритмические и логические модели представления знаний в интеллектуальных системах. Продукционные системы. Семантические сети. Фреймовые модели представления знаний. Системы распознавания образов.

Тема 3. Нечеткая логика и ее применение в системах искусственного интеллекта

Историческая справка и основные идеи нечёткой логики. Понятие нечеткой логики и нечетких систем. Нечеткие множества и лингвистические переменные. Примеры практического применения нечеткой логики.

Тема 4. Нечеткие множества и лингвистические переменные

Операции с нечеткими множествами. Нечеткие алгоритмы. Основная структура и принцип работы системы нечёткой логики. Методы дефаззификации.

Тема 5. Системы искусственного интеллекта, основанные на нейронных сетях

Биологическая и искусственная нейронная сеть. Понятие и структура нейронных сетей. Основные компоненты нейронных сетей. Классификация нейронных сетей. Однослойные и многослойные нейронные сети. Сети Кохонена.

Тема 6. Генетические алгоритмы

История появления генетических алгоритмов. Основные понятия и этапы генетических алгоритмов. Классический генетический алгоритм. Настройка параметров генетического алгоритма. Области применения генетических алгоритмов.

Тема 7. Экспертные системы

Назначение экспертных систем. Структура экспертных систем. Режимы работы экспертных систем. Динамическая экспертная система. Этапы разработки экспертных систем. Представление знаний в экспертных системах. Методы поиска решений в экспертных системах. Инструментальные средства для экспертных систем.

Тема 8. Язык логического программирования Пролог

Общие сведения о языке Пролог. Элементы языка Турбо-Пролог. Структура программ Турбо-Пролога. Оболочка системы Турбо-Пролог. Отладка и трассировка программ. Типы данных.

4.3 Тематический план изучения дисциплины

4.3.1 Очная форма обучения

Виды занятий	Аудиторная работа, час	Самостоятельная работа	Общий объём часов
Л	Лаб.	Всего	Часы	Виды
1	2	3	4	5	6	7
3 семестр
Тема 1. Искусственный интеллект: основные понятия и история возникновения	2	-	2	12	ПЗ СИ	14
Тема 2. Модели представления знаний	4	4	8	40	ПЗ СИ	48
Тема 3. Нечеткая логика и ее применение в системах искусственного интеллекта	2	-	2	12	ПЗ СИ	14
Тема 4. Нечеткие множества и лингвистические переменные	2	-	2	12	ПЗ	14
Тема 5. Системы искусственного интеллекта, основанные на нейронных сетях	2	-	2	12	ПЗ СИ	14
Тема 6. Генетические алгоритмы	2	-	2	12	ПЗ СИ	14
Тема 7. Экспертные системы	2	-	2	24	ПЗ	26
Тема 8. Язык логического программирования Пролог	2	32	34	83	ПЗ СИ	117
Всего часов:	18	36	54	207	Экзамен (54)	315

4.3.2 Заочная форма обучения

Виды занятий	Аудиторная работа, час	Самостоятельная работа	Общий объём часов
Л	Лаб.	Всего	Часы	Виды
1	2	3	4	5	6	7
Уст.
Тема 1. Искусственный интеллект: основные понятия и история возникновения	1	-	1	2	ПЗ СИ	3
Тема 2. Модели представления знаний	1	8	9	4	ПЗ СИ	13
Тема 3. Нечеткая логика и ее применение в системах искусственного интеллекта	-	-	-	2	ПЗ СИ	2
Тема 4. Нечеткие множества и лингвистические переменные	1	-	1	2	ПЗ	3
Тема 5. Системы искусственного интеллекта, основанные на нейронных сетях	1	-	1	2	ПЗ СИ	3
Итого:	4	8	12	12	-	24
5 семестр
Тема 6. Генетические алгоритмы	-	-	-	87	ПЗ СИ	87
Тема 7. Экспертные системы	-	-	-	87	ПЗ СИ	87
Тема 8. Язык логического программирования Пролог	-	-	-	87	ПЗ СИ	87
Выполнение контрольной работы	-	-	-	30	КР	30
Итого:	-	-	-	291	-	291
Всего часов:	4	8	12	303	-	315

5 ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

В соответствии с требованиями ФГОС ВПО по направлению подготовки реализация компетентностного подхода предусматривает использование в учебном процессе активных и интерактивных форм проведения занятий. На занятиях по дисциплине «Функциональное программирование и интеллектуальные системы» используются формы, указанные в таблице 5.1.

Таблица 5.1 – Технологии интерактивного обучения при разных формах занятий

Семестр	Наименование разделов, тем	Используемые образовательные технологии
3	Тема 1. Искусственный интеллект: основные понятия и история возникновения	Исследовательский метод
Тема 2. Модели представления знаний	Компьютерный практикум Исследовательский метод Решение задач
Тема 3. Нечеткая логика и ее применение в системах искусственного интеллекта	Исследовательский метод
Тема 4. Нечеткие множества и лингвистические переменные	Исследовательский метод
Тема 5. Системы искусственного интеллекта, основанные на нейронных сетях	Исследовательский метод
Тема 6. Генетические алгоритмы	Решение задач Исследовательский метод
Тема 7. Экспертные системы	Исследовательский метод
Тема 8. Язык логического программирования Пролог	Компьютерный практикум Решение задач Исследовательский метод

6 ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ, ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ И УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ

6.1 Система и формы контроля

Контроль и оценка знаний студентов очной формы обучения осуществляется в соответствии с Положением о бально-рейтинговой системе контроля и оценки знаний студентов ОГИМ. Знания студентов заочной формы обучения оцениваются по традиционной системе оценки знаний.

Программой дисциплины в целях проверки прочности усвоения материала предусматривается проведение различных форм контроля:

1.  Предварительный контроль необходим для установления исходного уровня знаний студентов.

2.  Тематический контроль определяет степень усвоения обучающимися каждого раздела (темы в целом), их способности связать учебный материал с уже усвоенными знаниями, проследить развитие, усложнение явлений, понятий, основных идей.

3.  Межсессионная аттестация – рейтинговый контроль знаний студентов, проводимый в середине семестра.

4.  Рубежной формой контроля является экзамен.

6.2 Критерии оценки качества знаний студентов

Изучение дисциплины завершается зачетом, проводимым в виде устного опроса с учетом текущего рейтинга. Критерии рейтинга представлены в таблице 6.1–6.3.

Таблица 6.1 – Текущий рейтинг (max 70 баллов)

		Баллы
П1	Посещение всех лекций	max 5 баллов
П2	Присутствие на всех практических занятиях	max 5 баллов
П3	Оценивание работы на семинарских, практических, лабораторных занятиях	max 30 баллов
П4	Оценивание самостоятельной работы	max 30 баллов

Таблица 6.2 – Рубежный контроль (max 30 баллов)

Оценка	Баллы
5	30
4	20
3	10
2	0

Таблица 6.3 – Академический рейтинг по дисциплине

Итоговая сумма баллов, с учетом успешно сданного зачета	Оценка
85-100	5 (отлично)
65-84	4 (хорошо)
50-64	3 (удовлетворительно)
0-49	2 (не удовлетворительно)

6.3 Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов

Виды самостоятельной работы студентов, обеспечивающие реализацию цели и решение задач данной рабочей программы:

·  подготовка к лабораторным занятиям;

·  изучение тем дисциплины, выносимых для самостоятельного изучения студентам очной формы обучения;

·  выполнение контрольной работы (для студентов заочной формы обучения);

·  подготовка и сдача экзамена.

6.3.1 Материалы курса, выносимые студентам заочной формы обучения для самостоятельного изучения

Таблица 6.4 – Материалы курса, выносимые студентам заочной формы обучения для самостоятельного изучения

Наименование разделов, тем	Дидактические единицы (вопросы), выносимые на самостоятельное изучение	Форма отчетности о результатах СР
1	2	3
Тема 1. Искусственный интеллект: основные понятия и история возникновения	Основные области применения искусственного интеллекта.	Конспект, тематический контроль
Тема 2. Модели представления знаний	Системы распознавания образов.	Конспект, тематический контроль
Тема 3. Нечеткая логика и ее применение в системах искусственного интеллекта	Примеры практического применения нечеткой логики.	Конспект, тематический контроль
Тема 4. Нечеткие множества и лингвистические переменные	Методы дефаззификации.	Конспект, тематический контроль
Тема 5. Системы искусственного интеллекта, основанные на нейронных сетях	Сети Кохонена.	Конспект, тематический контроль
Тема 6. Генетические алгоритмы	Области применения генетических алгоритмов.	Конспект, тематический контроль
Тема 7. Экспертные системы	Инструментальные средства для экспертных систем.	Конспект, тематический контроль
Тема 8. Язык логического программирования Пролог	Типы данных.	Конспект, тематический контроль

6.3.2 Примерные варианты контрольных работ для студентов заочной формы обучения

1.  Слепые методы поиска в пространстве состояний

2.  Поиск в пространстве доверительных состояний.

3.  Эвристический поиск в пространстве состояний.

4.  Генетические алгоритмы.

5.  Нейронные сети. Обучение сети по правилу Видроу-Хоффа.

6.  Нейронные сети. Правило обратного распространения ошибки.

7.  Нейронные сети Кохонена. Самоорганизующиеся карты признаков.

8.  Дискретные сети Хопфилда.

9.  Системы, основанные на знаниях на примере игры Дарвин.

6.3.3 Примерный перечень вопросов к экзамену по всему курсу

1.  Основные направления исследований в области искусственного интеллекта.

2.  Общие сведения о моделях систем искусственного интеллекта.

3.  Философские аспекты проблемы систем ИИ (возможность существования, безопасность, полезность).

4.  Архитектура и основные составные части систем ИИ.

5.  Вспомогательные системы нижнего уровня (распознавание образов зрительных и звуковых, идентификация, моделирование, жесткое программирование) и их место в системах ИИ.

6.  Системы распознавания образов (идентификации).

7.  Проблема обучения распознаванию образов (ОРО).

8.  Геометрический и структурный подходы.

9.  Нейронные сети.

10.  Представление знаний и вывод на знаниях.

11.  Нечеткие знания.

12.  Определение и структура экспертных систем.

13.  Классификация систем, основанных на знаниях.

14.  Технология проектирования и разработки систем, основанных на знаниях.

15.  Поле знаний.

16.  Стратегии получения знаний.

17.  Теоретические аспекты извлечения знаний.

18.  Теоретические аспекты структурирования знаний.

19.  Классификация методов практического извлечения знаний.

20.  Коммуникативные методы.

21.  Текстологические методы.

22.  Простейшие методы структурирования.

23.  Состояние и перспективы автоматизированного приобретения знаний.

24.  Примеры методов и систем приобретения знаний.

25.  Латентные структуры знаний и психосемантика.

26.  Метод репертуарных решеток.

27.  Управление знаниями.

28.  Визуальное проектирование баз знаний как инструмент познания.

29.  Проектирование гипермедиа БД и адаптивных обучающих систем.

30.  Технологии разработки программного обеспечения – цели, принципы, парадигмы.

31.  Методологии создания и модели жизненного цикла интеллектуальных систем.

32.  Языки программирования для ИИ и языки представления знаний.

33.  Инструментальные пакеты для искусственного интеллекта.

34.  Программные агенты и мультиагентные системы.

6.3.4 Примерные тестовые задания для контроля качества усвоения материала

1. Что такое искусственный интеллект?

а) компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации;

б) раздел информатики, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного и программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными (творческими);

в) наука, изучающая устройство, функционирование, развитие, генетику, биохимию, физиологию и патологию нервной системы;

г) автоматические программно-управляемые манипуляторы, выполняющие рабочие операции со сложными пространственными перемещениями.

2. Что такое интеллектуальная система?

а) совокупность технического, программного и организационного обеспечения, а также персонала, предназначенная для того, чтобы своевременно обеспечивать надлежащих людей надлежащей информацией;

б) система, автоматически изменяющая алгоритмы своего функционирования и (иногда) свою структуру с целью сохранения или достижения оптимального состояния при изменении внешних условий;

в) технические или программные системы, способные решать задачи, считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти интеллектуальной системы;

г) система, состоящая из персонала и комплекса средств автоматизации его деятельности, реализующая информационную технологию выполнения установленных функций.

3. Систему принято называть интеллектуальной, если в ней реализованы три основные функции - система может:

а) обрабатывать знания, рассуждать и общаться;

б) распознавать, классифицировать объекты, аппроксимировать функции;

в) перемещаться в пространстве, идентифицировать объекты, анализировать данные;

г) систематизировать, хранить данные, реагировать на внешнее воздействие.

4. Какое направление ИИ придерживается следующего высказывания - «не имеет значения, как устроено «мыслящее» устройство, главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало, как человеческий мозг»

а) Программно-прагматическое;

б) Бионическое;

в) Параметрическое;

г) Имитационное.

5. Когда начались исследования в области ИИ?

а) Первым был английский математик Алан Тьюринг в 1947;

б) Первыми были Розенблатт и Мак-Каллок в г., когда были созданы первые нейросети;

в) В конце 60-х годов, когда была издана книга Мински и Паперта «Персептроны: введение в вычислительную геометрию»;

г) В 1973 г., когда Альбер Кальмероэ создал язык Пролог.

6. Дайте определение –Знания – это …

а) выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области;

б) отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, а также их свойства;

в) сведения независимо от формы их представления;

г) информация, представленная в формализованном виде, что обеспечивает возможность ее хранения, обработки и передачи.

7. Какой модели представления знаний в экспертных системах не существует?

а) Продукционная;

б) Фреймовая;

в) Синтаксическая;

г) Логическая.

8. Заданы множества A = {1, 3, 8, 5} и B = {1, 3, 4, 6, 10}. Определите множество С, если С=A&B

а) C = {1, 3, 4, 5, 8};

б) C = {1, 3};

в) C = {4, 6, 10};

г) C={4, 5, 6, 8,10}.

9. Какой из компонентов не входит в состав статической ЭС?

а) подсистемы логического вывода;

б) базы знаний;

в) подсистема объяснения решений;

г) подсистема моделирования внешнего мира.

7 Учебно-методическОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ дисциплинЫ

7.1 Основная литература

1. Сидоркина искусственного интеллекта: учеб. пособие для вузов / – М. :КНОРУС, 2011. – 245 с..

2. Кузнецов данных. Модели и языки: учеб. пособие для вузов / – М. : Бином-Пресс, 2008. – 720с. : ил..

3. Информационные системы : учеб. пособие для вузов / [и др.], – 3-е изд. – СПб. : Питер, 2011. – 599с. : ил. – (Учебник для вузов).

7.2 Дополнительная литература

1. Искусственный интеллект: современный подход/ С. Рассел - М: Издательский дом «Вильямс», 2007. – 1408 c.

2. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG (Пролог)/ И. Братко - М.: Вильямс, 2с.

3. Экспертные системы: принципы разработки и программирование, 4-е издание / Д. Джозеф, Р. Гари – Вильямс, 2с.

 

8 МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

При изучении практической части дисциплины используется следующее программное обеспечение:

·  Операционная система MS Windows 7;

·  Операционная система MS Windows Server 2008 R2;

·  Пакет программ MS Office 2010;

·  Microsoft Visual Studio 2010 Professional;

·  Turbo Prolog 2.0;

·  Программы просмотра Web-страниц.

Для освоения практической части дисциплины используется лаборатория, оснащенная персональными компьютерами, соединенными локально-вычислительной сетью с доступом в Интернет.

Учебно-программное издание

ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

Рабочая программа учебной дисциплины

Составитель:

Гурьянов Андрей Алексеевич

Книга выходит в авторской редакции

Подп. в печать 00.00.00. формат 60х84 1/16.

Бум. офсетная. Гарнитура «Times». Печать цифровая.

Объём 00 уч.-изд. л. Тираж 000 экз. Заказ № 00.

Отпечатано в типографии ГОУ ВПО «ОГИМ»

Тел./