Министерство образования и науки РФ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Самарский государственный архитектурно-строительный университет

Факультет информационных систем и технологий

Кафедра Прикладной математики и вычислительной техники

Утверждаю:

___________Декан

«___» ________2015 г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Интеллектуальные системы и технологии»

Индекс дисциплины по учебному плану Б1.Б.19

Код ОПВО специальности / направления 090302

Направление (бакалавриат) «Информационные системы и технологии»

Специализация: «Информационные системы и технологии»

Форма обучения очная

Объем дисциплины 144 часа:

в зачетных единицах- 4,

в часах:

академических, выделенных на контактную работу

обучающихся с преподавателем (аудиторных) - 60

выделенных на самостоятельная работу - 84

Форма итогового контроля экзамен

Курс обучения 4

Семестр обучения 8

Самара 2015

Рабочая программа дисциплины (модуля) составлена на основании ФГОС ВПО

утвержденного Министерством образования и науки РФ от 12. 03. 2015 г. № 000 и учебного плана СГАСУ.

Рабочая программа разработана кафедрой Прикладной информатики и вычислительной техники

Разработчик ____________ д. т.н. Профессор каф. ПМиВТ

Рассмотрена и одобрена на заседании кафедры Прикладной математики и ВТ

протокол №___ от «__»_________20__ г. ____________ зав. кафедрой ПМ и ВТ, д. т.н..,

профессор

Рассмотрена и одобрена на заседании методической комиссии по направлению «Информационные системы и технологии»

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

_________ протокол № __ от«___» _________ 20__г.

Председатель методической комиссии ________________ зав. кафедрой ПМ и ВТ, д. т.н..,

профессор

_______ ________ 2015 г.

1.  Место дисциплины в структуре образовательной программы (взаимосвязь с другими дисциплинами).

Необходимые предшествующие дисциплины

Последующие дисциплины, базирующиеся на приобретенных компетенциях

·  Дискретная математика, математическая логика и теория алгоритмов.

·  Информационный поиск и систематизация знаний.

·  Технология программирования.

·  Информационные технологии.

·  Управление данными.

·  Перспективные технологии баз данных.

·  Информационные системы и технологии в управлении производством.

·  Преддипломная практика.

·  ВКР.

2. Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине (компетенций).

Карта компетенций дисциплины

Цель дисциплины

Целью изучения дисциплины является приобретение знаний в области интеллектуальных информационных систем ИИС.

Задачи дисциплины

получение студентами знаний современных подходов к решению интеллектуальных задач; знаний принципов представления знаний в информационных системах; основ эволюционных вычислений и генетических алгоритмов, а также экспертных системах; освоение моделей представления знаний: логику высказываний, логику предикатов, нечеткую логику, фреймы, сценарии, семантические сети и продукционные модели. Научить студентов разрабатывать и программировать диалоги взаимодействия ЭВМ и человека. Научить основам разработки интеллектуальных систем.

В процессе освоения дисциплины обучающийся формирует и демонстрирует следующие компетенции

ОБЩЕКУЛЬТУРНЫЕ

Компетенция

Знания, умения, навыки, характеризующие этапы формирования компетенций

Форма организации обучения

(лекции, практические занятия, самостоятельная работа и т. п.)

Диагностика результатов обучения

(тестирование, контрольная работа и т. п.)

Уровни формирования компетенций (по 100-балльной шкале)

Индекс

Формулировка

ОБЩЕПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ

ОПК - …

ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ

ПК-11

способность к проектированию базовых и прикладных информационных технологий.

Знать: технологию программирования для задач проектирования информационных систем и их элементов.

Уметь: разрабатывать и программировать диалоги взаимодействия ЭВМ и человека средствами языков Лисп и Пролог. Организовывать на языке Пролог правила вывода для поиска решений.

Владеть: моделированием информационных систем на современных ЭВМ на базе аналитико-имитационного подхода.

Лекции,

Лабораторные работы, самостоятельная работа

Контрольные работы.

Пороговый/ минимальный

(удовлетворительно от 60-70%)

Знать: технологию программирования для задач проектирования информационных систем и их элементов.

Уметь: программировать простые диалоги взаимодействия ЭВМ и человека средствами языков Лисп и Пролог. Организовывать на языке Пролог несложные правила вывода для поиска решений.

Владеть: моделированием информационных систем на современных ЭВМ на базе аналитико-имитационного подхода.

Продвинутый/ базовый

(хорошо от 71-85%

Знать: технологию программирования для задач проектирования информационных систем и их элементов.

Уметь: программировать диалоги взаимодействия ЭВМ и человека средствами языков Лисп и Пролог. Организовывать на языке Пролог правила вывода для поиска решений. Реализовывать уровни понимания 1-2.

Владеть: моделированием информационных систем на современных ЭВМ на базе аналитико-имитационного подхода; уровнями понимания 1-2.

Высокий

(отлично от 86-100%

Знать: технологию программирования для задач проектирования информационных систем и их элементов.

Уметь: разрабатывать и программировать диалоги взаимодействия ЭВМ и человека средствами языков Лисп и Пролог. Организовывать на языке Пролог правила вывода для поиска решений. Реализовывать уровни понимания 1-3.

Владеть: моделированием информационных систем на современных ЭВМ на базе аналитико-имитационного подхода; уровнями понимания 1-3.

ПК-12

способность разрабатывать средства реализации информационных технологий (методические, информационные, математические, алгоритмические, технические и программные)

Знать: основные принципы организации баз данных информационных систем, способы построения баз данных, баз знаний и экспертных систем.

Уметь: разрабатывать функции принятия решений для конкретных задач на языке Лисп. На языках Пролог и Лисп организовывать сортировку данных. Уметь применять метод рекурсии для решения задач ИИ.

Владеть: применением математических моделей и методов анализа, синтеза и оптимизации детерминированных и случайных информационных процессов.

Лекции,

Лабораторные работы, самостоятельная работа

Контрольные работы.

Пороговый/ минимальный

(удовлетворительно от 60-70%)

Знать: основные принципы организации баз данных информационных систем, способы построения баз данных, баз знаний и экспертных систем.

Уметь: разрабатывать простые функции принятия решений несложных задач на языке Лисп. На языках Пролог и Лисп организовывать сортировку данных. Уметь применять метод рекурсии для решения задач ИИ.

Владеть: применением математических моделей и методов анализа детерминированных и случайных информационных процессов.

Продвинутый/ базовый

(хорошо от 71-85%

Знать: основные принципы организации баз данных информационных систем, способы построения баз данных, баз знаний и экспертных систем.

Уметь: разрабатывать функции средней сложности принятия решений для конкретных задач на языке Лисп. На языках Пролог и Лисп организовывать сортировку данных на языках Пролог и Лисп. Уметь применять метод рекурсии для решения задач ИИ.

Владеть: применением математических моделей и методов анализа, синтеза детерминированных и случайных информационных процессов.

Высокий

(отлично от 86-100%

Знать: основные принципы организации баз данных информационных систем, способы построения баз данных, баз знаний и экспертных систем.

Уметь: разрабатывать функции повышенной сложности принятия решений для конкретных задач на языке Лисп. На языках Пролог и Лисп организовывать сортировку данных на языках Пролог и Лисп. Уметь применять метод рекурсии для решения задач ИИ.

Владеть: применением математических моделей и методов анализа, синтеза и оптимизации детерминированных и случайных информационных процессов.

4. Объем дисциплины (модуля) и виды учебной работы

Виды учебной работы

Семестры, количество часов в семестре

Всего часов

Всего зач. ед.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

Общая трудоёмкость

144

144

4

Аудиторные занятия:

60

60

Лекции

20

20

Практические занятия

Семинары

Лабораторные работы

40

40

1

Самостоятельная работа:

84

84

Курсовой проект (работа)

Подготовка к экзамену

36

36

1

Реферат

Подготовка к лабораторным и контрольным работам

48

48

2

Экзамен

+

Зачет с оценкой

Зачет

5. Тематика лекционных занятий (с указанием наименования и краткого содержаний лекций, количество часов).

№ раздела

№

лекции

Тема лекции, содержание лекции

Кол-во

часов

1. Общая характеристика ИИС как систем, базирующихся на знаниях

1

История искусственного интеллекта. Подходы к пониманию ИИ: символьный подход; логический подход; агентно-ориентированный подход; гибридный подход.

2

2. Модели и методы исследования ИИС

2

Работа с естественными языками; накопление и использование знаний; биологическое моделирование искусственного интеллекта; робототехника; машинное творчество. Перспективы развития ИИС; компьютерные технологии и кибернетика; психология и когнитология; критерии интеллектуальности; области применения ИИС. Функциональная структура ИИС

2

3. Уровни понимания ИИС.

3

Морфологический, синтаксический и семантический анализ; средства логического вывода; правила пополнения текста знаниями системы о среде; ввод дополнительного канала информации; теория речевых актов. 2 уровня метопонимания. Изменение содержимого БЗ; порождение метафорического знания.

2

4. Решение задач методом поиска в пространстве состояний

4

Метод ветвей и границ; алгоритм Дейкстры. Последовательное сведение исходной задачи к более простым задачам. Метод ключевых операторов. Дедуктивный метод планирования системы. Метод автоматического вывода - принцип резолюций.

2

5. Решение задач дедуктивного выбора, задач на основе немонотонной логики

5

Запись утверждений формальной системы, аксиом, правил вывода. Технология вывода выражения отличного от заданных.

2

6. Данные и знания. Переход от Базы Данных к Базе Знаний.

6

Особенности знаний. Внутренняя интерпретируемость. Структурированность. Связность. Семантическая метрика. Активность знаний.

2

7. Модели представления знаний.

7

Формальные модели. Неформальные (семантические, реляционные) модели. Логические

модели. Сетевые модели. Функциональные сети. Продукционные модели. Фреймовые модели.

2

8. Продукционные системы.

8

Представление продукций. Элементы продукций. Ядра продукций. Система продукций.

Детерминированные и недетерминированные ядра продукции. Однозначные и альтернативные продукции. Прогнозирующие продукции.

2

9. Стратегии решений организации поиска.

9

Использование семантической сети и продукции для организации поиска. Трансформирование сети при поиске. Формализация знаний. Логика предикатов. Иллюстрация синтаксиса логики предикатов.

2

10. Планирование задач.

10

Схема SS – проблемы. Формальное определение семантики сведения задачи к подзадачам. Решение головоломки "Ханойская башня" через введение формализмов. Особенности решение нечеткой PR – проблемы.

2

Итого, часов

20

6. Тематика лабораторных занятий (с указанием наименования и краткого содержания, количество часов)

№ раздела курса и темы лекции

№ лабор.

Работы

Наименование лабораторной работы

Кол-во часов

2

1

Сопоставление фактов, правил, вопросов на языке ПРОЛОГ

5

Работа со структурами на языке ПРОЛОГ.

5

3

2

Операторы и операции языка ПРОЛОГ.

5

Сопоставления в языке ПРОЛОГ.

5

6

3

Представление списков в языке ПРОЛОГ.

5

Синтаксис языка ЛИСП.

5

7

4

Определение списков в языке ЛИСПЕе.

5

Управляющие структуры ЛИСПа. Ввод – вывод информации в ЛИСПе.

5

ИТОГО:

40

7. Тематика практических (семинарских) занятий (с указанием наименования и краткого содержания, количество часов)

Учебным планом не предусмотрено.

8. Тематика самостоятельной работы (с указанием наименования разделов, тем, сроки выполнения, количество часов)

№ раздела и темы самостоятельного изучения

Содержание вопросов и заданий для самостоятельного изучения

Сроки выполнения (неделя, месяц, и т. п.)

Количество часов

1-3

Сопоставление фактов, правил, вопросов на языке

ПРОЛОГ. Работа со структурами на языке ПРОЛОГ.

Подготовка к контрольной работе 1.

3 неделя

10

2-4

Операторы и операции языка ПРОЛОГ. Сопоставления в языке ПРОЛОГ.

Представление списков в языке ПРОЛОГ. Контрольная работа 1.

7 неделя

10

2-4

Синтаксис языка ЛИСП. Определение списков в языке ЛИСПЕе.

8-11 неделя

10

2-4

Управляющие структуры ЛИСПа.

Вод – вывод информации в ЛИСПе.

Подготовка к контрольной работе 2.

12-15 неделя

10

Контрольная работа 2.

16 неделя

8

Подготовка к экзамену

17 неделя

36

Итого:

84

9. Тематика рефератов

Учебным планом не предусмотрено.

10. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации.

10.1 Формы текущего контроля успеваемости.

№ раздела

№ лекции / семинарского занятия / …. и т. п.)

Формы текущего контроля успеваемости (тесты, контрольные работы, опрос

и т. п.)

Сроки проведения

Разделы 1-2.

Лекции 1- 2.

Контрольная работа 1.

7 неделя

Разделы 3-4.

Лекции 3-4.

Опрос

12 неделя

Разделы 5-6.

Раздел 7-8.

Лекции 5-6.

Лекции 7-8.

Опрос

Контрольная работа 2.

15 неделя

17 неделя.

10.2. Вопросы к экзамену

1.  Уровни понимания. Методы решения задач.

2.  Решение задач методом поиска в пространстве состояний.

3.  Фреймы. Исчисления предикатов.

4.  Системы продукций. Семантические сети.

5.  Нечеткая логика.

6.  Алгоритмы эвристического поиска.

7.  Поиск решений на основе исчисления предикатов.

8.  Переход от Базы данных к Базе знаний. Особенности знаний.

9.  Продукционные системы. Классификация ядер продукции.

10.  Стратегия решений организации поиска.

11.  Нечеткое планирование.

12.  Сложность решения задач планирования.

13.  Методы работа со знаниями.

14.  Реализация 1-2 уровней понимания на языке ПРОЛОГ. Примеры.

15.  Организация рекурсии на языке Пролог.

16.  Определение функций на языке Лисп. Примеры.

17.  Организация рекурсии на языке Лисп.

18.  Организация циклов на языке Лисп.

10.3. Типовые контрольные задание или иные материалы, необходимые для оценки знаний, умений и навыков и (или) опыта деятельности, характеризующие этапы формирования компетенций.

10.4. Описание показателей и критериев оценивания компетенций на различных этапах их формирования, описание шкал оценивания.

11. Методы обучения: традиционные и инновационные.

12. Учебно-методическое обеспечение дисциплины (модуля)

Информационные ресурсы

Перечень учебно-методического обеспечения

Указываются автор(ы), наименование издания, мечто издания, год издания

(если есть, указать «гриф»)

Количество

В библиотеке СГАСУ (экз.)

Электронные образовательные ресурсы

(наличие издания в ЭБС, БД с указанием ссылки на ресурс)**

Собственные

Сторонние

2

3

4

5

6

Литература

Основная *

1.   Ездаков и логическое программирование. Изд.: Бином, 2014. – 119 с.

2

2.   Искусственный интеллект и принятие решений - Москва : URSS, 2008. - 75 с.

2

Дополнительная

3.   Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG.

Изд.: Вильямс, 2004. – 640 с.

Методические указания

4.   Прохорова искусственного интеллекта. Курс лекций. М.: АПКиППРО, 2009. – 56 с.

www. sciyouth. ru

Информационные технологии

Программное обеспечение

Операционная система Windows;

Visual Studio 2008-2013 C++; W32_Пролог;

Интерпретатор ЛИСП.

2 …

Ресурсы информационно-коммуникационной сети «Интернет»

www. intuit. ru

www. sciyouth. ru

Доступ обучающихся к ЭОР СГАСУ осуществляется после регистрации через страницу библиотеки сайта СГАСУ www. samgasu. ru (http://bibl. samgasu. ru/marcweb2 - свободный доступ с домашних компью­теров). К ЭБС издательства «Лань» можно перейти по ссылке http://e. после регистрации в электронном читальном зале (ауд. 0209) и т. д.

13. Описание материально-технической базы

Аудитории

№ аудитории

Оборудование

Количество (шт.)

Учебные

Для практических занятий, групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования

511, 513, 515, 517, 520

Компьютер AMD FX-4100 Quad-Core

Internet

Мультимедиа проектор

Ноутбук

Принтер

Экран

Сканер

11

1

1

1

0

1

0

Лаборатории

Лабораторное оборудование

Компьютерный класс

520

Компьютер AMD FX-4100 Quad-Core

Internet

Мультимедиа проектор

Ноутбук

Принтер

Экран

Сканер

11

1

1

1

1

1

1

Для самостоятельной работы (доступ к Интернету и ЭБС)

Библиотека

511, 513, 515, 517, 520

…

Помещения для хранения и обслуживания учебного оборудования

520