Рабочая программа дисциплины «Основы искусственного интеллекта» (стр. 1 )

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное

учреждение высшего образования

«Уральский государственный педагогический университет»

Институт математики, информатики и информационных технологий

Кафедра информатики, информационных технологий
и методики обучения информатике

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Основы искусственного интеллекта»

для ОПОП 44.03.05 «Педагогическое образование»

(с двумя профилями подготовки)

ИНФОРМАТИКА И МАТЕМАТИКА

Уровень бакалавриата

Екатеринбург 2016

Рабочая программа дисциплины «Основы искусственного интеллекта»

(наименование дисциплины)

Составитель: , д. п.н., доцент, зав. кафедрой Информатики, информационных технологий и методики обучения информатике

____________________________

(подпись)

Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры Информатики, информационных технологий и методики обучения информатике УрГПУ

Протокол от 01.01.2001 г. № 7

Зав. кафедрой ИИТ и МОИ _______________

(подпись)

Директор ИМИ и ИТ ________________

(подпись)

Компоненты рабочей программы ДИСЦИПЛИНЫ

1.  Пояснительная записка

1.1. Наименование дисциплины (модуля).

«Основы искусственного интеллекта».

1.2.Цели и задачи дисциплины (модуля).

Учитель информатики со степенью бакалавра (бакалавр по направлению «Педагогическое образование» в предметных областях «Информатика» и «Математика») является тем специалистом, который обладает уникальной базовой подготовкой, позволяющей ему решать широкий спектр профессиональных задач в области планирования и осуществления педагогической деятельности. Учитель информатики и математики занимается наряду с обучением, решением организационных задач по формированию образовательной среды для обеспечения качества образования (в том числе с применением информационных технологий); планированием проектной деятельности школьников; изучением возможностей, потребностей, достижений учащихся; использованием технологий, соответствующих возрастным особенностям обучающихся и отражающих специфику предметной области и т. п.

Эффективное решение этих задач невозможно без осуществления сомообразования и личностного роста, без привлечения и освоения современных технологий, таких как математическое, информационное и имитационное моделирование, использование инструментальных средств и сред, автоматизированных систем, методов и средств тестирования информационных технологий на соответствие стандартам и исходным требованиям.

К числу таких технологий, безусловно, относятся технологии искусственного интеллекта (ИИ). Эти технологии находят все большее применение и в сфере интеллектуальных информационных систем. Обработка учетных данных, создание корпоративных баз знаний (КБЗ), поддержка принятия управленческих решений, автоматизация распознавания текстовых документов и поиск информации, советующие системы – вот далеко не полный перечень задач, для решения которых используются современные методы и технологии ИИ.

Целью изучения учебного курса «Основы искусственного интеллекта» является формирование совместно с другими дисциплинами у студентов теоретической и практической базы системного исследования проблем разработки и внедрения профессионально-ориентированных систем искусственного интеллекта с учетом современных и перспективных технологий и методов.

Целью изучения курса, соотнесенной с общими целями ООП ВО, является:

ознакомление студентов c основными понятиями и проблемами искусственного интеллекта, со структурой, принципами организации интеллектуальных информационных систем и тенденциями их развития.

Задачи дисциплины состоят

-  в формировании у студентов минимально необходимых знаний о теоретических основах представления и обработки знаний в информационных системах;

-  в ознакомлении с алгоритмическими, программными и технологическими решениями, используемыми в области проектирования систем, основанных на знаниях;

-  в выработке практических навыков аналитического и экспериментального исследования основных методов и средств, используемых в области, изучаемой в рамках данной дисциплины;

-  в формировании у студентов знаний о принципах функционирования искусственных нейронных сетей, целей и возможностей использования технологий искусственных нейронных сетей для решения экономических задач;

-  в формировании у студентов представлений о роли искусственного интеллекта и искусственных нейронных сетей в развитии информатики в целом, а также, в научно-техническом прогрессе.

1.3. Место дисциплины в структуре ООП.

Дисциплина «Основы искусственного интеллекта» относится к вариативной части дисциплин ООП «44.03.05 Педагогическое образование» (с двумя профилями «Информатика» и «Математика»). При реализации данной дисциплины учитываются ее роль и место в общей системе профессионального блока дисциплин будущего бакалавра-учителя математики и информатики. Так, содержательные линии ранее изученных курсов «Языки и технологии программирования», «Программное обеспечение информационных технологий», «Технологии баз данных», «Информационные технологии», «Компьютерное моделирование», посвященные реализации возможностей объектно-ориентированного программирования и информационных технологий при проектировании и создании баз данных создает основу для эффективного освоения дисциплины «Основы искусственного интеллекта».

Требования к уровню предварительной подготовки студента отсутствуют. Изучение курса рассчитано на один семестр (10 семестр), поэтому входные знания могут оцениваться по мере освоения базовых дисциплин в предыдущих семестрах.

Логика построения содержания учебного материала курса, логика его изложения и методика проведения лекционных и лабораторных занятий предусматривает освоение студентами учебного материала (при освоении ими дисциплин в соответствие с учебным планом) с нулевого уровня.

1.4. Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине (модулю), соотнесенных с планируемыми результатами освоениями образовательной программы:

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций: В результате изучения дисциплины «Основы искусственного интеллекта» студент должен приобрести следующие профессиональные компетенции, соотнесенные с общими целями ОП ВО:

Компетенции:

ПК-1 готовность реализовывать образовательные программы по учебному предмету в соответствие с требованиями образовательных стандартов.

1.5. Объем дисциплины (модуля) в зачетных единицах.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единицы, 144 часа.

1.6. Особенности реализации дисциплины (модуля).

Дисциплина «Основы искусственного интеллекта» реализуется на русском языке.

Для организации индивидуальной и самостоятельной работы студентов используется электронные образовательные ресурсы УрГПУ: http://e-portal. uspu. ru .

2.  Учебно-тематическое планирование

Учебно-тематический план очной формы обучения

№ п/п	Наименование раздела, темы	Всего трудоемкость	Аудиторные занятия	Самостоя-тельная работа
Всего	Лекции	Практические	Лабора-торные
1	История развития и области приложения искусственного интеллекта.	12	4	4			8
2	Системы, основанные на знаниях	34	12	8		4	22
3	Искусственные нейронные сети	30	14	4		10	16
4	Основы логического программирования	56	28	10		18	28
5	Основы функционального программирования	12	6	2		4	6
Итого	144	64	28		36	80

3.  Содержание дисциплины

Перечень тем лекционных занятий

1. Раздел «История развития и области приложения искусственного интеллекта».

Предмет и история искусственного интеллекта (ИС). Понятия о данных и знаниях. Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС), основные свойства. Основные стратегии и направления развития ИИС. Классификация ИИС.

2. Раздел «Системы, основанные на знаниях»

Понятие систем, основанных на знаниях и их классификации. Возникновение экспертных систем (ЭС), методы представления знаний в экспертных системах и принципы построения ЭС. Общая архитектура экспертной системы, составные части экспертной системы и их взаимодействие (база знаний, механизм вывода, механизмы приобретения и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс). Возможности, преимущества и недостатки ЭС при выполнении анализа и прогноза. Классификация основных видов экспертных систем. Статические и динамические экспертные системы.

Методология построения экспертной системы. Этапы проектирования экспертной системы: идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование, опытная эксплуатация. Интеллектуальные информационные системы.