УТВЕРЖДАЮ

Зам. директора института кибернетики

по учебной работе

___________

«___»_____________2013 г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА



НАПРАВЛЕНИЕ  ООП

230100 Информатика и вычислительная техника

ПРОФИЛЬ

Технологии разработки ПО

КВАЛИФИКАЦИЯ (СТЕПЕНЬ)

бакалавр

БАЗОВЫЙ УЧЕБНЫЙ ПЛАН ПРИЕМА

2013 г.

КУРС

4

СЕМЕСТР

8

КОЛИЧЕСТВО КРЕДИТОВ

3

ВИДЫ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ВРЕМЕННОЙ РЕСУРС:

Лекции

20

час.

Лабораторная работа

20

час.

Практические занятия

час.

АУДИТОРНЫЕ ЗАНЯТИЯ

40

час.

САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА

48

час.

ИТОГО

88

час.

ВИД ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ

экзамен

ОБЕСПЕЧИВАЮЩЕЕ ПОДРАЗДЕЛЕНИЕ

кафедра ОСУ ИК

ЗАВЕДУЮЩИЙ КАФЕДРОЙ

РУКОВОДИТЕЛЬ ООП

ПРЕПОДАВАТЕЛЬ

2013 г.

1. Цели освоения дисциплины

Код

цели

Формулировка цели

Ц1

Подготовка выпускников к междисциплинарным научным исследованиям для автоматизации решения интеллектуальных задач, связанных процессами анализа, моделирования, прогнозирования и создания информационных процессов и технологий в рамках профессионально-ориентированных информационных систем (в экономике).

Ц3

Подготовка выпускников к автоматизированному решению прикладных задач искусственного интеллекта; созданию новых конкурентоспособных информационных технологий и систем.

Ц5

Подготовка выпускников к самообучению и непрерывному профессиональному самосовершенствованию

2. Место дисциплины в структуре ООП

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Дисциплина «Интеллектуальные информационные системы» относится к вариативной  составляющей профессионального цикла учебных дисциплин учебного плана и входит в модуль ООП Б.3.1. Инженерного проектирования.

Для изучения дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» студент должен:

Знать:

    основы математической логики, теории алгоритмов,  дискретной математики; использование интеллектуальных технологий для обработки информации.

Уметь:

    применять математические методы, физические законы и вычислительную технику для решения практических задач; проводить анализ данных, полученных в результате моделирования.

Владеть:

    основами алгоритмизации; навыками работы с прикладными пакетами.

Пререквизиты:

Б2.В2 (логика и теория алгоритмов), Б2.В1.1 (дискретная математика),

Кореквизиты:

Б3.Б8 (Защита информации)

3. Результаты освоения дисциплины

Код

результатов

Результат обучения

(выпускник должен быть готов)

Р1

Применять базовые и специальные естественнонаучные и математические знания в области информатики и экономики,  достаточные для комплексной инженерной деятельности; ставить и решать задачи комплексного анализа, связанные с созданием новых интеллектуальных информационных технологий и информационных систем в экономике

Р5

Проводить теоретические и экспериментальные исследования, включающие поиск и изучение необходимой научно-технической информации, математическое моделирование, проведение эксперимента, анализ и интерпретация полученных данных, в области прикладной информатики..


Результат обучения

Код

Знания

Код

Умения

Код

Владения

Р1

З.1.1

Теории инттеллектуальных информационных систем; и технологий в  информационных системах  предметной области

У.1.1

Использовать информационные технологии и знания общей ситуации, информационных ресурсов в предметной области

В.1.1

Применением математических моделей и методов для анализа, расчетов, оптимизации информаци­онных процессов в предметной области

Р5

З.5.1

Методики постановки, организации и выполнения научных исследований; методов и технологий обработки экспериментальных данных.

У.5.1

Планировать и организовывать научные эксперименты, обрабатывать экспериментальные данные.

В.5.1

Методами обработки экспериментальных данных.

З.5.2

Математических и имитационных методов моделирования интеллектуальной деятельности, методов планирования экспериментов с моделями, методов построения моделирующих алгоритмов; методов оценки точности результатов; верификации.

У.5.2

Разрабатывать имитационную модель интеллектуальной деятельности, экспериментировать, оценивать точность и достоверность результатов моделирования.

В.5.2

Методами создания имитационной модели интеллектуальной деятельности; инструментальными средствами и языками моделирования.

Основные знания, приобретаемые студентами в результате изучения дисциплины:

- основные направления исследований, модели знания и принципы построения баз знаний, методы проектирования и анализа возможности и эффективности практического применения интеллектуальных информационных систем в различных областях экономической деятельности;

- основные умения, приобретаемые студентами в результате изучения дисциплины: представление об основных направлениях исследований и опыт применения интеллектуальных информационных систем, а также практические методы представления, обработки и приобретения знаний интеллектуальными информационными системами,

В процессе освоения дисциплины у студентов развиваются следующие компетенции:

1.Универсальные (общекультурные) ОК-7, 8,13, 14,

2. Профессиональные ПК-2, 3, 7, 8, 9, 12-15, 18, 21, 22

4. Структура и содержание дисциплины

4.1. Содержание разделов дисциплины:

Тема № 1.

Становление и классификация ИИС: История исследований по искусственному интеллекту, становление, принципы и классификация ИИС

Тема № 2.

Формы представления и типы моделей знания: логические модели, продукционные системы; семантические и фреймовые сети.

Тема № 3.

Представление и обработка нечетких знаний: типология нечеткости, методы учета неопределенности знаний и модели представления нечеткого знания

Тема № 4.

Методы поиска решений на основе знаний: вывод заключений в логических моделях; язык программирования логики Пролог; стратегии поиска решений для систем продукций.

Тема № 5.

Приобретение знаний: процесс приобретения знаний, основные стадии приобретения знаний, приобретение знаний обучением машин.

Тема № 6.

Нейронные сети: приобретение знаний обучением нейронных сетей; модели нейронных сетей; методы обучения нейронных сетей; проектирование нейронных сетей.

Тема № 7.

Мультиагентный подход: распределённый искусственный интеллект; понятие агента; мультиагентные системы (организации); элементы теории мультиагентных систем,


4.2. Структура дисциплины по разделам и формам организации обучения

Таблица 1.


Название раздела/темы

Аудиторная работа (час)

СРС

(час)

Колл.

контр. работа

Итого

Лекции

Практ./сем.

занятия

Лаб. зан.

Тема № 1.

2

2

Тема № 2.

4

4

12

20

Тема № 3.

4

4

12

20

Тема № 4.

4

4

10

18

Тема № 5.

2

2

6

10

Тема № 6.

2

2

8

12

Тема № 7.

2

4

6

12

Итого

20

20

48

88


4.3 Распределение компетенций по разделам дисциплины

Таблица 2.

Распределение по разделам дисциплины планируемых результатов обучения




№

Формируемые

компетенции

Разделы дисциплины

1

2

3

4

5

6

7

1.

З.1.1

+

+

+

2.

З.5.1

+

+

+

+

+

+

+

3.

З.5.2

+

+

+

+

+

+

+

4.

У.1.1

+

+

5.

У.5.1

+

+

+

+

+

+

+

6.

У.5.2

+

+

+

+

+

7.

В.1.1

+

+

+

+

8.

В.5.1

+

+

+

+

9.

В.5.2

+

+

+

+

+

5. Образовательные технологии

Таблица 3.

Методы и формы организации обучения (ФОО)


ФОО

Методы

Лекц.

Лаб. раб.

СРС

Практ.

(сем.).

IT-методы

√

√

√

√

Работа в команде

√

√

Игра

Обучение

на основе опыта

√

√

Опережающая самостоятельная работа

√

Проектный метод

√

Поисковый метод

√

Исследовательский метод

√

√


6. Организация и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов

6.1        Текущая СРС

    работа с лекционным материалом, поиск  и обзор литературы и электронных источников информации по индивидуально заданной проблеме курса,

       Творческая проблемно-ориентированная самостоятельная работа

       (ТСР).

    поиск, анализ, структурирование и презентация  информации,  выполнение задания к практическому занятию; исследовательская работа и участие в научных студенческих конференциях, семинарах и олимпиадах; анализ научных публикаций по заранее определенной преподавателем теме.

6.2.        Содержание самостоятельной работы студентов по дисциплине

  1. Перечень научных проблем и направлений научных исследований

- системы компьютерной алгебры;

- новые принципы и модели ИИ;

- развитие вычислительных сетей и телекоммуникаций на основе ИИ;

- роль ИИ в современных архитектурах ВС,

- параллельные системы с использованием ИИ,

- мультиагентные системы с массовым параллелизмом;


Темы индивидуальных заданий (примеры)

- принципы и модели вычислений;

- модальные логики в системах ИИ;

- немонотонные логики в системах ИИ.

  3. Темы, выносимые на самостоятельную проработку


Тема № 1. Искусственный интеллект: история развития и приложения

генетические алгоритмы машинного обучения

Тема № 2. Формы представления и типы моделей знаний

сравнительный анализ  моделей знания.

Тема № 3. Методы поиска решений на основе знаний

нечеткие рассуждения и выводы в продукционных системах

Тема № 4. Приобретение знаний

приобретение знаний обучением машин

Тема № 5. Нейронные сети

методы обучения нейронных сетей

Тема № 6. Мультиагентный подход

мультиагентные системы и виртуальные организации

  6.3        Контроль самостоятельной работы

       Оценка результатов самостоятельной работы организуется как единство двух форм: самоконтроль и контроль со стороны преподавателей.

 

  6.4.        Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов

, Новосельцев и использование нейронных сетей (методы и технологии) / Под общ. ред. .- Томск: Изд-во НТЛ, 2010. -128с. Люгер Дж. Ф., Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е изд. / Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2011. - 864 с. , , Коровин советующие системы с нечеткой логикой.- М.: Наука, 2010. - 272 с. скусственный интеллект: современный подход, 2-е изд. / Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2010. - 1408 с.

  5.Учебно-методические материалы в локальной сети кафедры ОСУ.

  6. Корниенко информационные системы: учебное пособие. – Томск: Изд-во ТПУ, 2009. – 176 с.

7. Средства (ФОС) текущей и итоговой оценки качества освоения дисциплины

7.1. Входной контроль (пример вопросов)

1.Области приложения искусственного интеллекта?

2.Что такое императивные знания?

3.В чём различие нечёткости и неточности?

7.2. Текущий контроль (пример вопросов)

1.Принцип решения задач методом резолюций?

2. Стратегии поиска решений для систем продукций?

3.Сравнительный анализ различных систем нечеткого вывода.?

7.3. Рубежный контроль (пример вопросов)

1. Стадии приобретения знаний?

2.Типы передаточных функций нейронов?

3. Этапы проектирования нейронных сетей?

7.4. Итоговый контроль (пример вопросов)

1.Виды определений понятия агента?

2.Что такое распределённый искусственный интеллект?

  3.Что такое системы поддержки истинности?.

8. Рейтинг качества освоения дисциплины


Дисциплина

Интеллектуальные информационные системы

Число недель

16

Институт

Кибернетики

Кол-во кредитов

3

Кафедра

ОСУ

Лекции, час

20

Семестр

8

Группы

4  курс

Лаб. работы, час.

20

Преподаватель

, профессор

Всего аудит. работы, час

40

Самост. работа, час

48

ВСЕГО, час

88


Рейтинг-план освоения дисциплины в течение семестра










Недели

Текущий контроль

Теоретический материал

Практическая деятельность

Итого

Название модуля

Темы лекций

Контро-лир. матер.

Бал-лы

Название лабораторных работ

Баллы

Темы практических занятий

Бал-лы

Рубежные контрольные работы

Бал-лы

Проблемно-ориентированные задания

Бал-лы

1

Становление ИИ

История ИИ

ЛБ1

2

Эволюция информ. систем

ПР1

3

Интеллектуальные информ. системы

ЛБ2

4

Проблема представлений знаний

Тест1

ПР2

Всего по контрольной точке (аттестации) № 1

20

Текущий контроль

5

Модели знания

Логические модели знания

ЛБ3

6

Сетевые модели знания

ПР3

7

Модели знания Шортлиффа

ЛБ4

8

Нечёткая логика Заде

ЛР4

9

Вывод заключений в логич. моделях

ЛБ5

10

Языки программирования логики

Тест2

ПР5

Всего по контрольной точке (аттестации) № 2

30

Текущий контроль









11

Поиск Решений

Поиск  решений в сложных пространствах

ЛБ6

12

Приобретение знаний

Приобретение знаний обучением машин

ПР6

13

Нейронные сети

ЛБ7

14

Обучение нейронных сетей

ПР7

15

Распределённый интеллект

Понятие агента

ЛБ8

16

Архитектура агента

ПР8

17

Мультиагентные системы

ЛБ9

18

Элементы теории агентных систем

Тест3

ПР9

Всего по контрольной точке (аттестации) № 3

30

Итоговая текущая аттестация

80

Экзамен

20

Итого баллов по дисциплине

100


9. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

Основная литература:

, Новосельцев и использование нейронных сетей (методы и технологии) / Под общ. ред. .- Томск: Изд-во НТЛ, 2010. -128с. Люгер Дж. Ф., Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е изд. / Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2011. - 864 с. , , Коровин советующие системы с нечеткой логикой.- М.: Наука, 2010. - 272 с. скусственный интеллект: современный подход, 2-е изд. / Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2010. - 1408 с.

  5.Учебно-методические материалы в локальной сети кафедры ОСУ.

  6. Корниенко информационные системы: учебное пособие. – Томск: Изд-во ТПУ, 2009. – 176 с.

Дополнительная литература:

Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию. Пер. с франц. / и др. - М.: Мир, 2010. - 432 с. , , Ямпольский управления знаниями (методы и технологии) / Под общ. ред. . - Томск: Изд-во НТЛ, 2005.-260 с.

  Программное обеспечение и Internet-ресурсы:

  10. Материально-техническое обеспечение модуля (дисциплины)

Аудиторный фонд и компьютерный класс. 10 компьютеров Pentium IV(MB S-478 Bayfild D865GBFL i865G 800 MHz, Celeron 2.4GHz, 2 Dimm 256 Mb, HDD 40 Gb)

Программа составлена на основе Стандарта ООП ТПУ в соответствии с требованиями ФГОС по направлению и профилю подготовки 230100 «Информатика и вычислительная техника»

Программа одобрена на заседании кафедры ОСУ

(протокол № ____ от «___» _______ 20___ г.).

Автор д. ф.н.,проф. каф. ОСУ ____________________

Рецензент(ы) __________________________