WWW.KNIGI.KONFLIB.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

 
<< HOME
Научная библиотека
CONTACTS

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 23 |

«Кафедра математического анализа и моделирования УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Основной образовательной программы по ...»

-- [ Страница 1 ] --

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Амурский государственный университет»

Кафедра математического анализа и моделирования

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Основной образовательной программы по специальности 010501.65 – Прикладная математика и информатика Благовещенск 2012 г.

УМКД разработал канд. техн. наук, доцент Рыженко Андрей Викторович Рассмотрен и рекомендован на заседании кафедры Протокол заседания кафедры от «_» _ 201_ г. №_ Зав. кафедрой / В.В.Сельвинский /

УТВЕРЖДЕН

Протокол заседания УМСС 010501 – Прикладная математика и информатика от «_» _ 201_ г. №_ Председатель УМСС / В.В.Сельвинский /

СОДЕРЖАНИЕ

1 Рабочая программа дисциплины 1.1 Цели и задачи освоения дисциплины 1.2 Место дисциплины в структуре ООП ВПО 1.3 Требования к уровню освоения содержания дисциплины 1.4 Структура и содержание дисциплины 1.5 Содержание разделов и тем дисциплины 1.6 Самостоятельная работа 1.7 Образовательные технологии 1.8 Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины 1.9 Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины 1.10 Материально-техническое обеспечение дисциплины 1.11 Рейтинговая оценка знаний студентов по дисциплине 2 Краткое изложение программного материала 3 Методические указания 3.1 Методические указания по изучению дисциплины 3.2 Методические указания по проведению практических (семинарских) занятий и лабораторных работ 3.3 Методические указания по самостоятельной работе студентов 4 Контроль знаний 4.1 Текущий контроль знаний 4.2 Итоговый контроль 5 Интерактивные технологии и инновационные методы, используемые в образовательном процессе

1. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

1.1 ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Дисциплина «Моделирование искусственного интеллекта» охватывает круг вопросов, связанных с созданием различных интеллектуальных информационных систем, в том числе вопросы проектирования и создания экспертных систем, баз знаний, интеллектуальных агентов и пользовательских интерфейсов. При этом внимание уделяется как теоретическим, так и практическим аспектам проектирования, разработки и использования интеллектуальных информационных систем, рассматриваются философские и этические вопросы разработки систем искусственного интеллекта. Предмет изучения – обзор предметной области, анализ современного состояния, тенденций и технологий разработки систем искусственного интеллекта, этапы разработки интеллектуального программного обеспечения, специализированные системы, языки и пакеты.

Целью курса «Моделирование искусственного интеллекта» является формирование у студентов представлений о современных методах разработки систем искусственного интеллекта, архитектурах таких систем, их возможностях и ограничениях, изучение основных этапов, методов, средств и разработки систем искусственного интеллекта, методов математического и имитационного моделирования. Изучение типовых прикладных систем и пакетов поддержки систем искусственного интеллекта.

Задачами освоения дисциплины являются:

– изучение фундаментальных знаний для систем искусственного интеллекта, интеллектуальных сред и языков логического программирования;

– знакомство студентов с проблемами и задачами, лежащими в основе, систем искусственного интеллекта;

– овладение базовыми принципами логического программирования для дальнейшего использования в других областях при разработки программного обеспечения.

– освоение основных приемов решения практических задач по направлению курса;

– подготовка к поиску и анализу профильной научно-технической информации, необходимой для решения конкретных научно-исследовательских и прикладных задач, в том числе при подготовке выпускной квалификационной работы;

– формирование социально-личностных качеств студентов: целеустремленности, организованности, трудолюбия, коммуникативности, готовности к деятельности в профессиональной среде, ответственности за принятие профессиональных решений.

1.2 МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО

Курс «Моделирование искусственного интеллекта» является специальной дисциплиной для специальности 010501.65 «Прикладная математика и информатика» (специалист).

Индекс дисциплины согласно учебному плану СД.Ф.6.

Преподавание курса связано с такими дисциплинами государственного образовательного стандарта как «Информатика», «Языки программирования и методы трансляции», «Базы данных и экспертные системы», «Проектирование и реализация языков программирования».

Знания, полученные при изучении дисциплины «Моделирование искусственного интеллекта», могут быть использованы при подготовке к дипломной работе.

1.3 ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

В результате освоения дисциплины обучающийся должен демонстрировать следующие результаты образования:

знать: основные классические задачи искусственного интеллекта, ограничения систем искусственного интеллекта, основные подходы при разработке систем искусственного интеллекта, философские и этические аспекты проблемы систем искусственного интеллекта;



уметь: уметь самостоятельно решать задачи из области приложений искусственного интеллекта, с помощью системы программирования Пролог;

владеть: методами логического программирования и системой программирования Пролог, алгоритмами поиска на графах, символьными вычислениями и преобразованиями выражений.

1.4 СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)

Общая трудоемкость дисциплины составляет _92_ часа.

п/п интеллекта искусственного интеллекта логическом программировании нагруженных графах выражений языковые интеллектуальные интерфейсы искусственного интеллекта программирование

1.5 СОДЕРЖАНИЕ РАЗДЕЛОВ И ТЕМ ДИСЦИПЛИНЫ

1.5.1 Лекции.

1. Введение, базовые понятия систем искусственного интеллекта Терминология, философские и этические аспекты проблемы систем искусственного интеллекта (возможность существования, безопасность, полезность). История развития систем искусственного интеллекта.

2. Логическое программирование и введение в язык Пролог Языки и парадигмы программирования. Декларативное программирование.

Императивное программирование. Логическое программирование. Устройство системы Пролог. Дерево И-ИЛИ, дерево вывода. Логический интерпретатор. Дедуктивные базы данных. Примеры. Декларативная и процедурная семантика логических программ.

3. Логика и метод резолюции История развития науки логика. Принципы, формальная аксиоматическая система.

Примеры. Логика высказываний, общезначимые формулы. Исчисление высказываний.

Полнота и непротиворечивость. Доказательство общезначимости. Построение вывода в исчислении. Разрешимость исчисления высказываний.

Логика исчисления предикатов. Синтаксис и семантика логики предикатов. Полнота и непротиворечивость. Теорема Черча. Префексная нормальная форма. Сколемизация.

Построение множества дизъюнктов. Унификация. Наиболее общий унификатор. Правило резолюции. Дизъюнкты Хорна. Стратегии поиска решений.

4. Архитектура, основные компоненты и классы систем искусственного интеллекта Различные подходы к построению систем искусственного интеллекта (логический, структурный, эволюционный, имитационный) и методы представления знаний. Краткое ознакомление с данными подходами. Вспомогательные системы (распознавание образов зрительных и звуковых, идентификация, моделирование, жесткое программирование) и их место в системах искусственного интеллекта.

5. Языки логического программирования Пролог и Mercury Пролог-программа. Свободные и связные переменные. Структурные термы для представления бесконечных объектов. Характеристики операторов. Встроенные предикаты.

Язык Mercury. Режимы предикатов.

6. Рекурсивные структуры данных. Списки и деревья. Отрицание в логическом программировании Последовательности. Определение. Списки в прологе. Построение перестановок.

Функции высших порядков. Рекурсии. Реверсирование списка. Разностные списки.

Порядковое представление списков. Представление матриц. Деревья. Сортировка списка.

Отрицание. Управление перебором и отсечение. Метод генерации и проверок.

7. Системы распознавания образов Понятие образа. Проблема обучения распознаванию образов. Геометрический и структурный подходы. Гипотеза компактности. Обучение и самообучение. Адаптация и обучение. Методы обучения распознаванию образов (персептроны, нейронные сети, метод потенциальных функций, метод группового учета аргументов, метод предельных упрощений, коллективы решающих правил). Методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных (кластерный анализ, иерархическое группирование).

8. Решение логических задач. Метод генерации и проверок Генерация квадрата. Транспонирование матрицы. Метод ветвей и границ. Явный и неявный выбор. Наивная сортировка. Организация циклов.

9. Типизация в логических языках Возникновение типизации. Классификация языков. Система типов. Многослойная логика предикатов. Классы конкретизации. Детерминизм. Предикаты как функции.

Каррирование.

10. Алгоритмы поиска в графах. Алгоритмы поиска в нагруженных графах Представление задачи в виде графа. Совершенствование поиска. Алгоритм фронта волны. Поиск с ограничением длины. Решение задач методом поиска в пространстве состояний Представление пути в нагруженном графе. Поиск с весовой функцией. Порядок просмотра путей. Жадный алгоритм поиска. Допустимость алгоритма поиска.

Информированность. Монотонность. Метод градиентного спуска. Использование глобального списка пройденных вершин. Поиск с представлением путей парами 11. Символьные вычисления и преобразование выражений Языки логического программирования для символьных вычислений. Символьное дифференцирование. Упрощение выражений. Численное сравнение выражений. Расширение Пролога: операции линейной алгебры 12. Обработка естественного языка. Естественно-языковые интеллектуальные интерфейсы Языки и грамматики. Извлечение глубинного смысла. Депассивизация. Модельный язык программирования. Архитектура системы программирования. Синтаксический разбор.

Абстрактная стековая машина.

Предпосылки возникновения интеллектуальных интерфейсов. Понимание текстов и речи, синтез речи, вопросы морфологического синтаксического и семантического анализа.

Генерация «правильных» предложений естественного языка. Ограниченные подмножества языка как метод практического снижения сложностей разработки. Перспективы интеллектуальных интерфейсов.

13. Перспективы и тенденции развития систем искусственного интеллекта Текущее состояние и тенденции развития искусственного интеллекта, успехи систем искусственного интеллекта и их причины. Экспертные системы реального времени - как основное направление систем искусственного интеллекта. Переход от баз данных к базам знаний как следующему этапу хранения и манипулирования информацией. Существующие объективные и субъективные ограничения систем искусственного интеллекта. Этические вопросы моделирования искусственного интеллекта.



Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 23 |
 



Похожие работы:

«Кучин Владимир О научно-религиозном предвидении Где двое или трое собраны во имя Мое, там и Я посреди них. Мф. 18:20 Официально информатику определяют как науку о способах сбора, хранения, поиска, преобразования, защиты и использования информации. В узких кругах ее также считают реальным строителем моста через пропасть, которая разделяет науку и религию. Кажется, еще чуть-чуть и отличить информатику от религии станет практически невозможно. По всем существующим на сегодня критериям. Судите...»

«А. В.Гордеев ОПЕРАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ 2-е издание Допущено Министерством образования Российской Федерации в качестве учебника для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки бакалавров и магистров Информатика и вычислительная техника и направлению подготовки дипломированных специалистов Информатика и вычислительная техника 300.piter.com Издательская п р о г р а м м а 300 лучших учебников для высшей школы в честь 300-летия Санкт-Петербурга, Г осуществляется при # Щ И в...»

«М.Л. Заславский Товароведение, стандартизация и сертификация Учебно-методический комплекс Москва 2008 1 УДК 339.1 ББК 30.609 З 362 Заславский М.Л. – ТОВАРОВЕДЕНИЕ, СТАНДАРТИЗАЦИЯ И СЕРТИФИКАЦИЯ: Учебно-методический комплекс. – М., Изд. центр ЕАОИ, 2008. – 157 с. Рекомендовано Учебно-методическим объединением по образованию в области антикризисного управления в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 351000 Антикризисное управление и другим...»

«Начала инженерного образования в школе Целевая группа: учащиеся 5-11 классов Копосов Денис Геннадьевич учитель информатики и ИКТ Архангельск 2012 Актуальность обусловлена социально-экономическим состоянием в РФ и необходимостью модернизации системы образования На сегодняшний день в Российской Федерации наблюдается инженерный кризис — нехватка инженерных кадров и отсутствие молодого поколения инженеров, что может стать фактором, который затормозит экономический рост страны. Это отмечают ректора...»

«b{orqj 3 (85) ISSN 2226-1494 l`i-h~m| 2013 ОБЗОРНАЯ СТАТЬЯ Современное состояние и перспективы развития зарубежных тепловизионных систем Тарасов В.В., Якушенков Ю.Г. 1 ОПТИЧЕСКИЕ И ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННЫЕ СИСТЕМЫ. ОПТИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ Способ коррекции кривизны поля в широкоугольных объективах Безруков В.А., Карпова Г.В. 14 Способ углового селективного регулирования направленного светопропускания Закируллин Р.С. 17 Восстановление непрерывных спектров адаптивным способом вычислительных Сизиков В.С.,...»

«РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ (ЕН.В.1.2) Вариационное исчисление для специальности 010501.65 Прикладная математика и информатика Специализаций 010211 Системное программирование, 010202 Математическое моделирование Новокузнецк 2013 Сведения о разработке и утверждении рабочей программы дисциплины Рабочая программа дисциплины (ЕН.В.1.2) Вариационное исчисление вузовского компонента цикла ЕН составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования...»

«Технические средства и методы защиты информации Под ред. А.П. Зайцева и А.А. Шелупанова Рекомендовано Министерством образования и науки РФ в качестве учебника для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальностям 090102 – Компьютерная безопасность, 090105 – Комплексное обеспечение информационной безопасности автоматизированных систем, 090106 – Информационная безопасность телекоммуникационных систем Москва Машиностроение 2009 ББК 32.81 УДК 681.3.81 Т 38 Рецензент: доктор...»

«БЮЛЛЕТЕНЬ НОВЫХ ПОСТУПЛЕНИЙ Выпуск третий Москва, 2013 СОДЕРЖАНИЕ ПРАВО СОЦИОЛОГИЯ СОЦИАЛЬНАЯ РАБОТА ФИЛОСОФИЯ БИОЭТИКА ИСТОРИЯ МЕДИЦИНЫ ИНОСТРАННЫЙ ЯЗЫК ИНФОРМАТИКА ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА ФИЗИКА БИОФИЗИКА ХИМИЯ БИОХИМИЯ БИОТЕХНОЛОГИЯ НАНОБИОТЕХНОЛОГИИ РАДИОБИОЛОГИЯ БИОЛОГИЯ БИОМЕДИЦИНА ГИСТОЛОГИЯ, ЭМБРИОЛОГИЯ И ЦИТОЛОГИЯ АНАТОМИЯ ФИЗИОЛОГИЯ ФАРМАКОЛОГИЯ МОЛЕКУЛЯРНАЯ ФАРМАКОЛОГИЯ КЛИНИЧЕСКАЯ ФАРМАКОЛОГИЯ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ФАРМАКОГНОЗИЯ ФИТОПРЕПАРАТЫ ФИЗИОТЕРАПИЯ МИКРОБИОЛОГИЯ ИММУНОЛОГИЯ...»






 
© 2013 www.knigi.konflib.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.