Главная > Программа


Программа учебной дисциплины

ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ

Программа учебной дисциплины является частью магистерской программы «Математическое и информационное обеспечение экономической деятельности» по направлению 010500.68 (510200) «Прикладная математика и информатика».

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Основная цель дисциплины – сформировать у студентов-магистрантов комплекс теоретических знаний и практических навыков использования одного из направлений приложений искусственного интеллекта - экспертных систем (ЭС), имеющих коммерческое назначение в сфере экономики.

Задачи дисциплины – научить студентов методам компьютерного формализованного представления знаний и реализации логических выводов для последующей выработки и принятия человеком вариантов принимаемого решения, а также принципам применения ЭС в профессиональной деятельности.

ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

В результате изучения дисциплины «Экспертные системы» студент-магистрант должен

знать:

  • принципы построения, структуры и области применения экспертных систем;

  • современное состояние разработки и применения инструментальных и программных средств экспертных систем в области экономики;

уметь:

  • формировать концептуальную модель экономического процесса в определенной предметной области ;

  • выбирать адекватную экономическую модель представления знаний в экспертной системе для задач управления в конкретной предметной области.

  • применять выбранную модель представления знаний к основным расчетам в сфере экономики.

получить навыки:

  • разработки математического и программного обеспечения интеллектуальных информационных систем и технологий;

  • использования специализированных программных сред для решения задач в области моделирования и управления экономическими процессами.

УЧЕБНО-ТЕМАТИЧЕСКАЯ КАРТА ДИСЦИПЛИНЫ

№ п/п

Наименование разделов и тем

Объем аудиторных занятий в часах

Объем

сам. раб. студентов

(в час.)

лекции

лаб.

раб.

пр.

зан

сем.

зан.

Итого

Введение. ЭС – одно из направлений интеллектуальных информационных систем (ИИС). Основные понятия и терминология: искусственного интеллекта.

2

-

1

-

3

7

Тема 1. Экспертные системы. Общие принципы построения и функционирования ЭС

2

-

1

3

12

Тема 2. Методы, моделии средства формализация знаний.

2

-

-

1

3

12

Тема 3. Логический вывод и логическое программирование в языке Пролог.

2

-

-

1

3

12

Тема 4. Нечеткие знания и логические выводы.

2

-

-

1

3

12

Тема 5. Методы и модели приобретения знаний.

2

-

-

1

3

12

Тема 6. Базы знаний и системы управления знаниями.

2

-

1

3

12

Всего:

14

-

-

7

21

79

Формы итогового контроля:

Курс. работа (проект)

Контр. работа

Зачет

Экзамен

Семестры:

-

-

3

-

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ЗАНЯТИЯ И ПРАКТИЧЕСКИЕ РАБОТЫ

Введение. ЭС – одно из направлений интеллектуальных информационных систем (ИИС). Основные понятия и терминология: искусственного интеллекта.

Основные понятия и терминология: искусственный интеллект, интеллектуальные информационные технологии (ИИТ), интеллектуальные информационные системы (ИИС).

История появления и развития ИИТ. Классификация ИИС. Основные направления исследований, разработки и применения: логическое и нейрокибернетическое. Характеристика этапов создания ИИС.

Человеческий фактор информационных технологий управления, роль информационных технологий в повышении качества управленческих решений.

Современные направления разработки и сферы применения ИИС. Характеристика программных и аппаратных средств разработки современных ИИС.

Практическая (лабораторная) работа:

Установка программного пакета и начало работы в среде языка программирования Visual Prolog. Изучение программы демонстрационной модели Экспертной системы.

Тема 1.Экспертные системы. Общие принципы построения и функционирования ЭС

Основные понятия: информация, данные, знания, экспертная система (ЭС). Общие принципы построения и функционирования ЭС.

Структура и составные части экспертной системы: база знаний, механизм вывода, механизмы приобретения и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс. Классификация ЭС.

Этапы создания ЭС: идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование, опытная эксплуатация.

Практическая (лабораторная) работа:

Работы в среде языка программирования Visual Prolog. Выполнение упражнений из папки Examples. Процесс сопоставления заданной цели с предложениями программы («Сопоставление и унификация»).

Тема 2. Методы, модели и средства формализация знаний.

Интеллектуальные информационные системы основанные на представлении и обработке знаний. Модели и алгоритмы вывода решений и обработки знаний.

Понятие категории «знания». Предметное (фактуальное) и проблемное (операционное) знания. Декларативная и процедурная формы представления знаний. Формализованная модель знаний. Классификация и характеристики основных моделей знаний (продукционной, логической, фреймовой, семантических сетей). Основные модели и алгоритмы вывода решений.

Практическая (лабораторная) работа:

Основы программирования в среде Visual Prolog. Выполнение упражнений из папки Examples. Обработка списков. Программирование внутренней базы фактов.

Тема 3. Логический вывод и логическое программирование в языке Пролог.

Основные понятия о логической модели знаний и средствах ее построения (синтаксис и семантика языка Пролог).

Основные понятия логического вывода: формальная система, исчисление, аксиоматический метод, правило вывода. Логический и эвристический методы рассуждения в ИИС. Рассуждения на основе дедукции, индукции, аналогии. Понятие логического программирования. Основы формализации логического вывода решений и логического программирования на языке Пролог. Метод резолюций в логическом выводе. Язык логического программирования Пролог как инструмент создания приложений искусственного интеллекта и универсальная среда разработки экспертных систем.

Практическая (лабораторная) работа:

Основы программирования в среде Visual Prolog. Внутренние базы данных. Создание программ в среде визуальной разработки. Разработка проекта экспертной системы.

Тема 4. Нечеткие знания и логические выводы.

Основные направления формализации недостоверных и неточных знаний в «неклассической логике» (логики модальная, немонотонная, вероятностная). Использование аппарата теории вероятностей (формула Байеса). Основные понятия нечеткой логики Л.Заде: лингвистическая переменная и функция принадлежности. Основные операции над нечеткими множествами («мягкие вычисления») и их моделирование.

Практическая (лабораторная) работа:

Основы программирования в среде Visual Prolog. Внутренние базы данных. Создание программ в среде визуальной разработки. Разработка проекта экспертной системы.

Тема 5. Методы и модели приобретения знаний.

Методы и модели вывода новых знаний. Достоверные и правдоподобные рассуждения и методы вывода новых знаний. Традиционная и математическая логики и их значение в создании современных ИИС. Выводы знаний в системах «неклассической логики». Индуктивные методы вывода новых знаний. ДСМ-метод индуктивного вывода

Инженерия знаний - технология построения ЭС. Приобретение знаний. Понятие поля знаний. Извлечение знаний из данных. Извлечение и структурирование знаний Этапы и стадии развития систем приобретения знаний. Методы и системы автоматизированного приобретения знаний.

Практическая (лабораторная) работа:

Основы программирования в среде Visual Prolog. Внутренние базы данных. Создание программ в среде визуальной разработки. Разработка проекта экспертной системы.

Тема 6. Базы знаний и системы управления знаниями.

Понятие базы знаний. База знаний - модель предметной области, представленная на формализованном языке, на основе которой реализуется логический вывод в СИИ. Классификация баз знаний (открытые, закрытые) и ЭС (Статические и динамические экспертные системы).

Системы управления знаниями (СУЗ). Методы обработки данных в СУЗ. Системы управления знаниями и «хранилище данных». Интеллектуальный анализ данных.

Методы обработки данных в системах управления знаниями. Роль и значение информационных технологий в принятии управленческих решений. Методология и инструментальная база технологии знаний. Роль и значение консалтинга в создании условий эффективного управления предприятием. Особенности экспертной системы, предназначенной для аналитиков предприятия. Построение системы управления предприятием на основе технологии знаний.

Практическая (лабораторная) работа:

Основы программирования в среде Visual Prolog. Внутренние базы данных. Создание программ в среде визуальной разработки. Разработка проекта экспертной системы.

ОРГАНИЗАЦИЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТА-МАГИСТРАНТА

Самостоятельная работа магистранта по дисциплине включает:

  • изучение теоретических разделов дисциплины по заданию лектора, повторение и углубленное изучение лекционного материала;

  • изучение теоретических разделов дисциплины с использованием прилагаемого списка основной и дополнительной литературы и подготовку к практическим занятиям;

  • выполнение практических работ с анализом результатов и подготовкой отчета;

  • подготовку к зачету.

ФОРМЫ И ВИДЫ КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ

  1. Текущий контроль:

  • отчет по результатам выполнения практических занятий;

  • рубежный контроль.

  1. Промежуточная аттестация – зачетно-экзаменационная сессия:

  • зачет проводится в устной или письменной форме при условии выполнения всех форм текущего контроля и в соответствии с учебным планом.

ПЕРЕЧЕНЬ ВОПРОСОВ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЗАЧЕТУ

  1. Понятие «Интеллектуальная Информационная Система - ИИС». Истории и этапы развития исследований в области ИИ.

  2. Современные направления разработки и сферы применения ИИС.

  3. Основные понятия о технологии и методах решения задач в ИИС.

  4. Характеристики наиболее известных инструментальных и программных средств построения ИИС.

  5. Основные понятия о программировании на языке Пролог.

  6. Понятия «экспертная система» и «знания».

  7. Классификация, назначение и области применения ЭС.

  8. Основное отличие ЭС от других типов прикладных программ.

  9. Структура ЭС и функции, выполняемые ее компонентами.

  10. Основные принципы построения программ ЭС, обеспечивающие технологию логического вывода в решения задач.

  11. Основные этапы создания ЭС и инструментальные средства их разработки.

  12. Понятие и значение категории знания в интеллектуальных информационных технологиях. Характеристики, определяющие классификацию знаний.

  13. Формализованная модель знаний. Классификация и характеристики основных моделей знаний, используемых в современных ИИС.

  14. Современные направления представления и формализации знаний в ИИС.

  15. Логическая модель знаний и средства ее построения (синтаксис и семантика языка логики).

  16. Основные понятия и термины логического вывода в формальных системах: «формальная система», «исчисление», «аксиоматический метод», «правило вывода».

  17. Методе резолюций в исчислении высказываний и исчислении предикатов.

  18. Логические принципы построения и выполнения программы решения задачи на языке логического программирования Пролог.

  19. Основы программирования на языке Visual Prolog.

  20. Формализация недостоверных или неточных знаний: основные понятия, терминология, и характеристики.

  21. Байесовский метод получения вывода решения задачи в системах ИИ.

  22. Основные положения аппарата нечеткой математики и виды функций принадлежности.

  23. Отличие операций выполняемых на базе правил нечеткой логики от операций для четких множеств.

  24. Структура и принцип работы системы, построенной на базе нечеткой логики.

  25. Основные положения аппарата нечеткой математики и виды функций принадлежности. Отличие операций выполняемых на базе правил нечеткой логики от операций для четких множеств.

  26. Задачи моделирования нечетких знаний в разработке экспертных систем. Нечеткие множества и операции с нечеткими множествами.

  27. Нечеткие отношения и операции с нечеткими отношениями. Понятие нечеткой логики и нечеткого предиката.

  28. Логический вывод в моделях нечетких знаний.

  29. Разработка экспертных систем на основе нечеткого Пролога.

  30. Достоверные и правдоподобные рассуждения и методы вывода новых знаний.

  31. Традиционная и математическая логики и их значение в создании современных ИИС.

  32. Выводы знаний в системах «неклассической логики». Модальные и немонотонные логики.

  33. Методы вывода на основе теоремы Байеса.

  34. Индуктивные методы вывода новых знаний. ДСМ-метод индуктивного вывода.

  35. Структура и принцип работы системы, Базы знаний и их классификация. Понятие адаптивной информационной системы.

  36. Основные задачи, методы и стратегии получения и структурирования знаний при разработке ЭС.

  37. Методы автоматизации разработки базы знаний.

  38. Понятия «система управления знаниями» и «хранилище данных». Методы обработки данных в системах управления знаниями.

  39. Особенности ЭС, используемой аналитиком в процессе управления предприятием.

  40. Характеристика информационной структуры ЭС, предназначенной для решения задач управления предприятием.

  41. Основные виды моделей и инструментальных средств, используемых в технологиях системного анализа.

  42. Характеристики наиболее известных инструментальных и программных средств построения ИИС.

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

Основная:

  1. Романов, В. П. Интеллектуальные информационные системы в экономике : учеб. пособие / В. П. Романов. - 2-е изд., стер. - М. : Экзамен, 2007.

  2. Румянцева, Е. Л. Информационные технологии : учеб. пособие / Е. Л. Румянцева, В. В. Слюсарь. – М. : Форум : Инфра-М, 2009.

  3. Ясницкий, Л. Н. Введение в искусственный интеллект : учеб. пособие / Л. Н. Ясницкий. - М. : Академия, 2005.

Дополнительная:

  1. Базы данных и экспертные системы : метод. указ. по выполнению курсовой работы для бакалавров направления 010500.62 ";Прикладная математика и информатика"; / авт.-сост.: Г. П. Пуха, Т. Т. Осипова. - СПб. : Изд-во СПбГУСЭ, 2009.

  2. Советов, Б. Я. Информационные технологии : учеб. / Б. Я. Советов, В. В. Цехановский. - 4-е изд., стер. - М. : Высшая школа, 2008.

  3. Уткин, В. Б. Информационные системы и технологии в экономике : учеб. / В. Б. Уткин, К. В. Балдин. - М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

  4. Ясницкий, Л. Н. Искусственный интеллект : учеб. пособие / Л. Н. Ясницкий. - М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2011.

МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

Практические работы и семинарские занятия проводятся в компьютерном классе укомплектованном учебно-наглядными материалами и оснащенном соответствующим оборудованием и проекционной техникой.

Составитель: к.т.н., доц. кафедры «Информационные технологии» Е.В. Савин.

Рецензент: к.п.н., проф. кафедры «Информационные технологии» Г.В. Абрамян.



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Программа учебной дисциплины экспертные системы

    Программа
    ПрограммаучебнойдисциплиныЭКСПЕРТНЫЕСИСТЕМЫПрограммаучебнойдисциплины является частью магистерской программы «Математическое и информационное обеспечение экономической деятельности» ...
  2. Программа учебной дисциплины оп 03 электротехника и электроника

    Программа
    ... в компьютерных системахПрограммаучебнойдисциплины разработана на ... Экспертного совета №____________ от «____»__________20__ г. © © © © © СОДЕРЖАНИЕ стр. ПАСПОРТ ПРОГРАММЫУЧЕБНОЙДИСЦИПЛИНЫ 4 СТРУКТУРА и содержание УЧЕБНОЙДИСЦИПЛИНЫ ...
  3. Программа учебной дисциплины оп 03 электротехника и электроника

    Программа
    ... в компьютерных системахПрограммаучебнойдисциплины разработана на ... Экспертного совета №____________ от «____»__________20__ г. © © © © © СОДЕРЖАНИЕ стр. ПАСПОРТ ПРОГРАММЫУЧЕБНОЙДИСЦИПЛИНЫ 4 СТРУКТУРА и содержание УЧЕБНОЙДИСЦИПЛИНЫ ...
  4. ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ (3)

    Программа
    ... ) Заключение Экспертного совета №____________ от «____»__________20__ г. СОДЕРЖАНИЕ стр. ПАСПОРТ ПРОГРАММЫУЧЕБНОЙДИСЦИПЛИНЫ 4 СТРУКТУРА и содержание УЧЕБНОЙДИСЦИПЛИНЫ ...
  5. Программа учебной дисциплины общие основы технологии металлообработки и работ на металлорежущих станках

    Программа
    ... Экспертного совета №____________ от «____»__________20__ г. номер СОДЕРЖАНИЕ стр. 1. Паспорт программыучебнойдисциплины ... Средства автоматизации. Управление. Система управления. Средства управления. Система автоматического контроля, регулирования ...

Другие похожие документы..