Министерство образования Российской Федерации
Белгородский государственный университет
Кафедра информатики и вычислительной техники
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Специальность(и): 030100.00 Информатика
с дополнительной специальностью
Белгород – 2004
Министерство образования Российской Федерации
Белгородский государственный университет
«УТВЕРЖДАЮ»
Декан факультета В.В.Красильников
___________________
«__»____________200_ г.
Кафедра информатики и вычислительной техники
Рабочая программа по дисциплине:
ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Специальность(и): 030100.00 Информатика
с дополнительной специальностью
Типовая программа ________________________________
Программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по педагогическим (другим) специальностям
Рабочая программа разработана доцентом Паком Д.Н.
Программа рассмотрена и утверждена на заседании кафедры_ информатики и вычислительной техники
От «__30__»_августа___2004_г.
Протокол № __1__ Зав. кафедрой_____________С.В. Блажевич
Программа согласована с зав. выпускающей кафедры «____»____________200_г.
Зав. кафедрой_______________________
Программа пересматривалась на заседаниях кафедры
______________________________ (дата, протокол)
Содержание рабочей программы
№№
|
Название разделов
|
Страницы
|
|
Пояснительная записка
|
4
|
|
Объем дисциплин и виды учебной работы
|
6
|
|
Содержание дисциплины
|
7
|
|
Лабораторный практикум
|
8
|
|
Самостоятельная работа студентов
|
8
|
|
Учебно-методическое обеспечение курса
|
12
|
|
Форма итогового контроля
|
14
|
|
Материально-техническое обеспечение дисциплины
|
14
|
|
Методические рекомендации по организации изучения дисциплины
|
15
|
1. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
Программа составлена на основе Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования для специальности «030100.00 Информатика с дополнительной специальностью» ( ГОС) (квалификация – учитель информатики и (в соответствии с дополнительной специальностью), утвержденного в 2000 году.
Курс «Основы искусственного интеллекта» (ДПП.Ф.10) для специальности «Информатика с дополнительной специальностью» должен способствовать развитию у будущего учителя школы достаточно широкого взгляда на методы и технологии программирования и вооружить его конкретными знаниями, дающими ему возможность преподавать курс информатики в средней школе и квалифицированно вести факультативные занятия.
Целью изучения этого курса является также воспитание алгоритмической культуры у будущего учителя, развитие математического мышления, что дает возможность на базе полученных основных знаний продолжать образование, самостоятельно работать с научной или учебной литературой.
Курс «Основы искусственного интеллекта» изучается в 9-м семестре. Предусмотрен экзамен в 9 семестре. В целом на изучение курса отведено 144 часа, из которых 54 часа аудиторных.
Основными формами аудиторных занятий являются лекции и лабораторные занятия. Значительное время отводится на самостоятельную работу студентов, которая заключается в работе с учебником и дополнительной литературой, в решении задач на компьютере.
Основные требования основаны на требованиях к уровню подготовки специалиста по дисциплинам предметной подготовки, определенных ГОС и Основной образовательной программой.
Тематическое планирование определяет распределение времени на изучение тем и на различные виды аудиторных занятий. Программой допускается перестановка отдельных тем курса с сохранением общего времени для аудиторных занятий и соотношения между практическими и лекционными занятиями.
Требования к уровню подготовки по предмету
Студент должен:
понимать
предмет и задачи дисциплины;
значение информационных технологий;
возможности использования вычислительной техники;
архитектуру, технические компоненты вычислительных машин;
принципы автоматизированной системы обработки информации;
программное обеспечение вычислительных машин, систем и сетей;
парадигмы программирования;
современные информационные технологии;
значение технологий искусственного интеллекта;
принципы построения баз знаний;
методологию построения экспертных систем.
новые технологии решения задач на ЭВМ; ·
современное состояние и тенденции развития экспертных систем; ·
способы представления и использования знаний в экспертных системах;
особенности динамических экспертных систем; ·
нейрокомпьютерные экспертные системы.
владеть
навыками работы на персональных компьютерах
системами обработки информации, методами ведения диалога при решении конкретных задач предметной области;
современным программным обеспечением для работы с документами различных типов;
технологией разработки алгоритмов и программ;
алгоритмическим языком высокого уровня;
технологией программирования в среде Windows;
навыками программирования в среде Prolog;
методикой построения экспертных систем.
уметь
пользоваться возможностями программного обеспечения, разработанного для конечного пользователя;
применять программное обеспечение для получения документов различных типов;
применять средства разработки программ для получения конкретных результатов.
разрабатывать простые экспертные системы.
моделировать базу знаний ЭС, и осуществлять поиск решения, используя продукционную или фреймово - продукционную модели знаний в предложенной проблемной области; ·
проводить сеанс консультации с экспертной системой; получать объяснения найденного решения; анализировать полученное решение; - иметь навыки:
проектировать прототипы экспертных систем с использованием оболочки экспертной системы;
проектировать интерфейс ЭС с базами данных, текстовыми файлами, а также создавать подсистему объяснений.
ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ
Вид учебной работы
|
Всего часов
|
Семестр
|
4
|
Общая трудоемкость дисциплины
|
144
|
144
|
Аудиторные занятия
|
54
|
54
|
Лекции (Л)
|
22
|
22
|
Лабораторные работы (ЛР)
|
32
|
32
|
Самостоятельная работа (СР)
|
90
|
90
|
Вид итогового контроля (зачет, экзамен)
|
|
экзамен
|
3. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Разделы дисциплины и виды занятий
№
п.п
|
Раздел дисциплины
Название темы
|
Всего часов в трудоемкости
|
Аудиторные занятия (часов)
|
Самостоятельная
работа
|
Всего
|
В том числе
|
Л
|
ЛР
|
1
|
Основные направления исследований в области искусственного интеллекта.
|
6
|
2
|
2
|
|
4
|
2
|
Система знаний. Модели представления знаний: логическая, сетевая, фреймовая, продукционная.
|
12
|
4
|
2
|
2
|
8
|
3
|
Понятие об экспертной системе (ЭС). Общая характеристика ЭС. Виды ЭС и типы решаемых задач. Структура и режимы использования ЭС.
|
22
|
6
|
2
|
4
|
16
|
4
|
Классификация инструментальных средств ЭС и организация знаний в ЭС.
|
10
|
4
|
2
|
2
|
6
|
5
|
Интеллектуальные информационные ЭС.
|
18
|
6
|
2
|
4
|
12
|
6
|
Представление о логическом программировании.
|
28
|
12
|
4
|
8
|
16
|
7
|
Представление знаний о предметной области в виде фактов и правил базы знаний Пролога.
|
12
|
4
|
2
|
2
|
8
|
8
|
Дескриптивный, процедурный и машинный смысл программы на Прологе.
|
10
|
4
|
2
|
2
|
6
|
9
|
Рекурсия и структуры данных в программах на Прологе.
|
12
|
6
|
2
|
4
|
6
|
10
|
Представление о функциональном программировании.
|
14
|
6
|
2
|
4
|
8
|
|
144
|
54
|
22
|
32
|
90
|
3.2. Содержание разделов дисциплины
Содержание разделов дисциплины раскрыто в тематическом плане (предыдущий п.3.1 данного документа)
ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ
№/№
|
Наименование
лабораторной работы
|
Содержание
лабораторной работы
|
Кол-во часов
|
1
|
Разработка учебного сайта.
|
Разработка сайта с учебно-методическими материалами по изучаемой дисциплине.
|
8
|
2
|
Основы Пролога
|
Освоение языка, составление программ для решения логических задач.
|
8
|
3
|
Разработка ЭС
|
Проектирование и разработка ЭС на Прологе.
|
8
|
4
|
Разработка самообучающейся системы
|
Разработка эффективных алгоритмов с применением специальных методов и приемов.
|
8
|
Всего лабораторных работ 18 часов
|
5. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ
Перечень примерных контрольных вопросов
для самостоятельной работы
Основные направления исследований в области искусственного интеллекта.
Система знаний. Модели представления знаний: логическая, сетевая, фреймовая, продукционная.
Понятие об экспертной системе (ЭС). Общая характеристика ЭС.
Виды ЭС и типы решаемых задач.
Структура и режимы использования ЭС.
Классификация инструментальных средств ЭС и организация знаний в ЭС.
Интеллектуальные информационные ЭС.
Представление о логическом программировании.
Представление знаний о предметной области в виде фактов и правил базы знаний Пролога.
Дескриптивный, процедурный и машинный смысл программы на Прологе.
Рекурсия и структуры данных в программах на Прологе.
Представление о функциональном программировании.
Перечень примерных контрольных заданий
для самостоятельной работы
Ознакомиться с электронными учебными материалами по изучаемой дисциплине.
Изучить исходники примеров решения задач
Изучить порядок разработки и использования учебных сайтов по изучаемой дисциплине.
Изучить демонстрационные примеры.
Освоить технологию работы в среде Prolog.
Разработать авторизированный электронный учебник с системой контроля по программированию в среде Prolog.
Разработать экспертную систему на заданную тему.
Разработать сайт с авторизованным учебно-методическим комплексом (УМК) по изучаемой дисциплине. В состав УМК должны входить теоретические и практические материалы, а также контролирующие средства: тестировщики, генераторы задач, тренажеры, дидактические игры со стратегией, имитаторы.
Подготовить и защитить реферат на заданную тему.
Перечень примерных тем для рефератов
История развития искусственного интеллекта.
Основные направления исследований в области искусственного интеллекта.
Система знаний. Модели представления знаний: логическая, сетевая, фреймовая, продукционная.
Понятие об экспертной системе (ЭС).
Общая характеристика ЭС.
Виды ЭС и типы решаемых задач.
Структура и режимы использования ЭС.
Классификация инструментальных средств ЭС
Организация знаний в ЭС.
Интеллектуальные информационные ЭС.
Представление о логическом программировании.
Основы языка Пролог.
Представление знаний о предметной области в виде фактов и правил базы знаний Пролога.
Дескриптивный, процедурный и машинный смысл программы на Прологе.
Рекурсия и структуры данных в программах на Прологе.
Представление о функциональном программировании.
Задача автоматической классификации.
Типы признаков и меры сходства.
Целевая функция классификации.
Задачи «Обучение» и «Экзамен»
Сокращение признакового пространства.
Адаптивные алгоритмы классификации.
Нейронные сети.
Классификация нейронных сетей.
Машина вывода.
Метод обратного распространения Маслова.
Нечеткая логика.
Генетические алгоритмы.
Задачи для самостоятельной работы на ПК
На сервере кафедры ИВТ размещены задачники: Абрамов «Сб. задач по программированию»; Касьянов и Сабельфельд «Практикум по решению задач на ЭВМ». Задания и задачи из этих задачников выполняются в среде Prolog, а для контроля правильности решения используются решения этих задач, полученные при изучении дисциплин «Программирование» и «Дополнительные главы программирования» в средах Delphi, C++ Builder, а также математических пакетов.
Примерный перечень вопросов к экзамену по всему курсу
История развития искусственного интеллекта.
Основные направления исследований в области искусственного интеллекта.
Система знаний. Модели представления знаний: логическая, сетевая, фреймовая, продукционная.
Понятие об экспертной системе (ЭС).
Общая характеристика ЭС.
Виды ЭС и типы решаемых задач.
Структура и режимы использования ЭС.
Классификация инструментальных средств ЭС
Организация знаний в ЭС.
Интеллектуальные информационные ЭС.
Представление о логическом программировании.
Основы языка Пролог.
Представление знаний о предметной области в виде фактов и правил базы знаний Пролога.
Дескриптивный, процедурный и машинный смысл программы на Прологе.
Рекурсия и структуры данных в программах на Прологе.
Представление о функциональном программировании.
Задача автоматической классификации.
Типы признаков и меры сходства.
Целевая функция классификации.
Задачи «Обучение» и «Экзамен»
Сокращение признакового пространства.
Адаптивные алгоритмы классификации.
Нейронные сети.
Нейронные сети Хемминга и Хопфилда
Классификация нейронных сетей.
Машина вывода.
Метод обратного распространения Маслова.
Нечеткая логика.
Генетические алгоритмы.
6. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КУРСА
6.1. Рекомендуемая литература (основная)
Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб.: Питер, 2001. – 384 с.: ил.
Адаменко А.Н., Кучуков А.М. Логическое программирование и Visual Prolog. – СПб.: БХВ – Петербург, 2003. – 992 с.: ил.
Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта. – М.: МГТУ, 2001
Искусственный интеллект: справочник в 3-х книгах. // М.: "Мир", 1990.
Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. // М.: "Мир", 1991—342 стр. с илл.
ЭС для персональных компьютеров. Методы, средства, реализации. - Минск: Вышейшая школа, 1990.
Ревунков Г.И. и др. Базы и банки данных и знаний. - М.: Высшая шко-ла, 1992
Осуга С. Обработка знаний/Пер. с яп. В.И. Этова. - М.: Мир, 1989
Таусенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ /Пер с англ. В.А. Кондратенко. - М.: Финансы и статистика, 1990
Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: пер. с англ./ Под ред. В.Л. Стефанюка. - М.: Мир, 1989
6.2. Рекомендуемая литература (дополнительная)
С. Короткий. Серия статей для журнала "Монитор". // Узел PC Noon
Горбань А. Нейроинформатика и ее приложения/Открытые системы, 4, 1998
Степанов В.С. Фондовый рынок и нейросети/ Мир ПК, 1, 1998
Горбань А. Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий в России /Открытие системы, 4, 1997, стр. 25-28.
Киселев М., Саломатин Е. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах/ Открытие системы, 4, 1997, стр. 41-44.
7. ФОРМА ИТОГОВОГО КОНТРОЛЯ
Экзамен в 9 семестре.
8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Компьютерные классы БелГУ. Для выполнения заданий лабораторных работ по разделам данного курса необходимо использовать вычислительные средства (ПК), а также среду визуального программирования для универсального алгоритмического языка высокого уровня (Delphi, VB7, C++)
Задания и задачи выполняются в среде Delphi, C++ Builder, а также средствами математических пакетов. Для выполнения заданий лабораторных работ по разделам данного курса необходимо использовать среду визуального программирования Visual Prolog.
Оформление материалов осуществляется средствами MS Office и Web редакторами.
В папке «Материалы преподавателей» на Рабочем столе находятся задания по лабораторным работам, методические указания по их выполнению и рекомендуемые учебные материалы из Интернета. В этой же папке находятся демонстрационные и обучающие программы и образцы выполнения заданий. В каждом изучаемом программном комплексе есть стандартные справочные системы.
На сайте кафедры ИВТ в разделе «Ресурсы» и на домашней страничке находятся следующие материалы:
нормативные документы и учебные материалы, регламентирующие изучение данной дисциплины
Математический пакет Maple V Release 4
Материалы по Mathcad
Спецификация HTML 4.0
Спецификация CSS Level 2 (Каскадные таблицы стилей второго уровня)
Рекомендации по созданию и раскрутке Web-Сайта
Практическое введение в программирование на JavaScript
Практическое руководство по HTML
9. МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ
ПО ОРГАНИЗАЦИИ ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
9.1. методические рекомендации (материалы) преподавателю *;
Все необходимые учебно-методические материалы в электронном виде находятся на сервере кафедры ИВТ.
9.2. методические указания студентам **;
Все необходимые учебно-методические материалы в электронном виде находятся на сервере кафедры ИВТ.
9.3. рекомендации по использованию информационных технологий;
Все необходимые учебные материалы в электронном виде находятся на сервере кафедры ИВТ.
9.4. требования к уровню освоения программы и формы текущего, промежуточного и итогового контроля.
На сервере кафедры ИВТ находятся учебно-контролирующие курсы по изучаемым разделам. Студенты имеют возможность самостоятельно проверить свои знания с помощью программ тестирования в удобное для себя время. Эти программы можно копировать и проходить тестирование в любом другом месте. Протоколы тестирования сохраняются в защищенном виде и могут быть использованы для промежуточного и итогового контроля уровня освоения программы.
|
