Відмінності між версіями «Навчальний курс "Інтелектуальні інформаційні системи"»
| Рядок 220: | Рядок 220: | ||
===Допоміжна=== | ===Допоміжна=== | ||
| − | + | 1. Гринченко Т.А., Стогний А.А. Машинный интеллект и новые информационные технологии. – К., 1993. – 168 с. | |
| − | + | 2. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. – М., Наука, 1990. – 272 с. | |
| − | + | 3. Моделирование языковой деятельности в интеллектуальных системах / Под ред. А.Е. Кибрика, А.С. Нариньяни. – М., 1987. – 280 с. | |
| − | + | 4. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. – М., 1989. – 184 с. | |
| − | + | 5. Ху К. Структурные методы в распознавании образов. – М., 1977. | |
| − | + | 6. Браверман Є.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. – М., Наука, 1991. | |
| − | + | ||
==Інформаційні ресурси== | ==Інформаційні ресурси== | ||
Версія за 23:50, 18 січня 2015
Зміст
- 1 Назва курсу
- 2 Учасники
- 3 Графік навчання
- 4 Зміст курсу
- 5 Ресурси
Назва курсу
Інтелектуальні інформаційні системи
Галузь знань, напрям підготовки, освітньо-кваліфікаційний рівень: 6.040302 Інформатика
Мета та завдання навчального курсу
Мета – ознайомити студентів з основними підходами до вирішення інтелектуальних задач; сформувати освоєння основних принципів побудови та функціонування інтелектуальних систем; виробити навички та вміння по вибору методів та алгоритмів для вирішення типових інтелектуальних задач.
Завдання: вивчення принципів та методів застосування існуючих інтелектуальних інформаційних систем; вивчення основних напрямків розвитку інтелектуальних систем; ознайомлення з моделями представлення знань; ознайомлення з проблемою розпізнавання образів; оволодіння навичками застосування моделей представлення знань для створення експертних систем.
У результаті вивчення навчального курсу студент повинен
знати:
- базові концепції та загальну характеристику інтелектуальних систем;
- основні класичні підходи до вирішення типових інтелектуальних задач;
- основи моделювання та представлення знань (фреймові, семантичні логічні моделі);
- основи формалізації експертних знань та основні принципи створення та функціонування експертних систем;
- основні методи розпізнавання образів.
вміти:
- формалізувати знання за допомогою різних способів представлення знань;
- розробляти модульну інтелектуальну систему на модельному та концептуальному рівні;
- проектувати інтелектуальні системи, експертні системи, бази знань;
- використовувати інтелектуальні системи для вирішення прикладних завдань у різних предметних сферах.
Автор (автори) курсу
Учасники
Група 11-1, факультет історії та права, 2014-2015 н.р. викладач Андронатій Павло Іванович, Отримати консультацію
Графік навчання
Варіант Структура
Змістовний модуль 1. Предмет та базові поняття інтелектуальних систем. Моделі подання знань
Тема 1. Інтелектуальні системи: основні поняття, історія розвитку та прикладні аспекти.
- Природній та штучний інтелект: базові поняття.
- Основні проблеми в області інтелектуалізації систем.
- Огляд прикладних аспектів штучного інтелекту.
- Тест Тьюрінга і фатичний діалог.
- Гіпотеза Ньюела та Саймона про фізичну символьну систему як модель інтелекту.
Тема 2. Представлення та обробка знань в ІС.
- Підходи до подання знань.
- Властивості знань.
- Особливості формалізації знань в базах даних та базах знань.
- Проблема винятків.
Тема 3. Логічні моделі представлення знань. Основи мови Пролог.
- Основи логіки предикатів: синтаксис та семантика.
- Метод резолюцій Робінсона.
- Основи мови: терми, об’єкти, змінні.
- Факти, правила та запити. Структура програми.
- Рекурсія, структури, файли.
Тема 4. Продукційні системи.
- Характеристики продукційних моделей.
- Представлення продукцій графами.
- Організацій на Пролозі правил у вигляді продукцій.
Тема 5. Задання знань семантичними мережами.
- Семантичні мережі Квіліана: асоціативна модель, формалізація.
- Поняття про ієрархічні, процедурні та розподілені семантичні мережі.
- Організація на Пролозі БЗ за допомогою семантичних мереж.
Тема 6. Фреймові моделі представлення знань.
- Теорія фреймів.
- Структура даних фрейму.
- Формалізація фреймових мереж.
- Організація на Пролозі БЗ на основі фреймової моделі.
Змістовний модуль 2. Структури та стратегії пошуку в просторі станів. Основні моделі розпізнавання образів
Тема 1. Планування в просторі станів. Евристичний пошук
- Основи теорії графів: представлення задачі в просторі станів.
- Пошук на основі даних і від цілі.
- Пошук в глибину та ширину.
- Функції евристичної оцінки станів.
- „Жадібні алгоритми”.
Тема 2. Ігрові задачі.
- Ігрові задачі як задачі прийняття рішень.
- Дерево ігор та стратегії гравців.
- Процедури пошуку: мінімаксна процедура, обмеження глибини перебору, евристичні процедури.
- Функції оцінювання стратегій.
Тема 3. Принципи розпізнавання образів в просторі ознак.
- Основні постановки задач розпізнавання.
- Класи та їх властивості.
- Класифікація основних методів розпізнавання.
- Розпізнавання як зіставлення.
- Розпізнавання як прийняття рішень.
Тема 4. Синтаксичні методи розпізнавання.
- Загальна характеристика, побудова та класифікація граматик.
- Основні задачі, пов‘язані з розумінням природної мови.
- Типова схема обробки природної мови.
Тема 5. Експертні системи: поняття, області застосування, перспективи
- Характеристики та етапи побудови експертних систем.
- Області застосування та види експертних систем.
- Перспективи розвитку експертних систем.
- Загальні правила побудови ЕС на Пролозі.
Варіант Календар
Тиждень 1
Навчальні теми для вивчення на 1-му тижні.
Тиждень 2
Навчальні теми для вивчення на 2-му тижні.
Тиждень 3
Навчальні теми для вивчення на 3-му тижні.
Тиждень 4
Навчальні теми для вивчення на 4-му тижні.
Зміст курсу
Змістовий модуль І. Предмет та базові поняття інтелектуальних систем. Моделі подання знань
Теоретичний матеріал
Практичні завдання
Самостійна робота
Змістовий модуль ІІ. Структури та стратегії пошуку в просторі станів. Основні моделі розпізнавання образів
Теоретичний матеріал
Практичні завдання
Самостійна робота
Ресурси
Рекомендована література
Базова
- М.М. Глибовець, О.В. Олецький Штучний інтелект: Підручник – К., 2002. – 366 с.
- Люгер Ф. Искусственный интеллект. – Санкт-Петербург-Киев, Изд-во Вильямс, 2003.
- П. Джексон Введение в экспертные системы: Уч. пос. – М.: Изд-во Вильямс, 2001. – 624 с.
- Змитрович Интелектуальные информационные системы. -= Минск, 1997. – 368 с.
Допоміжна
1. Гринченко Т.А., Стогний А.А. Машинный интеллект и новые информационные технологии. – К., 1993. – 168 с. 2. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. – М., Наука, 1990. – 272 с. 3. Моделирование языковой деятельности в интеллектуальных системах / Под ред. А.Е. Кибрика, А.С. Нариньяни. – М., 1987. – 280 с. 4. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. – М., 1989. – 184 с. 5. Ху К. Структурные методы в распознавании образов. – М., 1977. 6. Браверман Є.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. – М., Наука, 1991.
Інформаційні ресурси
---
