Поточна версія на 00:44, 23 січня 2015

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.

Робоча програма курсу

Автор (автори) курсу

Присяжнюк Олена Віталіївна

Учасники

Група 46, фізмат факультет, 2014-2015 н.р. викладач Присяжнюк Олена Віталіївна, 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.

1. Природній та штучний інтелект: базові поняття.
2. Основні проблеми в області інтелектуалізації систем.
3. Огляд прикладних аспектів штучного інтелекту.
4. Тест Тьюрінга і фатичний діалог.
5. Гіпотеза Ньюела та Саймона про фізичну символьну систему як модель інтелекту.

Тема 2. Представлення та обробка знань в ІС.

1. Підходи до подання знань.
2. Властивості знань.
3. Особливості формалізації знань в базах даних та базах знань.
4. Проблема винятків.

Тема 3. Логічні моделі представлення знань. Основи мови Пролог.

1. Основи логіки предикатів: синтаксис та семантика.
2. Метод резолюцій Робінсона.
3. Основи мови: терми, об’єкти, змінні.
4. Факти, правила та запити. Структура програми.
5. Рекурсія, структури, файли.

Тема 4. Продукційні системи.

1. Характеристики продукційних моделей.
2. Представлення продукцій графами.
3. Організацій на Пролозі правил у вигляді продукцій.

Тема 5. Задання знань семантичними мережами.

1. Семантичні мережі Квіліана: асоціативна модель, формалізація.
2. Поняття про ієрархічні, процедурні та розподілені семантичні мережі.
3. Організація на Пролозі БЗ за допомогою семантичних мереж.

Тема 6. Фреймові моделі представлення знань.

1. Теорія фреймів.
2. Структура даних фрейму.
3. Формалізація фреймових мереж.
4. 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

1. Основи теорії графів: представлення задачі в просторі станів.
2. Пошук на основі даних і від цілі.
3. Пошук в глибину та ширину.
4. Функції евристичної оцінки станів.
5. „Жадібні алгоритми”.

Тема 2. Ігрові задачі.

1. Ігрові задачі як задачі прийняття рішень.
2. Дерево ігор та стратегії гравців.
3. Процедури пошуку: мінімаксна процедура, обмеження глибини перебору, евристичні процедури.
4. Функції оцінювання стратегій.

Тема 3. Принципи розпізнавання образів в просторі ознак.

1. Основні постановки задач розпізнавання.
2. Класи та їх властивості.
3. Класифікація основних методів розпізнавання.
4. Розпізнавання як зіставлення.
5. Розпізнавання як прийняття рішень.

Тема 4. Синтаксичні методи розпізнавання.

1. Загальна характеристика, побудова та класифікація граматик.
2. Основні задачі, пов‘язані з розумінням природної мови.
3. Типова схема обробки природної мови.

Тема 5. Експертні системи: поняття, області застосування, перспективи

1. Характеристики та етапи побудови експертних систем.
2. Області застосування та види експертних систем.
3. Перспективи розвитку експертних систем.
4. 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

Лекція №1

Лекція №2

Лекція №3

Лекція №4

Лекція №5

Лекція №6

Лекція №7

Лекція №8

Практичні завдання

Лабораторна робота №1

Лабораторна робота №2

Лабораторна робота №3

Лабораторна робота №4

Лабораторна робота №5

Лабораторна робота №6

Самостійна робота

Самостійна робота №1

Змістовий модуль ІІ. Структури та стратегії пошуку в просторі станів. Основні моделі розпізнавання образів

Теоретичний матеріал

Практичні завдання

Самостійна робота

Ресурси

Рекомендована література

Базова

1. М.М. Глибовець, О.В. Олецький Штучний інтелект: Підручник – К., 2002. – 366 с.
2. Люгер Ф. Искусственный интеллект. – Санкт-Петербург-Киев, Изд-во Вильямс, 2003.
3. П. Джексон Введение в экспертные системы: Уч. пос. – М.: Изд-во Вильямс, 2001. – 624 с.
4. 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

---