Системы искусственного интеллекта

ТРУДОЕМКОСТЬ ДИСЦИПЛИНЫ
Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 ЗЕТ (180 час.).

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ
Целью преподавания дисциплины является интенсификация решения задач в трудно формализуемых проблемных областях на основе теории искусственного интеллекта.
Основные задачи изучения дисциплины:

  1. изучение методов, применяемых при разработке интеллектуальных информационных систем, в частности экспертных систем (ЭС);
  2. ознакомление с принципами нейросетевого моделирования;
  3. овладение программными средствами, реализующими принципы искусственного интеллекта.

МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП
Данная дисциплина входит профессиональный цикл вариативной части и предполагает предварительное освоение курсов «Информатики», «Программирования», «Объектно-ориентированного программирования», «Дискретной математики», «Баз данных» и тесно связана с дисциплиной «Экспертные системы».

ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих общекультурных (ОК), профессиональных (ПК) и профессионально-специализированных компетенций (ПСК):

  1. осознает социальную значимость своей будущей профессии, обладает высокой мотивацией к выполнению профессиональной деятельности (ОК-8);
  2. использует основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применяет методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-10);
  3. осваивать методики использования программных средств для решения практических задач (ПК-2);
  4. разрабатывать модели компонентов информационных систем, включая модели баз данных (ПК-4);
  5. обосновывать принимаемые проектные решения, осуществлять постановку и выполнять эксперименты по проверке их корректности и эффективности (ПК-6);
  6. работать с различными видами исходных данных о предметной области (ПСК-1).
В результате изучения дисциплины студент должен:
Знать: основные теоретические положения теории искусственного интеллекта и методы моделирования интеллекта человека.
Уметь: разрабатывать программно-аппаратные интеллектуальные интерфейсы информационных систем.
Владеть: навыками разработки систем искусственного интеллекта и экспертных систем с использованием современных языков программирования, специализированных библиотек.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ. ОСНОВНЫЕ РАЗДЕЛЫ
Понятие данных и знаний. Отличительные особенности знаний. Классификация знаний. Понятие интеллектуальной системы (ИС). Основные свойства ИС. Классификация ИС. История и основные направления развития теории искусственного интеллекта. Место экспертных систем в теории искусственного интеллекта. Составные части ЭС: база знаний, механизм вывода, механизм приобретения и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс. Этапы проектирования ЭС: идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование, опытная эксплуатация. Участники процесса проектирования: эксперты, инженеры по знаниям, конечные пользователи.
Организация базы знаний. Модели представления знаний. Семантические сети. Фреймы. Продукционные системы. Логические модели. Логический и эвристический методы рассуждения в ИС. Рассуждения на основе дедукции, индукции, аналогии. Нечеткий вывод знаний. Немонотонность вывода. Приобретение знаний. Извлечение знаний из данных. Машинное обучение на примерах. Нейронные сети. Классификация моделей. Алгоритмы обучения нейронных сетей. Методы создания визуального и речевого интерфейса интеллектуальных систем. Семантический web. Интеллектуальные web-сервисы. Интеллектуальные поисковые системы.

ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ
Лекции, лабораторные работы.

ФОРМА АТТЕСТАЦИИ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.