Экспертные системы

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

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ
Целью дисциплины является ознакомление студентов с экспертными системами и основами их проектирования и реализации, а также изучение основных моделей представления знаний. Необходимо заложить основы проектирования и принципы функционирования экспертных систем для последующего самостоятельного изучения и освоения программных продуктов предназначенных для создания и поддержки экспертных систем, а также их возможной разработки для какой-либо предметной области.
Основной задачей изучения дисциплины является приобретение студентами прочных знаний и практических навыков в области, определяемой основной целью курса. В результате изучения курса студенты должны свободно ориентироваться и иметь представление о различных моделях представления знаний и принципах проектирования экспертных систем.

МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП
Дисциплина «Экспертные системы» относится к профессиональному циклу вариативной части дисциплин, изучается на четвертом курсе и завершается сдачей экзамена. Для ее освоения необходимо изучение на младших курсах таких дисциплин как: "Информатика", "Программирование", "Дискретная математика", "Теория вероятностей", "Математическая статистика и случайные процессы", "Объектно-ориентированное программирование", "Структуры и алгоритмы обработки данных на ЭВМ", "Основы разработки программного обеспечения". Знания, полученные студентами при изучении данной дисциплины, будут использоваться при дальнейшем изучении дисциплины "Системы искусственного интеллекта" и при выполнении выпускной квалификационной работы.

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. разрабатывать компоненты программных комплексов и баз данных, использовать современные инструментальные средства и технологии программирования (ПК-5);
  6. работать с различными видами исходных данных о предметной области (ПСК-1).
В результате изучения дисциплины студент должен:
Знать: Основные методы и модели представления знаний о предметной области: семантические сети, фреймы, продукции, способы вывода знаний на данных моделях, выводы в логике предикатов и высказываний. Методы представления ненадежных и нечетких знаний, понятие о нечетких множествах, выводах на нечетких множествах, байесовский и минимаксных подходы в представлении ненадежных знаний. Состав экспертной системы и принципы ее организации, способы объяснения выводов.
Уметь: Проектировать и реализовывать экспертные системы в какой-либо предметной области с использованием систем предназначенных для этого, а также на языках высокого уровня. Работать с экспертами, литературой и другими источниками информации, в том числе сетью Интернет, для выявления знаний и представления их в виде выбранной модели.
Владеть: Языком логического программирования (Prolog), одним и языков программирования высокого уровня (Java, C#, Python) и средствами реализации графического интерфейса пользователя для создания оболочки экспертной системы, одной из программных сред для проектирования экспертных систем, например CLIPS.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ. ОСНОВНЫЕ РАЗДЕЛЫ
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ. ЗНАНИЯ. ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ. ЛОГИКА ВЫСКАЗЫВАНИЙ. ЛОГИКА ПРЕДИКАТОВ. ПРОДУКЦИОННЫЕ И ФРЕЙМОВЫЕ МОДЕЛИ, ВЫВОДЫ В ПРОДУКЦИОННЫХ И ФРЕЙМОВЫХ МОДЕЛЯХ. СЕМАНТИЧЕСКИЕ СЕТИ. ВЫВОДЫ В СЕМАНТИЧЕСКИХ СЕТЯХ. ЯЗЫК ПРОЛОГ. НЕЧЕТКИЕ ЗНАНИЯ. НЕЧЕТКИЕ МНОЖЕСТВА. ОПЕРАЦИИ НА НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВАХ. НЕЧЕТКИЕ ОТНОШЕНИЯ. НЕНАДЕЖНЫЕ ЗНАНИЯ. МИНИМАКСНЫЙ И ВЕРОЯТНОСТНЫЙ ПОДХОДЫ. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ. СТРУКТУРА И РАЗРАБОТЧИКИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ. ОСНОВНЫЕ ФУНКЦИИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ. ЭТАПЫ И СТАДИИ РАЗРАБОТКИ. СРЕДСТВА ОБЪЯСНЕНИЯ В ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЕ. ПРИОБРЕТЕНИЕ ЗНАНИЙ. СИСТЕМА CLIPS. ОНТОЛОГИИ. ЯЗЫКИ ОПИСАНИЯ ОТНОЛИГИЙ (OWL).

ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ
Лекции, лабораторные работы и практические занятия.

ФОРМА АТТЕСТАЦИИ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

Методические материалы:

  1. Суханов А. Я. Экспертные системы: Учебное методическое пособие по лабораторным и практическим занятиям, самостоятельной и индивидуальной работе студентов – 37 с.