ДДС.Ф.4 Основы искусственного интеллекта (новое окно)

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное
учреждение
высшего профессионального образования
«Дальневосточный федеральный университет»
(ДВФУ)
ФИЛИАЛ ДВФУ В Г.УССУРИЙСК
«УТВЕРЖДАЮ»
Заведующий кафедрой ИИТиМО
______________ Горностаева Т.Н.
«______»_________________20____г.
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ
«ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА»
Специальность - 050201.65 Математика с дополнительной специальностью 050202.65 Информатика
Форма подготовки (очная)
кафедра информатики, информационных технологий и методики обучения
курс 4,5 семестр 8,9
лекции - 50 час
практические занятия 0
семинарские занятия 0
лабораторные работы 50 час.
консультации перед экзаменом 9 семестр
всего аудиторной нагрузки 100 час
самостоятельная работа 205 час.
реферативные работы 0
контрольные работы предусмотрены
зачет: 8 семестр
экзамен: 9 семестр
Учебно-методический комплекс составлен в соответствии с требованиями государственного
образовательного стандарта высшего профессионального образования (номер государственной
регистрации №692 пед/ сп (новый) от 31 января 2005 г.)
Учебно-методический комплекс обсужден на заседании кафедры
информатики, информационных
технологий и методики обучения 19 сентября 2011 г., протокол № 1
Заведующий кафедрой
Составитель
_______________
к.ф.м.н., доцент
Т.Н. Горностаева
Т.Н. Горностаева
2
Содержание
АННОТАЦИЯ….................................................................................................................................................3
РАБОЧАЯ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА………………………………………………………………………..5
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ……………………………………..27
3
Аннотация на УМКД
«Основы искусственного интеллекта»
Содержание дисциплины:
эта дисциплина второй специальности
«Информатика», на ее изучение
учебным планом отводится 205 часов. В
Государственном стандарт по специальности 050202.65 “Информатика”,
данная дисциплина отнесена в предметный блок, следовательно,
ее
назначение состоит в усилении фундаментальной подготовки студентов.
Состоит из лекционного курса и лабораторного практикума. В лекционном
курсе рассматривается понятие искусственного интеллекта, направления
его развития, понятие системы искусственного интеллекта, экспертной
системы, модели знаний, основы языка искусственного интеллекта – Турбо
Пролога.
На лабораторных занятиях студенты строят информационные
системы, динамические базы знаний, экспертные системы на языке Пролог.
Студенты должны знать
перечисленные
выше,
основные понятия дисциплины,
уметь
писать
программы
на
Прологе,
обрабатывающие символьную и числовую информацию, уметь строить
несложные
информационные системы, динамические базы знаний, и
экспертные системы на Прологе.
Связь
с
другими
дисциплинами:
«Программирование»,
«Программное обеспечение ЭВМ» .
Специальности: «Информатика» - 050202.65,
«Математика» -
050201.65, «Физика» - 050203.65
Целью
методических
создания
УМКД
документов,
является
создание
учитывающих
единой
содержание,
системы
структуру
и
особенности дисциплины Основы искусственного интеллекта.
Основными задачами внедрения УМКД являются:
 повышение качества подготовки студентов путем системнометодического обеспечения учебного процесса;
4
 упорядочение требований к составу и оформлению учебнометодической документации;
 создание механизма для анализа методических документов;
 активизация самостоятельной работы студентов;
 оказание методической помощи молодым преподавателям.
5
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное
учреждение
высшего профессионального образования
«Дальневосточный федеральный университет»
(ДВФУ)
ФИЛИАЛ ДВФУ В Г.УССУРИЙСК
«УТВЕРЖДАЮ»
Заведующий кафедрой ИИТиМО
______________ Горностаева Т.Н.
«______»_________________20____г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
«ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА»
Специальность - 050201.65 Математика с дополнительной специальностью 050202.65 Информатика
Форма подготовки (очная)
кафедра информатики, информационных технологий и методики обучения
курс 4,5 семестр 8,9
лекции - 50 час
практические занятия 0
семинарские занятия 0
лабораторные работы 50 час.
консультации перед экзаменом 9 семестр
всего аудиторной нагрузки 100 час
самостоятельная работа 205 час.
реферативные работы 0
контрольные работы предусмотрены
зачет: 8 семестр
экзамен: 9 семестр
Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями государственного образовательного
стандарта высшего профессионального образования (номер государственной регистрации №692 пед/ сп
(новый) от 31 января 2005 г.)
Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры ИИТиМО 19 сентября 2011 г., протокол № 1
Заведующий кафедрой
Составитель
_______________
к.ф.м.н., доцент
Т.Н. Горностаева
Т.Н. Горностаева
6
7
I. Рабочая программа пересмотрена на заседании кафедры:
Протокол от «_____» _________________ 200 г. № ______
Заведующий кафедрой _______________________ __________________
(подпись)
(и.о. фамилия)
I
Изменений нет.
II. Рабочая программа пересмотрена на заседании кафедры:
Протокол от «_____» _________________ 200 г. № ______
Заведующий кафедрой _______________________ __________________
(подпись)
(и.о. фамилия)
8
Содержание
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА .............................................................................................................................. 9
ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ДИСЦИПЛИНЫ ......................................................................................................... 10
СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА ..................................................................................................... 12
ЛЕКЦИОННЫЙ КУРС ............................................................................................................................................... 12
(8 семестр 28 часов) ................................................................................................................................. 12
(9 семестр 22 часа) .................................................................................................................................... 14
ЛАБОРАТОРНЫЕ ЗАНЯТИЯ ................................................................................................................................... 15
(8 семестр, 28 часов) ................................................................................................................................ 15
(9 семестр, 22 часа) ................................................................................................................................... 17
СОДЕРЖАНИЕ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ ............................................................... 19
ОБОРУДОВАНИЕ, ИСПОЛЬЗУЕМОЕ НА ЗАНЯТИЯХ ................................................................................. 19
ТРЕБОВАНИЯ К ЗНАНИЯМ И УМЕНИЯМ СТУДЕНТОВ ............................................................................ 20
ФОРМЫ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ ...................................................................................................................... 21
ЕЖЕНЕДЕЛЬНЫЙ ОТЧЕТ ПО ТЕКУЩЕЙ ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЕ. .................................................................... 21
Пример заданий к лабораторной работе ................................................................................................... 21
Контрольные вопросы к этой работе ......................................................................................................... 22
Пример варианта задания к работе ............................................................................................................ 23
ФОРМЫ ИТОГОВОГО КОНТРОЛЯ .................................................................................................................. 23
ЗАЧЕТ (8СЕМЕСТР)................................................................................................................................................ 23
Вопросы, выносимые на зачет ..................................................................................................................... 23
ЭКЗАМЕН (9СЕМЕСТР) ........................................................................................................................................... 24
Вопросы, выносимые на экзамен .................................................................................................................. 24
Типы задач, выносимых на экзамен: ............................................................................................................ 25
СПИСОК ОСНОВНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ .............................................................................................................. 26
СПИСОК ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ ............................................................................................. 26
9
Пояснительная записка
Дисциплина
“Основы
искусственного
интеллекта”
изучается
студентами специальности «Математика» в 8-ом и 9-том семестрах как
дисциплина дополнительной специальности «Информатика». Программа
разработана
в
соответствии
с
требованиями
Государственного
образовательного стандарта высшего педагогического образования по
специальности 050202.65 “Информатика”, в котором данная дисциплина
отнесена в предметный блок, следовательно,
ее назначение состоит в
усилении фундаментальной подготовки студентов.
На изучение этой дисциплины учебным планом отводится 205 часов, из
них 100 часов составляет аудиторная работа и 105 часов - самостоятельная.
Из аудиторных часов 50 составляют лекционные (2 часа в неделю) и 50 часов
– лабораторные занятия (2 часа в неделю), причем, лекционный курс
составлен так, чтобы его материал использовался на лабораторных занятиях.
В лекционном курсе
изучаются понятия о том, что такое
искусственный интеллект, система знаний, модель представления знаний,
экспертная
система,
изучаются
основные
направления
искусственного интеллекта, различные виды моделей знаний,
развития
виды
экспертных систем, их структуры и режимы использования. Кроме того,
дается представление о логическом программировании. представление
знаний о предметной области в виде фактов и правил базы знаний Пролога,
рассматривается
дескриптивный,
процедурный
и
машинный
смысл
программы на Прологе, рекурсия и структуры данных в программах на
Прологе.
На лабораторных занятиях студенты пишут рекурсивные программы на
Прологе, строят интеллектуальные справочные системы, строят базы данных
с
обработкой
информации
в
них,
строят
экспертные
системы
продукционного типа.
Курс заканчивается зачетом. В первом семестре и экзаменом во втором
10
Тематический план дисциплины
Самостоятельная
работа студентов
Трудоемкость
(всего часов)
56
112
2
4
2
4
8
2
2
4
8
4
2
2
4
8
4
2
2
4
8
8 семестр
56
28
1
Основные
направления
исследований
в
области
искусственного интеллекта. Система
знаний.
Модели
представления
знаний:
логическая,
сетевая,
фреймовая, продукционная. Понятие
искусственного
интеллекта. Два
пути
его развития. Области
применения систем искусственного
интеллекта.
2
2
2
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.
Алгоритмические
и
логические
языки программирования. Пролог
как
язык
логического
программирования. Его фундаментальные свойства и достоинства.
4
2
3
Алфавит
Термы
Пролога.
и синтаксис Пролога.
и структуры данных
4
4
Разделы Пролог – программы.
Простые и структурные домены.
5
Факты
и
правила
Пролога.
Процедуры. Внутренняя и внешняя
цель программы. Сопоставление и
Практические
занятия
28
Лекции
Наименование модулей, разделов, тем
(с указанием семестра)
Всего
№
Лабораторные
занятия
Аудиторные занятия
11
поиск с возвратом.
6
Декларативный
и
процедурный
смысл программы на Прологе.
4
2
2
4
8
7
Методы и средства управления
поиском решения. Метод перебора
вариантов.
4
2
2
4
8
8
Метод
отсечения
как
метод
ограничения поиска с возвратом.
Организация повтора.
4
2
2
4
8
9
Многооконный интерфейс Проло-га.
Предикаты
ввода-вывода
информации.
Использование рекурсии в Прологе.
4
2
2
4
8
4
2
2
4
8
11
Арифметические
операции
и
функции Пролога. Работа в режиме
калькулятора.
4
2
2
4
8
12
Рекурсивные
контролирующие и
игровые
программы
с
использованием случайного выбора
величин.
6
2
4
6
12
13
Структура
списков.
Обработка
4
2
2
4
8
14
Строки
Пролога.
обработки строк.
Предикаты
4
2
2
4
8
9 семестр
44
22
22
49
93
1
Предикаты работы с файлами:
открытие, закрытие, чтение из
файла, запись в файл. Предикаты
переназначения устройств вводавывода.
4
2
2
4
8
2
Понятие проекта – модульной
программы. Создание проектов в
Прологе.
4
2
2
4
8
3
Информационно
–
справочная
программа интеллектуального типа.
Алгоритм
создания
такой
программы.
8
2
6
6
14
10
список.
12
4
Динамические реляционные базы
данных. Предикаты создания и
обработки БД.
6
2
5
Данные и знания. Свойства знаний.
Виды знаний.
2
6
Системы
искусственного
интеллекта. Представление знаний в
ССИ. Семантические сети.
7
Фреймовая
знаний.
8
6
12
2
4
6
2
2
4
6
2
2
3
5
Продукционная модель знаний
2
2
2
4
9
Понятие
экспертной
системы.
Общая характеристика ЭС. Виды ЭС
и типы решаемых задач.
6
2
6
12
10
Структура и режимы использования
ЭС.
Классификация
инструментальных средств ЭС.
2
2
4
6
11
Организация
знаний
в
ЭС.
Интеллектуальные
и
информационные экспертные системы.
6
2
6
6
12
100
50
50
105
205
и логическая модели
Всего по дисциплине
4
2
Содержание учебного материала
Лекционный курс
(8 семестр 28 часов)
Лекция
1.
Основные
направления
исследований
в
области
искусственного интеллекта. Система знаний. Модели представления знаний:
логическая, сетевая, фреймовая, продукционная. Понятие искусственного
интеллекта. Два направления его развития – бионическое и функциональное.
Области применения
искусственного интеллекта: распознавание образов,
13
имитация творческой деятельности, автоматическое доказательство теорем,
создание интеллектуальных роботов.
Лекция
2.
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. Понятие
алгоритмического и логического языка. Пролог как язык машин 5-го
поколения. Фундаментальные свойства Пролога. Достоинства Пролога.
Лекция 3.
Основные понятия языка Пролог. Алфавит. Синтаксис.
Простые и структурные термы.
Лекция 4.
Разделы программы. Простые и сложные домены. Понятие
внутренней и внешней цели.
Лекция 5.
Предложения Пролог – программы: факты, правила,
вопросы. Процессы сопоставления
и поиск с возвратом. Графическое
представление поиска решения.
Лекция 6.
Декларативный и процедурный смысл программы на
Прологе.
Лекция 7. Средства управления поиском решения: предикаты fail; cut;
repeat. Методы управления поиском решения. Метод перебора вариантов.
Лекция 8. Метод отсечения как метод ограничения поиска с возвратом.
Организация повтора.
Лекция 9. Оконный
интерфейс. Предикаты работы с окнами.
Предикаты ввода – вывода информации.
Лекция 10. Понятие рекурсии. Рекурсивные правила Пролога. Пример
рекурсивной программы для вычисления n!.
Лекция 11. Арифметические операторы Пролога. Арифметические
функции. Арифметические выражения.
14
Лекция 12.
Рекурсивные контролирующие и игровые программы с
использованием арифметических функций и набором случайных величин.
Лекция 13. Структура список. Ее объявление, представление в виде
диаграммы , представление через голову и хвост.
Процедуры обработки
списков.
Лекция 14. Строки в Прологе. Предикаты обработки строк.
(9 семестр 22 часа)
Лекция 1. Предикаты работы с файлами: открытие, закрытие, чтение из
файла, запись в файл. Предикаты переназначения устройств ввода-вывода.
Лекция 2. Объектные и исполняемые файлы Пролога. Глобальные
домены
и
предикаты,
шаблоны
для
их
объявления.
Модульное
программирование. Структура модулей. Алгоритм создания
проекта из
отдельных модулей.
Лекция 3.
Организация
Понятие информационной системы справочного типа.
меню системы, ее запросов. Алгоритм создания такой
программы.
Лекция 4.
Определение базы данных. Виды баз. Предикаты работы с
базой данных. Алгоритм создания базы данных в Прологе. Сохранение базы
на носителе.
Лекция
5.
структурированность,
Понятие
данных
внутренняя
и
знаний.
Свойства
интерпретируемость,
знаний:
активность,
связность. Виды знаний: фактографические, понятийные, конструктивные,
процедурные.
Лекция 6. Системы искусственного интеллекта. Представление знаний
в этих системах. Модели знаний. Семантическая сеть. Виды связей в сети:
15
структурные,
функциональные,
количественные,
пространственные,
временные, атрибутивные, отличительные. Недостатки и достоинства
семантической сети.
Лекция 7.
Фреймовая модель знаний.
прототипы и фреймы – экземпляры.
Формат фрейма. Фреймы –
Типы фреймов: структуры; роли;
сценарии; ситуации. Недостатки и достоинства фреймовой модели.
Лекция 8.
Продукционная модель знаний. Правила продукции.
Недостатки и достоинства продукционной модели. Формальная логическая
модель знаний. Фразы Хорна. Недостатки и достоинства логической модели.
Лекция 9. Понятие экспертной системы. Общая характеристика ЭС.
Категории ЭС и типы решаемых задач. Примеры известных ЭС
Лекция 10.
Структура экспертных систем: база знаний, механизм
вывода. Классификация инструментальных средств ЭС.
Лекция 11.
Организация знаний в ЭС. Интеллектуальные и
информационные экспертные системы.
Лабораторные занятия
(8 семестр, 28 часов)
Лаб.работа №1. Знакомство с системой программирования Турбо
Пролог. В этой работе студенты должны познакомиться с интерфейсом
системы программирования Турбо Пролог, ее окнами и их назначением,
системой меню, научиться загружать, и сохранять и запускать уже готовую
программу на исполнение..
Лаб.работа №2. Выполнение простейшей программы в Турбо
Прологе. В этой работе студенты должны получить навыки набора и
редактирования текста программы в редакторе системы Пролог, выполнять
16
трассировку программы, задавать программе различные внешние цели и
объяснять полученные результаты.
Лаб.работа №3.
Использование простых и сложных доменов в
Прологе. В этой работе студенты должны
научиться использовать в
программе простые и структурные домены, простые и структурные
переменные и
правила, содержащие предикаты с этими доменами и
переменными.
Лаб.работа №4. Методы и средства управления поиском решения. В
этой работе студенты должны
научиться программным путем управлять
поиском решения, используя стандартные предикаты и методы управления
Пролога.
Лаб.работа
№5.
Ввод
и
вывод
информации.
Многооконный
интерфейс Пролога. В этой работе студенты должны научиться открывать
окна программным путем, вводить в них информацию в обычном и
отформатированном виде.
Лаб.работа №6. Использование рекурсии в Прологе. Декларативный и
процедурный смысл программы. В этой работе студенты должны научиться
составлять программы с рекурсивными правилами и уметь объяснить, в чем
заключается декларативный и процедурный смысл составленной программы.
Лаб.работа №7. Арифметические операции Пролога. В этой работе
студенты должны научиться вычислять арифметические выражения
в
Прологе в режиме калькулятора и составлять программы с использованием
арифметических
выражений,
арифметических
функций,
окон,
форматированного вывода информации в них.
Лаб.работа №8. Контролирующие программы. В этой работе
студенты должны
научиться составлять контролирующие программы с
использованием окон, рекурсивных правил, арифметических выражений и
функции, генерирующей случайные числа.
17
Лаб.работа №9. Игровые программы. В этой работе студенты должны
научиться
составлять
игровые
программы
с
использованием
окон,
рекурсивных правил, арифметических выражений и функции, генерирующей
случайные числа.
Лаб.работа
№10 . Обработка списков.
В этой работе студенты
должны разобраться с логикой готовой программы, обрабатывающей список
и модернизировать ее согласно заданию. Далее студенты должны составить
программу, обрабатывающую список согласно заданию варианта
Лаб.работа №11. Обработка строк в Прологе. В этой работе студенты
должны составить программы обработки строк, используя стандартные
предикаты Пролога, предназначенные для этого.
(9 семестр, 22 часа)
Лаб.работа
№1 . Операции с файлами. В этой работе студенты
должны научиться использовать в программе стандартные предикаты для
ввода, вывода, добавления информации в файлы
Лаб.работа №2. Создание программ проектов. В этой работе студенты
должны научиться создавать исполняемые обычные файлы, простые
модульные программы и исполняемые файлы из модульной программы.
Лаб.работа №3. Интеллектуальная модульная программа справочноинформационного типа. Эта работа рассчитана на 6 часов.
лабораторной работе студенты должны
В этой
составить программу главного
модуля системы, программу файла описаний и программу самого короткого
вспомогательного модуля, составить их них модульную программу проект и
проверить ее работоспособность.
Лаб.работа №4. Интеллектуальная модульная программа справочноинформационного типа. В этой лабораторной работе студенты должны
18
составить программы еще двух вспомогательных модулей, подсоединить их
к проекту и проверить работоспособность полученной программы.
Лаб.работа №5. Интеллектуальная модульная программа справочноинформационного типа. В этой лабораторной работе студенты должны
составить программы оставшихся вспомогательных модулей, подсоединить
их к проекту и окончательно отладить модульную программу.
Лаб.работа №6. Динамические реляционные базы данных. Эта работа
рассчитана на 4 часа.
В этой лабораторной работе студенты должны
составить программу главного модуля системы, программу файла описаний и
программы трех вспомогательных модулей, содержащих три первые запросы
к базе данных, составить их них модульную программу проект и проверить
ее работоспособность.
Лаб.работа №7 . Динамические реляционные базы данных В этой
лабораторной работе студенты должны составить программы оставшихся
вспомогательных модулей, содержащих остальные запросы,
подсоединить
их к проекту и окончательно отладить модульную программу.
Лаб.работа №8.
Простейшие экспертные системы.
лабораторной работе студенты должны
В этой
составить программу простой
экспертной системы, используя признаки объектов, заданные в их варианте.
Лаб.работа №9.
Экспертная система продукционного типа. Эта
работа рассчитана на 6 часов. В этой лабораторной работе студенты должны
разобраться с логикой уже готовой программы, являющейся экспертной
системой по определению ряда животных, набрать эту программу и сделать
из нее исполняемый файл.
Лаб.работа №10. Экспертная система продукционного типа. В этой
лабораторной работе студенты должны составить первую часть программы –
экспертной системы, содержащей признаки заданных в их варианте семейств
животных и видов животных.
19
Лаб.работа №11. Экспертная система продукционного типа. В этой
лабораторной работе студенты должны составить вторую часть программы –
экспертной системы, содержащей признаки заданных в их варианте
животных.
Содержание самостоятельной работы студентов
К самостоятельной работе студентов относятся проработка лекционного
курса и рекомендуемой литературы для
подготовки к лабораторным
работам, зачету и экзамену. Часть учебников выдана студентам на руки,
имеется рекомендованная литература в читальном зале и лаборатории ЭВМ
№4 физико-математического факультета.
В неделю читается одна лекция и проводится одно лабораторное
занятие. Как правило,
лекционный материал к моменту выполнения
лабораторных работ уже прочитан, если же нет, то он приведен в самой
лабораторной работе. Большинство лабораторных работ рассчитано на 2
часа, но есть и 4-х и 6-ти часовые. Тексты работ имеются в каждом классе,
где проводятся лабораторные занятия в бумажном и электронном варианте.
Студентам для самостоятельной работы выделяется 1 час машинного
времени в неделю в компьютерном классе. Преподаватель в это время
находится в этой же аудитории и оказывает помощь студентам в случае
затруднения.
Оборудование, используемое на занятиях
1. Компьютер.
2. Проектор.
3. Экран.
20
На лекции с помощью этого оборудования демонстрируется интерфейс
системы программирования Турбо Пролог, структура и работа программ на
Прологе, составленных в поддержку этого курса.
Требования к знаниям и умениям студентов
Студенты,
изучившие
интеллекта», должны знать
дисциплину
«Основы
искусственного
ее основные понятия, которые необходимы
им при преподавании информатики в школе:
 Понятие искусственного интеллекта, системы искусственного
интеллекта.
 Понятие данных и знаний. Свойства и виды знаний. Модели
знаний.
 Понятие и структура экспертных систем..
 Информационные и интеллектуальные экспертные системы.
 Различие между алгоритмическими и логическими языками
программирования
 Назначение языка Пролог как языка 5-го поколения ЭВМ.
 Алфавит и синтаксис Пролога.
 Структуру Пролог – программы.
 Понятие простых и структурных доменов и объектов языка.
 Определения факта, правила, вопроса.
 Механизм поиска решения в программах на Прологе.
 Структуру список.
Студенты должны уметь:
 Составлять рекурсивные программы по обработке списков, строк,
игровых ситуаций.
 Составлять модульные программы.
21
 Работать в Прологе с базами данных.
 Составлять несложные информационные и экспертные системы.
Формы текущего контроля
Еженедельный отчет по текущей лабораторной работе.
Результаты
выполнения
работы
в
зависимости
от
темы
представляются в электронном или бумажном варианте. При представлении
результатов студенты должны ответить на контрольные вопросы темы,
указанные в лабораторной работе.
Пример заданий к лабораторной работе
1.Разобраться с текстом программы, создающей ЭС, распознающей
летающие объекты, и ознакомиться с ее работой (ехе – файл взять у
преподавателя).
2.Используя всю информацию о свойствах грибов, заданную в Вашем
варианте, составить
модель знаний Вашей экспертной системы в виде
семантической сети.
3.Показать ее преподавателю.
4.Используя
как
аналог
программу
экспертной
определению летающих объектов и составленную Вами
системы
по
модель знаний,
составить экспертную систему, определяющую грибы из Вашего варианта
(обязательно использовать факты вида falsef, но только там, где они
необходимы).
5.Самостоятельно протестировать программу по определению всех
грибов из Вашего варианта.
6. Продемонстрировать
работу системы преподавателю и тогда
сделать распечатки программы, результатов ее работы (не менее чем для 2х грибов) и файлов, содержащих БД для каждого из этих грибов.
22
Замечания.
1.Экспертная система не должна один и тот же вопрос задавать более
одного раза.
2. В одном вопросе не должны запрашиваться два свойства.
Контрольные вопросы к этой работе
1. Что называется интеллектом? Что называется искусственным
интеллектом?
2. В каких направлениях развивается искусственный интеллект?
3. Каким принципом руководствуется бионическое направление ИИ?
Функциональное?
4. Что называется системой? Системой искусственного интеллекта
-
СИИ?
5. Что является ее основными частями?
6. В
каком
виде
можно
представить
обычную
программу?
Интеллектуальную?
7. Что такое Данные? Как они изменяются при обработке на ЭВМ?
8. Что такое Знания? Как они изменяются при обработке на ЭВМ?
9. Какими свойствами обладают знания? Как можно классифицировать
знания?
10. Какие модели знаний используются в СИИ?
11. Что называется семантической сетью? Какие виды связей в ней
используются?
12. Какие связи представлены в Вашей сети?
13. Что такое фрейм? Каков формат его задания?
14. Какие бывают виды фреймов?
15. Какая модель называется продукционной?
16. Какая модель называется формальной логической?
23
17. Что называется экспертной системой?
18. Знания какого вида содержит построенная Вами ЭС?
19. Как
построенная
ЭС
определяет
гриб
(объяснить
логику
программы)?
Пример варианта задания к работе
Масленок сибирский – шляпка подушковидная, слизистая, желтая,
мякоть желтая, трубочки желтые, широкие, съедобен.
Масленок кедровый– шляпка подушковидная, слизистая, красная,
мякоть желтая, трубочки желтые, узкие, съедобен.
Болетинус видный– шляпка подушковидная, слизистая, красная,
мякоть желтая, трубочки желтые, узкие, съедобен, но не вкусен.
Формы итогового контроля
Зачет (8семестр)
Вопросы, выносимые на зачет
1. Почему
в
разделе
информатики
«Основы
искусственного
программирования изучается язык Пролог?
2. Какие его основные свойства? Достоинства?
3. Что понимается под термом в Прологе?
4. Какова его структура данных?
5. В чем заключается декларативный процедурный смысл программы
на Прологе?
6. Какие разделы содержит Пролог – программа?
7. Что называется фактом? Правилом? Вопросом?
8. Каким образом Пролог находит решение задачи?
24
9. Что понимается под сопоставлением предикатов?
10.
Что понимается под поиском с возвратом?
11.
Какие средства и методы имеет Пролог для управления поиском
решений?
12.
Каким образом строятся и обрабатываются арифметические
выражения в Прологе?
13.
Какое правило называется рекурсивным?
14.
Какая структура называется списком?
15.
Что называется в Прологе строкой?
Экзамен (9семестр)
Вопросы, выносимые на экзамен
1. Общие сведения о языке Пролог.
2. Алфавит и синтаксис Пролога.
3. Предложения Пролог – программы.
4. Структура Пролог – программы. Назначение каждого раздела.
5. Механизм исполнения Пролог – программы. Процесс сопоставления.
6. Процесс поиска с возвратом.
7. Средства управления поиском решения. Метод перебора вариантов.
8. Метод отсечения. Метод повтора. Рекурсивное правило.
9. Стандартные предикаты ввода информации в Прологе
10. Стандартные предикаты вывода информации в Прологе
25
11.Предикаты работы с окнами.
12.Декларативный и процедурный смысл программы на Прологе.
13.Предикаты, генерирующие случайные числа.
14. Структура список. Представление списка диаграммой.
15.Понятие строки. Предикаты обработки строк.
16.Работа с файлами. Понятие логического имени. Предикаты обработки
файлов.
17. Необходимость в создании ехе или obj файла. Алгоритм создания
таких файлов.
18.Понятие
модульного
программирования,
главного
вспомогательных модулей Глобальные домены и предикаты.
модуля,
Алгоритм
создания файла проекта.
19.Определение базы данных. Виды БД. Динамическая БД. БД Пролога.
Предикаты работы с БД.
20.Понятие искусственного интеллекта. Два направления развития ИИ.
21.Основные направления применения ИИ.
22.Система ИИ. Ее отличие от обычной программы. Понятие данных и
знаний.
23.Свойства знаний. Виды знаний.
24.Модели знаний: семантическая сеть, виды связей в ней.
25.Фреймовая модель.
26.Продукционная и логическая модели.
27.Понятие экспертной системы. Ее отличительные признаки и структура.
Примеры ЭС.
Типы задач, выносимых на экзамен:
1.Задание внутренних целей для БД, содержащей предикаты со
сложными доменами;
26
2. Задание внешних целей для БД, содержащей предикаты со
сложными доменами;
3. Создание
красочных объявлений (заявлений, поздравлений) в
отдельном окне;
4. Использование рекурсивных правил для табулирования функции ;
5.Создание контролирующих программ ;
6. Создание игровых программ;
7. Создание программ, обрабатывающих строки ;
8. Создание программ, обрабатывающих файлы ;
9. Создание модульной программы в виде ехе-файла ;
10. Создание небольшой БД ;
Список основной литературы
1. Могилев, А.В. Информатика : учеб.пособие для вузов по спец.
"Информатика" / А.В. Могилев, Н.И. Пак, Е.К. Хеннер; под ред.
Е.К.Хеннера .— 3-е изд., перераб. и доп. — М. : Академия, 2004 .—
841с.
2. Ясницкий, Л.Н., Л.Н. Введение в искусственный интеллект : учеб.
пособие для вузов по спец. 010100 "Математика" / Л.Н. Ясницкий .—
М. : Академия, 2005 .— 176с.
Список дополнительной литературы
1.
Рыжов Ю.И. Информатика. Лекции и практикум / Ю.И. Рыжов. –
СПб: КОРОНА принт, 2000. – 430 с.
2.
Братко
И.В.
Программирование
на
языке
Пролог
искусственного интеллекта / И.В. Братко. - М.: Мир, 1990. – 294 с.
для
27
Электронные информационные образовательные ресурсы
1.
Программирование искусственного интеллекта в приложениях /
Джонс М.Т. - ДМК Пресс Издательство, 2011. - 312 с [Электронные
ресурсы]. – Режим доступа: http://e.lanbook.com/view/book/1244/
28
Учебно-методическое обеспечение дисциплины
«Основы искусственного интеллекта»
Методические рекомендации для преподавателя
1. А. В. Могилев, Н.И. Пак, Е.К.Хеннер. Практикум по информатике.
М.,ACADEMA, 2007, Глава 1.
Методические рекомендации для студентов
1. Курс предполагает выполнение 17 лабораторных работ. Каждая из них
содержит методические указания
по выполнению работы и варианты
заданий. Все они имеются в электронном и бумажном вариантах (5-10
экземпляров каждой работы) в
компьютерных классах, в которых
проводятся лабораторные занятия.
Используемое оборудование
1. Компьютеры - 45 шт. (в компьютерных классах).
2. ПO: MSDOS, NC, система программирования Turbo – Prolog/l .
3. Проектор.
4. Экран.
29
30