Программа системы искусственного интелекта

ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
ДС.Ф.1 Системы искусственного интеллекта
Специальность: 230101.65 «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети»
Рабочая программа составлена в соответствии с содержанием и требованиями
Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования
(Регистрационный номер N 224 тех / дс от 27 марта 2000г.).).
Санкт-Петербург
2013
УДК 004(073)
ББК
Кононов О.А. Рабочая программа дисциплины «Алгоритмы и процессоры обработки
сигналов» по специальности 230101.65 Вычислительные машины, комплексы,
системы и сети – СПб.: СУРАО, 2013. - _____ с.
Рабочая программа составлена в соответствии с содержанием и требованиями
Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования
(Регистрационный номер N 224 тех / дс от 27 марта 2000г.).).
Рабочая программа утверждена в рамках ООП по специальности 230101.65
«Вычислительные машины, комплексы, системы и сети» на заседании ученого
совета института Протокол № _09-12_ от «_26_»_июня_2013 г.
Председатель ученого совета АНО ВПО «Смольный институт Российской академии
образования»
Б.Я. Советов
Рабочая программа рассмотрена и одобрена на заседании учебно-методического совета
института. Протокол № _6_ от «_13_»_июня_2013 г.
Председатель УМС
А.П. Шарухин
Рабочая программа рассмотрена и одобрена на заседании совета
Информационных технологий. Протокол № _9-12 от «_23_»___мая___2013 г.
Председатель ученого совета факультета
факультета
О.А.Кононов
Рабочая программа рассмотрена и одобрена на заседании кафедры информационных
систем. Протокол № 9 от «_23_»___мая___2013 г.
Заведующий кафедрой
О.А.Кононов
Выписка из ГОС ВПО РФ
СД.04 СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА общее число часов:
102
Согласно учебного плана по специальности 230201 Информационные системы и
технологии дисциплина СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА входит в цикл
специальных дисциплин.
Основные понятия искусственного интеллекта; информационные
системы, имитирующие творческие процессы; информация и данные;
системы интеллектуального интерфейса для информационных систем;
интеллектуальные
информационно-поисковые
системы;
экспертные
системы. Информационные модели знаний; логико-лингвистические и
функциональные семантические сети; семантическая сеть как реализация
интегрированного представления данных, категорий типов данных, свойств
категорий и операций над данными и категориями; фреймовые модели;
модель прикладных процедур, реализующих правила обработки данных;
методы представления знаний в базах данных информационных систем;
методы инженерии знаний; инструментальные средства баз данных;
тенденции развития теории искусственного интеллекта..
1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ
Дисциплина
"Системы
искусственного
интеллекта"
(СИИ)
рассматривает способы построения информационных систем для решения
неформализованных задач в различных сферах творческой деятельности
человека. Особое внимание уделяется вопросам построения экспертных
систем, которые являются наиболее значительным результатом практической
реализации теории искусственного интеллекта. Рассматриваются процедуры
имитации мыслительной деятельности человека в определенной предметной
области, алгоритмы выделения признаков для описания ситуаций в условиях
неопределенности.
Изучаются
математические
и
алгоритмические
основы
интеллектуальных информационных систем: модели представления знаний
на основе систем продукций, семантических сетей и фреймов; выводы на
знаниях; нечеткая информация и выводы; нейронные сети; методы
эвристического поиска решений и программирования задач в среде CLIPS,
пакете прикладных программ Neureal Network Toolbox, функционирующего
под управлением ядра системы MATLAB.
Цель преподавания данной дисциплины заключается в том, чтобы на
основе изученных дисциплин учебного плана дать студентам завершающие
знания
в
области
современных
научных
и
практических
методов
проектирования и сопровождения интеллектуальных информационных
систем (ИИС) различного масштаба для разных предметных областей
Основной
задачей
преподавания
данной
дисциплины
является
системное представление частей различных типов ИИС и технологий их
проектирования.
В результате обучения студенты должны:
иметь представление:
о перспективах развития систем искусственного интеллекта.
знать:
методологию проектирования различных типов, отдельных видов
обеспечения и стандартные этапы проектирования СИИ.
уметь:
осуществлять проектирование СИИ от этапа постановки задачи до
программной реализации.
иметь навыки:
в проектировании СИИ.
2.ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ УЧЕБНОЙ
ДИСЦИПЛИНЫ
В результате обучения студенты должны иметь представление о
перспективах развития интеллектуальных информационных систем; знать
методологию
проектирования
различных
типов,
отдельных
видов
обеспечения и стандартные этапы проектирования ИИС; уметь осуществлять
проектирование ИИС от этапа постановки задачи до программной
реализации; иметь навыки в проектировании ИИС.
Курс, соответствующий данной программе, должен содержать лекции,
практические занятия в аудитории, индивидуальные занятия студентов с
преподавателем, тесты и контрольные работы, практические работы на ПК,
самостоятельную работу студентов.
Целью практических занятий является закрепление теоретического
материала и выработка умения правильно решать поставленные задачи для
последующего применения знаний в практических приложениях.
Целью самостоятельной работы и комплекса контрольных мероприятий
является проверка уровня усвоения студентом теоретических положений и
приобретенных практических навыков.
Требования
дисциплинам:
к
знаниям
владеть
и
умениям
базовыми
по
понятиями
ранее
изученным
информатики
и
вычислительной техники, программировать на одном из языков высокого
уровня (Си, Паскаль), иметь опыт пользовательской работы с ОС
Windows NT, Unix. Знать основы организации и функционирования ОС.
3. ОБЪЁМ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ
(для очной формы обучения)
ВИД УЧЕБНОЙ РАБОТЫ
ВСЕГО
Общая трудоёмкость дисциплины
Аудиторные занятия
Лекции
Практические и лабораторные занятия
Самостоятельная работа
130
60
40
20
70
ЧАСОВ
ПО
СЕМЕСТРАМ
I
II
130
60
40
20
70
Расч-граф. работы, домашние задания и (или)
другие виды самостоятельной работы
Вид итогового контроля (зачёт, экзамен)
зачет
(для заочной формы обучения)
ВИД УЧЕБНОЙ РАБОТЫ
ВСЕГО
Общая трудоёмкость дисциплины
Аудиторные занятия
Лекции
Практические и лабораторные занятия
Самостоятельная работа
130
20
20
110
ЧАСОВ
ПО
СЕМЕСТРАМ
I
II
130
20
20
110
Расч-граф. работы, домашние задания и (или)
другие виды самостоятельной работы
Вид итогового контроля (зачёт, экзамен)
зачет
4. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
4.1 Объем и распределение часов дисциплины по разделам, темам и
видам занятий
Количество часов
Аудиторные занятия
№
ДЕ
1
Наименование разделов и тем
Раздел 1. Введение.
Основные понятия систем
Самостоя
Лаборатор
Практичес тельная
Лекции
ные
кие занятия работа
занятия
8
4
искусственного интеллекта
Тема 1: Основные понятия и
характеристики СИИ
Тема 2: Модели и методы
решения задач
Раздел 2. Представление
2
знаний в СИИ
Тема 3: Представление
знаний в ИИС
Тема 4: Планирование задач
Раздел 3. Разновидности
3
СИИ
12
Тема 5: Экспертные системы
4
6
4
10
4
10
4
10
4
10
Тема 6: Методы работы со
знаниями
Тема 7: Системы понимания
естественного языка
Тема 8: Системы машинного
зрения
Тема
9:
Заключение.
Тенденции развития систем
искусственного интеллекта
Итого
4
2
4
2
10
20
6
10
6
10
20
10
40
20
46
70
(для заочной формы обучения)
Количество часов
Аудиторные занятия
№
ДЕ
Наименование разделов и тем
Раздел 1. Введение.
1 Основные понятия систем
искусственного интеллекта
Тема 1: Основные понятия и
характеристики СИИ
Тема 2: Модели и методы
решения задач
Раздел 2. Представление
2
знаний в СИИ
Тема 3: Представление
Самостоя
Лаборатор
Практичес тельная
Лекции
ные
кие занятия работа
занятия
4
10
2
4
2
6
4
20
2
10
знаний в ИИС
Тема 4: Планирование задач
Раздел 3. Разновидности
3
СИИ
Тема 5: Экспертные системы
Тема 6: Методы работы со
знаниями
Тема 7: Системы понимания
естественного языка
Тема 8: Системы машинного
зрения
Тема
9:
Заключение.
Тенденции развития систем
искусственного интеллекта
Итого
2
10
12
80
4
25
2
25
2
10
2
10
2
10
20
110
4.2 Содержание разделов дисциплины
Раздел 1. Введение. Основные понятия систем искусственного
интеллекта.
Тема 1: Основные понятия и характеристики СИИ
Введение. Структура курса. Краткая характеристика дисциплины, ее
цели, задачи, порядок изучения материала. Связь дисциплины с другими
дисциплинами учебного плана специальности. Организация учебного
процесса. Характеристика учебной литературы.
Основные понятия и определения. Понятие СИИ. Область применения.
Краткий исторический обзор развития работ в области СИИ. Основные
проблемы их разработки. Функциональная структура использования СИИ
Основные направления исследований в области искусственного
интеллекта.
Тема 2: Модели и методы решения задач
Классификация представления задач. Логические модели. Сетевые
модели. Продукционные модели. Сценарии. Интеллектуальный интерфейс.
Классификация уровней понимания.
Методы решения задач. Решение задач методом поиска в пространстве
состояний. Решение задач методом редукции. Решение задач дедуктивного
выбора. Решение задач, использующие немонотонные логики, вероятностные
логики.
Раздел 2. Представление знаний в СИИ.
Тема 3: Представление знаний в СИИ
Проблема представления знаний. Необходимые условия представления
знаний. Общая схема процесса извлечения и представления знаний. Данные и
знания. Основные определения. Особенности знаний. Переход от базы
данных к базе знаний.
Классификация моделей представления знаний. Принципиальные
различия в представлении четких и нечетких знаний. Общая характеристика
подходов к формализации знаний. Языки представления знаний.
Модели
представления
знаний.
Неформальные
(семантические)
модели. Формальные модели представления знаний.
Понятие продукционной модели, правила формирования условий
(антецендентов) и действий (консеквентов). Продукционная модель, как
основа для построения решателя или механизма логического вывода. Граф
И/ИЛИ и поиск данных. Влияние структурированности базы данных, числа
правил-продукций и логики работы интерпретатора на эффективность
продукционных систем. Компоненты продукционных систем. Стратегии
решений организации поиска.
Логический подход. Представление простых фактов в логических
системах. Примеры применения логики для представления знаний
Тема 4: Планирование задач
Основные определения. Комплексная схема нечеткого планирования.
Особенности планирования целенаправленных действий. Оценка сложности
задачи планирования
Раздел 3. Разновидности СИИ.
Тема 5: Экспертные системы (ЭС)
Назначение ЭС. Структура ЭС. Этапы разработки ЭС. Интерфейс с
конечным пользователем. Представление знаний в ЭС.
Уровни представления и уровни детальности. Организация знаний в
рабочей системе. Организация знаний в базе данных. Методы поиска
решений в экспертных системах.
Инструментальный комплекс для создания статических экспертных
систем (на примере интегрированного комплекса эко)
Средства
представления
знаний
и
стратегии
управления.
Инструментальный комплекс для создания экспертных систем реального
времени (на примере интегрированной среды g2-gensym corp., США)
Тема 6: Методы работы со знаниями
Основные определения. Подготовительный этап. Основной этап.
Системы приобретения знаний от экспертов. Формализация качественных
знаний. Пример формализации качественных знаний.
Тема 7: Системы понимания естественного языка
Предпосылки возникновения систем понимания естественного языка.
Понимание в диалоге. Примеры системы обработки естественного языка.
Методы озвучивания речи. Наиболее распространенные системы синтеза
речи. Речевой вывод информации.
Автоматический компьютерный синтез речи по тексту. Методы
синтеза речи. Обобщенная функциональная структура синтезатора. Модуль
лингвистической
обработки.
Лингвистический
анализ.
Формирование
просодических характеристик.
Cинтезатор русской речи. Язык формальной записи правил синтеза.
Интонационное обеспечение. Аллофонная база данных. Лингвистический
анализ. Инструментарий синтеза русской речи.
Система распознавания речи. Акустическая модель. Лингвистическая
модель.
Классификация систем распознавания речи.
Тема 8: Системы машинного зрения
Основные принципы или целостность восприятия. Распознавание
символов.
Шаблонные системы. Структурные системы. Признаковые системы.
Структурно-пятенный эталон
Уроки машинного чтения от Cognitive Technologies. Распознавание
рукописных текстов.
Тема 9: Заключение. Тенденции развития систем искусственного
интеллекта
Состояние и тенденции развития искусственного интеллекта
Успехи систем искусственного интеллекта и их причины
Экспертные системы реального времени - основное направление
искусственного интеллекта
Машина вывода, подсистема моделирования и планировщик
4.3.
Рекомендуемые информационные источники.
4.3.1. Рекомендуемая литература:
а) Основная
1. Жозеф Джарратано, Гари Райли «Экспертные системы: принципы
разработки и программирование» : Пер. с англ. — М. : Издательский
дом «Вильямс», 2006. — 1152 с.
Дополнительная
1. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход =
Artificial Intelligence: a Modern Approach / Пер. с англ. и ред. К. А.
Птицына. — 2-е изд. — М.: Вильямс, 2006. — 1408 с
2. Петрунин Ю. Ю., Рязанов М. А., Савельев А. В. Философия
искусственного
интеллекта
в
концепциях
нейронаук.
(Научная
монография). — М.: МАКС Пресс, 2010.
3. Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения
сложных проблем = Artificial Intelligence: Structures and Strategies for
Complex Problem Solving / Под ред. Н. Н. Куссуль. — 4-е изд. —
М.: Вильямс, 2005. — 864 с.
4.3.2 Периодическая литература (журналы)
1. «Информационные технологии»;
2. «Интеллектуальные системы»;
3. «Открытые системы»;
4. «Information Security/ Информационная безопасность»;
5. «Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы»;
6. «Информационное общество»;
7. «Информационные процессы».
4.3.3 Адреса сайтов в сети Интернет, где находится информация по
содержанию дисциплины и необходимая литература.
http://intsys.msu.ru/magazine/
http://att.nica.ru
http://www.edu.ru/
http://window.edu.ru/window/library
http://www.intuit.ru/catalog/informatics/
Программа
составлена
в
соответствии
с
Государственным
образовательным стандартом высшего профессионального образования по
специальности 230201.65 Информационные системы и технологии.