5.2 Содержание курса практических занятий

Для активизации работы и проверки самостоятельности на практических занятиях каждому студенту выдается индивидуальное задание.

Номер модуля	Номер раздела	Содержание курса практических занятий	Часы
	1	2	3
1-й модуль 6-го семестра	4.1	Практическое занятие 1. Работа в среде CLIPS. Обзор возможностей и основные элементы языка CLIPS.	1
	4.2	Практическое занятие 2. Представление данных в CLIPS.	2
	4.3	Практическое занятие 3. Управление выводом в CLIPS.	2
		Итого по модулю	5
2-й модуль 6-го семестра	4.4	Практическое занятие 4 Разработка диагностической экспертной системы, основанной на правилах.	2
	4.4	Практическое занятие 5 Создание правил. Свойства правил. Стратегия разрешения конфликтов.	2
	4.5	Практическое занятие 6 Разработка экспертной системы диагностики неисправности схемы автоматического управления электроприводом поршневого компрессора.	2
		Итого по модулю	6
3-й модуль 6-го семестра	4.5, 4.6	Практическое занятие 7 Объектно-ориентированный язык CLIPS. Родовые функции и их применение.	2
		Практическое занятие 8 Разработка экспертной системы с использованием объектно-ориентированного языка CLIPS и родовых функций.	2
		Практическое занятие 9 Создание экспертной системы построения и оптимизации таблицы истинности логической схемы.	2
		Итого по модулю	6
		ИТОГО	17

5.3 Лабораторный практикум

Проведение лабораторных работ имеет целью ознакомить студентов с современными методами и технологиями искусственного интеллекта, которые успешно используются при разработке интеллектуальных информационных систем (ИИС), а также могут применяться в качестве приложений к другим программам, призванным сделать программное обеспечение более умным и полезным.

Номер модуля	Номер раздела	Темы курса лабораторных работ	Часы
1-й модуль 7-го семестра	4.7	Лабораторная работа 1. Алгоритм отжига. Решение задачи оптимизации.	2
		Лабораторная работа 2. Алгоритм теории адаптивного резонанса. Решение задачи классификации.	3
		Итого по модулю	5
2-й модуль 7-го семестра	4.8	Лабораторная работа 3. Алгоритм муравья. Решение задачи маршрутизации	3
	4.9	Лабораторная работа 4. Алгоритм обратного распространения. Решение задачи обучения многослойной нейронной сети.	3
		Итого по модулю	6
3-й модуль 7-го семестра	4.10	Лабораторная работа 5. Построение системы управления с применением правил нечеткой логики. Решение задачи нечеткого управления	2
	4.11	Лабораторная работа 6. Разработка системы управления на основе нейросетевого регулятора. Решение задачи построения нейросетевой модели регулятора NARMA- L2	2
	4.7, 4.8	Лабораторная работа 7. Программирование с использованием агентов. Технология разработки агентафильтра для связи с внешними серверами при сборе информации	2
		Итого по модулю	6
		ИТОГО	17