293

2

УДК 621.865.8

Методы искусственного интеллекта в мехатронике и робототехнике:

Методические указания для самостоятельной работы студентов по

направлению подготовки 15.03.06 – Мехатроника и робототехника / А. А.

Грибанов ; ВГЛТУ. – Воронеж, 2018. – 7 с.

Печатается по решению редакционно-издательского совета ВГЛТУ

Рецензент: д.т.н., профессор, зав. кафедрой электротехники и автоматики ФГБОУ ВО «Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I» Афоничев Д.Н.

3

1. Введение

Учебным планом по направлению подготовки бакалавра 15.03.06 – Мехатроника и робототехника предусмотрено изучение курса «Методы искусственного интеллекта в мехатронике и робототехнике».

В результате освоения дисциплины студент должен:

–знать: современные подходы к решению сложных управленческих задач, как в технике, так и в социальной сфере; устройство биологической нервной системы на уровне электрохимической модели; современные методы искусственного интеллекта; области применимости различных методов для решения задач робототехники; существующие архитектуры процессоров, специализированных для решения задач искусственного интеллекта;

–уметь: решать задачи методом нечёткой логики; создавать самоорганизующиеся карты Кохонена; решать задачи индуктивным методом самоорганизации модели; строить модели нейронов I, II, III и IV типов; строить нейронные сети на нейронах различных типов;

–владеть: навыками реализации карты Кохонена; применения индуктивного метода самоорганизации модели для решения задачи классификации; создания и использования процедур на языке C++; моделирования нейронных сетей в среде ASIMEK.

2.Общие указания

Методические указания предназначены для бакалавров 4-го курса (8-й семестр) очного обучения. Объем дисциплины и виды учебной работы по семестрам приведены в табл. 1.

Таблица 1 – Объем дисциплины и виды учебной работы

4

Цель лекций – дать основные направления по наиболее сложным разделам дисциплины, а также изложить материал по новейшим достижениям, не получившим достаточного освящения в учебной литературе.

Обзорный характер лекций не дает основание рекомендовать их в качестве единственного источника при подготовке к зачету.

3. Содержание разделов дисциплины

Раздел 1.

История развития. Нейрон. Персепрон Розенблатта. Сильный и слабый; мягкий и жёсткий ИИ. Тест Тьюринга. Китайская комната.

Раздел 2.

Метод группового учёта аргументов. Нечёткая логика. Генетические алгоритмы. Нейронные сети. Самоорганизующиеся карты Кохонена

Раздел 3.

Автономный ИИ. Целевые функции системы управления. Состав и функции подсистем адаптивной системы управления. Модели нейронов. Синтез Базы Знаний. Языковые явления.

Раздел 4.

CISC, RISC, MISC. Нечёткий процессор. Нейропроцессор.

4. Практические занятия

Перечень практических работ по курсу для студентов очного обучения представлен в табл.2.

Таблица 2 – Перечень практических работ

5. Самостоятельная работа бакалавров

Часть материала курса вынесена на самостоятельное изучение бакалавров. Темы этой работы представлены в табл.3.

Таблица 3 – Перечень вопросов, выносимых на самостоятельное изучение

Контроль самостоятельной работы бакалавров осуществляется преподавателем. Контроль качества освоения дисциплины проводится посредством текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации обучающихся. Результаты контроля отражаются в баллах модульно-рейтинговой системы оценки знаний бакалавра.

После прослушивания курса лекций, выполнения практических работ бакалавр допускается к сдаче зачета. Контрольные вопросы к зачету для бакалавров очного обучения приведены ниже.

6

6.Контрольные вопросы

1.История развития. Нейрон.

2.Персепрон Розенблатта. Сильный и слабый; мягкий и жёсткий ИИ.

3.Тест Тьюринга.

4.Китайская комната.

5.Метод группового учёта аргументов.

6.Нечёткая логика.

7.Генетические алгоритмы.

8.Нейронные сети.

9.Самоорганизующиеся карты Кохонена

10.Автономный ИИ. Целевые функции системы управления.

11.Состав и функции подсистем адаптивной системы управления.

12.Модели нейронов. Синтез Базы Знаний.

13.Языковые явления.

14.CISC, RISC, MISC.

15.Нечёткий процессор. Нейропроцессор.

16.Нечеткие регулятор.

Библиографический список

Основная литература

1. Сергеев, Н.Е. Системы искусственного интеллекта. Часть 1: Учебное пособие [Электронный ресурс] / Сергеев Н.Е. – Таганрог:Южный федеральный университет, 2016. – 118 с. // ЭБС "Знаниум". – Режим доступа: http://znanium.com/bookread2.php?book=991954. – Загл. с экрана.

Дополнительная литература

2. Бессмертный И.А. Искусственный интеллект [Электронный ресурс]: учебное пособие / И. А. Бессмертный. – СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. – 132 с. –

ЭБС "Единое окно". – http://window.edu.ru/catalog/pdf2txt/274/69274/43991.

3. Грибанов, А. А. Методы искусственного интеллекта в мехатронике и робототехнике [Электронный ресурс] : методические указания к практическим занятиям для студентов по направлению подготовки 15.03.06 – Мехатроника и робототехника / А. А. Грибанов ; ВГЛТУ. – Воронеж, 2018. – 24 с. – ЭБС ВГЛТУ.

4. Грибанов, А. А. Методы искусственного интеллекта в мехатронике и робототехнике [Электронный ресурс] : методические указания для самостоятельной работы студентов по направлению подготовки 15.03.06 – Мехатроника и робототехника / А. А. Грибанов ; ВГЛТУ. – Воронеж, 2018. – 7 с. – ЭБС ВГЛТУ.