- •9. Этапы проектирования базы данных.
- •10. Реляционная модель данных.
- •11.Теория нормальных форм. Функциональные зависимости.
- •12. Ограничения целостности.
- •13.Общее понятие документальных информационных систем
- •14.Основные показатели эффективности функционирования документальных информационных систем.
- •15.Классификационные информационно-поисковые языки
- •16. Дескрипторные информационно-поисковые языки.
- •17. Распределенные базы данных
- •18.Технологии распределенной обработки информации
- •19. Аппаратное обеспечение информационных систем. Устройства ввода информации.
- •20. Аппаратное обеспечение информационных систем. Устройства обработки информации.
- •21. Аппаратное обеспечение информационных систем. Устройства хранения информации.
- •22. Аппаратное обеспечение информационных систем. Устройства вывода информации.
- •23. Программное обеспечение информационных систем.
- •24. Основные понятия искусственного интеллекта.
- •25.Модели представления знаний. Логические модели.
- •26. Модели представления знаний. Продукционные модели.
- •27.Модели представления знаний. Семантические сети.
- •Семантические сети или сетевые модели знаний
- •28.Модели представления знаний. Фреймовые модели.
- •29. Модели представления знаний. Модели на основе теории нечетких множеств.
- •Нечёткая логика
- •30. Общее понятие экспертной системы.
- •Ресурсы телекоммуникационных сетей.
- •Глобальные компьютерные сети.
- •39. Общее понятие гис
- •40. Виды гис
- •41. Организация пространственных данных в геоинформационных системах.
- •42. Решение аналитических задач с использованием геоинформационных систем.
- •43. Безопасность информационной системы.
- •44. Организационные средства защиты информации.
- •45. Аппаратные и программные средства защиты.
- •46. Криптографическое закрытие информации.
- •47. Защита информации от компьютерных вирусов.
- •48. Физические средства защиты.
23. Программное обеспечение информационных систем.
Программное обеспечение (ПО) включает совокупность программ, реализующих функции и задачи системы и обеспечивающих устойчивую работу комплексов технических средств. В состав программного обеспечения входят общесистемные, инструментальные и специальные (прикладные) программы, а также инструктивно-методические материалы по применению средств программного обеспечения.
К общесистемному программному обеспечению относятся программы, организующие взаимодействие аппаратных и программных средств системы между собой и с оператором, распределение ресурсов и организацию вычислительного процесса, осуществляющие контроль и управление процессом обработки данных, решение технологических задач (операционные системы, системы управления базами данных, антивирусы, диагностика и т.п.).
Инструментальное ПО служит для написания, редактирования, документирования и отладки программ, позволяет автоматизировать работу программистов (компиляторы, трансляторы, интерпретаторы, объединяемые в пакеты с библиотеками стандартных программ и планировщиками в CASE-средства).
Специальное программное обеспечение представляет собой совокупность программ прикладного назначения в предметной области автоматизации. Оно включает пакеты прикладных программ, осуществляющих организацию данных и их обработку при решении функциональных задач управления.
Использование программного обеспечения сопряжено с рядом правовых и технологических проблем:
в случае нарушения авторских прав пользователь рискует навлечь на себя административные санкции;
к установке и совместному использованию программ на ПК необходимо подходить очень аккуратно, поскольку все продукты, включая ОС, не свободны от ошибок, действие которых может суммироваться и привести к разрушению системы;
анонсированных производителем вычислительных мощностей на самом деле для функционирования ПО может не хватить, поскольку т.н. резидентные программы и ряд других, а также часть периферийных устройств занимают вычислительные ресурсы.
24. Основные понятия искусственного интеллекта.
Системы искусственного интеллекта ориентированы на решение большого класса задач, называемых неформализуемыми (трудно формализуемыми). Такие задачи обладают следующими свойствами:
алгоритмическое решение задачи неизвестно или нереализуемо из-за ограниченности ресурсов ЭВМ;
задача не может быть представлена в числовой форме;
цели решения задачи не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции;
большая размерность пространства решения;
динамически изменяющиеся данные и знания.
В исследованиях по искусственному интеллекту можно выделить два основных направления.
1.Программно-прагматическое — занимается созданием программ, с помощью которых можно решать те задачи, решение которых до этого считалось исключительно прерогативой человека .Это направление ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров.
2.Бионическое — занимается проблемами искусственного воспроизведения тех структур и процессов, которые характерны для человеческого мозга и которые лежат в основе процесса решения задач человеком. В рамках бионического подхода сформировалась новая наука —нейроинформатика, одним из результатов которой стала разработка нейрокомпьютеров.
Классическим принято считать программно-прагматическое направление. В рамках этого направления сначала велись поиски моделей и алгоритма человеческого мышления.
Существенный прорыв в практических приложениях систем искусственного интеллекта произошел в середине 70-х годов, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов. Так появились системы, основанные на знаниях, — экспертные системы. Сформировался новый подход к решению интеллектуальных задач — представление и использование знаний. Интересно, что понятие «знание» не имеет на сегодняшний день какого-либо исчерпывающего определения.
Знания — это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области. С точки зрения искусственного интеллекта знания можно определить как формализованную информацию, на которую ссылаются в процессе логического вывода.
Приведем ряд определений.
База знаний — это совокупность знаний, описанных с использованием выбранной формы их представления. База знаний является основой любой интеллектуальной системы. База знаний содержит описание абстрактных сущностей: объектов, отношений, процессов.
Знания можно разделить на процедурные и декларативные. Исторически первыми использовались процедурные знания, то есть знания, представленные в алгоритмах. Алгоритмы, в свою очередь, были реализованы в программах. Однако развитие систем искусственного интеллекта повысило приоритет декларативных знаний, то есть знаний, сосредоточенных в структурах данных.
Процедурные знания хранятся в памяти ИС в виде описаний процедур, с помощью которых можно получить знания. Так обычно описываются способы решения задач предметной области, различные инструкции, методики и т. д. Процедурные знания составляют ядро базы знаний.
Декларативные знания — это совокупность сведений о качественных и количественных характеристиках объектов, явлений, представленных в виде фактов и эвристик. Традиционно такие знания накапливались в виде разнообразных таблиц и справочников, а с появлением ЭВМ приобрели форму информационных массивов и баз данных. Декларативные знания часто называют просто данными.
Одной из наиболее важных проблем разработки систем искусственного интеллекта является представление знаний.
Представление знаний — это их формализация и структурирование, с помощью которых отражаются характерные признаки знаний: внутренняя интерпретируемость, структурированность, связность, семантическая метрика и активность.
Существуют следующие основные модели представления знаний:
* логические модели;
* продукционные модели;
* семантические сети;
* фреймовые модели;
* модели, основанные на нечетких множествах.