- •1. Информатика.Структура предметной области. Объекты изучения информатики.
- •2. Основные области исследований информатики.
- •5. Формулировка предметной задачи. Задачная ситуация.
- •6. Формализация предметной задачи. Уровни формализации задач.
- •7. Общая схема постановки и решения предметных задач.
- •1) Цель
- •8. Понятие о модели.
- •9. Представление о системном подходе.
- •10. Схема коммуникаций.
- •11. Типы моделей.
- •12. Что такое информация.
- •Информация и язык
- •Информация и данные
- •13. Формы адекватности информации.
- •14. Классификация мер.
- •15. Синтаксические меры информации.
- •16. Семантические меры информации.
- •17. Прагматические меры информациию
- •18. Показатели качества информации.
- •19. Системы классификации информации, основные идеи.
- •20. Система кодирования информации, классификация методов.
- •Классификация информации по разным признакам
- •21. Информационное общество. Информационные революции.
- •23. Информатизация общества.
- •24. Классификация языков программирования. Процедурное программирование
- •Функциональное программирование
- •Логическое программирование
- •Объектно-ориентированное программирование
- •25. Компьютеры. Поколения эвм.
- •1 Поколение, после 1946 года
- •2 Поколение, после 1955 года
- •3 Поколение, после 1964 года
- •4 Поколение, после 1975 года
- •5 Поколение, после 1982 года
- •26. Компьютеры. Программное обеспечение.
- •27. Техническое обеспечение.
- •28. Интеллектуальное обеспечение.
- •29. Ис. Этапы развития ис.
- •32. Структура ис.
- •38. Классификация ис по сфере применения.
- •39. Классификация ис по функциональному признаку и уровням управления.
- •40. Классификация ис по степени автоматизации.
- •41. Классификация ис по характеру использования информации.
- •42. Ит. Виды ит.
- •Виды информационных технологий:
- •43. Основные св-ва ит, опред. Их роль в технолог развитии современного об-ва.
- •44. Ит. Критерий эффективности ит.
- •45. Классификация ит по типу обрабатываемой информации.
- •46. Ит обработки данных. Классы задач. Основные компоненты.
- •47. Цель ит управления (иту). Классы задач, решаемые в рамках иту.
- •48. Характеристики и назначение ит автоматизации офиса. Основные компоненты.
- •49. Ит поддержки решений. Основная цель итппр и т. Д.
- •50. Современное состояние и основные тенденции развития ит.
- •51. Основные разделы искусственного интеллекта.
- •52.Основные направления развития искусственного интеллекта.
- •53. Данные и знания.
- •54. Модели представления знаний в современных интеллектуальных системах.
- •55. Основные компоненты экспертной системы, специалисты-разработчики.
- •56. Централизованная и распределенная обработка данных.
- •57. Типы многомашинных ассоциаций для распределенной обработки данных.
- •58. Основные программные и аппаратные компоненты сети.
- •59. Функциональные группы устройств в сети.
- •60. Основные характеристики коммуникационной сети.
- •61. Классификация вычислительных сетей.
- •62. Локальные вычислительные сети.
- •63. Глобальная сеть internet. Способы передачи информации в internet.
- •64. Архитектура пк.
- •65. Информационные продукты и услуги. Информационный бизнес. Информационные продукты и услуги
- •66. Электронный бизнес. Основные модели электронного бизнеса.
- •Основные модели интернет бизнеса
- •67. Представления о защите информации и информационной безопасности.
- •68. Элементы системы защиты информации.
55. Основные компоненты экспертной системы, специалисты-разработчики.
Экспертные системы основаны на использовании искусственного интеллекта. Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникает необходимость.
Экспертные системы (ЭС) - это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей.
Традиционно знания существуют в двух видах - коллективный опыт и личный опыт. Если большая часть знаний в предметной области представлена в виде коллективного опыта (например, высшая математика), эта предметная область не нуждается в экспертных системах. Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня (экспертов), если эти знания по каким-либо причинам слабо структурированы, такая предметная область, скорее всего, нуждается в экспертной системе.
При создании баз знаний самая трудная задача - извлечение из них эксперта. Для этого существуют методы извлечения знаний. Экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области в форму эвристических правил.
Эвристики не гарантируют получения результата с такой же степенью уверенности, как алгоритмы ППР. Однако они часто дают приемлемые решения для практического использования. Таким образом, экспертные системы используются в качестве советующих систем.
Пользователь - специалист предметной области, для которого предназначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности со стороны ЭС.
Специалист по знаниям - специалист по искусственному интеллекту, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний. Синонимы: когнитолог, инженер по знаниям, инженер-интерпретатор, аналитик.
Интерфейс пользователя - комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и получения результатов. Специалист использует интерфейс также для ввода команд, содержащих параметры, определяющие процесс обработки информации. Пользователь может использовать четыре метода ввода информации: меню, команды, естественный язык, собственный интерфейс.
Технология экспертных систем предусматривает возможность получать в качестве выходной информации не только решения, но и объяснения.
База знаний (БЗ) - ядро ЭС, совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к естественному). Параллельно такому «человеческому» представлению существует БЗ во внутреннем «машинном» представлении. Для организации базы знаний используют различные модели представления знаний: продукционную, семантическое сети, фреймы, формальные логические модели.
Интерпретатор - часть ЭС, производящая в определенном порядке обработку знаний, находящихся в базе знаний. Как правило, в нем выделяют два блока: решатель и подсистема объяснений. Решатель - программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ (синонимы: дедуктивная машина, блок логического вывода). Подсистема объяснений - программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: «Как была получена та или иная рекомендация?» и «Почему система приняла такое решение?» Ответ на вопрос «как» - это трассировка всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов БЗ, т.е. всех шагов цепи умозаключений. Ответ на вопрос «почему» - ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, т.е. отход на один шаг назад. Кроме этого, во многих экспертных системах вводят дополнительные блоки: базы данных, блок расчета, блок ввода и корректировки данных.
Модуль создания системы - служит для создания набора (иерархии) правил. Существует два подхода, которые могут быть положены в основу модуля создания системы: использование алгоритмических языков программирования и использование оболочек экспертных систем. Как правило, в модуль создания системы включается интеллектуальный редактор БЗ - программу, предоставляющую инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Включает в себя систему вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок («help» - режим) и других сервисных средств, облегчающих работу с базой.
Класс «экспертные системы» сегодня объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, решающих разные типы задач:
Задачи интерпретации данных.
Задача диагностики.
Задача мониторинга.
Задача проектирования.
Задача прогнозирования.
Задача планирования.
Задачи обучения.
Информационные технологии ППР и информационные технологии ЭС широко используются для решения задач в слабоформализованных предметных областях, однако между ними существуют существенные различия:
1) решение проблемы в рамках систем ППР открывает уровень понимания возможностей системы пользователем и его возможности получить и осмыслить решение; технология экспертных систем предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности;
2) экспертные системы способны пояснить свои рассуждения в процессе получения решения (очень часто эти пояснения более важны для пользователя, чем само решение);
3) новый компонент информационных технологий - знания, использующиеся только в экспертных системах;
4) главная ориентация СППР - принятие решений, а ИТЭС - на тиражирование знаний.