Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
2009_РП_СИИ_010503+в1.doc
Скачиваний:
0
Добавлен:
22.09.2019
Размер:
265.22 Кб
Скачать

2. Особенности (принципы) построения дисциплины

Особенность (принцип)

Содержание

Основание для введения курса

Стандарт направления

Адресат курса

Студенты, обучающиеся по специальности 010503 – математическое обеспечение и администрирование информационных систем

Главная цель

Обеспечение базы естественно-научной подготовки, теоретическая и практическая подготовка в области прикладной математики и информатики, развитие инженерного мышления, приобретение знаний, необходимых для изучения последующих дисциплин

Изучив дисциплину, студент должен владеть знаниями, умениями и навыками извлечения и формализации знаний. В итоге студент должен научиться применять элементы технологии систем искусственного интеллекта, обеспечивающие построение адекватных моделей сложных плохоструктурированных предметных областей.

Ядро курса

Принципы разработки систем, основанных на знаниях; теоретические аспекты инженерии знаний; принципы моделирования рассуждений; метауровневые архитектуры интеллектуальных систем; представление знаний в Интернете; принципы Data Mining (извлечение знаний из данных).

Требования к начальной подготовке, необходимые для успешного усвоения Вашего курса

Для изучения данного курса студент должен иметь начальную подготовку, предпологающую знания дискретной математики, основ алгоритмизации, логического программирования, баз данных, Web-технологий.

Уровень требований по сравнению с ГОС

Соответствует требованиям Стандарта

Объём курса в часах

24 часов лекций. 16 часов лабораторных работ. 50 часов самостоятельной работы.

3. Цели учебной дисциплины

После изучения дисциплины студент будет:

Номер цели

Содержание цели

иметь представление

1

Об основных направлениях искусственного интеллекта (ИИ). Биологические и социальные модели интеллекта. Представление знаний и разум. Машинное обучение. Генетические алгоритмы. Эвристические методы. Формально-логические методы. Нейронные сети.

2

О множестве проблем, стоящих перед исследователями в ИИ. Тест Тьюринга. Понимание естественных языков и семантическое моделирование. Робототехника. Потенциальная сложность задач ИИ.

3

О современных направлениях исследований в области ИИ и смежные направления. Семантический Web. Онтологический инжиниринг. Управление знаниями. Системы бизнес-интеллекта.

знать

4

Принципы разработки систем, основанных на знаниях.

5

Теоретические аспекты инженерии знаний.

6

Принципы моделирования рассуждений.

7

Архитектуры интеллектуальных систем.

уметь

8

Выбирать способ представления знаний, адекватный предметной области.

9

Строить жизненный цикл проекта системы.

10

Управлять знаниями с помощью механизма вывода

11

Выбирать адекватную архитектуру интеллектуальной системы

иметь опыт

12

Реализации программных проектов систем искусственного интеллекта в различных операционных средах.

13

Использования языков программирования искусственного интеллекта (Lisp, Prolog)

14

Использования языков представления знаний (Семантические сети, фреймы, продукции, сценарии и пр.)

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Оставленные комментарии видны всем.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]