Раздел 1. Интеллектуальные информационные системы: эволюция, виды, структура

Тема 2. История искусственного интеллекта

Контрольные вопросы:

1. Кого считают родоначальником искусственного интеллекта?

2. Сформулируйте основную идею нейрокибернетики как научного направления.

3. Какой принцип положен в основу кибернетики «черного ящика»?

4. Когда появились первые ЭС?

Задание для самостоятельной работы. Создайте хронологическую таблицу развития искусственного интеллекта.

 

Тема 3. История искусственного интеллекта в России

Контрольные вопросы:

1. К какому году относят возникновение искусственного интеллекта в России?

2. Назовите основные научные школы российского искусственного интеллекта.

3. Назовите научные проекты по искусственному интеллекту, организованные в 1970-е гг.

4. Когда была создана Ассоциация искусственного интеллекта?

Задание для самостоятельной работы. Выявите круг ученых, занимающихся разработкой проблем искусственного интеллекта.

 

Тема 4. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта

Контрольные вопросы:

1. Перечислите основные направления исследований в области искусственного интеллекта.

2. Какие модели машинного перевода вам известны?

3. Назовите основные поколения роботов.

4. Что понимают под распознаванием образов?

5. Какое направление искусственного интеллекта является главным образом коммерческим и почему?

Задание для самостоятельной работы. Выявите при помощи Интернет информацию о конференциях по искусственному интеллекту, проходивших в последние два года. Где и какими учреждениями они были организованы? Каким проблемам посвящена основная часть докладов?

 

Тема 5. Структура и режимы использования ЭС

Контрольные вопросы:

1. Перечислите основные элементы экспертной системы.

2. Дайте определение терминам: интерфейс пользователя, база знаний, решатель, подсистема объяснений, интеллектуальный редактор базы знаний.

3. В каких режимах работает ЭС?

4. В чем состоит различие понятий «пользователь» и «конечный пользователь» ЭС?

Задание для самостоятельной работы. Подготовьте глоссарий экспертных систем и внесите в него известные вам термины.

 

Тема 6. Классификация ЭС

Контрольные вопросы:

1. По каким основаниям деления классифицируют ЭС?

2. Перечислите типы задач, решаемых ЭС.

Задание для самостоятельной работы. Проведите сравнительный анализ классификаций ЭС, предлагаемых разными учеными.

 

Тема 7. Данные и знания. Система знаний

Контрольные вопросы:

1. Определите понятие данные.

2. Определите понятие знания.

3. Перечислите основные этапы трансформации знаний при обработке на ЭВМ.

Задание для самостоятельной работы. Объясните на конкретных примерах термины: интенсионал и экстенсионал понятия; поверхностные и глубинные знания; процедурные и декларативные знания.

 

Тема 8. Организация знаний в ЭС

Контрольные вопросы:

1. Какую ЭС называют «умелой»?

2. Какие функции выполняют интерпретатор и диспетчер?

Задание для самостоятельной работы. Приведите примеры алгоритмических и эвристических моделей данных.

 

Тема 9. Модели представления знаний

Контрольные вопросы:

1. Перечислите модели представления знаний.

2. Что такое продукционная модель представления знаний?

3. Что понимают под антецедентом и консеквентом?

4. Дайте определение семантической сети.

5. Дайте определение фрейма. Кем был введен данный термин?

6. В чем отличие фреймов-образцов от фреймов-экземпляров?

7. Почему логические модели представления знаний не получили распространения в ЭС?

Задания для самостоятельной работы:

1. Приведите примеры продукции.

2. Приведите пример семантической сети, изобразив ее графически. Охарактеризуйте ее по: типам связей между понятиями, типам отношений и их количеству.

3. Приведите примеры фреймов-структур, - ролей, - сценариев, - ситуаций.

4. Продемонстрируйте на примере, предложенном преподавателем, наследование свойств в сети фреймов.

5. Представьте логическую модель предложенного преподавателем примера знания.

 

Тема 10. Вывод на знаниях

Контрольные вопросы:

1. Назовите функции машины вывода.

2. Какие функции присущи управляющему компоненту?

3. Раскройте суть методов в глубину и ширину.

4. В чем заключаются методы: разбиение на подзадачи и альфа-бета алгоритм?

Задания для самостоятельной работы:

1. Продемонстрируйте на конкретном примере правило modus ponens.

2. На основе определенного фрагмента базы знаний продемонстрируйте прямой и обратный выводы.

 

Тема 11. Нечеткие знания

Контрольные вопросы:

1. Что называют неточными знаниями?

2. Дайте определение понятия «лингвистическая переменная».

Раздел 2. Разработка экспертных систем

Тема 12. Отличие ЭС от традиционных программ

Контрольные вопросы:

1. Какими свойствами должна обладать ЭС как программа для ЭВМ?

2. Верно ли утверждение: «ЭС никогда не ошибается»?

Задание для самостоятельной работы. Охарактеризуйте определенную ЭС по схеме, предложенной преподавателем

 

Тема 13. Коллектив разработчиков

Контрольные вопросы:

1. Кто входит в коллектив разработчиков ЭС?

2. Какие профессиональные требования предъявляются к инженеру по знаниям?

Задание для самостоятельной работы. При помощи компьютерной программы JQ определите свой интеллектуальный коэффициент.

 

Тема 14. Этапы разработки экспертных систем

Контрольные вопросы:

1. Перечислите этапы разработки ЭС.

2. С каких действий начинается разработка ЭС?

3. Что такое прототипная система?

4. Что понимают под идентификацией проблемы?

5. Что такое извлечение знаний?

6. Дайте определение структурированию знаний?

7. Что понимают под формализацией знаний?

8. Для чего осуществляется тестирование прототипов?

Задание для самостоятельной работы. Подготовьте библиографический обзор литературы по теме «Разработка ЭС».

 

Тема 15. Программное обеспечение ЭС

Контрольные вопросы:

1. Назовите основные цели технологии разработки программного обеспечения ЭС.

2. На каких принципах базируется разработка программного обеспечения ЭС?

3. Где и когда был разработан язык ЛИСП?

 

Тема 16. Рынок интеллектуальных систем

Контрольные вопросы:

1. Назовите основные сферы применения ЭС.

2. Какие учреждения выступают обычно в качестве производителей ЭС?

Задание для самостоятельной работы. Осуществите поиск демонстрационных версий ЭС в сети Интернет. Выявите сферы их применения и основной круг решаемых задач.

 

Раздел 3. Инженерия знаний

Тема 17. Поле знаний

Контрольные вопросы:

1. Что понимают под полем знания?

2. Какие языки используются в инженерии знаний?

3. Какова структура поля знания?

Задание для самостоятельной работы. Продемонстрируйте на конкретном примере субъективность поля знаний.

 

Тема 18. Стратегии получения знаний

Контрольные вопросы:

1. В чем разница понятий: «извлечение», «приобретение» и «формирование» знаний?

2. Какие трудности возникают в процессе извлечения знаний?

 

Тема 19. Теоретические аспекты извлечения знаний

Контрольные вопросы:

1. Какова структура модели общения при извлечении знаний?

2. Какие факторы влияют на когнитивную адекватность?

3. Что понимают под «общим кодом»?

4. Каковы основные методологические критерии научности?

5. Назовите основные этапы познания.

Задание для самостоятельной работы. При помощи специальных методик изучите свой когнитивный стиль.

 

Тема 20. Методы практического извлечения знаний

Контрольные вопросы:

1. Назовите методы практического извлечения знаний.

2. Какие факторы влияют на выбор методов практического извлечения знаний?

 

Тема 21. Коммуникативные методы извлечения знаний

Контрольные вопросы:

1. Назовите основные виды коммуникативных методов извлечения знаний.

2. Что понимают под пассивными методами извлечения знаний?

3. Какие методы относятся к пассивным?

4. В чем достоинства и недостатки пассивных методов?

5. Что такое активные методы извлечения знаний?

6. Какие методы извлечения знаний относят к активным?

7. Какие виды экспертных игр вы можете назвать?

Задания для самостоятельной работы:

1. Составьте анкету на заданную тему.

2. Подготовьте вопросы для интервью на заданную тему.

 

Тема 22. Текстологические методы

Контрольные вопросы:

1. Что понимают под текстологическими методами?

2. Каковы компоненты научного текста?

3. Что влияет на процесс понимания текста?

Задание для самостоятельной работы. На основе текстологического анализа документов создайте поле знаний определенной предметной области.

 

Тема 23. Структурирование знаний как этап создания базы знаний

Контрольные вопросы:

1. Какие подходы к структурированию знаний вам известны?

2. В чем заключается иерархический подход структурирования знаний?

3. В чем сущность объектно-структурного подхода структурирования знаний?

 

Тема 24. Методы структурирования знаний

Контрольные вопросы:

1. Каковы основные стадии структурирования знаний?

2. Дайте определение понятию и метапонятию.

3. Что такое сценарий, КОП и метаКОП?

Задание для самостоятельной работы. Осуществите концептуальный анализ полученного в результате выполнения задания к теме 22 массива знаний.

 

Тема 25. Автоматизированное приобретение знаний

Контрольные вопросы:

1. Когда появились первые системы приобретения знаний?

2. Какие уровни анализа знаний предполагает KADS-методология?

3. В чем недостатки KADS-методологии?

Задание для самостоятельной работы. Проведите сравнительный анализ СПЗ трех поколений.

Тема 26. Work Bench -системы

Контрольные вопросы:

1. В каких целях может использоваться система KEATS?

2. Назовите основные компоненты KEATS.

 

4. Примерная тематика рефератов, курсовых работ

 

1. Эволюция искусственного интеллекта: механистический период (1950-е гг.).

2. Эволюция искусственного интеллекта: логикопсихолингвистический период (1960-70-е гг.).

3. Эволюция искусственного интеллекта: системно-целевой период (1970-80-е гг.).

4. Интеллектуальная инфосфера как предпосылка ноосферного общества.

5. Рынок интеллектуальных информационных систем.

6. Использование интеллектуальных информационных систем в информационно-аналитической деятельности..

7. Современные исследования в области искусственного интеллекта: основные направления.

8. Представление знаний в ЭС.

9. Классификация ЭС.

10. Инженерия знаний как научное направление искусственного интеллекта.

11. Организация базы знаний (на примере конкретной отрасли).

 

5. Примерный перечень вопросов к экзамену по всему курсу

 

1. Понятия интеллект и искусственный интеллект.

2. История искусственного интеллекта.

3. История искусственного интеллекта в России.

4. Современные исследования в области искусственного интеллекта: основные направления.

5. Архитектура экспертной системы.

6. Режимы использования ЭС.

7. Классификация ЭС.

8. Понятия «данные» и «знания».

9. Система знаний: понятие, проблемы создания, требования.

10. Организация знаний в ЭС.

11. Этапы представления знаний в ЭС.

12. Модели представления знаний: логическая, продукционная, семантические сети.

13. Фреймовая модель представления знаний.

14. Вывод на знаниях.

15. Нечеткие знания.

16. Отличие ЭС от традиционных программ.

17. Коллектив разработчиков ЭС.

18. Этапы разработки ЭС.

19. Проблемы разработки ЭС.

20. Разработка программного обеспечения ЭС.

21. Языки программирования для интеллектуальных систем и языки представления знаний.

22. Рынок интеллектуальных систем.

23. Поле знаний.

24. Стратегии получения знаний.

25. Психологический аспект извлечения знаний.

26. Лингвистический аспект извлечения знаний.

27. Гносеологический аспект извлечения знаний.

28. Практическое извлечение знаний.

29. Коммуникативные методы извлечения знаний.

30. Текстологические методы извлечения знаний.

31. Структурирование как этап создания базы знаний.

32. Стадии и методы структурирования.

33. Автоматизированное приобретение знаний.

34. Work Bench-системы.

III.Распределение часов курса по темам и видам работ

№ п/п	Наименование тем и разделов	Всего (часов)	Аудиторные занятия (час.)		Самостоятельная работа
			в том числе
			Лекции	Семинары
1	Тема 1. Введение	2	2	-	-
	Раздел 1. Интеллектуальные информационные системы: эволюция, виды, структура
2	Тема 2. История искусственного интеллекта	6	2	-	4
3	Тема 3. История искусственного интеллекта в России	12	2	4	6
4	Тема 4. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта	16	4	4	8
5	Тема 5. Структура и режимы использования ЭС	8	4	-	4
6	Тема 6. Классификация ЭС	12	6	-	6
7	Тема 7. Данные и знания. Система знаний	16	4	4	8
8	Тема 8. Организация знаний в ЭС	20	4	6	10
9	Тема 9. Модели представления знаний	26	4	8	14
10	Тема 10. Вывод на знаниях	16	4	4	8
11	Тема 11. Нечеткие знания	2	2	-	-
	Раздел 2. Разработка ЭС
12	Тема 12. Отличие ЭС от традиционных программ	24	4	8	12
13	Тема 13. Коллектив разработчиков ЭС	4	2	-	2
14	Тема 14. Этапы разработки ЭС	24	8	2	14
15	Тема 15. Программное обеспечение ЭС	4	4	-	-
16	Тема 16. Рынок интеллектуальных систем	28	2	12	14
	Раздел 3. Инженерия знаний
17	Тема 17. Поле знаний	8	4	-	4
18	Тема 18. Стратегии получения знаний	2	2	-	-
19	Тема 19. Теоретические аспекты извлечения знаний	18	8	-	10
20	Тема 20. Методы практического извлечения знаний	2	2	-	-
21	Тема 21. Коммуникативные методы извлечения знаний	42	6	14	22
22	Тема 22. Текстологические методы извлечения знаний	28	2	12	14
23	Тема 23. Структурирование знаний как этап создания базы знаний	2	2	-	-
24	Тема 24. Методы структурирования знаний	34	4	12	18
25	Тема 25. Автоматизированное приобретение знаний	6	2	-	4
26	Тема 26. Work Bench-системы	2	2	-	-
	ИТОГО:	364	92	90	182

 

IV. Форма итогового контроля

Э кзамен

 

V. Учебно-методическое обеспечение курса

1. Рекомендуемая литература (основная):

1. Гаврилова Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем: учебник / Т.А.Гаврилова, В.Ф.Хорошевский. – СПб: Питер, 2000. – 384 с.

2. Информатика: учеб. для вузов / под ред. Н.В.Макаровой. – 3-е изд., перераб – М.: Финансы и статистика, 2001. – 767 с.

3. Куприна Е.В. Введение в системы искусственного интеллекта: учеб. пособие / Е.В.Куприна, Н.В.Кузьмина, Р.Б.Моргунов. – Тамбов: Изд-во Тамб. ун-та, 2000. – 51 с.

4. Острейковский В.А. Информатика: учеб. для вузов. – М.: Высш. шк., 2000. – 511 с.

2. Рекомендуемая литература (дополнительная):

1. Бричковский А.В. Технология мобильных агентов для поиска и обработки информации // Науч.-техн. информация. Сер. 1. – 2003. - № 2.- С. 6-15.

2. Зайцева Н.Ю. Искусственный интеллект и его информационно-лингвистические аспекты // Науч.-техн. информация. Сер.2. – 2001. - № 6. - С. 37-39.

3. История, состояние и прогноз работ по нейросетевым исследованиям на основе статистического анализа баз данных INSPEC, SCI, ВИНИТИ и CAS / В.М.Ефременкова [и др.] // Науч.-техн. информация. Сер. 1. – 2003. - № 9. – С. 21-30.

4. Красилов А.А. Информация, знание и информатика: концептуальные аспекты // Междунар. форум по информации. – 2003. - № 4. – С. 10-26.

5. Моисеев В.Б. Представление знаний в интеллектуальных системах // Информатика и образование. – 2003. - № 2. – С. 84-91.

6. Панина Е.М. Когнитивная наука и искусственный интеллект // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 7. Философия. – 2000. - № 1. – С. 87-91.

7. Петрутин Ю. Явится ли «бог из машины» // Наука и религия. – 1994. - № 12. – С. 10-12.

8. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии / Г.С.Поспелов. – М.: Наука, 1988. – 278 с.

9. Поспелов Д.А. Фантазия или наука / Д.А.Поспелов. - М.: Наука, 1982.- 155 с.

10. Представление и использование знаний: пер. с яп. / Х.Уэно [и др.]. – М.: Мир, 1989. – 220 с.

11. Приобретение знаний: пер. с яп. / С.Осуга [и др.]. – М.: Мир, 1990. – 303 с.

12. Савостицкий Ю.А. История развития глобальных компьютерных сетей // Информ. о-во. – 2000. - № 4. - С. 59-65.

13. Современная информатика: наука, технология, деятельность / Р.С.Гиляревский [и др.]; под ред. Ю.М.Арского. – М.: ВИНИТИ, 1997. – 212 с.

14. Статические и динамические экспертные системы: учеб. пособие для вузов / Э.В.Попов [и др.]. – М.: Финансы и статистика, 1996. – 318 с.

15. Узилевский Г.Я. К исследованию оснований антропологической семиотики. 1. Человек как символическое существо. Интеллект человека как его внутренняя форма // Науч.-техн. информация. Сер. 2. – 2001. - № 11. – С. 7-22.

16. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: пер. с англ. / Д.Уотермен. – М.: Мир, 1989. – 388 с.

17. Финн В.К. О некоторых металогических и алгоритмических аспектах разработки интеллектуальных систем типа ДСМ // Науч.-техн. информация. Сер. 2. – 2000. - № 3. – С. 1-3.

18. Шалютин С.М. Искусственный интеллект: гносеологический аспект / С.М.Шалютин. – М.: Мысль, 1985. – 198 с.

3. Перечень обучающих, контролирующих компьютерных программ, диафильмов, кино- и телефильмов, мультимедиа и т. п.:

1. Программа DATA MINING.

 

Автор-составитель: Медведева О.В., преподаватель

 

 

⇐ Предыдущая19202122232425262728Следующая ⇒

Поделиться: