Цели и задачи учебной дисциплины.Подписано в печать 12.02.2008 г. Формат 60х90 1/16 Бумага ВХИ. Печать на ризографе Усл. печ. л. 5,0. Уч.-изд. л. 6,1 Тираж 100 экз.
Редакционно-издательский отдел Пермского государственного педагогического университета 614990, г. Пермь, ул. Сибирская, 24, корп. 2, оф. 71, тел. (342) 238-63-12
Отпечатано на ризографе в Пермском государственном педагогическом университете 614990, г. Пермь, ул. Сибирская, 24, корп. 1, оф. 11 МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ, МОЛОДЕЖИ И СПОРТА АВТОНОМНОЙ РЕСПУБЛИКИ КРЫМ РЕСПУБЛИКАНСКОЕ ВЫСШЕЕ УЧЕБНОЕ ЗАВЕДЕНИЕ «КРЫМСКИЙ ИНЖЕНЕРНО-ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Факультет информатики
Кафедра информационно-компьютерных технологий
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС дисциплины" СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА "
для студентов направления подготовки 7.04030201– Информатика отрасль знаний 0403 – Системные науки и кибернетика
Симферополь, 2011
Содержание учебно-методического комплекса
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ, МОЛОДЕЖИ И СПОРТА АВТОНОМНОЙ РЕСПУБЛИКИ КРЫМ РЕСПУБЛИКАНСКОЕ ВЫСШЕЕ УЧЕБНОЕ ЗАВЕДЕНИЕ «КРЫМСКИЙ ИНЖЕНЕРНО-ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Факультет Информатики
Кафедра Информационно-компьютерных технологий
УТВЕРЖДАЮ Ректор РВУЗ «КИПУ» _____________ Ф.Я.Якубов «___»_________ 20___ года
УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА дисциплины "СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА";
для студентов направления подготовки 7.04030201– Информатика отрасль знаний 0403 – Системные науки и кибернетика
Симферополь, 2011
Учебная программа разработана _____________________ Крыловым В.С., ст.преп., к.б.н.
Учебная программа рассмотрена и одобрена на заседании кафедры информационно-компьютерных технологий Протокол №_ 5 _ от «_ 3_» ноября 2011 года
Заведующий кафедрой ________________________________ Сейдаметова З.С., д.пед.н., проф.
Учебная программа рассмотрена и одобрена на заседании учебно-методической комиссии факультета информатики Протокол №_4_ от «_11__» ноября 2011 года
Председатель УМК факультета __________________________ Джелдубаев Р.С., к.ф.-м.н., доцент
Цели и задачи учебной дисциплины.
Цель дисциплины - дать будущим специалистам по информатике знания в области в области автоматизации сложноформализуемых задач, которые до сих пор относятся к исключительным свойствам человеческого интеллекта. В настоящее время ценность конечного программного продукта, а следовательно работы программиста, практически определяется тем, какую часть интеллектуальной нагрузки может взять на себя компьютер в процессе взаимодействия с пользователем. Одним из способов достижения максимального прогресса в этой области, является "искусственный интеллект", когда компьютер берет на себя не только однотипные, многократно повторяющиеся операции, но и сам обучатся в процессе общения. Кроме того, создание полноценного "искусственного интеллекта" открывает перед человечеством новые горизонты развития. Дисциплина входит в цикл самостоятельного выбора ВУЗа. Задачей изучения дисциплины является приобретение знаний о способах мышления человека, а так же о методах их реализации на компьютере. Основным предметом изучения дисциплины являются мыслительные способности человека и способы их реализации техническими средствами. В результате изучения дисциплины студент должен знать: · базовые понятия и терминология · Философские аспекты проблемы систем искусственного интеллекта. · историю развития систем искусственного интеллекта. · архитектура и основные составные части систем · системы распознавания образов (идентификации) · нейронные сети · организацией баз знаний и экспертных систем уметь: · проводить анализ неформальных процедур решения задач · разрабатывать алгоритмические модели · работать с типовыми базами знаний и экспертными системами владеть: · методами логического анализа неформальных процедур приобретения знаний · основными методами разработки нейронных сетей. · Основными методами распознавания образов
Содержание программы Тема 1: Базовые понятия Терминология Философские аспекты проблемы систем ИИ (возможность существования, безопасность, полезность). История развития систем ИИ. Тема 2: Архитектура и основные составные части систем Различные подходы к построению систем Вспомогательные системы нижнего уровня (распознавание образов зрительных и звуковых, идентификация, моделирование, жесткое программирование) и их место в системах Тема 3: Системы распознавания образов (идентификации) Понятие образа Проблема обучения распознаванию образов (ОРО) Геометрический и структурный подходы. Гипотеза компактности Обучение и самообучение. Адаптация и обучение Перцептроны Нейронные сети История исследований в области нейронных сетей Модель нейронной сети с обратным распространением ошибки (back propagation) Нейронные сети: обучение без учителя Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга Метод потенциальных функций Метод группового учета аргументов МГУА Метод наименьших квадратов Общая схема построения алгоритмов метода группового учета аргументов (МГУА). Алгоритм с ковариациями и с квадратичными описаниями. Метод предельных упрощений (МПУ) Коллективы решающих правил Методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных Кластерный анализ Иерархическое группирование Тема 4. Логический подход к построению систем ИИ Неформальные процедуры Алгоритмические модели Продукционные модели Режим возвратов Логический вывод Зависимость продукций Продукционные системы с исключениями Язык Рефал Язык Пролог Элементы нечеткой логики
Рекомендуемая литература
|
