ВВЕДЕНИЕ. 2. Б а л а е в А. А. Активные методы обучения

ВВЕДЕНИЕ

Цикл лабораторных работ по курсу «Программное обеспечение систем искусственного интеллекта» преследует цели:

1) ознакомить студентов с современными программными продуктами, позволяющими создавать модели искусственных нейронных сетей: пакетом прикладных программ (ППП) Neural Network Tools (NNT), входящим в состав системы MATLAB 6.1, и пакетом Excel Neural Package;

2) ознакомить студентов с оригинальными программными средствами принятия решений, разработанными студентами и сотрудниками кафедры Программного обеспечения компьютерных систем;

3) научить студентов разрабатывать программное обеспечение (ПО) знаниеориентированных систем принятия решений (ЗСППР) на основе знаний основных элементов технологии построения и эксплуатации экспертных систем (ЭС) с использованием готовых пакетов прикладных программ (ППП).

В процессе выполнения лабораторных работ студенты поочередно выступают в роли эксперта предметной области (выделение предметной области, описание объектов, создание обучающей выборки), инженера по знаниям (обучение ЭС) и пользователя (эксплуатация ЭС).

Для проведения лабораторных работ используется следующее программное обеспечение: MATLAB 6.1 (лаб. работы № 1 – 3), пакет Excel Neural Package(лаб. работа № 3), система поддержки принятия решений СОРИвА v 2.1 (лаб. работа № 4), интерактивный программный комплекс ATLANT (лаб. работа № 5), знаниеориенти-рованная система поддержки принятия решений «Квант» (лаб. работы № 6 – 7), интерактивный программный комплекс МЕЙДЕЙ (лаб. работа № 8).

Лабораторные работы № 1 – 3 посвящены изучению системы MATLAB 6.1 и построению моделей нейронных сетей в ней. При выполнении лабораторных работ № 3 – 8 студентам необходимо сформировать модель собственной предметной области и самостоятельно сформулировать постановку задачи принятия решений (распознавание, прогнозирование).