Студопедія
рос | укр

Головна сторінка Випадкова сторінка


КАТЕГОРІЇ:

АвтомобіліБіологіяБудівництвоВідпочинок і туризмГеографіяДім і садЕкологіяЕкономікаЕлектронікаІноземні мовиІнформатикаІншеІсторіяКультураЛітератураМатематикаМедицинаМеталлургіяМеханікаОсвітаОхорона праціПедагогікаПолітикаПравоПсихологіяРелігіяСоціологіяСпортФізикаФілософіяФінансиХімія






Завдання 9.


Дата добавления: 2015-10-18; просмотров: 448



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

Учебная программа.
1. Пояснительная записка..............................................................................................
2. Содержание программы ............................................................................................
3. Список рекомендуемой литературы ........................................................................
Рабочая учебная программа..
1. Цель и задачи дисциплины
2. Требования к уровню подготовки студента.
3. Общая характеристика дисциплины и распределение учебного времени по видам занятий.
4. Содержание и структура учебной дисциплины
5. Тематический план лекций..
6. Тематический план лабораторных занятий.
7. Содержание самостоятельной работы студентов по дисциплине
8. Содержание индивидуальной работы студентов по дисциплине..
9. Порядок текущего, модульного и итогового контроля академической успешности студентов, критерии оценки знаний.
11. Литература.
Методические рекомендации по выполнению лабораторных работ.
Лабораторная работа № 1
Лабораторная работа № 2
Лабораторная работа № 3
Лабораторная работа № 4
Лабораторная работа № 5
Лабораторная работа № 6
Вопросы для подготовки к зачету по дисциплине
Опорный конспект лекций  

 

 


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.

Задачейизучения 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

 


<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Завдання 5. | Задача 2.
<== 1 ==> | 2 | 3 |
Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.225 сек.) російська версія | українська версія

Генерация страницы за: 0.225 сек.
Поможем в написании
> Курсовые, контрольные, дипломные и другие работы со скидкой до 25%
3 569 лучших специалисов, готовы оказать помощь 24/7