МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ФАКУЛЬТЕТ ИНФОРМАТИКИ
УТВЕРЖДАЮ

Декан факультета

С.П. Сущенко

« » ____________ 2010 г.

Рабочая программа дисциплины

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
Направление подготовки
230700 Прикладная информатика

Квалификация выпускника

Бакалавр
Форма обучения
Очная

Томск

2010

1. Цели освоения дисциплины – ознакомление студентов с основными математическими моделями представления знаний в системах искусственного интеллекта.

2. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата

Дисциплина входит в профессиональный цикл, вариативную часть.

Дисциплины-предшественники: дискретная математика, математическая логика, теория конечных графов и ее приложения, базы данных, высокоуровневые методы информатики и программирования.
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

– Знать: способы представления знаний в системах искусственного интеллекта и основные стратегии работы этих систем.

– Уметь: разрабатывать экспертные системы на основе продукций.

– Владеть: методами разработки экспертных систем.

Знания и умения соответствуют следующим общекультурным и профессиональным компетенциям ООП ВПО:

- владеть основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, иметь навыки работы с компьютером как средством управления информацией (ОК-12);

- способность применять в профессиональной деятельности современные языки программирования и языки баз данных, методологии системной инженерии, системы автоматизации проектирования, электронные библиотеки и коллекции, сетевые технологии, библиотеки и пакеты программ, современные профессиональные стандарты информационных технологий (в соответствии с профилизацией) (ПК-1);

- способность профессионально решать задачи производственной и технологической деятельности с учетом современных достижений науки и техники, включая: разработку алгоритмических и программных решений в области системного и прикладного программирования; разработку математических, информационных и имитационных моделей по тематике выполняемых исследований; создание информационных ресурсов глобальных сетей, образовательного контента, прикладных баз данных; разработку тестов и средств тестирования систем и средств на соответствие стандартам и исходным требованиям; разработку эргономичных человеко-машинных интерфейсов (в соответствии с профилизацией) (ПК-2);

- способность разрабатывать и реализовывать процессы жизненного цикла информационных систем, программного обеспечения, сервисов систем информационных технологий, а также методы и механизмы оценки и анализа функционирования средств и систем информационных технологий; способность разработки проектной и программной документации, удовлетворяющей нормативным требованиям (ПК-3);

- способность понимать и применять в исследовательской и прикладной деятельности современный математический аппарат, фундаментальные концепции и системные методологии, международные и профессиональные стандарты в области информационных технологий, способность использовать современные инструментальные и вычислительные средства (в соответствии с профилем подготовки) (ПК-4);

- способность применять на практике международные и профессиональные стандарты информационных технологий, современные парадигмы и методологии, инструментальные и вычислительные средства (в соответствии с профилем подготовки) (ПК-7);

- детальное знание методов и базовых алгоритмов обработки информационных структур, методов анализа сложности алгоритмов (ПК-17);

- детальное знание парадигм и методологий программирования, особенностей языков программирования общего и специального назначения, наиболее широко используемых средств программирования (ПК-18);

- понимание концепций, синтаксической и семантической организации, методов использования современных языков программирования (ПК-19);

- способность квалифицированно применять в профессиональной деятельности современные языки программирования и языки баз данных, методологии системной инженерии, системы автоматизации проектирования, электронные библиотеки и коллекции, сетевые технологии, библиотеки и пакеты программ, современные профессиональные стандарты информационных технологий (ПК-27).
4. Структура и содержание дисциплины «Интеллектуальные системы»

Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единиц, 180 часов.

Содержание дисциплины

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

Лекционный курс

Тема 1. Введение

Структурная схема интеллектуальной информационной системы. Знания и данные. Основные схемы вывода.

Тема 2. Продукционные системы

1. Определение продукционной системы. Стратегии управления. Коммутационные системы продукций. Бэктрекинг.

2. Поиск на графах. Информированные и неинформированные стратегии. Алгоритм А* и его свойства. Информированность алгоритмов А*. Монотонное ограничение на эвристическую функцию.
3.. Разложимые системы продукций. Алгоритм поиска на графах для разложимых систем продукций.

Тема 3. Использование логики предикатов первого порядка(ЛППП) в системах искусственного интеллекта

1. Введение (основные понятия ЛППП). Решение задач системой ИИ как доказательство теорем в ЛППП.

2. Стандартизация выражений ЛППП. Сколемизация и ее обоснование.
3. Эрбрановский подход к доказательству теорем. Эрбрановские универсум и базис. H – интерпретации. Семантическое дерево. Замкнутое семантическое дерево. Теорема Эрбрана.
4. Принцип резолюции. Унификация. Полнота принципа резолюции. Стратегии очищения.
5. Стратегии применения резолютивного вывода. Линейная, единичная и входная резолюции. OL-вывод. Полнота OL-вывода.
6. Использование принципа резолюции в информационных системах.

Тема 4. Реляционные языки для представления знаний в системах искусственного интеллекта

1. Понятие реляционного языка. Основные функциональные классы естественного языка(ЕЯ) как основа построения реляционных языков.

2. Дескрипторные языки. Ложная координация дескрипторов. Документальные информационно-поисковые системы(ДИПС). Линейная модель поиска в ДИПС. Многоуровневый и адаптивный поиск информации в ДИПС. Характеристики ДИПС – полнота и точность поиска. Пример ДИПС – "ДИАЛОГ-2".
3. RX-коды. Синтагматические цепи. Системы ситуационного управления.
4. Семантические сети. Формальная модель поиска на семантических сетях.

Тема 5. Псевдофизические логики

1. Общие сведения о псевдофизических логиках(ПФЛ).

2. Темпоральная ПФЛ.
3. Пространственная ПФЛ на прямой.
4. Пространственная ПФЛ на плоскости.

Тема 6. Применение ЕЯ в информационных системах

1. Семиотика и ее основные понятия.

2. Модель ЕЯ, основанная на системах непосредственных составляющих.
3. Дваждыупорядоченные множества. Модель ЕЯ, основанное на синтаксическом управлении.
4. Модель ЕЯ, основанная на расширенных сетях переходов.
5. Модель ЕЯ, основанная на глубинных(семантических падежах).
6. Примеры информационных систем, понимающих запросы на ЕЯ (ПОЭТ и ЗАПСИБ).

Семинарские занятия

Тема 1. Продукционные системы

Решение задач с использованием продукционного подхода и различных стратегий (бэктрекинг, поиск на графах). Решение задач, сводимых к разложимым системам продукций.

Тема 2.

Формализация задач на языке ЛППП. Приведение выражений ЛППП к стандартному виду. Доказательство противоречивости выражений ЛППП с использованием Эрбрановского подхода и принципа резолюции. Поиск ответов на запросы класса А, В, С.

Тема 3.

Решение задач на использование временной и пространственной (на прямой и плоскости) псевдофизических логик.

Лабораторный практикум

Лабораторная работа №1. Создание экспертной системы о расчете заработной платы.

Лабораторная работа №2. Создание экспертной системы о продолжительности отпусков.

Лабораторная работа №3. Создание экспертной системы о расчете параметров прямоугольного треугольника.

Лабораторная работа №4. Создание экспертной системы об определении вида животного.

Лабораторная работа №5. Создание экспертной системы о распознавании почтового индекса.

Распределение часов дисциплины по темам и видам работ

№ п/п	Раздел дисциплины	Всего часов	Аудиторные занятия (час), в том числе			Самос-тояте-льная работа	Формы текущего контроля успеваемости
			лекции	семи-нары	лабора-торные занятия
1	Введение	2	2
2	Продукционные системы	58	8	4	16	30	Письменный контроль по теории Контроль реализации экспертных систем
3	Использование логики предикатов первого порядка(ЛППП) в системах искусственного интеллекта	40	10	6		24	Письменный контроль по теории
4	Реляционные языки для представления знаний в системах искусственного интеллекта	28	4	2		22	Письменный контроль по теории
5	Псевдофизические логики	30	4	4		22
6	Применение ЕЯ в информационных системах	22	4			18	Письменный контроль по теории
	ИТОГО:	180	32	16	16	116	Итоговый письменный контроль

5. Образовательные технологии

Лекции и семинары проводятся в сопровождении иллюстративного материала в форме презентаций. Самостоятельная работа и лабораторные работы проводится в компьютерном классе, оснащенном соответствующим программным обеспечением.

6. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины

Виды самостоятельной работы студентов: повторение лекционного материала; выполнение лабораторных работ в соответствии с заданием преподавателя.

Контроль самостоятельной работы студентов.

Текущий контроль – не менее 4-х раз в течение семестра в виде письменного ответа на теоретические вопросы по содержанию дисциплины; еженедельный контроль по реализации лабораторных работ.

Промежуточная аттестация по итогам освоения дисциплины – итоговый письменный экзамен по теоретическим вопросам и по практической реализации лабораторных работ.
7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

а) основная литература:

1.Галанский Б.Л., Поляков В.И. Информационные системы. – Томск: Изд-во Том. ун-та, 1989. – 154 с.

2. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М.: Радио и связь, 1985. – 376 с.

3. Чень Ч., Ли Р. Математическая логика и автоматическое доказательство теорем. – М.: Наука, 1983. – 360 с.

4. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. – М.: Наука, 1986. – 288 с.

б) дополнительная литература:

5. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта/ Учебное пособие для вузов. – МГТУ им. Баумана, 2001. – 352 с.

6. Александров В.Л., Матлах А.П., и др. Интеллектуальные системы в морских исследованиях и технологиях. – Изд.центр СПбМТУ, 2001. – 395 с.

7. Фролов Ю.В. Интеллектуальные системы и управленческие решения. М.: МГПУ, 2000. – 294 с.

8. Роберт Левин, Диана Дранг, Барри Эделсон. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на БЭЙСИКЕ. – Москва, 2000.

9. Э.В.Попов, И.Б.Фоминых, Е.Б.Кисель, М.Д.Шапот. Статические и динамические экспертные системы. Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 1995.

в) программное обеспечение и Интернет-ресурсы:

1. Оболочка для создания экспертных систем интегрированной системы GURU.

2. Программа для проведения презентаций – Power Point или аналогичная.

3. Интернет-браузер – Microsoft Explorer или аналогичный.

8. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Лекционная аудитория должна быть оборудована проекционным оборудованием: компьютером и проектором, а также программными средствами для их функционирования.

Компьютерный класс, компьютеры должны быть объединены в локальную сеть с выходом в Интернет.

Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с учетом рекомендаций и ООП ВПО по направлению подготовки 230700 Прикладная информатика.
Автор – доцент В.И. Поляков

Рецензент – доцент А.Л. Фукс

Программа одобрена на заседании кафедры теоретических основ информатики факультета информатики

от « » __________ 2010 года, протокол № ________ .