Теория интеллектуальных систем

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Филиал ТюмГУ в г. Тобольске
Кафедра информатики и МП
Буслова Н.С.
ТЕОРИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
Учебно-методический комплекс. Рабочая программа
для студентов
направления подготовки
01.03.01 Математика
профиль
Вычислительная информатика и математика
Квалификация (степень)
бакалавр
Очная форма обучения
Тюменский государственный университет
2014
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Филиал ТюмГУ в г. Тобольске
Кафедра информатики и МП
Буслова Н.С.
ТЕОРИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
Учебно-методический комплекс. Рабочая программа
для студентов
направления подготовки
01.03.01 Математика
профиль
Вычислительная информатика и математика
Квалификация (степень)
бакалавр
Очная форма обучения
Тюменский государственный университет
2014
2
Буслова Н.С., Теория интеллектуальных систем. Учебно-методический
комплекс. Рабочая программа для студентов направления 02.03.01
«Математика» профиль Вычислительная информатика и математика, очной
формы обучения. Тобольск, 2014, 18 стр.
Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС
ВО с учетом рекомендаций и ПрОП ВО по направлению и профилю
подготовки.
Рабочая программа дисциплины (модуля) опубликована на сайте
ТюмГУ: История информатики [электронный ресурс] / Режим доступа:
http://www.umk3plus.utmn.ru, свободный.
Рекомендовано к изданию кафедрой информатики и МП. Утверждено
директором филиала ТюмГУ в г. Тобольске.
ОТВЕТСТВЕННЫЙ
РЕДАКТОР:
Малышева Е.Н. зав.
информатики и МП
кафедрой
3
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
1.1. Цели и задачи дисциплины
Цель освоения дисциплины: рассмотрение основных направлений и методов,
применяемых в области искусственного интеллекта для разработки и реализации
интеллектуальных систем; изучение и освоение основных приемов логического
программирования.
1.2. Место дисциплины в структуре ОП:
Дисциплина «Теория интеллектуальных систем» относится к обязательным
дисциплинам вариативной части цикла дисциплин направления (Б1.В.ОД.16).
Для освоения дисциплины «Теория интеллектуальных систем» студенты
используют знания, умения, навыки, полученные и сформированные в ходе изучения
дисциплин «Дискретная математика, математическая логика», «Компьютерное
моделирование», «Информатика».
Изучение дисциплины «Теория интеллектуальных систем» проходит на последнем
семестре обучения поэтому будет способствовать успешному прохождению
преддипломной практики и ГИА.
Таблица 1.
Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми
(последующими) дисциплинами
№
Наименование обеспечиваемых
Темы дисциплины необходимые для
п/п
(последующих) дисциплин
изучения обеспечиваемых (последующих)
дисциплин
1.1
1.2
2.1
3.1
Дискретная
математика,
1.
+
+
математическая логика
2.
Компьютерное моделирование
+
+
3.
Защита информации
+
Информатика
4.
+
1.3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения данной
образовательной программы
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих
компетенций:
 способностью решать стандартные задачи профессиональной деятельности на основе
информационной и библиографической культуры с применением информационнокоммуникационных технологий и с учетом основных требований информационной
безопасности (ОПК-2);
 способностью находить, анализировать, реализовывать программно и использовать на
практике математические алгоритмы, в том числе с применением современных
вычислительных систем (ОПК-4).
1.4. Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине
знать:
 основные направления исследований в области искусственного интеллекта;
 возможности методов логического программирования;
 методы распознавания графических и звуковых образов;
 принципы устройства и основные направления робототехники;
 базовые структуры языка Turbo Prolog;
 методы повторения и рекурсии;
 встроенные предикаты языка Turbo Prolog для работы с данными, окнами, базами
данных;
4

основы построения экспертных систем.
уметь:
работать в среде программирования Turbo Prolog;
решать простейшие задачи (используя факты и правила);
использовать методы повторения и рекурсии при решении логических задач;
создавать и работать с динамическими базами данных;
строить простейшие модели экспертных систем.
владеть:
методами логического программирования.






СТРУКТУРА И ТРУДОЕМКОСТЬ ДИСЦИПЛИНЫ
Семестр 8. Форма промежуточной аттестации (зачет, экзамен) зачет. Общая
трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетных единиц, 108 академических часа, из них
42 часов, выделенных на контактную работу с преподавателем, 66 часов, выделенных на
самостоятельную работу.
ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН
3
4
5
1.1
Введение в
искусственный
интеллект
Системы знаний.
Представление
знаний
1
2
2
3
2
2
4
2.1
Программирование
на языке Пролог
7
Всего
Модуль 3
3.1
Экспертные
системы
Всего
Итого (часов,
баллов) **:
Курсовая работа *
Из них в интеракт.
форме
13
Итого
количес
тво
баллов
Самостоятельная
работа*
2
Модуль 1
Всего
Модуль 2
Из них в
интерак
тивной
форме, в
часах
Лабораторные
занятия*
1
1.2
Итого
часов
по
теме
6
7
8
9
10
14
18
4
0-10
2
14
20
4
0-15
4
2
28
38
8
0-25
6
6
10
18
40
6
0-25
6
6
10
18
40
6
0-25
4
4
2
20
30
4
0-30
4
14
4
14
2
14
20
66
30
108
4
18
0-30
0-100
Лекции *
Виды учебной работы и
самостоятельная работа, в
час.
недели семестра
Тема
Семинарские
(практические)
занятия*
Таблица 2.
№
18
5
*- если предусмотрены учебным планом ОП.
** - с учетом иных видов работ.
Модуль 1
1.1
1.2
Всего
Модуль 2
2.1
Всего
Модуль 3
3.1
Всего
Итого
0-2
0-2
0-5
0-5
0-15
0-2
0-10
0-20
0-5
0-8
другие формы
Информаци
онные
системы и
технологии
электронные
практикумы
комплексные
ситуационные
задания
программы
компьютерног
о тестирования
Технические
формы
контроля
эссе
реферат
тест
контрольная
работа
Письменные работы
лабораторная
работа
зачет
собеседование
Устный опрос
коллоквиумы
№
Темы
Итого количество баллов
ВИДЫ И ФОРМЫ ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ В ПЕРИОД ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ
Таблица 3.
0-3
0-8
0-10
0-15
0-25
0-5
0-10
0-25
0-10
0-30
0-30
0-100
СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Тема 1.1. Введение в искусственный интеллект
Основные понятия искусственного интеллекта. Машинный интеллект и
робототехника.
История развития науки. Идеи направлений "Нейрокибернетика", "Кибернетика черного
ящика'".
Современные направления науки: программное обеспечение систем искусственного
интеллекта, разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод,
системы и методы распознавания графических и звуковых образов, интеллектуальные
роботы, разработка экспертных систем и др.
Тема 1.2. Системы знаний. Представление знаний
Необходимость представления знаний. Виды знаний. Модели представления знаний.
Системы знаний. Требования к системам знаний. Виды знаний. Модели представления
знаний: логическая, сетевая, фреймовая, продукционная.
Тема 2.1. Программирование на Прологе
Введение в Пролог.
Общая характеристика языка. Основные понятия языка Пролог. Структура программы.
Стандартные домены.
Логические основы языка Пролог (предикат, факт, правило).
Предикаты, утверждения, правила. Цель программы, отличие внутренней цели от
внешней цели. Выражения и стандартные предикаты. Процедурный подход.
Управление вычислениями.
6
Процессы сопоставления и унификации. Методы повторения: откат, отсечение. Повтор,
определяемый пользователем. Составные объекты. Решение задач с использование
составных объектов.
Рекурсивные вычисления.
Рекурсия. Общий вид записи правила рекурсии на Прологе. Методы организации
рекурсии: простая рекурсия, метод обобщенного правила рекурсии. Решение задач на
циклы.
Работа со строками и списками в Прологе
Основные процедуры и функции работы со строками.
Основные процедуры и функции работы со списками. Методы сортировки списков.
Применение Пролога
Пролог и технология программирования. Пролог в системах искусственного интеллекта.
Пролог и базы данных. Встроенные предикаты Пролога для написания базы данных.
Тема 3.1. Экспертные системы
Назначение экспертных систем и области их применения. Технология разработки
простейшей экспертной системы.
Структура и области применения экспертных систем. Методы, используемые при
разработке экспертных систем: прямая цепочка рассуждений, обратная цепочка
рассуждений. Требования к системам знаний. Виды экспертных систем. Разработка
простейших экспертных систем.
ПЛАНЫ СЕМИНАРСКИХ ЗАНЯТИЙ
1.
Основные понятия искусственного интеллекта.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Машинный интеллект и робототехника.
Необходимость представления знаний. Виды знаний.
Модели представления знаний.
Пролог и технология программирования.
Назначение экспертных систем и области их применения.
Технология разработки простейшей экспертной системы.
ТЕМЫ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ (ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ)
8. Знакомство с интерфейсом среды Turbo Prolog 3.3
9. Изучение основ программирования на языке Пролог
10. Использование предикатов для работы с окнами. Использование предикатов генерации
звуков и музыки
11. Представление знаний с помощью фактов и правил
12. Управление вычислениями
13. Решение логических задач на языке Пролог
14. Рекурсивные вычисления
15. Списки и процедуры их обработки в среде Турбо Пролог
16. Головоломки. Игровые программы и их реализация на языке Пролог
17. Работа с динамическими базами данных в среде Турбо Пролог
18. Технология разработки простейшей экспертной системы
ПРИМЕРНАЯ ТЕМАТИКА КУРСОВЫХ РАБОТ
Не планируется.
7
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И ПЛАНИРОВАНИЕ
САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ
Таблица 4.
№
Модули и темы
Виды СРС
обязательные
дополнительные
чтение
обязательной и
дополнительной
литературы,
знакомство с
содержанием
электронных
источников
чтение
обязательной и
дополнительной
литературы,
знакомство с
содержанием
электронных
источников
Неделя
семестра
Объем
часов
*
Кол-во
баллов
1
18
0-10
3
20
0-15
38
0-25
40
0-25
40
0-25
30
0-30
30
108
0-30
0-100
Модуль 1
1.1
Введение в
искусственный
интеллект
запись
лекций,
проработка
лекций,
выполнение
заданий
1.2
Системы знаний.
Представление
знаний
запись
лекций,
проработка
лекций,
выполнение
заданий
Всего*
Модуль 2
2.1 Программирование
на языке Пролог
запись
чтение
лекций,
обязательной и
проработка дополнительной
лекций,
литературы,
выполнение
знакомство с
заданий
содержанием
лабораторных
электронных
работ
источников
7
Всего*
Модуль 3
3.1
Экспертные
системы
запись
чтение
лекций,
обязательной и
проработка дополнительной
лекций,
литературы,
выполнение
знакомство с
заданий
содержанием
лабораторных
электронных
работ
источников
Всего*
Итого *
13
* - с учетом иных видов работ.
8
+
+
+ +
+ +
+ +
+
+
Методы оптимизации
+
+
+ +
+
Б.2.
Практ
ики /
НИР
Государственная итоговая аттестация
Преддипломная практика
Б.1. Дисциплины (модули)
Учебная практика
Компьютерная алгебра
Теория интеллектуальных систем
7 семестр
Базы данных
Защита информации
6 семестр
Программная инженерия
Операционные системы
Компьютерные сети и Интернет-технологии
Компьютерное моделирование
5
семестр
Теория и методика обучения математике/ Технология
обучения математике
4 семестр
Теория баз данных и информационного поиска
Циклы,
дисциплины
учебного
плана ОП
Элементы программирования
3
семе
стр
Визуальное программирование
Численные методы
2
семестр
Алгебра
Информатика
1
семе
стр
Теория матриц
Основы математической обработки информации
Индекс
компетенци
и
ОПК-2
ОПК-4
Информатика
10. ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ
АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)
10. 1. Перечень компетенций с указанием этапов их формирования в процессе
освоения образовательной программы (выдержка из матрицы компетенций)
Таблица 5.
Б3
ГИА
8
семестр
+ + + + +
+
+
+
+
9
10.2. ОПИСАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ И КРИТЕРИЕВ ОЦЕНИВАНИЯ
КОМПЕТЕНЦИЙ НА РАЗЛИЧНЫХ ЭТАПАХ ИХ ФОРМИРОВАНИЯ,
ОПИСАНИЕ ШКАЛ ОЦЕНИВАНИЯ
Таблица 6.
Карта критериев оценивания компетенций
Код
компетенции
Критерии в соответствии с уровнем освоения ОП
пороговый
(удовл.)
61-75 баллов
базовый (хор.)
76-90 баллов
повышенный
(отл.)
91-100 баллов
ОПК-2
Знает:
общие
сведения
по
курсу
Умеет:
находить
информацию по
теме
Владеет:
навыками
программирован
ия на языке
Пролог
Знает: основные
этапы развития
искусственного
интеллекта
Умеет: находить
и анализировать
историческую в
области
развития
искусственного
интеллекта
Владеет:
навыками
использования
фундаментальн
ых знаний и
преломления их
область
искусственного
интеллекта
ОПК-4
Знает:
общие
сведения
по
курсу
Умеет:
работать в среде
программирован
ия Turbo Prolog;
решать
простейшие
задачи
(используя
факты и
правила);
строить
Знает:
основные
направления
исследований в
области
искусственного
интеллекта;
возможности
методов
логического
программирован
ия;
методы
распознавания
Знает:
основные этапы
развития
искусственного
интеллекта и их
характеристики;
методы
логического
программирован
ия и их
особенности.
Умеет:
анализировать
историю
формирования и
развития
терминов,
понятий и
обозначений из
области
искусственного
интеллекта;
Владеет:
навыками
использования
знаний в
области
искусственного
интеллекта для
решения задач, с
учетом
требований
информационно
й безопасности
Знает:
основные
направления
исследований в
области
искусственного
интеллекта
и
выделяет
закономерности
в их развитии;
методы
логического
программирован
ия;
Виды занятий
(лекции, семинар
ские, практические,
лабораторные)
Оценочные
средства (тесты,
творческие
работы, проекты и
др.)
Лекции,
лабораторные
занятия,
практические
(семинарские)
занятия
Собеседование,
контрольная
работа, реферат
Лекции,
лабораторные
занятия,
практические
(семинарские)
занятия
Собеседование,
контрольная
работа,
электронные
практикумы, зачет
10
простейшие
модели
экспертных
систем.
Владеет:
основами
логического
программирован
ия
графических и
звуковых
образов;
основные
направления
робототехники;
базовые
структуры языка
Turbo Prolog;
методы
повторения
и
рекурсии;
встроенные
предикаты
языка
Turbo
Prolog
для
работы
с
данными,
окнами, базами
данных;
основы
построения
экспертных
систем.
Умеет:
работать в среде
программирован
ия Turbo Prolog;
решать задачи;
использовать
методы
повторения
и
рекурсии
при
решении
логических
задач;
создавать
и
работать
с
динамическими
базами данных;
строить
простейшие
модели
экспертных
систем.
Владеет:
методами
логического
программирован
ия
методы
распознавания
графических и
звуковых
образов и их
характеристику;
принципы
устройства
и
основные
направления
робототехники;
базовые
структуры языка
Turbo Prolog;
методы
повторения
и
рекурсии;
встроенные
предикаты
языка
Turbo
Prolog
для
работы
с
данными,
окнами, базами
данных;
виды
и
технологию
построения
экспертных
систем.
Умеет:
работать в среде
программирован
ия Turbo Prolog;
решать задачи;
использовать
методы
повторения
и
рекурсии
при
решении
логических
задач;
создавать
и
работать
с
динамическими
базами данных;
строить
простейшие
модели
экспертных
систем.
Владеет:
методами
логического
программирован
ия;
способностью к
определению
общих форм и
закономерносте
й отдельной
предметной
11
области при
построении
модели знаний
для основы
экспертной
системы
10. 3. ТИПОВЫЕ КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ ИЛИ ИНЫЕ МАТЕРИАЛЫ,
НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЗНАНИЙ, УМЕНИЙ, НАВЫКОВ И (ИЛИ)
ОПЫТА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩЕЙ ЭТАПЫ ФОРМИРОВАНИЯ
КОМПЕТЕНЦИЙ
В
ПРОЦЕССЕ
ОСВОЕНИЯ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ
ПРОГРАММЫ
Перечень примерных заданий контрольной работы
Задание 1
Представить в виде базы знаний на Прологе скороговорку: Ехал Грека через реку, видит
Грека в реке рак, сунул Грека руку в реку, рак за руку Грека цап.
Составьте к полученной базе знаний различные виды запросов, выполните трассировку
программы. Результаты представьте в виде графа.
Задание 2
Построить базу данных о преподавателях разных школ (количество записей не менее 7).
Представить описание предиката в следующем виде:
учитель (ФИО, №_школы, стоимость 1 часа, кол-во отработанных часов).
Вывести список учителей школы № 4 с указанием суммы, которую они должны получить.
Задание 3
Известно, что Петр сын Ивана и Марты. Ирина - дочь Иосифа и Дарьи. Ольга - дочь Ивана
и Марты. Олег - сын Сергея и Ольги. Мария - дочь Петра и Ирины. Светлана - дочь Петра
и Ирины. Используя внутреннюю цель нужно:
а) вывести список отцов;
b) по известному имени ребенка узнать имена его родителей;
с) определить братьев и сестер, т.е. детей, имеющих общих родителей.
Задание 4
Опишите на Прологе базу знаний о династии Романовых, содержащую следующую
информацию: 27 апреля 1682 г. умер царь Федор Алексеевич. Ему было всего 20 лет.
Слабый и больной, он вступил на престол после своего отца – царя Алексея Михайловича
в 1676 г. и правил всего 6 лет. И хотя Федор женился дважды, детей у него не было.
Боярская дума, собравшаяся в Кремле после смерти царя. Должна была решать: кому
стать русским самодержцем. Кандидатов было двое – 16-летний царевич Иван и 10-летний
царевич Петр. Оба они были детьми царя Алексея, но от разных матерей. Рассмотрим
династическую ветвь древа Романовых:
Алексей Михайлович (1629-1676, царь с 1645)
1-я жена Мария Ильинична Милославская (1626-1669)
Дети от царицы Марии:
Дмитрий (1648-1649); Евдокия (1650-1712); Марфа (1652-1707); Алексей (1654-1670);
Анна (1655-1659); Софья (1657-1704); Екатерина (1658-1718); Мария (1660-1723); Федор
(1661-1682, царь с 1676); Симеон (1665-1669); Иван (1666-1696, царь с 1682); Евдокия
(1669-1669).
2-я жена Наталья Кирилловна Нарышкина (1651-1694)
Дети от царицы Натальи:
Наталья (1673-1716); Феодора (1674-1678); Петр (1672-1725, царь с 1682).
12
Создайте окно в центре экрана с названием «Династия Романовых», и выведете в этом
окне информацию по составленным вами запросам.
Задание 5
x2
Z  .
i 1 i
Вычислить и вывести на экран значение суммы
20
Задание 6
Вычислить сумму всех двузначных чисел, кратных трем.
Задание 7
Дан список, необходимо получить список инвертированный данному.
Задание 8
Дан список, подсчитать сумму положительных элементов списка.
Задание 9
Дан список, выделить положительные, отрицательные и нулевые элементы этого списка.
Задание 10
Пусть даны три списка: spisok_1, spisok_2 spisok_3.
Получить spisok_4, путем
объединения трех указанных списков.
Тематика рефератов
История развития систем искусственного интеллекта.
Различные подходы к созданию искусственного интеллекта.
ЭВМ пятого поколения.
Общение с компьютером на естественном языке.
Нейронные сети.
Робототехника, виды и назначение роботов.
Перспективы в области робототехники.
Решение игровых и образовательных задач методами искусственного интеллекта.
Опасности, возникающие в процессе проектирования и разработки искусственного
интеллекта.
10. Основные методы распознавания звуковой информации.
11. Основные методы распознавания текстовой и графической информации.
12. История возникновения и развития языка Пролог.
13. Логические основы языка Пролога.
14. Реализация множеств на языке Прологе.
15. Реализация строк на языке Пролог.
16. Решение задач в Прологе методом рекурсии.
17. Различные способы сортировки списков на Прологе.
18. Бинарные деревья и их реализация на Прологе.
19. Решение задач на Прологе в играх и головоломках.
20. Представление на Прологе логических игр и головоломок.
21. Базы данных в Прологе.
22. Экспертные системы в Прологе.
23. Работа с файлами в Прологе.
24. Графические возможности Turbo Prolog 2.0.
25. Музыкальные возможности Turbo Prolog 2.0.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
Примерный перечень вопросов для зачета
1. Особенности процедурного и логического стилей программирования.
2. Области применения языка Prolog.
13
3. Интегрированная среда языка Prolog. Структура программы на языке Prolog.
4. Факт, как базовая структура языка Prolog.
5. Правило, как базовая структура языка Prolog.
6. Цель, как базовая структура языка Prolog.
7. Арность предикатов и утверждений.
8. Логика предикатов. Использование логики предикатов.
9. Основные типы данных языка Prolog.
10. Особенности переменных в Prolog.
11. Использование предикатов для работы с окнами.
12. Встроенные предикаты языка Prolog.
13. Использование составных объектов.
14. Метод отката.
15. Метод отсечения.
16. Организация рекурсии на языке Prolog. Структура правила рекурсии.
17. Описание базы данных. Встроенные предикаты, предназначенные для работы с
внутренней базой данных.
18. Система знаний. Требования к системам знаний.
19. Виды знаний. Модели представления знаний.
20. Понятие экспертной системы. Структура экспертной системы.
21. Виды экспертных систем.
22. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта.
23. Машинный интеллект и робототехника.
10.4. МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ, ОПРЕДЕЛЯЮЩИЕ ПРОЦЕДУРЫ
ОЦЕНИВАНИЯ ЗНАНИЙ,
УМЕНИЙ,
НАВЫКОВ
И (ИЛИ) ОПЫТА
ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
ХАРАКТЕРИЗУЮЩИХ
ЭТАПЫ
ФОРМИРОВАНИЯ
КОМПЕТЕНЦИЙ
Собеседование (УО-1) – специальная беседа преподавателя со студентом на темы,
связанные с изучаемой дисциплиной, рассчитанная на выяснение объема знаний студента
по определенному разделу, теме, проблеме и т.п.
Зачет (УО-3) представляют собой форму периодической отчетности студента,
определяемую учебным планом подготовки по направлению ВО. Зачет служит формой
проверки качества выполнения студентами лабораторных работ в соответствии с
утвержденной программой. Оценка, выставляемая за зачет, - квалитативного типа (по
шкале наименований «зачтено» / «не зачтено»).
Контрольная работа (ПР-2) является более сложной формой проверки. Контрольная
работа, как правило, состоит из небольшого количества средних по трудности вопросов,
задач или заданий, требующих поиска обоснованного ответа. Контрольная работа может
занимать часть или полное учебное занятие с разбором правильных решений на
следующем занятии. Рекомендуемая частота проведения – не менее одной при каждой
текущей и промежуточной аттестации.
Электронный практикум (ИС-3) содержит набор заданий, которые необходимо
выполнить студенту. Предъявляемое задание выбирается из базы данных и закрепляется
за конкретным студентом. В отличие от тестов задание, которое предъявляется студенту в
рамках практикума, не требует мгновенного выполнения. Системой определяется срок, в
течение которого задание должно быть сдано. Результатом выполнения задания должен
быть файл, отсылаемый студентом в базу данных. Проверка результата работы студента
осуществляется преподавателем, который может поставить оценку или отправить работу
на исправление, указав выявленные недостатки, не позволяющие ее принять. При
неудовлетворительной оценке студенту может быть выдан другой вариант задания.
14
Согласно «Положению о рейтинговой системе оценки успеваемости студентов
Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего
профессионального
образования
«Тюменский
государственный
университет»
(приложение 1 к приказу ректора № 190 от 04.04.2014г.) всех формы текущего контроля,
предусмотренные рабочей программой, оцениваются в баллах. Дисциплинарные модули,
формы текущего контроля и шкала баллов, по которым они оцениваются, отражены в
разделе «Тематический план».
Студенты, набравшие по дисциплине в период проведения текущего контроля от 35
до 60 баллов допускаются к зачету или экзамену. Если в период проведения текущей
аттестации студент набрал 61 балл и более, то он автоматически получает зачет или
экзаменационную оценку в соответствии со шкалой перевода, но в то же время он имеет
право повысить оценку, полученную по итогам рейтинга (удовлетворительно, хорошо),
путем сдачи экзамена.
Шкала перевода баллов в оценки:
 от 0 до 60 баллов – «не зачтено»;
 от 61 до 100 баллов – «зачтено»;
 60 баллов и менее – «неудовлетворительно»;
 от 61 до 75 баллов – «удовлетворительно»;
 от 76 до 90 баллов – «хорошо»;
 от 91 до 100 баллов – «отлично».
Преподаватель может использовать систему штрафов, уменьшая набранные баллы
за пропуски занятий без уважительных причин, за нарушение сроков выполнения учебных
заданий, за систематический отказ отвечать на занятиях и т.д. Возможно также
начисление премиальных баллов за работы, выполненные студентом на высоком уровне.
Студенты, набравшие по дисциплине менее 35 баллов к экзамену (зачету) не
допускаются. Необходимое количество баллов (до 35) для получения допуска к экзамену
(зачету), студенты набирают после третьей контрольной недели.
11. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
№
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
Тема занятия
Введение в искусственный интеллект
История
развития
науки.
Идеи
направлений
"Нейрокибернетика", "Кибернетика черного ящика'".
Системы и методы распознавания графических и звуковых
образов
Системы знаний. Требования к системам знаний. Виды знаний.
Модели представления знаний: логическая, сетевая, фреймовая,
продукционная.
Введение в Пролог.
Логические основы языка Пролог (предикат, факт, правило).
Изучение основ программирования на языке Пролог.
Представление знаний с помощью фактов и правил
Управление вычислениями.
Рекурсивные вычисления.
Управление вычислениями. Рекурсия и рекурсивные процедуры
в Прологе
Работа со строками и списками в Прологе.
Области применения языка Пролог
Списки и процедуры их обработки в среде Турбо Пролог
Работа с динамическими базами данных в среде Турбо Пролог
Назначение экспертных систем и области их применения.
Виды образовательных технологий
Информационная лекциявизуализация
Лекция-дискуссия
Информационная лекциявизуализация
Информационная лекциявизуализация
Проблемная лекция
Объяснительная лекциявизуализация
Лабораторная работа
Информационная лекциявизуализация
Лабораторная работа
Информационная лекциявизуализация
Лабораторная работа
Лабораторная работа
Информационная лекциявизуализация
15
14
15
Технология разработки простейшей экспертной системы.
Технология разработки экспертной системы
12. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ
ДИСЦИПЛИНЫ
И
Информационная лекциявизуализация
Лабораторная работа
ИНФОРМАЦИОННОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ
12.1. Основная литература:
1. Ездаков А.Л. Функциональное и логическое программирование: учеб. пособие для студ.
/ А. Л. Ездаков. - 2-е изд. - М. : БИНОМ. Лаборат. Знаний, 2011.- 119с.: ил.
2. Павлов, С.И. Системы искусственного интеллекта : учебное пособие / С.И. Павлов. Томск: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники,
2011. - Ч. 1. - 175 с.
3. Сергиевский Г.М. Функциональное и логическое программирование: учеб. пособие / Г.
М. Сергиевский, Н. Г. Волчёнков. - М.: Академия, 2010. - 320 с.; УМО.
4. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект: уч.. пособ. д/студ. вузов. - 3-е изд.
- М.: Академия, 2010. - 176 с.
12.2. Дополнительная литература:
1. Глухих И.Н. Интеллектуальные информационные системы: учеб. пособие для высш.
проф. образования / И. Н. Глухих. - М.: Академия, 2010. - 112 с.
2. Шрайнер П.А. Основы программирования на языке Пролог: курс лекций: учеб.пособ.
для студ. вузов.- М.: Интуит, 2005.
3. Советов Б.Я. Интеллектуальные системы и технологии: учебник для студ. учреждений
высш. проф. образования / Б. Я. Советов, В. В. Цехановский, В. Д. Чертовский. – М.:
Академия , 2013. - 320 с.
12.3. Периодические издания
1. Информатика и образование.
2. Информатика в школе
3. Компьютер пресс
4. Мир ПК.
12. 4. Интернет-ресурсы
1. http://www.aiportal.ru – Портал искусственного интеллекта
2. http://www.itfru.ru/ 3. http://www.raai.org – Российская ассоциация искусственного интеллекта
13. ПЕРЕЧЕНЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ПРИ
ОСУЩЕСТВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА ПО ДИСЦИПЛИНЕ
(МОДУЛЮ), ВКЛЮЧАЯ ПЕРЕЧЕНЬ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ И
ИНФОРМАЦИОННЫХ СПРАВОЧНЫХ СИСТЕМ (ПРИ НЕОБХОДИМОСТИ).
Интернет, доступ в информационно-образовательную среду ТюмГУ, включающую в себя
доступ к планам и рабочим программам, к изданиям электронной библиотечной системы
и электронным образовательным ресурсам.
14.
ТЕХНИЧЕСКИЕ
СРЕДСТВА
И
МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ). Для изучения дисциплины необходим
компьютер, мультимедийное оборудование, доступ в Интернет для выполнения
самостоятельной работы, установленные на компьютер Turbo Prolog 2.0 (3.3).
16
15. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ДЛЯ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ОСВОЕНИЮ
ДИСЦИПЛИНЫ
Студенты ведут запись лекций по темам дисциплины, во внеаудиторное время
выполняют проработку лекционного материала. На лабораторных занятиях студенты
выполняют задания по программам практик и практикумов (с применением
соответствующих программных продуктов).
При чтении лекционного курса рекомендуется использовать описательные,
объяснительные и проблемные лекции. Выбор вида лекции зависит от ее темы,
содержания, соотношения различных видов и уровней познавательной деятельности
студентов.
Объяснительная лекция содержит не только описание учебного материала, но и
раскрывает причинно-следственные связи излагаемых явлений и понятий, т.е. наряду с
процессами восприятия и памяти слушатели включаются в процесс осмысливания и
понимания сообщаемых знаний.
В проблемной лекции используется система проблемных заданий, для решения
которых выдвигаются гипотезы, решаемые затем в групповой дискуссии. Это наиболее
плодотворный тип лекции, обеспечивающий эффективное усвоение знаний,
формирование алгоритмического и критического стиля мышления,
творческих
способностей и научного мышления.
Большое внимание в программе уделяется самостоятельной работе студентов по
усвоению теоретических знаний. На самостоятельное изучение выносятся вопросы,
расширяющие и углубляющие знания студентов по темам, рассматриваемым в
лекционном курсе. Кроме этого, в качестве заданий для самостоятельной работы
предложен ряд индивидуальных заданий. Предполагается, что на аудиторных занятиях
преподаватель дает рекомендации по эффективной организации самостоятельной работы
студентов и формам ее отчетов. В ходе обучения студенты должны овладеть навыками
работы с научной и специальной литературой, а также с Интернет-ресурсами
17