рабочая программа дисциплины - Кафедра «ИВТ

Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего
профессионального образования
«Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики»
____________________________________________________________________________
«УТВЕРЖДАЮ»
Проректор по Н и И
_______________________Бурдин В.А
подпись
Фамилия И.О.
« ____ » _______________ 2012 г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
Интеллектуальные системы
Направление (специальность) 230100
Информатика и вычислительная техника
подготовки
код и наименование направления (специальности) подготовки
Профиль (специализация)
подготовки
указывается при наличии
магистр
Квалификация (степень) выпускника
бакалавр, магистр, дипломированный специалист
Информационных систем и технологий
Факультет
наименование факультета
Информатика и вычислительная техника
Кафедра
наименование кафедры
Курс
2
Форма обучения
семестр
3
Очная - полная
очная (заочная) - полная (сокращенная, ускоренная)
Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры ИВТ
Протокол № _1_ от « 31 » августа 2012 г.
Заведующий кафедрой
ИВТ
наименование кафедры
_______________
подпись,
Акчурин Э.А.
Фамилия И.О.
« ____ » _______________ 2012 г.
Самара
2012
Рабочая программа предназначена для преподавания дисциплины “Интеллектуальные системы» студентам очной формы обучения по направлению подготовки магистра «230100
– Информатика и вычислительная техника» на 2 курсе в 3 семестре.
Рабочая программа составлена с учетом Федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по направлению подготовки
230100 «Информатика и вычислительная техника», утвержденного приказом Минобрнауки России от 17 сентября 2009 г.
337 (постановлением Правительства РФ от 30.12.2009
г. 1136).
Программу составил
Зав. каф. ИВТ
«30» 08
д.т.н. проф.
Акчурин Э.А.
2012 г.
Рецензент
Зав. каф. ПОУТС д.т.н. проф.
«30» 08
2012 г.
Тарасов В.Н.
1. Цели и задачи дисциплины
Цели - подготовка магистров к созданию и/или применению интеллектуальных автоматизированных информационных систем.
Задачи - формирование умений и навыков по следующим направлениям деятельности:
 Построение моделей слабоструктурированных приложений.
 Решение задач на основе методов искусственного интеллекта.
 Разработка программного обеспечения на языке Visual Prolog.
2. Место дисциплины в учебном процессе
Дисциплина входит в базовую часть общенаучного цикла образовательной программы магистра М1. Изучение данной дисциплины базируется на следующих курсах:


Вычислительные системы.
Компьютерные технологии в науке и образовании.
Студент должен знать основы математической логики, владеть методами оптимизации,
уметь обосновывать принимаемые проектные решения, осуществлять постановку и выполнять эксперименты по проверке их корректности и эффективности.
Дисциплина является предшествующей для изучения дисциплины "Современные проблемы информатики и вычислительной техники" и написания магистерской диссертации.
3. Требования к результатам освоения дисциплины
В результате изучения дисциплины студент должен:



Знать: модели представления и методы обработки знаний, системы принятия решений.
Уметь: разрабатывать математические модели процессов и объектов, методы их исследования, выполнять их сравнительный анализ.
Владеть: способами формализации интеллектуальных задач с помощью языков искусственного интеллекта
В процессе освоения дисциплины у студентов развиваются следующие компетенции:
1. Универсальные (общекультурные):
 Способен совершенствовать свой ОК уровень (ОК-1 ФГОС).
 Самостоятельное изучение новых методов (ОК-2 ФГОС).
 Инициатива в ситуациях риска (ОК-5 ФГОС).
 Новые знания с помощью новых технологий (ОК-6 ФГОС).
2. Профессиональные:
 Применение перспективных новаций в НИР (ПК-1 ФГОС).
 Участие в педагогической работе кафедр (ПК-2 ФГОС).
 Объекты автоматизации (ПК-5 ФГОС).
4. Объем дисциплины и виды учебной работы
Вид учебной работы
Общая трудоемкость дисциплины
Аудиторные занятия (Ауд)
Лекции (Л)
Практические занятия (семинары) (ПЗ)
Лабораторные работы (ЛР)
Самостоятельная работа (СР)
Курсовой проект (работа) – (КП, КрР)
Контрольное задание – (КЗ)
Вид итогового контроля
Экзамен (Эк), зачет (Зч), диф_зачет (ДЗч)
Всего
часов
108
№ семестров
3
108
18
16
20
54
18
16
20
54
Зч
Зч
5. Содержание дисциплины
5.1. Содержание разделов дисциплины
№
1.
Наименование раздела
Основные понятия ИИ.
2.
Формы представления знаний.
3.
Исчисление предикатов.
4.
Язык Пролог.
5.
Язык Visual Prolog.
6.
Списки и рекурсия.
7.
Возврат (бэктрекинг) и отсечения.
8.
Экспертные системы.
9.
Нейронные сети.
Содержание раздела
Базы данных и знаний.
Основные области применения.
Классификация интеллектуальных систем.
Процедурная форма представления знаний.
Декларативная форма представления знаний.
Логические модели представления знаний.
Алфавит.
Формулы.
Исчисления высказываний.
Понятие о логическом программировании.
Синтаксические конструкции языка Пролог.
Содержание проекта.
Модуль класса.
Реализация класса.
Компилятор.
Графика.
Определение списка.
Вложенные списки.
Рекурсия.
Точка возврата.
Метод отсечения (cut).
Метод fail.
Области применения экспертных систем.
Архитектура экспертных систем.
Подсистемы объяснений и накопления знаний.
Определение нейрона.
Типы искусственных нейронов.
Персептрон.
Подходы к обучению нейронных сетей.
5.2. Разделы дисциплины и междисциплинарные связи
№ п/п Связанная дисциплина
Номера разделов данной дисциплины
Современные проблемы ИВТ 2, 3, 8, 9
5.3. Разделы дисциплины и виды занятий
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
Основные понятия ИИ.
Формы представления знаний.
Исчисление предикатов.
Язык Пролог.
Язык Visual Prolog.
Списки и рекурсия.
Возврат (бэктрекинг) и отсечения.
Экспертные системы.
Нейронные сети.
Итого за семестр:
Всего за весь курс:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Количество часов
Всего
4
8
8
10
24
16
14
12
12
108
Аудиторные
Л
2
2
2
2
2
2
2
2
2
18
ПЗ ЛР
2
2
2
2
2
2
2
2
18
2
12
4
2
20
СР
2
4
4
4
8
8
8
8
8
54
Тек. К
№ Наименование разделов и их содержание
Неделя
5.3.1. Разделы дисциплины, изучаемые в 3 семестре
ПК
6. Тематический план изучения дисциплины
6.1. Лабораторные работы
№
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
Раздел
5
5
5
5
5
4
6
6
5
7
Наименование тем, их содержание
ИСР Visual Prolog 7.3.
Создание консольного приложения.
Создание GUI приложения.
Класс math. Алгебра.
Класс math. Базовые функции.
Логические операции.
Списки. Среднее значение.
Списки. Сумма и произведение.
Работа со строками
Модульные проекты
Итого:
Объем в часах
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
20
6.2. Практические занятия
№
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Раздел
2
3
4
5
6
7
8
9
Наименование тем, их содержание
Формы представления знаний.
Исчисление предикатов.
Язык Пролог.
Язык Visual Prolog.
Списки и рекурсия.
Возврат (бэктрекинг) и отсечения.
Экспертные системы.
Нейронные сети.
Итого:
Объем в часах
2
2
2
2
2
2
2
2
16
6.3. Самостоятельное изучение разделов дисциплины
Таких разделов нет. Самостоятельная работа предполагает углубленное изучение всех
разделов и главное – практикум в программировании.
7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
7.1. Рекомендуемая литература
7.1.1. Основная литература
1. Коста. Visual Prolog 7.1 для начинающих. Перевод с англ: И. Алексеев, Е.А. Ефимова.
Prolog Development Center. 2008.
2. Акчурин Э. VisualProlog. Учебное пособие. Самара ПГУТИ, 2012.
3. Visual Prolog 7.3 для начинающих. Встроенный в среду учебник.
4. Visual Prolog 7.3. Language Reference. Prolog Development Center. 2010
5. http://www.visual-prolog.com
6. Цуканова Н., Дмитриева Т. Логическое программирование на языке Visual Prolog: уч.
пособие для вузов – М: Горячая линия - Телеком, 2008 – 144 с.
7. Солдатова О., Лёзина И.. Логическое программирование на языке Visual Prolog: учебное пособие – Самара: СНЦ РАН, 2010 – 81.
7.1.2. Дополнительная литература
8. Тельнов Ю. Интеллектуальные информационные системы. Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права. - М.,2004. - 82 с.
9. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. — М.: Вильямс,
2005, 1424с.
10. Братко B/ Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG, 3-е изд/ : Пер. с
англ. — М. : Издательский дом "Вильяме", 2004. — 640 с.
11. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. — М.: Вильямс, 2006, 1104с.
12. Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории. – М.: Горячая линия – Телеком, 2010.
– 496 с.
7.2. Средства обеспечения дисциплины
7.2.1. Методические указания и материалы по видам занятий
1. Акчурин Э. VisualProlog. МУ к ЛР. Самара ПГУТИ, 2012.
7.2.2. Программное обеспечение по видам занятий
Программное обеспечение для выполнения лабораторных работ:

Visual Prolog