МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«КАРЕЛЬСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ ПЕДАГОГИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ»

Физико-математический факультет

Кафедра информатики

УТВЕРЖДАЮ

Декан факультета Ф.И.О.

«»20 г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

Искусственный интеллект (Введение в экспертные системы) В составе основной образовательной программы по подготовке бакалавра по направлению 050100.62 Педагогическое образование Профиль/профили Информатика Форма обучения очная Курс 3, семестр 6.

Нормативная трудоемкость дисциплины 3 зач. ед.

Учебные занятия Форма итоговой аттестации Практические Семестр (зачет, Всего Лабораторные Самостоятельная Лекции (семинарские) зачет с часов занятия работа студентов занятия оценкой, экзамен) 63, экзамен 6 108 22 0 22 Петрозаводск Рабочая программа составлена на основании Федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по направлению подготовки бакалавров по направлению 050100.62 Педагогическое образование Рабочая программа разработана с использованием: примерной программы, предложенной кафедрой методики обучения математике РГПУ им. А.И. Герцена.

Разработчик(и) программы:

ст.преподаватель кафедры информатики Кабедева Изабелла Геннадьевна «_» 20 г. _ (подпись/подписи) Рабочая программа обсуждена и утверждена на заседании кафедры информатики, протокол № от 1 29.09. Заведующий кафедрой доцент Дубровская Д. И.

«_» 20 г. _ (подпись) Настоящая программа не может быть использована другими вузами или подразделениями КГПА без разрешения разработчика программы.

1. Цели освоения дисциплины (модуля) Целями освоения дисциплины (модуля) «Искусственный интеллект (Введение в экспертные системы)» являются: отразить основные направления и методы, применяемые в области искусственного интеллекта, как на этапе анализа, так и на этапе разработки и реализации интеллектуальных систем.

2. Место дисциплины (модуля) в структуре ООП соответствующего направления, уровня и профиля подготовки Дисциплина «Искусственный интеллект (Введение в экспертные системы)» относится к вариативной части профессионального цикла дисциплин (Б.3.В.12).

Для освоения дисциплины «Искусственный интеллект (Введение в экспертные системы)» студенты используют знания, умения, навыки, сформированные в процессе изучения предмета «Информатика» в общеобразовательной школе и дисциплины «Языки логического программирования» (5 семестр).

Освоение дисциплины «Искусственный интеллект (Введение в экспертные системы)»

является необходимой основой для последующего изучения дисциплин вариативной части профессионального цикла, прохождения педагогической практики.

3. Требования к результатам освоения учебной дисциплины (модуля) Процесс изучения данной дисциплины (модуля) направлен на формирование следующих компетенций:

готов применять знания теоретической информатики, фундаментальной и прикладной математики для анализа и синтеза информационных систем и процессов ;

способен использовать математический аппарат, методологию программирования и современные компьютерные технологии для решения практических задач получения, хранения, обработки и передачи информации ;

владеть современными формализованными математическими, информационнологическими и логико-семантическими моделями и методами представления, сбора и обработки информации;

готов к обеспечению компьютерной и технологической поддержки деятельности обучающихся в учебно-воспитательном процессе и внеурочной работе способен реализовывать аналитические и технологические решения в области программного обеспечения и компьютерной обработки информации.

В результате изучения дисциплины обучающийся должен:

знать:

- что понимают под искусственным интеллектом в настоящее время, основные направления развития искусственного интеллекта: традиционные и новейшие, что представляют собой системы искусственного интеллекта;

- о существующих моделях представления знаний: продукционных правилах, фреймах, семантических сетях, логических моделях знаний;

- что понимают под экспертной системой (ЭС), что представляет собой обобщнная структура ЭС, основные этапы и технологии разработки ЭС, поколения ЭС.

уметь:

логически проектировать простейшие (учебные) базы данных предметной области;

логически программировать простейшие (учебные) базы данных предметной области на языке Пролог.

владеть:

- формированием знаний, умений и навыков в области теории и методов исследования моделей представления, хранения и обработки знаний;

- умениями и навыками программирования задач обработки знаний.

Общая трудоемкость дисциплины составляет: 3 зачетных единицы, Элементы архитектуры реализующей оказание и технологии представления теоретического материала (искусственный (испанский философ Раймонд интеллект). Луллиль, Аристотель, СИИ (системы Лейбниц, Джордж Буль, искусственного Готфрид Фреге).

интеллекта). Появление ЭВМ. Артур Современное Тьюринг. Понятие об ИИ.

состояние ИИ. Системы ИИ (СИИ).

направления развития ИИ: традиционные развития ИИ в (моделирование отдельных современном функций творческих знания. Методы представления знаний (продукционные 2 правила, семантические сети, фреймы, логические системы).

системы. Классы Назначение ЭС.

решаемых задач. Классы решаемых ЭС использования. прогнозирование, Общие принципы идентификация, функционирован проектирование, Обобщнная Области использования структура ЭС. ЭС: медицина, разработки. юриспруденция, Поколения ЭС. микроэлектроника, Примеры ЭС. радиоэлектроника, Примеры разработанных ЭС: DENDRAL, MOLGEN, XCON, MICIN, PUFF, MACSUMA, PROSPECTOR и др.

Типовая структура ЭС:

база данных и база знаний, интеллектуальный редактор базы знаний, машина логического вывода (решатель, дедуктивная машина), интерфейс пользователя (подсистема общения), подсистема объяснений, подсистема приобретения знаний. Назначение каждого блока. Режимы работы ЭС( приобретение знаний, режим консультаций).

Экспертные оболочки.

Прототипы ЭС:

демонстрационный, исследовательский, действующий, промышленный, коммерческий.

Этапы разработки ЭС:

идентификация, концептуализация, формализация, выполнение, тестирование, опытная эксплуатация, модификация (перепроектирование прототипной версии).

Целесообразность использования ЭС (возможность и оправданность создания ЭС, соответствие методов инженерии знаний решаемой задаче).

Поколения ЭС: ЭС первого и второго поколения.

Основные различия в методах представления знаний, в работе механизма логического вывода и подсистемы объяснений, различия архитектуры ЭС: Стратегия поиска в программы ширину. Проблемы, (стратегия стратегии поиска в глубину, Понятие эвристики.

стратегия поиска Эвристики поиска.

в ширину), Управление с помощью управление с эвристик. Поиск и сбор эвристик, информации. Примеры естественный решения задач с помощью 4 архитектура для Проблемы организации проблемных автоматических диалога на естественном ситуаций рассуждений, языке: способность основанная на системы понимать механизм естественном языке, отделение форме, задавать вопросы, знаний от соответствующие механизма ситуации, объяснять свои управления. ЭС, заключения.

основанные на Автоматические продукционных рассуждения, основанные правилах. на правилах (продукциях).

Содержание практических, лабораторных и других видов занятий Содержание лабораторных занятий (занятия проводятся в компьютерном классе с использованием печатных или электронных документов с инструкциями по выполнению работ и индивидуальными заданиями) 1. Элементы архитектуры ЭС. Программы поиска. Разработка программы, которая выдат некоторую информацию по выбранной теме путм ответов на вопросы системы.

2. Элементы архитектуры ЭС. Программы поиска. Разработка учебной модели ЭС, реализующей оказание психологической помощи 3. Элементы архитектуры ЭС. ЭС, основанные на продукционных правилах.

Разработка учебной модели ЭС – классификатора, определяющего породу собаки.

5. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов.

Оценочные средства для текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины В процессе обучения у студентов формируются и закрепляются при выполнении лабораторных работ навыки самостоятельного решения задач на ПЭВМ, включающие:

постановку задачи, подбор адекватных структур данных, разработку программы, отладку и анализ результатов работы программы.

Самостоятельная работа студентов включает в себя подготовку к занятиям, выполнение заданий, направленных на проверку усвоения лекционного материала, изучение определенных теоретических разделов дисциплины, обеспеченных литературой.

В ходе текущей аттестации оценивается качество освоения содержания конкретных разделов. В ходе итоговой аттестации, которая проводится в форме экзамена в шестом семестре, оценивается качество усвоения студентами основных понятий дисциплины, умение составлять простые программы для решения различных задач на языке Пролог.

6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (модуля) Основная литература:

1. Боровская Е.В., Давыдова Н.А. Основы искусственного интеллекта: Учебное пособие. – М., БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010.

2. Кабедева И.Г. Введение в искусственный интеллект: Учебное пособие. – Петрозаводск, Издательство КГПА, 2011.

3. Кабедева И.Г., Филимонова Е.В. Основы программирования на языке Пролог.

Учебное пособие. – Петрозаводск, Издательство КГПУ, 2007.

4. Чулюков В.А., Астахова И.Ф. и др. Системы искусственного интеллекта.

Практический курс: учебное пособие. – М., БИНОМ, Лаборатория знаний, 2008.

5. Шрайнер П.А. Основы программирования на языке Пролог: Курс лекций. Учебное пособие. – Интернет-Университет информационных технологий, М., 2005.

6. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. Учебное пособие для студентов высших учебных заведений.- М.:Издательский центр “Академия”, 2005.

Дополнительная литература:

7. Адаменко А.Н., Кучуков А.М. Логическое программирование и Visual Prolog.СПб.: БХВ-Петербург, 2003.

8. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта. -М., 9. Балдин К.В., Уткин В.Б., Рукосуев А.В. Математика и информатика: Учебное пособие. Издательство: Дашков и К, 2011 г.

10. Доорс Дж. и др. Пролог - язык программирования будущего.- М., 1990.

11. Ин С., Соломон Д. Использование Турбо Пролога.-М., "Мир", 1993.

12. Клоксин, Меллиш. Программирование на языке Пролог, 1987.

13. Косова И.С. Элементы программирования в среде Visual Prolog. Учебное пособие.-СПб.:Издательство РГПУ им. А.И. Герцена, 2006.

14. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: “Мир”, 1991.

15. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе.-М., "Финансы и статистика", 1994.

16. Смолин Д.В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций.

Издательство: ФИЗМАТЛИТ, 2011 г.

www.knigafund.ru 17. Хохлова Н.М.Информационные технологии. Телекоммуникации: Конспект лекций Издательство: Приор-издат, 2010 г.

www.knigafund.ru Программное обеспечение и Интернет-ресурсы Система программирования Visual Prolog 5.2.

7. Материально-техническое обеспечение дисциплины (модуля) Лекционные занятия проводятся в обычной аудитории с меловой или маркерной доской. Иногда необходимо использование проекционной техники.

Лабораторные работы проводятся в компьютерном классе с доступом в Интернет и программным обеспечением, в состав которого должна входить система программирования Visual Prolog 5.2.

8. Изменения в рабочей программе после ее утверждения Изменен титульный 13.09.2011, прот. №1 Дубровская Д.И. Богданов С.Р.

лист рабочей программы в связи с переименованием вуза на ФГБОУ ВПО «Карельская государственная педагогическая академия»

Обновлен список 17.09.2012, прот. №1 Филимонова Е.В. Янюшкина Г.М.

литературы