Государственное образовательное учреждение высшего профессионального

образования Московской области

«Международный университет природы, общества и человека «Дубна»

(университет «Дубна»)

Институт системного анализа и управления

Кафедра системного анализа и управления

УТВЕРЖДАЮ

проректор по учебной работе С.В. Моржухина «_»_2010 г.

ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

Интеллектуальные информационные системы (наименование дисциплины) для специальности 080801.65 «Прикладная информатика» (по областям) Форма обучения: очная Уровень подготовки: бакалавр Курс (семестр): 4 (7) г. Дубна, 2010 г.

Программа дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» для специальности (по областям) 080801.65 «Прикладная информатика»: Учебная программа.

Автор: доц., к.ф.м.н. Аверкин Алексей Николаевич, Дубна: Университет «Дубна», 2010 г.

Автор программы:

Аверкин Алексей Николаевич, доцент, каф.САУ (подпись) Программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования и учебным планом по специальности 080801. «Прикладная информатика» для специализации «Прикладная информатика в бизнесреинжениринге»

« Программа рассмотрена на заседании кафедры системного анализа и управления Протокол заседания № _ от «» 2010г.

Заведующий кафедрой _ /Черемисина Е.Н. /)

СОГЛАСОВАНО

заведующий выпускающей кафедрой /_ / (ученое звание) (подпись) (фамилия, имя, отчество) «» _ 2010 г.

Рецензент: _ (ученая степень, ученое звание, Ф.И.О., место работы, должность)

ОДОБРЕНО

декан факультета (директор института, филиала) _ /Черемисина Е.Н./ (ученое звание, степень) (подпись) (ФИО) «» _ 2010 г.

Руководитель библиотечной системы _ /Черепанова В.Г./ Введение Важность подготовки человека к быстрому восприятию и обработке больших объемов информации ведет к необходимости обучения современными средствами, методами и технологиями. В настоящее время возросла необходимость не просто освоения и накопления информации, а обучения такой технологии работы с информацией, которая позволяет извлекать информацию из различных источников, представлять ее в понятном виде и эффективно использовать в принятии решений.

В наши дни информация коснулась всех сторон общественной жизни, ее результаты отслеживаются практически в любой сфере человеческой деятельности.

Мощный информационный поток связан с появлением и внедрением передовых компьютерных информационных технологий. Профессиональная подготовка современного специалиста включает в себя обязательное изучение информационных технологий, овладение навыками работы с информацией.

1. Выписка из ГОС ВПО Дисциплина «Интеллектуальные информационные системы» относится к циклу специальных дисциплин. Требования ГОС ВПО отсутствуют.

Общий объём курса 110 час. Из них: лекции – 17 час, семинарские занятия – час., самостоятельная работа – 59 час.

Экзамен 7-ом семестре.

Перечень курсов, на которых базируется дисциплина Дисциплина «Интеллектуальные информационные системы» базируется на дисциплинах: «Информатика» (1 и 2 семестры), «Методы оптимизации» (3 семестр), «Теория принятия решений» (4 семестр), «Теория и технология программирования» (3 и семестры), «Информационные технологии» (5 семестр).

Методы обучения Методы обучения на лекционных занятиях включают использование средств мультимедийного представления информации (презентации, ролики, схемы, иллюстрации). Семинарские занятия проходят в компьютерной аудитории, оснащенной необходимым программным обеспечением. Проводится пять лабораторных работ. Итогом изучения дисциплины является сдача студентов самостоятельного проекта по проектированию и реализации информационной системы.

Требования к студентам Исходный уровень знаний студентов включает основы информатики, алгоритмы принятия решений. Студенты должны владеть информационными технологиями и навыками программирования.

Полученные в ходе изучения дисциплины знания, студенты смогут применить в процессе разработки совокупности средств, способов и методов человеческой деятельности, направленных на создание и применение:

ЭВМ, систем и сетей;

автоматизированных систем обработки информации и управления;

систем автоматизированного проектирования;

программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем.

Виды контроля и формы работ Формы работы студентов предусматривают освоение дисциплины в рамках лекционных занятий (1 час в неделю) и семинарских занятий (2 часа в неделю).

Предусмотрены задания для домашней работы.

Данная дисциплина предусматривает:

выполнение заданий на семинарских занятиях;

написание отчета о выполнении самостоятельного проекта по проектированию и частичной реализации информационной системы.

Итоговый контроль – зачет.

Методика формирования результирующей оценки Методика формирования результирующей оценки включает сдачу контрольных и самостоятельных домашних заданий, посещение всех занятий, что является допуском к сдаче экзамена по теоретическим вопросам.

Итоги посещаемости и успеваемости фиксируются в промежуточных контрольных точках (8, 12, 16 недели обучения) при помощи трех значений:

«0» – студент имеет низкую посещаемость и успеваемость (много «1» – студент имеет среднюю посещаемость и не все задания сдал;

«2» – студент имеет посещаемость и сдачу заданий на 90-100%.

Результирующая оценка по дисциплине (сдача экзамена) формируется следующим образом:

«неудовлетворительно» – студент не сдал все задания и не ответил на «удовлетворительно» – студент имеет допуск к экзамену, но не все задания сданы или отвечает менее, чем на 40%, вопросов в экзаменационном билете;

«хорошо» – студент сдал все задания и отвечает 40-80% вопросов в «отлично» – студент не сдал все задания и ответил на все вопросы в 3. Цели и задачи дисциплины Цель дисциплины - приобретение студентами теоретических знаний и устойчивых навыков практической работы со средствами интеллектуальных систем и технологий, обеспечение их профессиональными знаниями для системного подхода к созданию автоматизированных систем, компьютерных систем принятия решений, экспертных систем, управлению проектами и геоинформационных систем.

В результате изучения курса студент должен овладеть знаниями, умениями и навыками системного подхода к проектированию информационных систем; методики оценки качества функционирования разработанной информационной системы, понимание места и роли применения информационных технологий в различных областях знаний.

Студент должен:

- иметь представление об интеллектуальных технологиях и наиболее перспективных прикладных сферах их применения;

- знать основные методы разработки интеллектуальных информационных систем (ИИС) и специфику актуальных проблемных областей;

- уметь работать с различными моделями представления знаний и обосновывать выбор той или иной модели в зависимости от характера предметной области и специфики решаемых задач, компоновать структуру прикладной ИИС;

- владеть навыками работы с основными инструментальными средствами для проектирования ИИС;

- иметь опыт проектирования и разработки демонстрационного прототипа ИИС для конкретной предметной области.

4. Требования к уровню освоения содержания дисциплины Требования к уровню освоения содержания дисциплины включают знания студентов основных понятий дисциплины, умение применять полученные знания для решения прикладных задач в использовании их в профессиональной деятельности.

Студенты должны освоить навыки проектирования и разработки информационных систем, научиться работать в некоторых интеллектуальных информационных системах ) и применять современные информационные технологии В результате изучения дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» студенты должны:

проблематику информационных систем, основные понятия и определения;

значение экспертных и интеллектуальных информационных систем для экономики, основные компоненты ИИС;

основные типы представления знаний в интеллектуальных системах;

методы вывода решений в интеллектуальных системах;

различные типы архитектур интеллектуальных информационных систем ;

этапы проектирования ИИС;

стадии процесса интеллектуального анализа данных.

пользоваться различными источниками информации и сопоставлять их;

пользоваться оболочками ЭС;

использовать модели представления знаний при решении задач создания;

работать со знаниями в интеллектуальных системах;

использовать архитектур интеллектуальных информационных систем для оптимизации структуры;

работать с экспертам и инженерами знаний при разработке ЭС;

пользоваться технологическими методами интеллектуального анализа данных;

основными понятиями и определениями интеллектуальных информационных терминологией, используемой в искусственном интеллекте и информационных навыками решения проблем построения интеллектуальных систем в соответствии с учетом действующих отечественных и зарубежных стандартов ;

различными оболочками на основе моделей представления знаний в интеллектуальных системах;

методами формирования структуры и выбор компонентов, моделирующих и реализующих различные функции эксперта, принципами инженерии знаний, основными функциональными модулями систем, основанных на знаниях;

навыками построения интеллектуальных информационных систем;

навыками систем построения систем интеллектуального анализа данных ;

5. Объём дисциплины и виды учебной работы:

Самостоятельный проект 6. Содержание дисциплины Разделы дисциплины п/п Архитектура интеллектуальных информационных систем. 3 Содержание разделов дисциплины Место данной дисциплины в ряду других дисциплин специальности. Состояние и тенденции развития экономических информационных систем; о новой информационной технологии решения задач управления, связанной с использованием средств и методов искусственного интеллекта; о навыках разработки и использования интеллектуальных информационных систем в различных прикладных областях (основные сферы производственного цикла, финансово-экономические информационные системы).

Раздел 2. Методы и средства интеллектуальных информационных систем.

Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС), основные свойства.

Классификация ИИС. Тенденции развития информационных систем. Основные технологические тенденции. Технология оперативной аналитической обработки данных (OLAP). Новая технология решения задач управления в информационных системах.

Интеллектуальные технологии на основе инженерии знаний. Данные. Источники данных.

Структура данных и СУБД. Хранилища данных. Интеллектуальные базы данных. Знания в искусственном интеллекте. База знаний. СУБЗ. Обработка знаний. Инженерия знаний.

Методы и средства ИИ. Теория и практика ИИ. Интеллектуальные информационные системы (ИИС). Организация работы с данными и знаниями в новой информационной технологии.

Раздел 3. Экспертные системы – системы, базирующиеся на знаниях.

Экспертные системы. Составные части экспертной системы: база знаний, механизм вывода, механизмы приобретения и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс.

ЭС – основная разновидность прикладных интеллектуальных систем. Функциональные возможности и характеристики ЭС. Необходимость человека в контуре управления вместе с ЭС. Области применения ЭС. Статические и динамические экспертные системы.

Раздел 4. Обработка знаний и вывод решений в интеллектуальных системах.

Методы вывода и поиска решений в продукционных системах. Методы вывода на основе прямой и обратной цепочек. Общие методы поиска решений в пространстве состояний.

Выводы на фреймах и в семантических сетях. Логический и эвристический методы рассуждения в ИИС. Рассуждения на основе дедукции, индукции, аналогии. Нечеткий вывод знаний. Нечеткая логика Заде и приближенные рассуждения. Композиционное правило вывод. Немонотонность вывода. Вывод на предикатах. Вывод в условиях неопределенности. Вероятностный вывод. Байесовский вывод. Вывод на основе теории Демпстера-Шафера. Вывод на основе теории уверенности Бьюкенена-Шортлиффа.

Раздел 5. Архитектура интеллектуальных информационных систем.

Структура интеллектуальных систем. Факторы, влияющие на формирование структуры и выбор компонентов, моделирующих и реализующих различные функции эксперта.

Влияние принципов инженерии знаний. Характеристика основных функциональных модулей: база знаний (БЗ), механизм вывода, объяснение, обоснование и прогнозирование, верификация. Проектирование базы знаний. Разработка и этапы проектирования БЗ. Структура БЗ. Три уровня представления в БЗ. Метазнания. Рабочая область, управляющая структура. Механизм вывода. Стратегия управления и механизмы вывода. Агенда-системы. Системы с «классной доской». Объяснение и обоснование решений. Интеллектуальный интерфейс.

Раздел 6. Разработка интеллектуальных информационных систем.

Этапы проектирования ИИС. Анализ специфики предметной области. Работа с экспертами и проблема извлечения знаний. Характерные задачи, решаемые экспертами при работе в различных предметных областях. Этапы проектирования экспертной системы: идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование, опытная эксплуатация.

Участники процесса проектирования. Работа инженера знаний при разработке ЭС.

Структуризация системы. Выбор инструментария. Автоматизация извлечения знаний и формирования модели.

Раздел 7. Развитие интеллектуальных информационных систем.

Интеллектуальный анализ данных (Data Mining). Стадии процесса интеллектуального анализа. Классификация технологических методов ИАД. От биологических сетей к ИНС.

Модель технического нейрона. Приобретение знаний. Извлечение знаний из данных.

Машинное обучение на примерах. Нейронные сети. Многоагентные системы и интеллектуальные технологии Интернет.

План семинарских занятий 2. Методы и средства Структура данных и СУБД. Хранилища данных.

интеллектуальных Интеллектуальные базы данных информационных систем информационных систем 4. Методы и средства Обработка знаний. Инженерия знаний. Методы и информационных систем 5. Экспертные системы – Функциональные возможности и характеристики системы, базирующиеся на ЭС. Роль человека в контуре управления вместе с 6. Экспертные системы – Статические и динамические ЭС системы, базирующиеся на Области применения ЭС и примеры ЭС.

7. Обработка знаний и вывод Исчисление предикатов. Интерпретация.

интеллектуальных системах Процесс стандартизации 8. Обработка знаний и вывод Понятие семантической сети. Отношения и интеллектуальных системах представления знаний. Понятие продукции и 9. Обработка знаний и вывод Представление и формализация нечетких знаний.

интеллектуальных системах знаний. Лингвистические критерии и отношения 10. Обработка знаний и вывод Методы вывода и поиска решений в интеллектуальных системах основе прямой и обратной цепочек. Общие 11. Обработка знаний и вывод Дедуктивные методы вывода. Вывод на интеллектуальных системах Вероятностный вывод. Байесовский вывод.

12. Архитектура Структура интеллектуальных систем. Факторы, интеллектуальных влияющие на формирование структуры и выбор информационных систем компонентов, моделирующих и реализующих 13. Архитектура Разработка и этапы проектирования БЗ.

интеллектуальных Структура БЗ. Три уровня представления в БЗ.

информационных систем Метазнания. Рабочая область, управляющая 14. Разработка Этапы проектирования ИИС. Анализ специфики интеллектуальных предметной области. Работа с экспертами и информационных систем проблема извлечения знаний. Характерные 15. Разработка Работа инженера знаний при разработке ЭС.

интеллектуальных Структуризация системы. Выбор инструментария.

16-17 Развитие интеллектуальных Интеллектуальный анализ данных. Стадии График выполнения самостоятельных работ студентами работы Лабораторная работа ВЗ – выдача задания на самостоятельную работу, РК – рубежный контроль, СЗ – сдача и защита задания 7. Учебно-методическое обеспечение дисциплины Рекомендуемая литература Основная:

1. Абдикеев Н.М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике: Учебник.-М.:

Экзамен, 2004.-528 с.

2.. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. – М.: Наука, 1987. – 288 с.

3. Приобретение знаний/ Под ред.С.Осуги, Ю.Саэки.-М.:Мир, 1990.-304 с.

Дополнительная:.

1. Джексон П. Введение в экспертные системы. – М.: Вильямс, 2001.-624 c.

2. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения/Пер.-с англ, под ред. Р. Р. Ягера. — М.: Радио и связь, 1986.- 408 с.

3. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. – М.:

СИНТЕГ, 1998.-216 с.

4. Интернет-ресурсы http://www.intuit.ru/department/database/datamining/ http://www.dictum.ru http://neuroschool.narod.ru http://www.neuropower.de/rus/ http://www.orc.ru/~stasson http://www.rco.ru http://www.aot.ru http://neuronet.narod.ru 8. Материально-техническое обеспечение дисциплины Cпециализированный компьютерный класс (ауд. 1-322, 1-427, 1-427а), подключенный к сети Интернет и к локальной сети университета (директория GROUPS для обучающихся), обеспечивающей доступ к программному обеспечению для проведения семинарских занятий:

Название рекомендуемых по разделам и компьютерных средств обучения 9. Формы контроля и оценочные средства Перечень вопросов, выносимых на экзамен по курсу «Интеллектуальные информационные системы»:

1. Роль и место информационных систем в управлении экономическими объектами.

2. Тенденции развития информационных систем.

3. Технология OLAP.

4. Новая информационная технология решения задач управления в информационных системах.

5. Интеллектуальные технологии на основе инженерии знаний.

6. Хранилища данных. Интеллектуальные БД.

7. Методы и средства искусственного интеллекта.

8. Развитие исследований в области искусственного интеллекта (этапы, области применения, направления исследований, проблемы и перспективы).

9. Интеллектуальные информационные системы.

Экспертные систем - основная разновидность ИИС. Функциональные возможности и характеристика ЭС.

10. Области применения ЭС. Статические и динамические ЭС.

11. Динамические интеллектуальные системы: состояние, анализ, перспективы.

12. Представление знаний в системах ИИ. Типы знаний. Декларативные и процедурные знания.

14. Фреймовая модель представления знаний.

14. Семантические сети.

15. Продукционные системы.

16. Логические модели представления знаний. Исчисление предикатов. Дедукция и индукция.

17. Нечеткие множества как инструмент моделирования знаний и рассуждений.

Лингвистическая неопределенность и нечеткие знания.

18. Универсальное множество, функция принадлежности нечеткого множества, 19. Операции с нечеткими множествами.

20. Нечеткие отношения.

21. Лингвистические критерии и отношения предпочтения.

22. Обработка знаний и вывод решений в интеллектуальных системах.

23. Методы вывода и поиска решений в продукционных системах.

24. Выводы на фреймах.

25. Вывод в семантических сетях.

26. Дедуктивные методы вывода.

27. Основные дедуктивные законы, правила и теоремы.

28. Процедура стандартизации.

29. Метод Эрбрана.

30. Метод резолюций Робинсона.

31. Вывод в условиях неопределенности.

32. Вероятностный байесовский вывод.

33. Вывод на основе теории Демпстера-Шафера.

34. Вывод на основе теории уверенности.

35. Нечеткая логика и приближенные рассуждения.

36. Архитектура информационных интеллектуальных систем.

37. Проектирование БЗ.

38. Механизм вывода решений. Стратегия управления.

39. Агенда-системы. Системы с “классной доской”.

40. Объяснение и обоснование решений.

41. Интеллектуальный интерфейс.

42. Обучение в интеллектуальных системах.

43. Этапы проектирования ИИС.

44. Анализ предметной области и методы приобретения знаний.

45. Работа с экспертами и проблема извлечения знаний.

46. Интеллектуальный анализ данных.

47. Основные понятия нейронных сетей.

48. Моделирование знаний и рассуждений на основе нейронных сетей 49. Многоагентные системы.

50. Интеллектуальные технологии поиска в Интернет.

51. Управление знаниями: японские, американские и европейские концепции.

52. ANFIS.

53. Мультиагентные системы для контроля информационной безопасности банка.

54. Генетические алгоритмы: основные понятия и прикладные бизнес-приложения.

55. Интеллектуальные интерфейсы.

56. Business Intelligence.

57. Интеллектуально-аналитические технологии и системы для анализа инвестиционных проектов.

58. Text-mining.

59. Ситуационный анализ на основе когнитивных карт.

60. Обучение в интеллектуальных системах.

61. Нечеткие Сети Петри для моделирования динамических процессов в условиях неполной информации.

62. Методы интеллектуального анализа бизнес-информации.

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московской области

КАЛЕНДАРНЫЙ ПЛАН (РАБОЧАЯ ПРОГРАММА)

учебных занятий по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы»

кафедра системного анализа и управления специальность 080801 65 Прикладная информатика (по областям) Номер 1 нед 3 нед 7 нед 11 нед 13 нед 17 нед Учебная литература (обязательная) 1. Абдикеев Н.М. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие / Под общей редакцией К.И.Курбакова. – М.: КОС-ИНФ, Рос. экон. акад., 2003. – 188 с.

2. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. – М.: Наука, 1987. – 288 с.

3. Приобретение знаний/ Под ред.С.Осуги, Ю.Саэки.-М.:Мир, 1990.-304 с.

Дополнительная литература 1. Джексон П. Введение в экспертные системы. – М.: Вильямс, 2001.-624 c.

2. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения/Пер.-с англ, под ред. Р. Р. Ягера. — М.: Радио и связь, 1986.- 3. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. – М.: СИНТЕГ, 1998.-216 с.

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московской области

КАЛЕНДАРНЫЙ ПЛАН (РАБОЧАЯ ПРОГРАММА)

учебных занятий по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы»

кафедра системного анализа и управления специальность 080801 65 Прикладная информатика (по областям) Номер 1 нед 3 нед 7 нед 11 нед 13 нед 17 нед Учебная литература (обязательная) 4. Абдикеев Н.М. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие / Под общей редакцией К.И.Курбакова. – М.: КОС-ИНФ, Рос. экон. акад., 2003. – 188 с.

5. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. – М.: Наука, 1987. – 288 с.

6. Приобретение знаний/ Под ред.С.Осуги, Ю.Саэки.-М.:Мир, 1990.-304 с.

Дополнительная литература 4. Джексон П. Введение в экспертные системы. – М.: Вильямс, 2001.-624 c.

5. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения/Пер.-с англ, под ред. Р. Р. Ягера. — М.: Радио и связь, 1986.- 6. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. – М.: СИНТЕГ, 1998.-216 с.