[ «СБОРНИК РАБОЧИХ ПРОГРАММ Магистерская программа: Математическое и программное обеспечение вычислительных машин и компьютерных сетей Содержание Страница М.1.1 Современные проблемы прикладной математики и информатики 2 ...»
25. Чарнецки К., Айзенекер У. Порождающее программирование: методы, инструменты, применение. Для профессионалов. – СПб.: Питер, 2005. – 731с.: ил.
26. Microsoft Corporation Анализ требований и создание архитектуры решений на основе Microsoft.NET - Учебный курс MCSD (сертификационный экзамен 70-300) / Пер. с англ. - М.: Издательско-торговый дом "Русская редакция", 2004. - 416 стр.
27. Уокер Ройс Управление проектами по созданию программного обеспечения, - М.:
Лори, 2002. – 448 с.
28. Буч Г., Якобсон А., Рамбо Дж. UML. Классика CS. 2-е изд. / Пер. с англ.; Под общей редакцией проф. С. Орлова — СПб.: Питер, 2006. — 736 с.
б) дополнительная литература:
9. Дубейковский В. И. Эффективное моделирование с AllFusion Process Modeler - М.:
ДИАЛОГ-МИФИ, 2007. - 384 с.
10._ Da vid Whitehurst, Matt Raible The AppFuse Primer. — 2008. — С. 23. — 214 с. — ISBN 11._ St ephen A. White - IBM and Derek Miers - BPM Focus, September 12. Методология функционального моделирования IDEF0: руководящий документ. Официальное издание Госстандарта России 13. Методические рекомендации Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии. Р50.1.028 – 2001. Методология функционального моделирования.
14. Крэг Ларман. Применение UML 2.0 и шаблонов проектирования = Applying UML and Patterns : An Introduction to Object-Oriented Analysis and Design and Iterative Development. — 3-е изд. — М.: Вильямс, 2006. — 736 с.
15. Том Демарко, Тимоти Листер Человеческий фактор: успешные проекты и команды – М.: Символ-Плюс, 2005. – 250 с.
16. Одинцов И.О. Профессиональное программирование. Системный подход. – 2-е изд.
перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 624с.: ил.
17. Калянов Г.Н. CASE – технологии: консалтинг в автоматизации бизнес-процессов.
М., "Лори", 2000.
18. Калянов Г.Н. CASE. Структурный системный анализ (автоматизация и применение).
М., "Лори", 1996.
19. Розенберг Д., Скотт К. Применение объектного моделирования с использованием UML и анализ прецедентов: Пер. с англ. – М.: ДМК Пресс, 2002. – 160 с.,ил.
20. Кватрани Т. Rational Rose 2000 и UML. Визуальное моделирование: Пер. с англ. – М.: ДМК Пресс, 2001. – 176 с., ил.
21. Роб Томсетт Радикальное управление ИТ-проектами – М.: Лори, 2005. – 294 с.
22. Алан Шаллоуей, Джеймс Р. Тротт Шаблоны проектирования. Новый подход к объектно-ориентированному анализу и проектированию – М.: Издательский дом Вильямс, 2002. – 288 с.
23. Фаулер М., Скотт К. UML. Основы. – Пер. с англ. – СПб: Символ-Плюс, 2002. - 24. Одинцов И.О. Профессиональное программирование. Системный подход. – 2-е изд.
перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 624с.: ил.
25. И. Грэхем, Объектно-ориентированные методы. Принципы и практика. 3-е издание. :
Пер. с англ. – М.: Вильямс, 2004. – 880с.
26. Г.Буч, Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на C++, 2-е изд. – М.: Бином, СПб: Невский диалект, 1998г – 560с.
27. Вендров А.М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем. – М.: Финансы и статистика. 2005. — 544 с.
28. Якобсон А., Буч Г., Рамбо Дж. Унифицированный процесс разработки программного обеспечения. Пер. с англ. – СПб,: Питер, 2002. – 496 с.
29. Аллен Э. Типичные ошибки проектирования. Библиотека программиста – СПб.:
Питер, 2003. – 224с.:ил.
30. Бек К. Экстремальное программирование. – СПб.: Питер, 2002. – 224 с.: ил.
31. Скотт К. Унифицированный процесс. Основные концепции. – М.: «Вильямс», 2002.
32. Вендров А.М. Один из подходов к выбору средств проектирования баз данных и приложений. "СУБД", 1995, №3.
33. Ed Yourdon, Just Enough Structured Analysis http://www.yourdon.com/strucanalysis/ 34. Коналлен, Дж. Разработка Web-приложений с использованием UML. : Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. – 288с. : ил.
35. Гамма Э., Хелм Р., Джонсон Р., Влиссидес Дж. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. – СПб: Питер, 2006. - 366с.: ил 36. Шаллоуей А., Тротт, Дж. Р. Шаблоны проектирования. Новый подход к объектноориентированному анализу и проектированию: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2002. – 288 с.: ил 37. Ларман К. Применение UML и шаблонов проектирования. : Пер. с англ. : Уч. Пос. – М.: Издательский дом «Вильямс». 2001. – 496с.: ил.
38. Влиссидес Дж. Применение шаблонов проектирования. Дополнительные штрихи.:
Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. – 144с.: ил.
39. Фаулер М., Скотт к. UML в кратком изложении. Применение стандартного языка объектного моделирования: Пер. с англ. – М.: Мир, 1999. – 191 с., ил.
40. Астелс Д., Миллер Г., Новак М. Практическое руководство по экстремальному программированию. : Пер. с англ. – М.: «Вильямс», 2002. – 320с.: ил.
41. Боггс У., Боггс М. UML и Rational Rose 2002. Пер. с англ. – М.: Изд. «Лори». 2004. с.
7.2. Электронные образовательные ресурсы:
а) лицензионное программное обеспечение и Интернет-ресурсы:
IDS Sheer ARIS Express 2. Microsoft Office Word Microsoft Office Visio IBM Rational Rose Microsoft Visual Studio CodeGear RAD Studio Component Builder Microfocus StarTeam Apache ANT MSBuild Atlassian Jira Atlassian Confluence Microsoft Project http://www.niios.ru/course_bpm/ http://niios.ru/course_mpm/ http://niios.ru/course_case/ http://ru.wikipedia.org/wiki/BPMN http://ru.wikipedia.org/wiki/IDEF http://ru.wikipedia.org/wiki/IDEF http://ru.wikipedia.org/wiki/DFD http://ru.wikipedia.org/wiki/UML http://en.wikipedia.org/wiki/Business_Process_Modeling_Notation http://ru.wikipedia.org/wiki/Atlassian_JIRA http://ru.wikipedia.org/wiki/Atlassian_Confluence
8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Для обеспечения освоения дисциплины необходимо наличие учебной аудитории, снабженной мультимедийными средствами для представления презентаций лекций и показа учебных фильмов, а также аудитории, оснащенной современной компьютерной техникой для выполнения лабораторных работ.Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и с учетом рекомендаций ПрООП ВПО по направлению подготовки 010400 «Прикладная математика и информатика»;
профили:
Математическое и программное обеспечение вычислительных машин и компьютерных сетей.
ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:
"УТВЕРЖДАЮ":Зав. кафедрой Прикладной математики
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
(ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)
ИНСТИТУТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ (АВТИ)
_ Направление подготовки: 010400 Прикладная математика и информатика Магистерская программа:Математическое и программное обеспечение вычислительных машин и компьютерных сетей Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
"ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ"
Практические занятия Расчетные задания, рефераты Объем самостоятельной работы по учебному плану (всего)1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Целью дисциплины является освоение основных подходов к разработке программного обеспечения интеллектуальных систем (ПО ИС) и технологий искусственного интеллекта (ИИ), применяемых в существующих программных решениях.По завершению освоения данной дисциплины студент способен и готов:
научные и прикладные результаты, разрабатывать концептуальные и теоретические модели решаемых научных проблем и задач, порождать новые идеи и демонстрировать навыки самостоятельной научно-исследовательской работы и работы в научном коллективе (ОК-5, ПК-1, ПК-2);
использовать углубленные теоретические и практические знания в области прикладной математики и информатики, а также выполнять углубленный анализ проблем, постановки и обоснования задач научной и проектно-технологической деятельности (ОК-3, ПК-3);
самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе, в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности, расширять и углублять своё научное мировоззрение, а также участвовать в деятельности профессиональных сетевых сообществ по конкретным направлениям разрабатывать учебно-методические комплексы для электронного и мобильного обучения с целью повышения электронной грамотности населения, обеспечения общедоступности информационных услуг, организации процессов корпоративного обучения и развития корпоративных баз знаний (ПК-6, ПК-9, ПК-14).
Задачами дисциплины являются:
сформировать представления о классах и структуре ПО ИС и об инвариантном ядре таких систем;
дать информацию о современных методах, математическом аппарате и инструментальных средствах разработки ПО ИС;
научить применять изученные методы и средства ИИ при разработке ПО ИС с использованием технологического подхода.
2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО
Дисциплина относится к вариативной части профессионального цикла М.3 (№ дисциплины по учебному плану М 3.1.2) основной образовательной программы подготовки магистров «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин и компьютерных сетей» направления 010400 Прикладная математика и информатика.Дисциплина базируется на следующих дисциплинах: «Технология разработки программных средств», «Дискретная математика», «Математическая логика», «Экспертные системы», «Основы искусственного интеллекта», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Методы оптимизации», «Языки и методы программирования».
Знания, полученные по освоению дисциплины, необходимы для изучения программы магистерской подготовки по направлению «Прикладная математика и информатика» и при выполнении магистерской диссертации.
3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
В результате освоения учебной дисциплины обучающиеся должны демонстрировать следующие результаты образования:Знать:
современные методологии разработки и основные подходы к проектированию ПО ИС, а также классы и структуру ПО ИС и инвариантное ядро таких систем (ОК-3, ПК-3);
возможности применения методов и технологий ИИ при разработке ПО ИС для различных предметных/проблемных областей (ПК-1, ПК-2);
основные источники научно-технической информации, включая Интернет, по тематике конструирования интеллектуальных систем и основным направлениям, методам и технологиям ИИ (ОК-4);
программные инструментальные средства разработки ПО ИС типа систем поддержки принятия решений, систем электронного и мобильного обучения, управления и т.д.
(ПК-6, ПК-9).
Уметь:
самостоятельно разбираться в имеющихся концепциях, методах и технологиях ИИ и применять их при разработке ПО ИС для различных предметных областей, в частности, для задач экспертной диагностики, машинного обучения, формирования баз знаний и т.д. (ОК-5, ПК-2, ПК-14);
осуществлять поиск и анализ научно-технической информации о новых направлениях, методах, технологиях ИИ и инструментальных средствах разработки ПО ИС (ОК-3, выбирать и использовать необходимые компьютерные средства, в том числе параллельные и распределенные системы, математический аппарат и инструментальные средства для разработки ПО ИС (ОК-4, ПК-3).
Владеть:
методологией разработки программного обеспечения, в том числе ПО ИС, и навыками применения типовых архитектурных решений при проектировании ПО ИС (ОК-3, ПКПК-3);
навыками практического применения в своей профессиональной деятельности методов ИИ и соответствующих инструментальных средств разработки ПО ИС для различных приложений, включая энергетику и образование (ОК-4, ПК-6, ПК-9, ПК-12, ПК-14);
навыками самостоятельной научно-исследовательской работы и работы в научном коллективе (ОК-5, ПК-12).
4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 7 зачетных единиц, 252 часа.Гипертекстовая технология (ГИТ) Автоматическое аннотирование Метаданные для Системы поддержки деятельности 4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции:
Технологический подход к проектированию программного обеспечения интеллектуальных автоматизированных систем. Интеллектуальные информационные технологии. Функциональная модель интеллектуальной системы. Технологии работы со знаниями как основа интеллектуальных систем. Классификация направлений работы со знаниями. Классификация программ решения интеллектуальных задач и интеллектуальных автоматизированных систем.
1. Технологии автоматического распознавания образов Основные понятия теории автоматического распознавания образов. Технология оптического чтения текстов (OCR-системы). Типы классификаторов. OCR-системы Fine Reader, Cognitive Forms.
2. Технология концептуального программирования Структурный синтез программ в теории концептуального программирования.
Вычислительные задачи и вычислительные модели. Подходы к синтезу программ. Языки для структурного синтеза программ. Правила вывода системы SSR. Сравнение традиционного метода разработки программы решения задачи и технологии концептуального программирования. Инструментарий концептуального программирования.
3. Гипертекстовая информационная технология (ГИТ) Гипертекст как фундаментальная модель представления знаний, выраженных в текстовом виде. Области применения гипертекстовой информационной технологии. Модели гипертекста. Инструментальные средства для создания гипертекста. Гипертекстовые информационно-поисковые системы, сравнение их с другими видами информационнопоисковых систем. Показатели эффективности информационного поиска. Методы извлечения знаний для построения гипертекста. Проблема понимания текста на естественном языке. Компьютерные методы поиска в тексте. Классификация программных средств для поиска в Internet. Структура типовой поисковой машины. Автоматизация построения гипертекста. Место ГИТ среди технологий ИИ.
4. Автоматическое реферирование и аннотирование Основные подходы к построению систем автоматического реферирования и аннотирования. Типы рефератов. Требования к реферату и аннотации. Метод составления выдержек и модель линейных весовых коэффициентов. Архитектура системы автоматического реферирования без опоры на знания. Обучение системы на наборе текстов и их рефератов. Формирование реферата в системах с опорой на знания.
Классификация систем машинного перевода. П-, Т-, И-системы машинного перевода.
Виды обеспечений систем машинного перевода. Лингвистическое обеспечение для интеллектуальных автоматизированных систем, обрабатывающих тексты на естественном языке. Модель и реализация тезауруса WordNet.
Понятие метаданных. Системы и модели метаданных. Модель RDF. Виды метаданных.
Система метаданных "Дублинское ядро". Семантический web и платформа XML.
Спецификации и стандарты платформы XML.
Модели знаний и требования к ним. Основные классы моделей знаний, сравнение их возможностей. Сетевая модель знаний. Модель расширенной семантической сети. Модель неоднородной семантической сети. Модель нечеткой объектно-ориентированной семантической сети. Обобщенная модель представления знаний о предметной области.
Категориальный аппарат моделирования знаний. Модель объекта в обобщенной модели представления знаний.
Понятие онтологии. Концептуализация. Основные задачи, решаемые с помощью онтологий. Модель онтологии. Три уровня онтологий. Модель расширенной онтологии.
Методики построения онтологий и требования к средствам их спецификации. Стандарт онтологического исследования IDEF5. Языки представления онтологий OWL, KIF. Примеры онтологических проектов.
Базы знаний и системы управления базами знаний. Обобщенная структура базы знаний.
Система операций для работы со знаниями. Элементарные операции: абстракция, конкретизация, формализация и интерпретация. Методы интеллектуальной верификации знаний. Разрешение противоречий и наследование в базе знаний.
Основные понятия нейротехнологий. Парадигма нейрокомпьютинга. Структура работ в области нейрокибернетики. Нейропакеты и нейрокомпьютеры. Классификация нейропакетов. Архитектура универсального нейропакета и критерии сравнения нейропакетов. Нейронные семиотические системы как модели высшей нервной системы человека. Элементарные сенсорные и языковая системы человека.
Технология управления знаниями и системы управления знаниями. Понятие хранилища данных. Классификация методов интеллектуального анализа данных. Технология OLAP и многомерные модели данных. Технология глубинного анализа данных. Методы правдоподобных рассуждений на основе аналогий и прецедентов (CBR – Case-Based Reasoning). Области применения CBR-систем.
12. Системы поддержки инновационной деятельности Типовые задачи инновационной деятельности. Инструментарий для поддержки инновационной деятельности, основанный на технологиях управления знаниями. Платформа Goldfire (Invention Machine Corp.). Использование методов извлечения знаний из текста и построения проблемной базы знаний (семантического индекса). Модель SAO.
Систематизация корпоративных знаний и решение задач инновационной деятельности на основе семантического индекса. Пакет TechOptimizer для поддержки концептуального проектирования технологий и техники.
4.2.2. Практические занятия: Практические занятия учебным планом не предусмотрены.
4.3. Лабораторные работы:
№1. Технология автоматического распознавания образов. OCR-системы (CuneiForm, Fine Reader и др.).
№2. Инструментальные средства для создания гипертекста и гипертекстовых справочных систем.
№3. Технологии обработки, автоматизированного реферирования и аннотирования текстов на естественном языке (система TextAnalyst).
№4. Разработка онтологии предметной области с использованием инструментальных средств онтологического проектирования (OntoStudio, редактора онтологий OntoEdit и др.).
№5. Нейротехнологии. Решение задач классификации, кластеризации и распознавания образов с помощью нейропакетов (NeuroSolutions, Neuro Office, Neurok и др).
№6. Технология глубинного анализа данных (программное средство See5).
№7. CBR-системы. Конструктор библиотек прецедентов (КБП).
4.4. Расчетные задания: Расчетные задания учебным планом не предусмотрены.
4.5. Курсовые проекты и курсовые работы:
1. Разработка фрагмента гипертекстовой информационной системы.
2. Разработка фрагмента онтологии для интеллектуального поиска в специализированной базе данных.
3. Разработка алгоритмов наследования для обобщенной модели представления предметной области.
4. Разработка программно-инструментального средства для организации представления знаний на основе семантических сетей.
5. Разработка и реализация алгоритмов генерации учебно-тренировочных задач на основе текста учебного материала (на грамматическом уровне).
6. Разработка и реализация алгоритмов генерации учебно-тренировочных задач на основе текста учебного материала (на логическом уровне).
7. Разработка и реализация алгоритмов генерации учебно-тренировочных задач на основе реляционной базы данных.
8. Разработка и реализация алгоритмов генерации учебно-тренировочных задач на основе фрагментов текста учебного материала (перечислений, описаний).
9. Исследований и разработка моделей и алгоритмов навигации по учебному материалу в компьютерных средствах обучения.
10. Исследование возможностей нейропакета NeuroSolutions для реализации и обучения искусственной нейронной сети.
11. Разработка системы логического продукционного моделирования.
12. Разработка прототипа системы управления темпоральной базой данных с поддержкой временных запросов.
13. Реализация программного модуля для обучения нейронной сети.
14. Исследование и разработка методов правдоподобных рассуждений на основе прецедентов с использованием аппарата нейронных сетей.
15. Исследование и разработка методов рассуждений на основе аналогий для систем экспертного диагностирования.
16. Исследование и разработка методов и моделей рассуждения на основе структурной аналогии для интеллектуальных систем.
17. Исследование и разработка методов вывода и машинного обучения на основе накопленного опыта для интеллектуальных систем.
18. Исследование и программная реализация метода Демпстера-Шефера для моделирования рассуждений в условиях неопределенности в экспертной системе медицинской диагностики.
19. Разработка программы-советчика, ориентированной на различные этапы концептуального проектирования техники и технологий (инновационной деятельности).
20. Исследование и реализация системы имитационного моделирования реального времени на основе графовых моделей.
5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Лекционные занятия проводятся в форме лекций с использованием компьютерных презентаций и видео роликов.Лабораторные занятия проводятся с использованием современных компьютерных средств и лицензионного программного обеспечения.
Самостоятельная работа включает подготовку к тестам, оформление лабораторных работ и подготовку к их защите, выполнение курсового проекта по дисциплине, подготовку к зачету и экзамену.
6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ,
ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Для текущего контроля успеваемости используются различные виды тестов, устный опрос, защита лабораторных работ.Аттестация по дисциплине – зачет и экзамен.
Оценка за освоение дисциплины, определяется как:
0,4(оценка на зачете) + 0,6(оценка на экзамене) В приложение к диплому вносится оценка за 2 семестр.
7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ДИСЦИПЛИНЫ
7.1. Литература:а) основная литература:
1. Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Загорянская А.А., Фомина М.В. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. 2-е издание // Под редакцией В.Н.
Вагина, Д.А. Поспелова. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008. 712 с.
2. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. – СПб.:
Питер, 2001. – 384 с.
3. Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем:
Пер. с англ. – 4-е изд. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2003. – 864 с.
4. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: Учеб.
пособие. –М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. – 304 с.
5. Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект. Модели и концепции эволюционной кибернетики - 6-е изд. – М.: Эдиториал УРСС, 2009. – 224 с.
6. Дюк В., Самойленко А. Data mining: учебный курс. – СПб.: Питер, 2001. – 368 с.
7. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1408 с.
б) дополнительная литература:
1. Тыугу Э.Х. Концептуальное программирование. – М.: Наука, 1984. – 256 с.
2. Когаловский М.Р. Перспективные технологии информационных систем. – М.: ДМК Пресс; М.: Компания АйТи, 2003. – 288 с.
3. Рэй Э. Изучаем XML. – СПб.: Символ-Плюс, 2001. – 408 с.
4. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры. Кн. 3: Учебное пособие для вузов. – М.: ИПЖР, 2000.
5. Еремеев А.П., Чибизова Н.В. Инструментальные средства конструирования экспертных систем: Метод. пособие / Под ред. В.Н. Вагина. – М.: Издательство МЭИ, 2006. – 100 с.
6. Грейвс М. Проектирование баз данных на основе XML. : Пер. с англ. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2002. – 640 с.
7. ГОСТ 28195-89. Оценка качества программных средств. Общие положения.
8. Толковый словарь по искусственному интеллекту / Авторы-составители А.Н. Аверкин, М.Г. Гаазе-Рапопорт, Д.А. Поспелов. –М.: Радио и связь, 1992. – 256 с.
(http://raai.org/library/tolk/aivocpred.html) 7.2. Электронные образовательные ресурсы:
а) лицензионное программное обеспечение и Интернет-ресурсы: при выполнении лабораторных работ используется лицензионное программное обеспечение Microsoft Windows; Microsoft Office Word; Microsoft Visual Studio; CodeGear RAD Studio; Open Source OCR CuneiForm (http://www.cuneiform.ru, http://openocr.org), демонстрационная версия OCRсистемы ABBYY FineReader (http://www.abbyy.ru); программное инструментальное средство КБП для конструирования библиотек прецедентов и поиска решения на основе прецедентов (свидетельство №2005610761 от 31.03.2005), пробная версия системы OntoStudio (http://www.ontoprise.de); NeuroSolutions, NeuroOffice, Neurok (http://www.neurosolutions.com, http://www.neurok.ru ); система автоматического анализа текста TextAnalyst (http://www.analyst.ru).
Интернет-ресурсы:
http://raai.org http://www.machinelearning.ru http://ransmv.narod.ru http://qai.narod.ru http://ai-inf.narod.ru http://www.cognitive.ru http://www.w3.org http://www.ksl.stanford.edu/software/ontolingua http://www.crisp-dm.org http://www.translate.ru http://www.inxight.com http://www.megaputer.ru http://dublincore.org http://www.cyc.com http://www.opencyc.org б) другие образовательные ресурсы: набор слайдов по материалам лекций и другие электронные материалы для лекций, курсовых проектов, лабораторных работ, а также электронные книги по дисциплине.
8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Для обеспечения освоения дисциплины необходимо наличие учебной аудитории, снабженной мультимедийными средствами для представления презентаций лекций и показа учебных фильмов, а также аудитории, оснащенной современной компьютерной техникой для выполнения лабораторных работ.Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и с учетом рекомендаций ПрООП ВПО по направлению подготовки 010400 «Прикладная математика и информатика»;
магистерская программа: Математическое и программное обеспечение вычислительных машин и компьютерных сетей.
ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:
"УТВЕРЖДАЮ":Зав. кафедрой Прикладной математики
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
(ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)
ИНСТИТУТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ (АВТИ)
_ Направление подготовки: 010400 Прикладная математика и информатика Магистерская программа:Математическое и программное обеспечение вычислительных машин и компьютерных сетей Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
"ТЕОРИЯ ПРОГРАММИРОВАНИЯ "
Лабораторные работы Объем самостоятельной работы по учебному плану (всего) Курсовой проект1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Целью дисциплины является изучение фундаментальных моделей вычислений и теоретических моделей языков программирования высокого уровня.По завершению освоения данной дисциплины студент имеет представление о современном состоянии и проблемах прикладной математики и информатики, истории и методологии их развития (ОК-2);
способен использовать углубленные теоретические и практические знания в области прикладной математики и информатики (ОК-3);
способен самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности, углублять расширять свое научное мировоззрение (ОК-4);
способен порождать новые идеи и демонстрировать навыки самостоятельной научноисследовательской работы и работы в научном коллективе (ОК-5);
способен проводить научные исследования и получать новые научные и прикладные результаты (ПК-1);
способен разрабатывать концептуальные и теоретические модели решаемых проблем и задач (ПК-2);
способен разрабатывать учебно-методические комплексы для электронного и мобильного обучения (ПК-9).
Задачами дисциплины являются:
познакомить обучающихся с основными известными и перспективными нетрадиционными формальными моделями вычислений и их взаимосвязью;
познакомить обучающихся с теоретическими проблемами разработки и анализа программ.
2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО
Дисциплина относится к вариативной части профессионального цикла образовательной программы подготовки магистров по направлениям 230100 «Информатика и вычислительная техника» и 010400 «Прикладная математика и информатика».Дисциплина базируется на знаниях и умениях, полученных в результате бакалаврской подготовки по направлению 010400 «Прикладная математика и информатика».
Знания, полученные в результате освоения дисциплины, являются элементами фундаментальной подготовки к дальнейшей научной работе магистров в области разработки методов и реализации информационных систем и систем искусственного интеллекта.
3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
В результате освоения учебной дисциплины специалист должен:Знать основные формальные модели вычислений и языков высокого уровня операторного, функционального и логического программирования, связанные с ними теоретические результаты; основные проблемы и принципы реализации языков программирования различных стилей.
Уметь использовать основные теоретические результаты при построении, семантическом анализе и эквивалентных преобразованиях программ.
Владеть навыками использования методов формального описания различных семантик языков программирования высокого уровня.
Быть компетентным в области современных теоретических моделей языков операторного, функционального и логического программирования высокого уровня.
4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 10 зачетных единиц, 360 часов.программирования.
Теория направленных языков функциональноКонтрольная работа логического программирования.
FALGOL - формальная модель языков операторного высокого уровня..
4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции:
Тема 1. Введение. Классификация стилей и языков программирования (2 час.).
Понятие программы. Основные парадигмы программирования. Алгоритмический (операторный, процедурный), функциональный и логический стили программирования.
Языки программирования и их классификация.
Тема 2. Теория унарных частично-рекурсивных функций (8 час.).
Рекурсивные функции. Тезис Черча. Рекурсивные и рекурсивно-перечислимые множества.
Техника нумерации рекурсивных множеств конструктивных объектов. Алгебра унарных частично-рекурсивных функций (УЧРФ). Эквивалентные преобразования УЧРФ.
Существование и вычисление минимальных решений уравнений в алгебре УЧРФ.
Исчисление УЧРФ с оператором рекурсии. Универсальная рекурсивная функция.
Архитектура машины вычисления значений универсальной функции. Представление универсальной функции как УЧРФ.
Тема 3. Теория направленных отношений как формальная основа языков функционально-логического программирования (16 час.).
Направленные отношения (НО): основные определения, бестиповые и типизированные НО, языки схем НО, способы композиции НО, основная универсальная сигнатура.
Классификация языков схем направленных отношений, регулярные и рекурсивные схемы НО. Комбинаторные направленные отношения. Направленные отношения в конструктивных базисах, представление комбинаторных НО в конструктивных базисах, представление ЧРФ как НО. Сетевая интерпретация схем НО. Сети, сетевые языки и сетевые грамматики.
Реляционная интерпретация сетевых языков. Сетевая интерпретация фундаментальных свойств НО. Логический вывод в логике первого порядка средствами теории НО. Сетевая резолюция. Модели вычислений НО. FLOGOL - интегрированный язык функционального, логического и реляционного программирования на базе теории НО. Система программирования S-FLOGOL. Синтаксис и семантика языка. Особенности технологии программирования и реализации системы. Работа в структурно-ориентированном редакторе и в графическом редакторе системы.
Тема 4. FALGOL - формальная модель языков операторного программирования высокого уровня (10 час.).
Синтаксис и операционная семантика FALGOL, денотационная семантика. Модель со статическим связыванием (распроцедуривание, блоки, функции, рекурсивные процедуры).
Трансформационная семантика. Смешанная модель вычислений. Архитектура ВМ с внутренним языком высокого уровня. Внутреннее представление термов, теги и метатеги, распределенное представление, индексы вхождения. Функция дефицита. Стек переменных, работа с блоками, функциями и рекурсивными процедурами. Принцип ассоциативного управления работой процессора. Рабочий цикл. Сборка мусора.
4.2.2. Практические занятия по темам 2-4 посвящены решению задач с использованием соответствующих изучаемых формализмов.
4.3. Лабораторные работы учебным планом не предусмотрены.
4.4. Домашние контрольные задания предусмотрены по темам 2,3.
4.5. Курсовые проекты и курсовые работы учебным планом не предусмотрены.
5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Лекционные занятия проводятся с использованием компьютерных презентаций.Самостоятельная работа включает подготовку к практическим занятиям, изучение дополнительной литературы по Интернет-источникам, разработку раздела интерактивного учебника по изучаемой дисциплине, подготовку его презентации к защите, подготовку к экзамену.
6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ,
ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Для текущего контроля успеваемости используются различные виды тестов, домашние контрольные работы, устный опрос.Аттестация по дисциплине – презентация разработанного раздела интерактивного учебника, экзамен.
Оценка за освоение дисциплины, определяется на основе презентации результатов самостоятельной работы и оценки, полученной студентом на экзамене.
В приложение к диплому вносится оценка за 2 семестр.
7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ДИСЦИПЛИНЫ
7.1. Литература:1) Основная литература:
1. Булос Дж., Джеффри Р. Вычислимость и логика // М.: Мир. 1994, - 396 с.
2. Пратт Т., Зелковиц М. Языки программирования: разработка и реализация // Под общ. ред. А. Матросова. -Спб.: Питер, 2002. -688 с.
3. Кутепов В.П., Фальк В.Н. Направленные отношения: теория и приложения // Изв.
РАН «Техническая кибернетика». 1994, №4,5.
4. Кутепов В.П., Фальк В.Н. Направленные отношения и логика // Изв. РАН «Теория и системы управления». 2000, №5.
программирования. Часть 1-5 // Электронное пособие:
http://falkvn.narod.ru/Broshury_dlya_Studentov.rar 6. Фальк В.Н. Формальный алгоритмический язык FALGOL - тридцать лет спустя // Изв. РАН «Теория и системы управления». 2009, №1.
2) Дополнительная литература:
1. Фальк В.Н. Специальные разделы теории программирования // Электронные пособия:
http://falkvn.narod.ru/Numeration.doc http://falkvn.narod.ru/UPRF.doc 7.2. Электронные образовательные ресурсы:
Стандартное программное обеспечение, позволяющее использовать Интернет-ресурсы, создавать компьютерные презентации и гипертексты с внедренными мультимедийными и другими объектами.
8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Для обеспечения освоения дисциплины необходимо наличие учебной аудитории, снабженной мультимедийными средствами для представления презентаций лекций, а также аудитории, оснащенной современной компьютерной техникой для проведения самостоятельной работы.Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и с учетом рекомендаций ПрООП ВПО по направлениям подготовки 230100 «Информатика и вычислительная техника» и 010400 «Прикладная математика и информатика» (квалификация (степень) «магистр»).
ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:
"УТВЕРЖДАЮ":Зав. кафедрой Прикладной математики
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
(ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)
ИНСТИТУТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ (АВТИ)
_ Направление подготовки: 010400 Прикладная математика и информатика Магистерская программа:Математическое и программное обеспечение вычислительных машин и компьютерных сетей Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
"ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ "
Лабораторные работы Объем самостоятельной работы по учебному плану (всего) Курсовой проект1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Целью дисциплины является изучение технологии реализации человеко-машинных систем управления сложными промышленными объектами на базе методов и средств искусственного интеллекта.По завершению освоения данной дисциплины студент должен обладать:
способностью понимать философские концепции естествознания, владеть основами методологии научного познания (ОК-1) способностью владения навыками работы с компьютером как средством управления информацией (ОК-11);
способностью работать с информацией в глобальных компьютерных сетях (ОК-12);
способностью работы с информацией из различных источников, включая сетевые ресурсы сети Интернет, для решения профессиональных и социальных задач (ОК-15);
способностью самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе, в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности, расширять и углублять свое научное мировоззрение (ОК-4);
способностью к интеллектуальному, культурному, нравственному, физическому и профессиональному саморазвитию, стремление к повышению своей квалификации и мастерства (ОК-16);
способностью и готовностью к активному общению в научной, производственной и социально-общественных сферах деятельности (ОК-7);
способностью демонстрации общенаучных базовых знаний естественных наук, математики и информатики, понимание основных фактов, концепций, принципов теорий, связанных с прикладной математикой и информатикой (ПК-1);
способностью приобретать новые научные и профессиональные знания, используя современные образовательные и информационные технологии (ПК-2);
способностью в составе научно-исследовательского и производственного коллектива решать задачи профессиональной деятельности (ПК-4);
способностью решать задачи производственной и технологической деятельности на профессиональном уровне, включая: разработку алгоритмических и программных решений в области системного и прикладного программирования (ПК-9);
способностью приобретать и использовать организационно-управленческие навыки в профессиональной и социальной деятельности (ПК-11);
способностью составлять и контролировать план выполняемой работы, планировать необходимые для выполнения работы ресурсы, оценивать результаты собственной работы (ПК-12);
Задачами дисциплины являются:
познакомить обучающихся с проблемами, возникающими при реализации человекомашинных систем управления сложными промышленными объектами на базе методов и средств искусственного интеллекта;
познакомить обучающихся с современными технологиями и методологиями разработки алгоритмического, информационного и программного обеспечения человекомашинных систем управления сложными промышленными объектами;
познакомить обучающихся с современными методами искусственного интеллекта, их использованием в области управления и обучить их применению этих методов при реализации интеллектуальных систем управления.
2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО
Дисциплина относится к вариативной части профессионального цикла Б.3 основной образовательной программы подготовки бакалавров по профилю "Математическое и программное обеспечение вычислительных машин и компьютерных сетей" направления 010400 Прикладная математика и информатика.Дисциплина базируется на следующих дисциплинах: «Технология разработки программных средств», «Основы программирования».
Знания, полученные по освоению дисциплины, необходимы при выполнении бакалаврской выпускной квалификационной работы.
3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
В результате освоения учебной дисциплины обучающиеся должны демонстрировать следующие результаты образования:Знать:
современные методологии разработки интеллектуальных систем управления;
современные концепции, применяемые при разработке интеллектуальных систем управления;
Уметь:
применять современные CASE-средства;
применять современные SCADA-системы;
применять современные Data Mining-системы;
применять типовые решения при построении программно-аппаратных комплексов интеллектуальных систем управления;
создавать и внедрять стандарты образного представления ситуаций;
анализировать архитектуру программных систем, оценивать уместность применения той или иной разновидности архитектурного решения.
Владеть:
навыками алгоритмизации задач управления;
навыками комплексирования методов и задач управления;
навыками работы с современными средствами автоматизации.
4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 10 зачетных единицы, 360 часов.Основные понятия и систем управления Роль и место человека в современных интеллектуальных системах управления Основные принципы и информационной интеллектуальных системах управления Архитектура систем управления Методы представления управления и базы Методы автоматизации решения задач интеллектуальной информационной поддержки принятия Технологии построения интеллектуального пользовательского интерфейса Инструментальные интеллектуальных систем управления 4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции:
Тема 1. Основные понятия и определения теории интеллектуальных систем управления.
Понятия технологических объектов управления. Виды технологических объектов управления: атомные и тепловые станции, гидроэлектростанции, энергосистемы. Принципы управления современными технологическими объектами. Требования к системам управления. Система управления. Распределенная система управления. Эргатическая система управления. Интеллектуальная система управления. Требования к современным человеко-машинным системам управления. Интеллектуальная система как информационная система поддержки принятия управляющих решений. Виды информационной поддержки принятия управляющих решений. Особенности разработки интеллектуальных систем для информационной поддержки принятия управляющих решений.
Тема 2. Роль и место человека в современных интеллектуальных системах управления.
Функции оперативного персонала при принятии управляющих решений. Анализ причин принятия ошибочных решений. Понятие «модель оперативной деятельности» как основа для автоматизации процессов интеллектуальной информационной поддержки принятия решений. Этапы и фазы человеко-машинного принятия управляющих решений.
Факторы, влияющие на организацию систем интеллектуальной информационной поддержки принятия решений.
Тема 3. Основные принципы и методы информационной поддержки принятия решений в Принципы построения систем управления как интеллектуальных систем, основанных на модельных знаниях. Виды и типы задач информационной поддержки принятия оперативных решений. Принципы построения моделей операторской деятельности. Общие принципы автоматизации решения задач для информационной поддержки принятия решений.
Принципы и методы интеллектуализации задач выявления нештатных состояний. Принципы и методы интеллектуализации задач оперативной диагностики состояния объекта управления.
Принципы и методы интеллектуализации задач прогнозирования развития нештатных состояний. Принципы и методы интеллектуализации задач программно-логического управления. Принципы и методы построения интеллектуального операторского интерфейса.
Архитектура интеллектуальных систем управления как информационных систем поддержки принятия управляющих решений.
Тема 4. Архитектура интеллектуальных систем управления.
Архитектура инструментальных средств интеллектуальной системы управления. Системы управления базами данных. Системы управления базами знаний. Инструментальный пользовательский интерфейс для описания предметной области. Инструментальный пользовательский интерфейс для описания моделей знаний (диагностических, прогнозных, гипертекстовых). Инструментальный пользовательский интерфейс для визуализации состояния автоматизированной технологии. Инструментальный пользовательский интерфейс для верификации данных и знаний. Инструментальный пользовательский интерфейс для верификации образов визуализации состояния автоматизированной технологии.
Архитектура оперативных средств интеллектуальной системы управления. Система связи с объектом управления. Система актуализации текущего состояния предметной области и ведения истории изменения состояния (архив). Система ситуационной оценки текущего состояния. Модель предметной области как область поиска и интерпретации решений.
Решатели задач поддержки принятия решений. Интеллектуальный пользовательский интерфейс.
Тема 5. Методы представления информации о предметной области управления и базы Семиотическая модель как интегральное средство представления знаний о предметной области управления. Декларативные модели знаний предикатного и продукционного типа.
Вычислительные модели знаний. Модели знаний типа «сети Петри». Гипертекстовые модели знаний. Когнитивные модели знаний. Языки представления знаний как средства описания модельного базиса семиотического типа. Организация логической семиотической модели знаний как мультимодельной среды описания предметной области. Принципы структуризации моделей знаний в мультимодельной среде. Организация баз семиотических знаний.
Тема 6. Методы автоматизации решения задач интеллектуальной информационной Семиотическая модель знаний как мультимодельная область поиска решений для задач интеллектуальной поддержки принятия решений. Планирование вычислений на мультимодельном базисе как средство поиска решений. Планирование вычислений на моделях: предикатного типа, продукционного типа, вычислительного типа, гипертекстового типа, когнитивного типа, семиотического типа. Логика поиска решений. Логика объяснения процессов поиска решений. Логика обоснования процессов выбора решений. Процедуры принятия решений. Языки манипулирования знаниями как средство постановки задач планирования и поиска решений. Методы и алгоритмы мультимодельного планирования и поиска решений. Методы интерпретации знаний. Методы построения решателей задач интеллектуальной поддержки принятия решений в мультимодельной среде. Методы координации решения задач в мультимодельной среде. Алгоритм планирования и поиска решений.
Тема 7. Технологии построения интеллектуального пользовательского интерфейса.
Требования к интеллектуальному пользовательскому интерфейсу. Концепция интеллектуального пользовательского интерфейса. Многооконность как средство интегрального представления состояния объекта управления. Технология построения интерфейса задач сигнализации и выявления нештатных ситуаций. Технология построения интерфейса диагностических и прогнозных задач. Технология построения интерфейса задач поиска управляющих решений. Технология построения графического интерфейса.
Технология построения интерфейса гипертекстов. Технология построения интерфейса задач когнитивной графики. Технология построения интерфейса мультимедиа задач. Технология построения интерфейса гипермедиа задач.
Тема 8. Инструментальные средства для построения интеллектуальных систем управления «SCADA»-системы. «Data Mining»-системы. «OLAP»-системы. Средства проектирования интеллектуального операторского интерфейса («СПРИНТ», «КОГРА»). Средства проектирования и тестирования моделей оперативной деятельности («ДИЭКС»). Системы управления базами данных и знаний. Языки определения и манипулирования данными и знаниями. Системы когнитивной графики («КОГРА»). Примеры реализации интеллектуальных систем управления и описание их применения на объектах электроэнергетики, тепловой и атомной энергетики, транспорте нефти.
4.2.2. Практические занятия № 1. Построение моделей знаний, описывающих функционирование технологических защит агрегата в среде «ДИЭКС».
№ 2. Построение моделей знаний, описывающих функционирование технологических блокировок управляющих команд агрегата в среде «ДИЭКС».
№ 3. Построение моделей знаний, описывающей функционирование технологической сигнализации агрегата в среде «ДИЭКС».
№ 4. Построение моделей знаний для распознавания аномальных состояний технологического агрегата в среде «ДИЭКС».
№ 5. Построение моделей знаний для решения задач диагностики аномальных состояний технологического агрегата среде «ДИЭКС».
№ 6. Верификация моделей знаний среде «ДИЭКС».
№ 7. Построение мнемосхем для визуализации состояния технологии в среде «СПРИНТ».
№ 8. Построение когнитивных образов для визуализации технологических ситуаций в среде «КОГРА».
№ 9. Настройка средств гипертекстовой поддержки в среде «СПРИНТ».
4.3. Лабораторные работы учебным планом не предусмотрены.
4.4. Расчетные задания В качестве расчетного задания каждому студенту будет предложено самостоятельно изучить принципы построения и функционирования конкретной системы управления или ее составных частей. Результатом является реферат, наиболее интересные из которых будут вынесены для обсуждения на практических занятиях.
4.5. Курсовые проекты и курсовые работы Курсовой проект (курсовая работа) учебным планом не предусмотрен.
5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Лекционные занятия проводятся в форме лекций с использованием презентаций и видео роликов. Презентации лекций содержат большое количество графических материалов и примеров из области энергетики.Лабораторные занятия проводятся с применением компьютерной техники и современного программного обеспечения для построения фрагментов интеллектуальной системы управления.
Самостоятельная работа включает подготовку к тестам, оформление реферата и подготовку его презентации к защите, подготовку к зачету.
6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ,
ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Для текущего контроля успеваемости используются различные виды тестов, устный опрос, презентация реферата.Аттестация по дисциплине – экзамен.
Оценка за освоение дисциплины, определяется на основе оценки, полученной студентом на экзамене.
В приложение к диплому вносится оценка за 2 семестр.
7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ДИСЦИПЛИНЫ
7.1. Литература:а) основная литература:
1. Системы поддержки принятия решений (Обзор литературы) / Под рук. Д.А.
Поспелова. - М.: АН СССР. САИИ. 1990. - 92 с.
2. Любарский Ю.Я.. Интеллектуальные информационные системы. - М.:Наука, 1990.
3. Башлыков А.А. Проектирование систем принятия решений. М. Энергоатомиздат 1986.
4. Башлыков А.А., Еремеев А.П. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике.\ Под ред. А.Ф. Дьякова. -М: Изд-во МЭИ. 1994.-216с.
5. Гвишиани В.А.,Башлыков А.А., Бритков В.Б., Вязилов Е.Д.
Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. -М., издательство "Эдиториал УРСС, 2001, 303 с.
6. Трахтенгерц Э.А.. Компьютерная поддержка принятия решений:
СИНТЕГ, 1998.
7. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления.
М:Энергоиздат, 1991.232с.
8. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика.М.: Наука,1986.284 с.
9. Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика/ Под ред. Д.А.Поспелова.
М.: Наука, 1991.
б) дополнительная литература:
1. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. М.: Наука, 1988.
2. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. - М.: Радио и связь, 1989.
3. Дж.Ф. Люгер. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. - М.: "Вильяме", 2003.
4. Тыугу Э.Х.. Концептуальное программирование. - М.: Наука, 1984.
5. Джонс М.Тим. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. - М.:
ДМК Пресс, 2004.
6. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем.- СПБ:
7. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева А.В., Поспелов Д.А.. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах. - М.: Наука,1989.
8. Ковальски Р.. Логика в решении проблем. - М.: Наука, 1990.
9. Гаврилов А.В.. Гибридные интеллектуальные системы. - Новосибирск:НГТУ,2003.
10. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р.. Извлечение и сруктурирование знаний для экспертных систем. - М.: Радио и связь, 1992.
11. Гладун В.П.. Планирование решений. - Киев, Наукова думка, 1987.
12. Джексон П. Введение в экспертные системы. - М., СпБ., Киев: "Вильяме",2001.
13. Ерофеев А.А., Поляков А.О.. Интеллектуальные системы управления. СПб:
Издательство СПб ГТУ, 1999.
14. Поспелов Д.А. Метафора, образ и символ - в познании мира // Новости искусственного интеллекта. 1998. № 1. С. 94—104.
15. Герасимов Б.М., Тарасов В.А., Токарев И.В. Человеко-машинные системы принятия решений с элементами искусственного интеллекта. - Киев: Наукова 16. Филиппович А.Ю. Интеграция систем ситуационного, имитационного и экспертного моделирования. - М.: Изд-во "ООО Эликс+", 2003.
7.2. Электронные образовательные ресурсы:
а) лицензионное программное обеспечение и Интернет-ресурсы:
Microsoft Office Visio Microsoft Visual Studio Component Builder Apache ANT MSBuild Microsoft Project http://www.raai.org/library/ http://alicebot.blogspot.com/ http://ru.wikipedia.org/wiki/DSS
8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Для обеспечения освоения дисциплины необходимо наличие учебной аудитории, снабженной мультимедийными средствами для представления презентаций лекций и показа учебных фильмов, а также аудитории, оснащенной современной компьютерной техникой для выполнения лабораторных работ.Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и с учетом рекомендаций ПрООП ВПО по направлению подготовки 010400 «Прикладная математика и информатика»;
профили:
Математическое и программное обеспечение вычислительных машин и компьютерных сетей.
Математическое моделирование.
ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:
"УТВЕРЖДАЮ":Зав. кафедрой Прикладной математики
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
(ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)
ИНСТИТУТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ (АВТИ)
_ Направление подготовки: 010400 Прикладная математика и информатика Магистерская программа:Математическое и программное обеспечение вычислительных машин и компьютерных сетей Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
"ТЕОРИЯ СИСТЕМ И УПРАВЛЕНИЯ "
Объем самостоятельной работы по учебному плану (всего) Курсовой проект1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Целью дисциплины является ознакомление с теорией систем и управления, научить системному подходу и системному анализу объектов управления и процессов управления объектами.По завершению освоения данной дисциплины студент способен и готов:
способностью совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень, добиваться нравственного и физического совершенствования своей личности (ОК-6);
способностью и готовностью к активному общению в научной, производственной и социально-общественной сферах деятельности (ОК-7);
способностью проводить научные исследования и получать новые научные и прикладные результаты (ПК-1);
способностью разрабатывать и оптимизировать бизнес-планы научно-прикладных проектов (ПК-4);
способностью разрабатывать аналитические обзоры состояния области прикладной математики и информационных технологий по профильной направленности ООП магистратуры (ПК-10);
способностью осознавать корпоративную политику в области повышения социальной ответственности бизнеса перед обществом, принимать участие в ее развитии (ПК-13);
Задачами дисциплины являются:
познакомить обучающихся с теорией систем и управления;
ознакомить обучающихся с принципами оптимального и адаптивного управления;
научить системному анализу объектов управления и процессов управления объектами в технических и больших системах;
ознакомить с моделями оптимального планирования деятельности организации;
ознакомить с методами Парето-оптимальной реструктуризации систем управления предприятиями.
2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО
Дисциплина относится к вариативной части профессионального цикла М.2 основной образовательной программы подготовки магистров по магистерской программе Математическое и программное обеспечение вычислительных машин и компьютерных сетей направления 010400 Прикладная математика и информатика.Дисциплина базируется на следующих дисциплинах: «Математика», «Методы оптимизации», «Основы программирования», «Дискретная математика», «Теория вероятностей и математическая статистика».
Знания, полученные по освоению дисциплины, необходимы при выполнении магистерской диссертации.
3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
В результате освоения учебной дисциплины обучающиеся должны демонстрировать следующие результаты образования:Знать:
современные методы системного анализа и управления в технических и организационных системах;
современные методы оптимального планирования деятельности предприятия;
методы Парето-оптимальной реструктуризации систем управления предприятиями.
Уметь:
применять современные методы системного анализа и управления в технических и организационных системах;
использовать принципы оптимального и адаптивного управления;
применять современные методы оптимального планирования деятельности предприятия;
применять методы Парето-оптимальной реструктуризации систем управления предприятиями;
определять эффективность систем управления организацией.
Владеть:
современными методами системного анализа и управления в технических и организационных системах;
методами определения устойчивости систем автоматического управления;
методами определения устойчивости плановых решений;
методами оптимального планирования деятельности предприятия;
методами Парето-оптимальной реструктуризации систем управления предприятиями.
4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 10 зачетных единицы, 360 часов.Основные понятия технических системах Проблемы управления сложными системами Описание динамических Описание линейных динамических систем во временной и частной Структурный метод моделирования и анализа систем управления Оптимальное управление Аналитическое конструирование регуляторов по ЛетовуКалману Основные понятия управления в больших Многоуровневые управления Оперативное организационных Информационные больших системах Эффективная реконструкция и синтез организацией при внедрении инноваций Управление корпорациями Эффективность системы управления организацией и корпорацией 4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции:
Тема 1. Основные понятия теории управления в технических системах.
Объект и цель управления, система управления, закон управления. Принципы управления: по отклонению, по возмущению. Понятие состояния объекта управления, понятие ситуации.
Проблема идентификации и построения модели объекта управления; проблема наблюдения, прогноза возмущений со стороны внешней среды, синтеза оптимального управления, многокритериальности при оценке качества управления. Модельный и декомпозиционный подходы к сложным задачам управления. Децентрализация и многоуровневая система управления.
Тема 3. Описание динамических систем в пространстве состояний.
Свойства состояния. Модели состояния и наблюдения. Оценка состояния по КалмануБьюси. Управляемость и наблюдаемость динамических систем. Критерий управляемости и наблюдаемости по Калману.
Тема 4. Описание линейных динамических систем во временной и частной областях.
Импульсная характеристика, передаточная функция, амплитудно-фазовая характеристика. Связь различных форм описания.
Тема 5. Структурный метод моделирования и анализа систем управления.
Система управления как структура из типовых динамических и нелинейных звеньев.
Характеристика типовых звеньев, способы их соединения, преобразования структурных схем. Примеры.
Тема 6. Устойчивость систем автоматического управления.
Понятие устойчивости, виды устойчивости. Устойчивость по Ляпунову. Устойчивость линейных стационарных систем. Алгебраические (Рауса–Гурвица) и частные (Найквиста) критерии устойчивости.
Цели управления, их достижение как оптимизационная задача, критерии оптимальности. Принципы оптимальности Беллмана. Управление Гамильтона-Якоби и структура оптимального управления. Принцип достаточного прогноза возмущений.
Тема 8. Аналитическое конструирование оптимальных регуляторов по Летову-Калману.
Линейно-квадратичные (ЛК) задачи и оптимальное управление как обратная связь по состоянию. Линейно-квадратичные с гауссовскими белыми возмущениями (ЛКГ) задачи и теорема разделения. ЛК-задачи с прогнозируемыми возмущениями. Принцип временной симметрии.
Два подхода к адаптивному управлению. Структура адаптивных систем управления.
принцип дуальности управления Фельдбаума и его аддитивная аппроксимация. Принципы адаптивной и эталонной модели. Алгоритм адаптации. Принцип управления с прогнозирующей моделью.
Тема 10. Основные понятия теории систем и управления в больших системах.
Понятие «система». Модели системы. Строение систем. Свойства систем.
Классификация систем. Понятие «управление». Управление в технических системах.
Управление в организационных системах. Основные принципы управления.
Тема 11. Многоуровневые иерархические системы управления.
Многоуровневые иерархические системы. Страты, слои, эшелоны. Современный подход к исследованию многоуровневых иерархических систем. Характерные особенности сложных социально-технических систем.
Тема 12. Миссия, цели и функции управления. Оптимальное планирование.
Определение миссии, требования к миссии организации. Цели. Требования, предъявляемые к целям. Классификация целей. Исследование миссии и целей управления.
Функции управления в больших и сложных социально-технических системах. Общие функции управления. Специфические функции управления. Функция «Планирование».
Классификация функции «Планирование». Оптимальное планирование (однокритериальная модель). Устойчивость плановых решений. Эффективное планирование (многокритериальная модель). Абсолютно-гарантированное планирование.
Удовлетворительное планирование. Планирование в условиях неопределенности.
Функции «организация», «мотивация», «контроль», «координация».
Тема 13. Оперативное управление в организационных системах.
Цели и задачи оперативного управления организацией. Модели оперативного управления организацией. Виды корректирующих действий.
Тема 14. Информационные аспекты управления в больших системах.
Понятие информации, ее виды. Структурные меры измерения информации.
Статистические меры измерения информации. Семантическая мера измерения информации.
Прагматическая мера измерения информации. Требования к командной (управляющей) информации. Требования к отчетной информации (информации о состоянии объекта управления).
Тема 15. Эффективная реконструкция и синтез структуры управления организацией при Понятие структуры системы управления организацией. Страты, слои, эшелоны структуры управления. Математическая модель структуры управления организацией.
Операции по преобразованию структур.
Принципы реконструкции и синтеза структуры управления организацией при внедрении инноваций. Определение технологической структуры системы управления.
Определение оптимальной организационной структуры управления.
Понятие «корпорация». Корпорация как система. Виды корпораций. Англоамериканская модель корпорации. Японская модель корпорации. Немецкая модель корпорации. Особенности управления корпорациями. Синергетический эффект при объединении компаний в корпорацию.
Тема 17. Эффективность системы управления организацией и корпорацией.
Показатели эффективности системы управления организации. Показатели эффективности системы управления корпорации. Синергетический эффект повышения эффективности управления корпорацией.
4.2.2. Практические занятия.
1. Определение динамических характеристик частотным методом.
2. Построение логарифмических амплитудно-частотных характеристик по экспериментальным данным.
3. Исследование устойчивости линейной системы автоматического регулирования алгебраическими методами.
4. Исследование устойчивости линейной системы автоматического регулирования по 5. Исследование двухуровневой системы децентрализованного управления с координацией по методу развязывания взаимодействий и методу прогнозирования взаимодействий.
6. Оптимальное планирование (однокритериальная модель). Устойчивость плановых 7. Многокритериальное планирование.
8. Определение технологической структуры при внедрении инноваций.
9. Оптимизация организационной структуры при внедрении инноваций.
4.3. Лабораторные работы 1. Определение динамических характеристик частотным методом.
2. Построение логарифмических амплитудно-частотных характеристик по экспериментальным данным.
3. Исследование устойчивости линейной системы автоматического регулирования алгебраическими методами.
4. Исследование устойчивости линейной системы автоматического регулирования по 5. Исследование двухуровневой системы децентрализованного управления с координацией по методу развязывания взаимодействий и методу прогнозирования взаимодействий.
6. Оптимальное планирование (однокритериальная модель). Устойчивость плановых 7. Многокритериальное планирование деятельности организации.
8. Определение технологической структуры при внедрении инноваций.
9. Оптимизация организационной структуры при внедрении инноваций.
4.4. Расчетные задания.
1. Определение эффективной структуры управления организации при внедрении 2. Многокритериальное планирование деятельности организации.
3. Устойчивость плановых решений.
4.5. Курсовые проекты и курсовые работы Курсовой проект (курсовая работа) учебным планом не предусмотрен.
5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Лекционные занятия проводятся в форме лекций с использованием компьютерных презентаций. Презентации лекций содержат большое количество графических материалов.Практические и лабораторные занятия проводятся с применением компьютерной техники и современного программного обеспечения.
Самостоятельная работа включает подготовку к тестам, опросам и контрольным работам, выполнение лабораторных работ, выполнение расчетного задания, оформление и подготовку его к защите, подготовку к зачету и экзамену.
6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ,
ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Для текущего контроля успеваемости используются контрольные работы, устный опрос, защиты лабораторных работ и расчетного задания.Аттестация по дисциплине – экзамен.
Оценка за освоение дисциплины, определяется оценкой на экзамене.
7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ДИСЦИПЛИНЫ
7.1. Литература:а) основная литература:
29. 1. В. А. Иванов, В. С. Медведев, Б. К. Чемоданов, А. С. Ющенко. Математические основы теории автоматического управления. В 3 томах. - М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2006-2009.
30. Пупков К.А., Егупов Н.Д., Баркин А.И. и др. Методы классической и современной теории автоматического управления. В 5 томах. - М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 31. Петраков Ю.В., Драчев О.И. Теория автоматического управления технологическими системами. – М.: Машиностроение, 2008.
32. Бесекерский, В. А., Попов, Е. П. Теория систем автоматического регулирования. — СПб.: Профессия, 2007.
33. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. – М.: МПСИ, 2005.
34. Мишин В.М. Исследование систем управления. –М.: Юнити–Дана, 2008.
б) дополнительная литература:
1. Акчурин Р.М. Исследование систем управления организацией. – М.: МЭИ, 2006.
2. Акчурин Р.М. Методы принятия оптимальных управленческих решений: учебное пособие. – М.: Издательский дом МЭИ, 2009.
3. Акчурин Р.М. Элементы современной теории управления. – М.: МЭИ, 7.2. Электронные образовательные ресурсы:
а) лицензионное программное обеспечение и Интернет-ресурсы:
Среда разработки Visual Studio http://msdn.microsoft.com/ru-ru/vstudio/default.aspx.
б) другие:
Пакет прикладных программ для решения задач оптимизации.
8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Для обеспечения освоения дисциплины необходимо наличие учебной аудитории, снабженной мультимедийными средствами для представления презентаций лекций и показа учебных фильмов, а также аудитории, оснащенной современной компьютерной техникой для выполнения лабораторных работ и практических занятий.Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и с учетом рекомендаций ПрООП ВПО по направлению подготовки 010400 «Прикладная математика и информатика»;
магистерская программа:
Математическое и программное обеспечение вычислительных машин и компьютерных сетей.
Математическое моделирование.
ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:
проф. каф. ПМ "УТВЕРЖДАЮ":Зав. кафедрой Прикладной математики
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
(ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)
ИНСТИТУТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ (АВТИ)
_ Направление подготовки: 010400 Прикладная математика и информатика Магистерская программа:Математическое и программное обеспечение вычислительных машин и компьютерных сетей Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
"ПРИКЛАДНАЯ СЕМИОТИКА"
Расчетные задания, рефераты Объем самостоятельной работы по учебному плану (всего) Курсовой проект1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Целью дисциплины является изучение основных подходов, методов и языков для представления знаний в семиотических системах, главным образом, в системах Семантического Веба.По завершению освоения данной дисциплины студент способен и готов:
разбираться в современном состоянии и проблемах Семантического Веба, в методах представления знаний в семиотических системах (ОК-2);
использовать углубленные теоретические и практические знания в области разработки систем Семантического Веба, самостоятельно приобретать с помощью современных информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, расширять и углублять свое научное мировоззрение (ОК-3, ОК-4);
порождать новые идеи и демонстрировать навыки самостоятельной научноисследовательской работы и работы в научном коллективе, совершенствовать и развивать свой интеллектуальный уровень, активно общаться в научной и производственной сферах деятельности (ОК-5, ОК-6, ОК-7);
использовать углубленные знания правовых и этических норм при оценке последствий своей профессиональной деятельности, при разработке и осуществлении социально-значимых проектов (ОК-9);
проводить научные исследования в области разработки и применения систем Семантического Веба и получать новые научные и прикладные результаты, разрабатывать концептуальные и теоретические модели и методы решаемых задач, проводить углубленный анализ проблем, ставить и обосновывать задачи научной и проектно-технологической деятельности (ПК-1, ПК-2, ПК-3);
управлять проектами (НИР, НИОКР) планировать научно-исследовательскую деятельность, анализировать риски, быть ответственным исполнителем и руководителем коллектива исполнителей проекта (ПК-5);
проводить лекционные, семинарские и практические занятия спецкурсов в области разработки и применения система Семантического Веба, разрабатывать учебнометодические комплексы для электронного и мобильного обучения (ПК-8, ПК-9);
работать в международных проектах и участвовать в деятельности профессиональных сетевых сообществ по тематике специализации (ПК-11, ПК-12);
реализовать решения, направленные на поддержку социально-значимых проектов и обеспечения общедоступности информационных услуг (ПК-14).
Задачами дисциплины являются:
освоение основных подходов, методов и моделей представления и оперирования знаниями для семиотических систем, в частности, в условиях неточности, нечеткости, неполноты и противоречивости имеющейся информации;
освоение современных программных моделей Семантического Веба;
освоение и умение применять на практике основные методы и подходы к представлению знаний в семиотических системах..
2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО
Дисциплина относится к вариативной части (дисциплинам по выбору, № дисциплины по учебному плану М 8.2) ООП ВПО по направлению подготовки 010400 Прикладная математика и информатика, магистерская программа "Математическое и программное обеспечение вычислительных машин и компьютерных сетей».Дисциплина базируется на следующих дисциплинах: «Дискретная математика», «Языки и методы программирования», «Семантика языков программирования», «Основы искусственного интеллекта».
Знания, полученные по освоению дисциплины, необходимы при выполнении курсового проекта, НИР и при подготовке магистерской диссертации.
3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
В результате освоения учебной дисциплины обучающиеся должны демонстрировать следующие результаты образования:Знать:
основные подходы, методы и модели представления знаний для систем Семантического Веба и оперирования этими знаниями, в том числе в условиях неточности, нечеткости, неполноты и противоречивости имеющейся информации (как в данных, так и в знаниях);
программные инструментальные средства для конструирования перспективных систем Семантического Веба, ориентированных на различные приложения;
возможности применения методов, моделей и базовых инструментальных конструирования систем Семантического Веба для различных предметных\ проблемных областей;
основные источники научно-технической информации, включая Интернет-ресурсы, по основным направлениям Семантического Веба.
Уметь:
самостоятельно разбираться в имеющихся концепциях, методах и моделях ИИ в плане реализации эффективных систем Семантического Веба и применять их для решения прикладных задач;
использовать имеющееся программное обеспечение для разработки систем Семантического Веба.
проводить научные исследования в области разработки и применения перспективных систем Семантического Веба и получать новые научные и прикладные результаты, разрабатывать концептуальные и теоретические модели и методы решаемых задач, проводить углубленный анализ проблем, ставить и обосновывать задачи научной и проектно-технологической деятельности;
проводить лекционные, семинарские и практические занятия спецкурсов в области разработки и применения систем Семантического Веба, разрабатывать учебнометодические комплексы для электронного и мобильного обучения.
выбирать и использовать необходимые компьютерные средства, в том числе перспективные и распределенные системы, математическое и программное обеспечение.
Владеть:
методологией и навыками практического применения подходов, методов и моделей ИИ, а также соответствующих компьютерных средств, математического и программного обеспечения в своей профессиональной деятельности; навыками разработки перспективных систем Семантического Веба;
терминологией, навыками поиска и использования научно-технической информации по профессиональной тематике, навыками работы в коллективе, планирования НИР и управления научными коллективами.
4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетных единицы, 108 часов.4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции:
Введение: общие задачи искусственного интеллекта (ИИ), основные направления ИИ, этапы развития ИИ и интеллектуальных систем (ИС). Семиотические системы как системы представления знаний для ИС. Системы Семантического Веба как ИС. О технологиях Семантического Веба.
1. Общие теоретические основы прикладной семиотики (4 часа) Знаки и имена. Смыл и денотат имен. Треугольник Фреге. Формальная модель понятия.
Языки спецификации понятий (концептуальные языки). Классификация концептуальных языков. Данные, знания, метаданные. Онтологии. Ключевая роль онтологий в Семантическом Вебе (СВ). О языках структурной, логической и модальной спецификации.
Язык XML как язык структурной спецификации. Составляющие языка XML: элементы, контенты, атрибуты, инструкции обработки, XML-сущности, типы данных и типы атрибутов. Абстрактная синтаксис для XML. Языки запросов к XML-моделям. Бинарная модель данных (БМД). Трансляция БМД в XML. Язык DTD. Язык XMLSchema. Система Topic Maps.
Язык RDF как язык спецификации семантики. Бинарная модель знаний. Абстрактный синтаксис RDF. Конкретные синтаксисы для RDF: RDF/XML и Notation 3. Язык RDFSchema. Язык Tolog. Денотативная семантика и аксиоматическая семантики RDF. Язык OWL.
Языки дескриптивной логики. Монотонные правила: синтаксис и семантика.
Немонотонные правила: синтаксис и семантика. Язык SWRL Язык RuleML Методы построения онтологий. Повторной использование онтологий. Отображение онтологий.
4.2.2. Практические занятия:
2 семестр Занятие 1. Составление текстов на языках XML, DTD XMLSchema (10 часов) Занятие 2. Составление текстов на языках системы БМЗ (4 часа) Занятие 3. Составление текстов на языке OWL (4 часа) 4.3. Лабораторные работы:
2 семестр № 1. Разработка элементов транслятора БМД в язык XML (6 часов).
№ 2. Разработка элементов транслятора БМД и БМЗ в языки RDF и RDFSchema ( часов).
№ 3. Разработка элементов транслятора БМЗ в язык OWL (6 часов).
4.4. Расчетные задания:
№1. Проектирование схем в языках DTD и XMLSchema для заданных предметных областей.
№2. Проектирование заданных онтологий в языке OWL.
4.5. Курсовые проекты и курсовые работы: учебным планом не предусмотрены
5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Лекционные занятия проводятся в форме лекций с использованием электронных образовательных ресурсов (слайдов, презентаций, видеороликов и др.).Лабораторные занятия проводятся с использованием современных компьютерных средств.
Самостоятельная работа включает подготовку к тестам, выполнение расчетных работ, оформление лабораторных работ и подготовку к их защите, подготовку реферата, подготовку к зачету и экзамену.
6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ,
ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Для текущего контроля успеваемости используются различные виды тестов, контрольные работы, устный опрос, защита лабораторных работ и расчетных работ.Аттестация по дисциплине – зачет, экзамен.
Оценка за освоение дисциплины определяется на основе оценки, полученной студентом на экзамене и за выполненные расчетные работы.
7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ДИСЦИПЛИНЫ
7.1. Литература:а) основная литература:
5. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер.
с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1408 с.
2. Хантер Д., Рафтер Дж., Фаусетт Дж. XML: базовый курс. – «Диалектика», 2009. – 1334 с.
3. Шрайбман В. Выражение семантики данных: RDF против XML. – http://citforum.ru/internet/xml/rdf_xml/ б) дополнительная лиетратура:
1. Ландэ Д. Семантический Веб: воплощение идеи. – http://dwl.kiev.ua/art/sw/semweb.pdf 7.2. Электронные образовательные ресурсы:
а) лицензионное программное обеспечение и Интернет-ресурсы: при выполнении лабораторных работ используется лицензионное программное обеспечение ОС Windows, свободно распространяемое по сети Интернет программное обеспечение языка искусственного интеллекта CLIPS (C Language Integrated Production System) и руководства (http://www.ghg.net/clips/CLIPS.html; http://www.ghgcorp.comt/clips/CLIPS.html), б) другие: набор слайдов, презентаций и видеороликов по материалу лекций.
8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Для обеспечения освоения дисциплины необходимо наличие учебной аудитории, снабженной мультимедийными средствами для представления презентаций лекций и показа учебных фильмов, а также аудитории, оснащенной современной компьютерной техникой для выполнения лабораторных работ.Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и с учетом рекомендаций ООП ВПО по направлению подготовки 010400 Прикладная математика и информатика, магистерская программа "Математическое и программное обеспечение вычислительных машин и компьютерных сетей».
ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:
"УТВЕРЖДАЮ": Зав. кафедрой Прикладной математики
«