Системы искусственного интеллекта

Информация об авторах

Хатаева Ровзан Салимсултановна- доцент кафедры «Информатика и вычислительная техника»

Юсупова Райхан Вахаевна – старший преподаватель «Информатика и вычислительная техника»

Цели и задачи  дисциплины

Целью преподавания дисциплины «Системы  искусственного интеллекта» заключаются в формировании у студентов знаний об искусственном интеллекте, технологии создания интеллектуальных информационных систем, изучение принципов организации и способов реализации интеллектуальных систем.  

Задачами  освоения дисциплины являются:  

-изучить основные принципы использования теории и методов искусственного интеллекта в построении современных компьютерных систем;

-получить опыт работы в исследовании и построении систем искусственного интеллекта.

Длительность изучения дисциплины: 17 недель

Трудоемкость дисциплины: 2 зачетные единицы

В результате освоения дисциплины студент должен:

знать:                            

- классификацию, общую структуру, области использования интеллектуальных систем;

- основные принципы построения интеллектуальных систем, особенности, отличающие их от программно-аппаратных комплексов традиционного вида;

уметь:

- применять методы практического извлечения знаний из различных  источников;

- применять методы структурирования знаний;

 владеть:

- - методологией проектирования информационных систем искусственного интеллекта 

Структура дисциплины

Теоретический

материал

Количество модулей – 2

Количество лекций в каждом модуле -  4; 6

Практический

материал

По данной дисциплине предусматривается выполнение  лабораторных  работ по всем рассматриваемым модулям..

Контрольно-измерительные материалы

В комплекте тестовых заданий имеется по 20 вопросов к каждому модулю, на ответы отводится 90 минут.

Модуль

Темы/Лекции

Материалы для сопровождения дисциплины

Контрольно- измерительные материалы

Направления подготовки

Модуль 1.

Классификация представления задач

1.     Функциональная структура использования СИИ;

2.     Виды моделей (логические, сетевые, продукционные и сценарии);

3.     Классификация уровней понимания.

4.     Методы решения задач.

1. Презентации

2. Лабораторные работы

Тест

ИВТ (бакалавриат)

Модуль 2.

Представление знаний в интеллектуальных системах

1.     Данные и знания. Основные определения.

2.     Особенности знаний. Переход от Базы Данных к Базе Знаний.

3.     Модели представления знаний. Неформальные (семантические) модели.

4.     Формальные модели представления знаний.

5.     Продукционные системы.

6.     Планирование задач

1. Презентации

2. Лабораторные работы

Тест