Учебная дисциплина предназначена для студентов, обучающихся при освоении Основной образовательной программы по направлению подготовки 38.03.05 - «Бизнес информатика», уровень – «бакалавр». Она изучается студентами на 3 курсе в 5 семестре и относится к дисциплинам вариативной части профессионального цикла.
Объектом дисциплины являются методы обработки информации с использованием современной информационной техники.
Предметом изучения дисциплины являются методы и модели решения неформализованных задач в информационных системах предприятий в различных областях экономики и управления.
Целью преподавания дисциплины «Интеллектуальные информационные системы и технологии» является изучение методов построения и использования интеллектуальных информационных систем, ознакомление с проблематикой и областями применения искусственного интеллекта в информационных системах, освещение теоретических и организационно-экономических вопросов построения и функционирования систем, основанных на знаниях, привитие навыков практических работ по проектированию баз знаний.
Задачами преподавания данной учебной дисциплины является формирование у студентов профессиональных навыков в области разработки и практического применения интеллектуальных информационных систем, а также получение навыков в постановке реальных прикладных задач с целью их решения с использованием методов искусственного интеллекта, в разработке компонентов интеллектуальной информационной системы.
Контрольные вопросы для самоподготовки:
- Дайте содержательную характеристику понятия «интеллектуальная задача».
- Какие задачи называются не формализуемыми и каковы их основные свойства.
- Перечислите основные обобщенные категории интеллектуальных задач.
- В чем отличие модели предметной области АИС от предметной области ИИС.
- Какая структура формализованного представления информации в базах знаний ИИС является наиболее универсальной и на чем она основана.
- Дайте содержательное неформальное определение предиката.
- Основные направления искусственного интеллекта
- Состояние работ в области экспертных систем
- Понятие интеллектуальной информационной системы
- Основные свойства интеллектуальной информационной системы
- Классификация интеллектуальных информационных систем.
- Общие понятия экспертных систем
- Назначение и основы экспертных систем.
- Составные части экспертной системы.
- Структура экспертных систем
- Статические экспертные системы.
- Динамические экспертные системы.
- Этапы разработки экспертных систем.
- Понятие базы знаний экспертных систем.
- Организация базы знаний.
- Декларативная форма представления знаний.
- Процедурная форма представления знаний.
- Предметное знание.
- Проблемное знание.
- Методы и модели представления знаний
- Логическая модель представления знаний.
- Семантическая модель представления знаний
- Фреймовая модель представления знаний
- Продукционная модель представления знаний
- Модель доски объявлений для представления знаний
- Гибридные модели представления знаний.
- Методы поиска решений в экспертных системах
- Логический метод рассуждения.
- Эвристический метод рассуждения.
- Рассуждения на основе дедукции
- Рассуждения на основе индукции
- Рассуждения на основе аналогии
- Нечеткий вывод знаний.
- Немонотонность вывода
- Нечеткие знания. Понятие лингвистической переменной, определение ее значения
- Понятие нечеткого множества.
- Понятие функции принадлежности.
- Операции с нечеткими знаниями
- Понятие нейроинформатики история развития
- Машинное обучение на примерах.
- Нейронные сети.
- Основные достоинства и недостатки нейронных сетей по сравнению с обычными экспертными системами
- Биологический и формальный нейрон
- Математическое модель формального нейрона. Математическое описание нейронной сети
- Типы нейронных сетей и их обозначение. Понятие логически прозрачных нейронных сетей
- Правило Байеса и как оно применяется для управления неопределенностью знаний в экспертной системе
- Этапы создания экспертных систем на основе правила Байеса
- Суть самообучающейся системы
- Основные шаги при разработке обучающейся системы
- Отличие создания правил при использовании коэффициента уверенности
- Отличие «прямой» от «обратной» цепочки рассуждений
- Правила продукции и в чем их сущность
- Основные части продукционной системы
- Понятие слота, и из каких частей он состоит
- Понятие конечной математической структуры
- Коммутативность декартова произведения
- Понятие базы шкалы множеств
- Понятие конечного предиката произвольного порядка
- Понятие буквенной, предикативной, фиктивной переменных
- Соответствие между отношениями и предикатами.
- Алгоритм и таблица построения предикатов высших порядков
- Понятие и алгоритм построения формулы АКП
- Закон соответствия между формулами и сущностями
- Понятие «предикат узнавания», элементарного предиката и базиса АКП
- Законы АКП
- Понятие смешанного кода чисел, конституенты единицы
- Понятие элементарной конъюнкции и дизъюнкции АКП
- Понятие дизъюнктивной нормальной формы и совершенной дизъюнктивной нормальной формы АКП
- Теорема о дизъюнктивное разложения
- Алгоритм получения совершенной дизъюнктивной нормальной формы АКП
- Учебно-методическое пособие к изучению дисциплины «Интеллектуальные информационные системы и технологии» (для студентов направлений подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 38.03.05 «Бизнес информатика») [Электронный ресурс] / составитель О.А. Плешкова. – Электрон. данные. – Горловка: ГОУВПО «ДОННТУ» АДИ, 2017.
- Учебно-методическое пособие к выполнению курсовой работы по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы и технологии» (для студентов направлений подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 38.03.05 «Бизнес информатика») [Электронный ресурс] / составитель О.А. Плешкова. – Электрон. данные. – Горловка: ГОУВПО «ДОННТУ» АДИ, 2017.
- Башмаков А.И. Интеллектуальные информационные технологии: учеб. пособие. – М.: Изд-во МГУ им. Н.Э. Баумана, 2011. – 381 с.
- Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике: учебное пособие. 3-е издание. – М.: СИНТЕГ, 2012. – 402 с.
- Макаренко С.И. Интеллектуальные информационные системы: учебное пособие. – Ставрополь: СФМГГУ им. М.А. Шолохова, 2013. – 298 с.
- Мигас С.С. Интеллектуальные информационные системы: конспект лекций. – СПб.: БХВ-Петербург, 2014. – 367 с.
- Каганов В. И. Радиоэлектронные системы автоматического управления. Компьютеризированный курс : учеб. пособие для вузов / B. И. Каганов – М.: Горячая линия – Телеком, 2009. – 432 с. – 1 файл. – Систем. требования: Acrobat Reader.
- Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский; пер. с польск. И. Д. Рудинского. – М.: Горячая линия-Телеком, 2006. – 452 с. – 1 файл. – Систем. требования: Acrobat Reader.
- Демидов А. А. Информационно-аналитические системы поддержки принятия решений в органах государственной власти и местного самоуправления. Основы проектирования и внедрения : учеб. пособ. / А. А. Демидов, Ю. Н. Захаров. – СПб. : НИУ ИТМО, 2012. – 100 с. – 1 файл. – Систем. требования: Acrobat Reader.
- Лю Б. Теория и практика неопределённого программирования; пер. с англ. Ю. В. Тюменцева, Ю. Т. Каганова / Б. Лю ; под ред. Ю. В. Тюменцева. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. – 416 с. – 1 файл. – Систем. требования: Acrobat Reader.
- Гаврилова Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова.– СПб.: Питер, 2001. – 384 с.
- Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы. /А.В. Андрейчиков. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 424 с.
- Джексон П. Введение в экспертные системы./ П. Джексон. – М.: «Вильямс», 2001. – 471 с.
- Таунсенд К. Проектирование и программная реализация экспертных систем на ПЭВМ./ К. Таунсенд. – М.: «Финансы и статистика», – 2004. – 319 с.
- Рассел С. Искусственный интеллект: современный подход: [пер. с англ.] / С. Рассел, П. Норвиг. – 2-е изд. -– М.: Вильямс, 2006. – 408 с.
- Гарднер Говард. Структура разума: теория множественного интеллекта /Говард Гарднер. – М.: Вильямс, 2003. – 512 с.
- Братко Иван. Язык PROLOG (Пролог): алгоритмы искусственного интеллекта. / Братко Иван. – 3-е издание. – М.: Вильямс, 2005. – 640 c.
- Катунев А. Н. Математические методы в системах принятия ре-шений: учебное пособие / А. Н. Катунев, Н. А. Северцев. – М.: Высш. шк., 2005. – 311 с
- Никольская И. Л. Математическая логика: учебник / И. Л. Никольская. – М.: Высш. шк., 1981. – 127 с.
