Пояснительная записка Типовая программа «Основы алгоритмизации и программирования в традиционных и интеллектуальных компьютерах»


НазваниеПояснительная записка Типовая программа «Основы алгоритмизации и программирования в традиционных и интеллектуальных компьютерах»
страница8/8
Дата публикации10.05.2013
Размер0.58 Mb.
ТипПояснительная записка
referatdb.ru > Информатика > Пояснительная записка
1   2   3   4   5   6   7   8
^

Модели представления знаний, базы данных

и Системы управления базами данных




Учебная программа для высших учебных заведений
по специальности 40 03 01 «Искуственный интеллект»


Составители:

В.В. Голенков - заведующий кафедрой интеллектуальных информационных технологий Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники, доктор технических наук, старший научный сотрудник;

Ф.И. Брудно  - доцент кафедры интеллектуальных информационных технологий Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники, кандидат технических наук;

Н.А. Гулякина - доцент кафедры интеллектуальных информационных технологий Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники, кандидат физико-математических наук;

П.А. Гапонов  - доцент кафедры интеллектуальных информационных технологий Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники, кандидат технических наук.

^ Под общей редакцией: В.В. Голенкова.

Рецензенты:

Кафедра САПР Белорусской государственной политехнической академии (протокол № 17 от 29 мая 2000г.);

^ А.А. Карпук - главный специалист ГП «НИИ средств автоматизации», кандидат технических наук.

Рекомендована к утверждению в качестве типовой:

Кафедрой интеллектуальных информационных технологий Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники (протокол

№ 5 от 23 октября 2000 г.);

Советом Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники (протокол № 4 от 23 ноября 2000 г.).

Согласована с:

Учебно-методическим объединением вузов Республики Беларусь по образованию в области электрорадиотехники и информатики; Главным управлением высшего и среднего специального образования;

Центром методического обеспечения учебно-воспитательного процесса Республиканского института высшей школы БГУ.


^ ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
Типовая программа «Модели представления знаний, базы данных и системы управления базами данных» разработана для специальности 40 03 01 «Искусственный интеллект». Она предусматривает соответствующий курс лекций, включает выполнение лабораторных работ и курсовых проектов для закрепления теоретических знаний. Целью изучения дисциплины является ознакомление с основами многоуровневой архитектуры представления и переработки информации, трактуемой либо как элементарные данные (числа и символы), либо как система отношений на данных сложной структуры, либо как самоинтерпретируемые метаданные – знания.

Программа базируется на знаниях и навыках, приобретаемых при изучении курсов по дисциплинам: «Введение в специальность», «Математические основы искусственного интеллекта», «Конструирование программ и языки программирования в традиционных и интеллектуальных компьютерах», «Аппаратное и программное обеспечение сетей», «Ассоциативная память и ассоциативные процессоры в интеллектуальных компьютерах».

Объектами изучения курса являются:

- концепции архитектуры систем знаний;

- модели представления знаний и данных;

- языковые и инструментальные средства управления/переработки данных и знаний, а так же обеспечение их корректности, целостности и актуальности.

Задача курса заключается в формировании у слушателей:

- знаний о базовых архитектурах систем управления базами данных (СУБД) и систем, основанных на знаниях;

- знаний о базовых моделях и методах представления данных и метаданных, а также средствах их переработки;

- знаний основных стратегий и методов формализации различных проблемных областей с использованием технологий баз данных и знаний;

- умений и навыков разработки и пополнения баз данных и знаний в современных инструментальных средах.

Программа составлена в соответствии с требованиями образовательных стандартов, и рассчитана на объем 115 учебных часов. Примерное распределение учебных часов по видам занятий: лекций – 64 часа, лабораторных работ – 51 час.

В результате изучения дисциплины студент должен:

иметь представление:

– о понятиях данных и знаний, их особенностях и различиях;

– о принципах организации данных и знаний;

– о языках представления и переработки знаний и данных;

знать и уметь использовать:

– типологию данных и знаний;

– модели представления данных и знаний;

– инструментальные средства представления данных и знаний;

иметь навыки:

– переработки данных и знаний;

– проектирования систем управления базами данных и знаний.
^ СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Раздел 1. Информация, знания, данные
Тема 1. Отличительные характеристики знаний

Знания как метаданные. Представление знаний как базовый этап создания систем искусственного интеллекта. Процедуральные и декларативные знания.

Архитектура систем знаний. Типология проблемных областей по степени формализации. Парадигмы представления и переработки знаний.
^ Тема 2. Формальные системы

Общие свойства. Логические модели представления знаний. Логика предикатов 1го и 2го порядка. Модельная истинность и непротиворечивость. Разрешимость и полнота. Теоремы Гёделя. Многосортная и многоуровневая логика предикатов. Модель замкнутого мира и немонотонные логики. Псевдофизические и временные логики. Нечеткая и вероятностная логика.
^ Тема 3. Семантические сети

Однородные и неоднородные сети. Иерархические сети. Процедурная интерпретация сетей. Концептуальные графы Шенка. Формализация сети (графы, гиперграфы, квазиграфы). Моделирование ассоциативной памяти. Базовые механизмы поиска в сетях. Графические представления сложных сетей. Альтернативность представления объектов предметной области в сетевых формализмах.
^ Тема 4. Продукции

Общая структура продукционного правила. Постусловия и предусловия. Архитектура продукционных систем. Модель «доски объявлений». Управление выводом и разрешение конфликтов в продукционных системах. Базовые стратегии вывода. Назначение приоритетов и разбиение продукции на группы. Использование метаправил. Системы MYCIN /TEIRESIAS.
^ Тема 5. Фреймы

Определение фрейма по М. Минскому. Структура фрейма. Фреймы-прототипы и фреймы-экземпляры. Вложенные фреймы. Базовые семантические отношения, связывающие фреймы в сеть. Представление процедурных знаний фреймами. Процедуры-«демоны». Базовые операции фреймовых моделей. Фреймы и объектно-ориентированный подход.

^ Тема 6. Достоинства и недостатки различных моделей представления знаний (МПЗ)

Сравнительный анализ МПЗ (нотационная адекватность и выразительность, инференциальные возможности и формализованность, динамичность и возможности пополнения). Взаимная интерпретируемость различных МПЗ.

Графодинамические модели. Интеграция МПЗ. Семиотика и семиотические системы.

Представление и использование нечетких знаний. Нечеткие множества. Коэффициенты уверенности. Байесовский метод. Теория Демпстера-Шафера.
^ Тема 7. Языки представления знаний (ЯПЗ)

ЯПЗ в качестве языков описания моделей проблемной области. Математическая структура данных в декларативных ЯПЗ. Нелинейные ЯПЗ. Семейства языков и подъязыки. Денотационная семантика. Операционная семантика и абстрактные машины переработки информации. Примеры типичных ЯПЗ для соответствующих МПЗ (Пролог, SC, OPS, KRL).
^ Раздел 2. Концепция баз данных
Тема 8. Данные

Отличия данных от метаданных (знаний). Основные понятия (предметная область, словарь-справочник данных, базы данных, администратор базы данных, система управления базой данных, язык описания данных, язык манипулирования данными, логическая и физическая независимости данных, целостность данных, объекты, атрибуты, виды связей между различными типами объектов, кортежи, ключи, поиск по многим ключам).
^ Тема 9. Проектирование баз данных как итерационный

и трудоемкий процесс

Критерии качества проекта баз данных (актуальность, корректность, полнота, производительность, целостность, секретность, защита от несанкционированного доступа, возможность развития).

Многоуровневые представления баз данных, соответствующие им модели и подмодели (схемы и подсхемы). Парадигмы представления метаданных – высший уровень модели предметной области, не связанный с конкретными СУБД и языками манипулирования данными (это -- описание содержания баз данных в представлении пользователей и информационных потребностей последних). Выбор СУБД. Последовательное отображение каждого следующего уровня моделей представления баз данных в нижележащий уровень.
^ Тема 10. Иерархическая модель данных

Основные структуры и ограничения. Понятия (дерево, поддерево, корень дерева, узел ветвления и др.). Достоинства и недостатки.Сетевая модель данных.

Типы структур и основные ограничения. Простые и сложные сетевые структуры, однородные структуры. Приведение сетевых структур к более простому виду. Достоинства и недостатки.
^ Тема 11. Реляционная модель

Структуры данных реляционной модели. Достоинства. Ограничения. Функциональные зависимости, аксиомы, правила вывода функциональных зависимостей, полная функциональная зависимость, избыточная функциональная зависимость, транзитивные зависимости, декомпозиция отношений. Нормализация отношений. Ключи отношений. Нормальные формы схем отношений. Аксиомы, правила вывода многозначных зависимостей. Обобщенный алгоритм декомпозиции.

Выполнение операций над отношениями. Языки манипулирования данными. Основные операции реляционной алгебры (объединение, пересечение, разность, декартово произведение, проекция, частное и другие) над переменными-кортежами и переменными-доменами. Сравнение алгебраических языков и языков исчисления. Преимущества реляционной модели базы данных.
^ Тема 11. Физическая модель данных. Методы доступа

к информации

Основные принципы информационного поиска. Последовательный поиск. Ускоренные методы поиска: двоичный, блочный. Поиск по двоичному дереву. Методы поиска, использующие прямой доступ к данным. Доступ с помощью ключа. Произвольный доступ с помощью Хэш-функции. Индексно-последовательный метод доступа. Индексно-произвольный метод доступа. Особенности многоаспектного поиска. Справочники. Система справочника. Справочник, основанный на структуре сбалансированного дерева.
^ Раздел 3. Системы управления базами данных (СУБД)
Тема 12. Технические характеристики и особенности

различных СУБД

Создание и модификации структуры базы данных, редактирование и отбор данных, управление доступом к полям базы, перемещения в базе данных, просмотр, удаление, изменения данных. Фильтрация данных. Индексирование баз данных. Управление индексами. Сортировка данных. Базовые принципы и основные методы. Факторы, учитываемые при выборе метода сортировки.
^ Тема 13. Языковые средства СУБД

Обзор языков СУБД. Тенденция развития языков СУБД. Общение на естественном языке. Функции. Аппаратно-программные средства СУБД и машин баз данных. Обзор современных СУБД и их применение.


^ Тема 14. Защита данных

Обеспечение защиты данных в базе. Функции безопасности и секретности. Основные методы и приемы защиты данных. Идентификация пользователя. Управление доступом. Защита данных при статистической обработке. Физическая защита. Обеспечение целостности данных.
^ Тема 15. Управление параллелизмом

Понятие транзакции. Модели транзакций. Вложенные транзакции. Блокировки. Уровни изоляции. Протокол преднамеренной блокировки. Предотвращение тупиков. Методики управления параллелизмом, не использующие блокировки. Учет семантики приложения. Восстановление после отказов.
^ Тема 16. Распределенные СУБД

Основные принципы проектирования. Локальная автономия. Независимость от центрального узла. Независимость от расположения и фрагментации данных. Горизонтальная и вертикальная фрагментация. Схемы репликации и распространение обновлений. Управление распределенными транзакциями и восстановление. Оптимизация запросов. Генерация имен и управление каталогом.

Системы «клиент/сервер». Основные стандарты. Удаленный вызов процедур.
Тема 17. Язык SQL

Создание баз данных с помощью команд SQL. Дополнение базы. Формирование запросов из базы данных. Опции: указание результатов выборки и источников данных; указание объекта, куда пересылается выборка; критерии отбора данных.
^ Примерный перечень лабораторных работ


  1. Проектирование фрагмента базы знаний на основе многосортной логики предикатов.

  2. Проектирование фрагмента базы знаний на основе семантической сети.

  3. Проектирование фрагмента базы знаний на основе системы продукций.

  4. Проектирование фрагмента базы знаний на основе сети фреймов.

  5. Реализация продукционных моделей на языке Пролог.

  6. Проектирование фрагмента базы знаний, интегрирующей знания различного вида на графовом языке SC.

  7. Проектирование фрагмента базы данных иерархического типа и соответствующего набора информационных запросов.

  8. Проектирование фрагмента базы данных сетевого типа и соответствующего набора информационных запросов.

  9. Проектирование фрагмента базы данных реляционного типа и соответствующего набора информационных запросов.

  10. Создание фрагмента базы данных реляционного типа средствами современной СУБД.

  11. Редактирование и отбор данных из созданной базы данных.

  12. Создание фрагмента базы данных реляционного типа средствами команд SQL, редактирование, выборка.



ЛИТЕРАТУРА



Основная
1. Искусственный интеллект: Модели и методы: Справочник /Под ред. Д.А. Поспелова. В 3-х кн. Кн. 2. - М.: Радио и связь, 1990.

2. Представление и использование знаний: Пер. с япон. /Под ред. Х. Уэно, М. Исидзука; /Пер. под ред. Н.Г. Волкова. - М.: Мир, 1989.

3. Голенков В.В. Графодинамические модели и методы параллельной асинхронной переработки информации в интеллектуальных системах. – Мн.: БГУИР, 1996.

4. Кокорева Л., Перевозчикова О., Ющенко Е. Диалоговые системы и представления знаний. Справ. пособие. – Киев.: Наукова думка, 1993.

5. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных /Пер. с англ. – Киев: Изд. дом Вильямс, 1999.

6. Хансен Г., Хансен Д. Базы данных. Разработка и управление /Пер. с англ. –М.: БИНОМ, 1999.

  1. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных: Пер. с англ. В 2 кн.- М.: Мир, 1985.

  2. Олле Т.В. Предложения КОДАСИЛ по управлению базами данных: Пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 1981.

  3. Озкарахан Э. Машины баз данных и управление базами данных. /Пер. с англ .– М.: Мир, 1989.


Дополнительная


  1.  Информатика: Энциклопедический словарь для начинающих /Сост. Д.А. Поспелов. – М.: Педагогика-Пресс, 1994.

  2. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию: Пер. с франц. /А.Тейз, П. Грибомон , Ж. Луи  и др. – М.: Мир, 1990.

  3. Кандрашева Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах. - М.: Наука, 1989.

  4. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. - М.: Радио и связь, 1992.

  5. Журнал СУБД. – М.: Изд. дом Открытые системы, 1995-1999.


СОДЕРЖАНИЕ

Основы алгоритмизации и программирования

в традиционных и интеллектуальных компьютерах………………….. 3
Конструирование программ и языки программирования

в традиционных и интеллектуальных компьютерах………………… 11
Организация и функционирование традиционных

и интеллектуальных компьютеров……………………………………. 19
Аппаратное и программное обеспечение сетей……………………… 25
Общая теория систем…………………………………………………... 37
Модели представления знаний, базы данных,

и системы управления базами данных……………………………….. 43



1   2   3   4   5   6   7   8

Похожие рефераты:

Пояснительная записка Типовая программа «Основы алгоритмизации и...
Ю. Г. Приходько доцент кафедры интеллектуальных информационных технологий Белорусского государственного университета информатики...
Программа вступительного экзамена по дисциплине «Основы алгоритмизации и программирования»
«Основы алгоритмизации и программирования» для абитуриентов, поступающих на сокращенную заочную форму обучения по специальности
Программа по дисциплине «основы алгоритмизации и программирования»
Целью изучения дисциплины является подготовка специалиста, владеющего фундаментальными знаниями и практическими навыками в области...
Программа по дисциплине «основы алгоритмизации и программирования»
Целью изучения дисциплины является подготовка специалиста, владеющего фундаментальными знаниями и практическими навыками в области...
Вопросы к экзамену по дисциплине «Основы алгоритмизации и программирования»
Голицина О. Л., Попов И. И. Основы алгоритмизации и программирования. – М: форум: инфра-м, 2004. – 432с. – (серия “Профессиональное...
Критерии оценки знаний абитуриентов по дисциплине «Основы алгоритмизации и программирования»
Программы вступительного экзамена по дисциплине «Основы алгоритмизации и программирования» для абитуриентов, поступающих на сокращенную...
Вопросы к экзамену по дисциплине «Основы алгоритмизации и программирования»
Вопросы к экзамену по дисциплине «Основы алгоритмизации и программирования» для студентов 1 курса специальности 1-40 05 01 «Информационные...
Вопросы к экзамену по дисциплине «Основы алгоритмизации и программирования»
Вопросы к экзамену по дисциплине «Основы алгоритмизации и программирования» по специальности 1-40 01 02 «Информационные системы и...
Вопросы к экзамену по дисциплине «Основы алгоритмизации и программирования»
Вопросы к экзамену по дисциплине «Основы алгоритмизации и программирования» по специальности 1-40 05 01 «Информационные системы и...
Вопросы к экзамену по дисциплине «Основы алгоритмизации и программирования»
Вопросы к экзамену по дисциплине «Основы алгоритмизации и программирования» для студентов 1 курса специальности 1-40 01 02 «Информационные...

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
referatdb.ru
referatdb.ru
Рефераты ДатаБаза