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»
страница6/23
Дата публикации18.03.2013
Размер1.97 Mb.
ТипПояснительная записка
referatdb.ru > Информатика > Пояснительная записка
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   23
^

Примерный перечень лабораторных работ





  1. Тестирование и настройка параметров сетевого адаптера (I/O, IRQ). Установка и настройка ОС Windows9Х, организация одноранговой сети, группы пользователей. Простейшая диагностика компонентов сети Ethernet (кабельная система, коннекторы, активное оборудование). Предоставление файлов и принтеров в совместное использование. Администрирование в одноранговой сети. Установка Windows ÎÑ NT4.0 Workstation. Администрирование.

  2. Установка ОС Windows NT4.0 Server. Домены. Установка DOS-клиента. Администрирование. Установка ОС Windows 2000 Workstation и Server.

  3. Установка и настройка ОС Novell Netware 4.11, 5.0. Создание объектов NDS, клиентское ПО. Администрирование. Установка Support Pack.

  4. Модемные технологии: терминальные программы, связь двух ПК, доступ к BBS, удаленный доступ в сеть. Нуль-модемная связь.

  5. Протокол TCP/IP. Маршрутизаторы на базе NT4.0, NW5.0. Установка и настройка DNS, WINS и DHCP-серверов на платформах NT4.0 и NW5.0.

  6. Анализаторы протоколов. Управление сетевым оборудованием и рабочими станциями.

  7. Установка Web-браузеров Internet Explorer, Netscape Navigator. Создание Web-страниц. Установка Web- и FTP-серверов на платформах Microsoft, Novell, Linux.

  8. Защита сети. Установка Proxy-серверов и FireWall.


Примерный перечень компьютерных программ

и необходимого оборудования


  1. Операционная система Windows 3.11.

  2. Операционная система Windows 95.

  3. Операционная система Windows 98.

  4. Операционная система Windows NT 4.0 Workstation.

  5. Операционная система Windows NT 4.0 Server.

  6. Операционная система Windows 2000 Workstation.

  7. Операционная система Windows 2000 Server.

  8. Операционная система Novell Netware 4.11.

  9. Операционная система Novell Netware 5.1.

  10. Клиентское ПО Novell Netware для Windows works.

  11. Операционная система RedHat Linux 6.2.

  12. Internet Explorer.

  13. Netscape Navigator.

  14. Терминальная программа Term 95.

  15. Анализатор протоколов Observer.

  16. Анализатор протоколов Network Monitor.

  17. Прокси-серверы: WinProxy, Win-gate, Win-route, Microsoft proxy.

  18. Novell Border Manager.

  19. Персональные компьютеры, оснащенные сетевыми картами Ethernet и CD-ROM, из расчета не менее 6 ПК на группу из 12 студентов.

  20. Концентратор Ethernet (не менее 8 портов) и кабельная система для организации сети.

  21. Не менее 2 модемов.

  22. Принтер.


ЛИТЕРАТУРА
Основная


  1. Компьютерные сети: Учеб. курс: Пер. с англ. - М.: Изд. отд. Рус. ред. ТОО «Channel Trading, Ltd.», 1997.

  2. Основы построения сетей: Учеб. пособие для специалистов MCSE / Д. Челлис, Ч. Перкинс, М. Стриб. - М.: Лори, 1997.

  3. Куин Л., Рассел Р. Fast Ethernet: Пер. с англ. – Киев: BHV, 1998.

  4. Линдберг К. Руководство администратора NetWare 5 для профессионалов./ Пер. с англ. – СПб.: Питер, 2000.

  5. Петерсен Р. LINUX: руководство по операционной системе. В 2 т.: Пер. с англ. –2-e изд., перераб. и доп. – К.: Изд. гр. BHV, 1999.

  6. Сетевые средства Microsoft Windows NT Server 4.0: Пер. с англ. – СПб.: BHV – Санкт-Петербург, 1998.


Дополнительная


  1. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы.- СПб.: Питер, 2000.

  2. Кульгин М. Технологии корпоративных сетей. Энциклопедия.- СПб.: Питер, 1999.

  3. Герасименко В.А., Маслюк А.А. Основы защиты информации. М. 1997.

  4. Организация и современные методы защиты информации: Под общ. ред.

С.А. Диева, А.Г. Шаваева. - М.: Концерн «Банковский деловой центр», 1998.

Утверждена

Министерством образования

Республики Беларусь

« 24 » июня 2001 г.

Регистрационный № ТД -184 / тип

^

ОБЩАЯ ТЕОРИЯ СИСТЕМ



Учебная программа для высших учебных заведений

ПО СПЕЦИАЛЬНОСТИ 40 03 01 «ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ»




Составители:

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

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

Кафедра интеллектуальных систем Белорусского государственного университета (протокол № 12 от 18 мая 2000 г.);

Н.Н. Труш - заведующий кафедрой теории вероятностей Белорусского государственного университета, доктор физико-математических 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 c:

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 «Общая теория систем» разработана для студентов 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 формирование у студентов знаний об особеннос­тях иерархического построения сложных систем, в частности интеллектуальных систем, а также получение навыков формализации различных интуитивных представлений, касающихся систем, подсистем и их взаимодействий.

Основные задачи дисциплины:

- изучить основные характеристики многоуровневых иерархических структур;

- привить навыки формализации различных интуитивных представлений, касающихся систем, подсистем и их взаимодействий;

- рассмотреть проблему координации в многоуровневой системе на примере двухуровневой системы;

- рассмотреть формальные типы моделей систем;

- изучить различные классификации систем;

- рассмотреть проблему принятия решения как действие над множеством альтернатив;

- изучить основные языки описания выбора;

- рассмотреть информационные аспекты изучения систем.

Программа составлена в соответствии с требованиями образовательных стандартов и рассчитана на объем 90 учебных часов. Примерное распределение учебных часов по видам занятий: лекций – 56 часов, лабораторных работ – 34 ча-са.

В результате освоения курса «Общая теория систем» студент должен:

иметь представление:

– о формальных типах моделей систем;

– о типологии программных систем;

– об основах проектирования систем;

знать и уметь использовать:

– основные характеристики многоуровневых иерархичес­ких структур;

– различные классификации систем;

– методы и средства проектирования сложных компьютерных систем;

– основные языки описания выбора;

иметь навыки:

– разработки и реализации различных типов архитектур компьютерных систем;

– проектирования, практической реализации, анализа и оценки конкретных компьютерных систем;

– формализации различных интуитивных предс­тавлений, касающихся систем, подсистем и их взаимодействий.

^ СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Введение
Основные понятия, характеризующие строение и функционирование систем. Различные определения понятия системы.
Раздел 1. Понятие системы, виды систем
Тема 1. Многоуровневые иерархические структуры

Характеристики иерархических систем: вертикальная декомпозиция, приоритет действий, взаимозависимость действий. Основные виды иерархий. Уровень абстрагирования. Уровень сложности принимаемого решения. Организационный уровень. Связь между различными понятиями уровня. Зависимость между уровнями и координируемость.
^ Тема 2. Математическая теория координации

Общее описание двухуровневой системы. Принципы координации. Двухуровневая система оптимизации. Разрешение конфликтов в двухуровневой системе.
Раздел 2. Модели и классификации систем
Тема 3. Модели и моделирование

Модель – целевое отображение. Абстрактные модели. Соответствие между моделью и действительностью. Формальные типы моделей систем.
^ Тема 4. Различные классификации систем

Классификация систем по их происхождению. Классификация систем по описанию переменных. Классификация систем по типу их операторов. Классификация систем по способу управления.
^ Раздел 3. Методы и средства реализации систем
Тема 5. Информационные аспекты изучения систем

Случайный процесс – математическая модель сигналов. Математические модели реализаций случайных процессов. Энтропия и ее свойства.

^ Тема 6. Принятие решений

Множественность задач выбора. Языки описания выбора. Групповой выбор. Выбор в условиях неопределенности, статистической неопределенности, расплывчатой неопределенности. Экспертные методы выбора.
Примерный перечень лабораторных работ


  1. Представление иерархических структур в виде графа.

  2. Использование многослойной стратегии при доказельстве теорем.

  3. Проектирование фрагментов двухуровневых систем.

  4. Различные модели реализации случайных процессов.

  5. Различные методы решения многокритериальных задач.

  6. Решение задач выбора в условиях неопределенности.

  7. Решение задач оптимизации.

  8. Методы обработки мнений экспертов.


Примерный перечень курсовых проектов
1. Разработка фрагмента экспертной системы с иерархической структурой базы знаний.

2. Разработка обучающей системы с иерархической структурой.

3. Свободная тема.

Примерный перечень компьютерных программ

и необходимого оборудования
1. Персональный компьютер с операционной системой MS Windows 98 или MS Windows NT.

2. Система программирования на MS Visual С++ 6.0 (или аналогичная).

ЛИТЕРАТУРА



Основная
1. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. - М.: Мир, 1973.

  1. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. - М.: Высш. шк., 1989.

  2. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных за­дач. - М.: Радио и связь, 1990.

  3. Месарович М., Такахара И. Общая теория систем: математи­ческие основы. - М.: Мир, 1978.

5. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статис­тические и динамические экспертные системы. - М.: Финансы и ста­тистика, 1996.
Дополнительная
1. Дружинин В.В., Конторович Д.С. Проблемы системологии. - М.:Сов. радио, 1976.

2. Купер Дж., Макгиллем К. Вероятностные методы анализа сиг­налов и систем. - М.: Мир, 1989.

3. Отнес Р., Эноксон Л. Прикладной анализ временных рядов. - М.: Мир, 1982.

4. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. -М.: Мир, 1989.

5. Мороз А.И. Курс теории систем. – М.: Высш. шк., 1977.

6. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. – М.: Мир, 1978.

7. Шрейдер Ю.А., Шаров А.А. Системы и модели. – М.: Радио и связь, 1982.
Дополнительные учебно-методические разработки по лабораторным занятиям и дополнительным модулям в данной программе не приведены и указываются при составлении рабочих программ.

Утверждена

Министерством образования

Республики Беларусь

« 24 » июня 2001 г.

Регистрационный № ТД - 185/ тип

^

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.


Утверждена


УМО вузов Республики Беларусь

по образованию в области информатики

и радиоэлектроники

« 03 » июня 2003 г.

Регистрационный № ТД-40-037/тип.


^ ВВЕДЕНИЕ В СПЕЦИАЛЬНОСТЬ
Учебная программа для высших учебных заведений

по специальности 1-40 03 01 Искусственный интеллект

Согласована с Учебно-методическим управлением БГУИР

« 28 » мая 2003 г.

Составители:

В.В. Голенков, заведующий кафедрой интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», старший научный сотрудник, доктор технических наук;

^ Н.А. Гулякина, доцент кафедры интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», кандидат физико-математических наук;

^ О.Е. Елисеева, доцент кафедры интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», кандидат технических наук

Рецензенты:

В.Д. Цветков, заведующий кафедрой САПР Учреждения образования «Белорусская государственная политехническая академия», профессор, доктор технических наук;

^ Кафедра интеллектуальных систем Национальной академии наук Беларуси (протокол № 10 от 05.05 2000 г.)

Рекомендована к утверждению в качестве типовой:

Кафедрой интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники» (протокол № 10 от 14.01.2002 г.);
Научно-методическим советом по направлению 1-40 Вычислительная техника УМО вузов Республики Беларусь по образованию в области информатики и радиоэлектроники (протокол № 1 от 18.02.2002 г.)


^
Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98



Ответственный за редакцию: Т.А. Лейко

Ответственный за выпуск: Ц.С. Шикова


Пояснительная записка



Типовая программа «Введение в специальность» разработана в соответствии с Образовательным стандартом РД РБ 02100.5.114-98 по специальности 1-40 03 01 Искусственный интеллект. Она предусматривает формирование представлений студента о направлении «Искусственный интеллект», основных его разделах, современных тенденциях развития, областях применения результатов на практике и т.п. Целью изучения дисциплины является ознакомление студентов с их будущей специальностью.

В результате освоения курса «Введение в специальность» студент должен:

знать:

  • цели и предмет исследований в области искусственного интел­лекта;

  • задачи искусственного интеллекта;

  • историю и перспективы развития искусственного интеллекта (в мире и в Республике Беларусь);

уметь характеризовать:

    • соотношение искусственного интеллекта с другими науками (математикой, логикой, лингвистикой, психологией и др.);

  • качества, которыми должен обладать специалист в области ис­кусственного интеллекта;

уметь анализировать:

  • принципиальное отличие интеллектуальных систем от традици­онных систем переработки информации;

приобрести навыки:

  • различения интеллектуальной системы и традиционных систем переработки информации;

  • работы с научной и технической литературой.

Программа рассчитана на объем 35 учебных часов. Примерное распределение учебных часов по видам занятий: лекций – 35 часов, лабораторные и практические работы не предусматриваются, но с целью закрепления материала студентам предлагается написание рефератов.
СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

^

Раздел 1. Искусственный интеллект как наука



Тема 1.1. ПРЕДМЕТ И ЦЕЛИ ИССЛЕДОВАНИЙ

В ОБЛАСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Искусственный интеллект как часть информатики. Соотношение искусственного интеллекта с другими науками. Программа обучения по специальности Искусственный интеллект.
Тема 1.2. ИСТОРИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

^ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Искусственный интеллект в мире и в Республике Беларусь. Интеграция усилий мирового научного сообщества в направлении развития искусственного интеллекта. Качества, которыми должен обладать специалист в области искусственного интеллекта.

^

Раздел 2. Формальные модели и языки, используемые

в области искусственного интеллекта



Тема 2.1. РЕЛЯЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ, ГРАФОВЫЕ КОНСТРУКЦИИ, СИМВОЛЬНЫЕ КОНСТРУКЦИИ

1.2.1. Фрагмент реляционной системы. Кортеж реляционной системы. От­ношение реляционной системы. Классические реляционные системы (ал­гебраические модели) и неклассические реляционные системы.

1.2.2. Графовая конструкция - первый этап канонизации реляционной системы общего вида. Типология графовых конструкций. Символьная конструкция как частный вид графовой. Представление реляционной системы в виде графовой конструкции. Каноническая графовая конструкция - сведение всех отношений, определяющих графовую конструкцию общего вида, к единственному бинарному асимметричному метаотношению принадлежности множеству.
Тема 2.2. ЯЗЫКИ

2.2.1. Семантика реляционных систем и графовых конструкций. Синтак­сис языка (строение языковых конструкций). Символьный язык, граф­вый язык, графовый семантический язык (язык семантических сетей).

2.2.2. Фактографические высказывания и фактографические языки. Высказывания о свойствах и логические языки.

2.2.3. Языки представления знаний как расширение логических языков классического типа.

2.2.4. Естественный язык.
Раздел 3. ЦЕЛИ, ЗАДАЧИ, КЛАССЫ ЗАДАЧ, ПРОГРАММЫ
Тема 3.1. ЦЕЛИ

Понятие цели. Виды целей. Информационная цель. Поведенческая цель.
Тема 3.2. ЗАДАЧИ

Понятие задачи. Классы задач. Неформализованная задача. Задача идентификации, задача распознавания.
Тема 3.3. ПРОГРАММЫ

Программа. Се­мантика программы. Язык программирования.
Раздел 4. АБСТРАКТНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ МАШИНЫ

^ И ФОРМАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
Тема 4.1. АБСТРАКТНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ МАШИНЫ

4.1.1. Абстрактная информационная машина. Операции абстрактной ин­формационной машины. Микропрограммы абстрактной информационной ма­шины. Память абстрактной информационной машины.

4.1.2. Последовательные и параллельные абстрактные информационные машины. Синхронные и асинхронные абстрактные информационные машины. Машина Тьюринга, машина Поста, машина Маркова, машина Колмогорова. Абстрактная информационная машина, лежащая в основе традиционного компьютера (машина фон-Неймана).

4.1.3. Абстрактная интеллектуальная машина. Абстрактная логическая машина. Операции (правила) логического вывода. Абстрактная машина правдоподобных рассуждений. Абстрактная нейросетевая машина. Интерпретация абстрактных информационных машин. Интеграция абстрактных информационных машин.
^ Тема 4.2. ФОРМАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

Формальная система. Формальная алгоритмическая система. Формальная продукционная система. Формальная интеллектуальная система. Формальная логическая система. Формальные системы планирования поведения. Формальные нейросетевые системы.
Раздел 5. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

^ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ИХ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
Тема 5.1. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА И ЕЕ СООТНОШЕНИЕ

С ТРАДИЦИОННЫМИ СИСТЕМАМИ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ

5.1.1. Интеллектуальная система. Пакет прикладных программ и Интел­лектуальный пакет прикладных программ. Информационно-поисковая система (БД и СУБД) и информационно-поисковая система с дедук­тивными возможностями (дедуктивная БД).

5.1.2. Классификация интеллектуальных систем. Интеллектуальные обучающие и тренажерные системы. Интеллектуальные геоинформационные системы. Интеллектуальные медицинские системы. Другие виды интеллектуальных систем.
Тема 5.2. ИНТЕРФЕЙС ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ С ВНЕШНЕЙ СРЕДОЙ

5.2.1. Восприятие, анализ и понимание информации извне. Воздействие на внешнюю среду.

5.2.2. Естественно-языковой интерфейс интеллектуальной системы.

5.2.3. Восприятие и понимание зрительной информации. Интеллектуальные робототехнические системы.
Тема 5.3. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА И ТЕХНОЛОГИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПРИКЛАДНЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

5.3.1. Построение интеллектуальной системы, соответствующей формальной.

5.3.2. Разработка микропрограмм используемой абстрактной интеллекту­альной машины. Реализация микропрограмм абстрактной интеллектуальной машины на подходящем языке программирования и на подходящем компьютере.

5.3.3. Отладка интеллектуальной системы. Опытная эксплуатация (с продолжением отладки).

5.3.4. Языки программирования, ориентированные на реализацию интеллектуальных систем.

5.3.5. Компьютеры, ориентированные на реализацию интеллектуальных систем (аппаратная поддержка интел­лектуальных систем). Графодинамический параллельный компьютер.
^ ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ТЕМ РЕФЕРАТОВ

1. Реляционная система.

2. Графовая конструкция – первый этап канонизации реляционной системы общего вида.

3. Семантика реляционных систем и графовых конструкций.

4. Фактографические и логические языки.

5. Формальная теория.

6. Языки представления знаний как расширение логических языков классического типа.

7. Естественный язык.

8. Цель. Информационная цель. Поведенческая цель.

9.  Задача. Неформализованная задача. Задача идентификации, задача распознавания.

10.  Программа. Алгоритм. Процедурная программа. Непроцедурная программа. Функциональная программа. Логическая программа. Продукционная программа. Последовательная программа, параллельная программа.

11.  Абстрактная информационная машина.

12.  Память абстрактной информационной машины.

13.  Последовательные и параллельные абстрактные информацион­ные машины. Синхронные и асинхронные абстрактные информационные машины.

14.  Машина Тьюринга, машина Поста, машина Маркова, машина Колмогорова, машина фон - Неймана.

15.  Абстрактная интеллектуальная машина. Абстрактная логическая машина.

16.  Интерпретация абстрактных информационных машин. Интеграция абстрактных информационных машин.

17.  Формальные системы.

18.  Формальная интеллектуальная система. Формальная логическая система.

19.  Формальные системы планирования поведения. Формальные нейросетевые системы.

20.  Интеллектуальные системы.

21.  Интеллектуальные обучающие и тренажерные системы.

22.  Естественно-языковой интерфейс интеллектуальной системы.

23.  Восприятие и понимание зрительной информации.

24.  Построение формальной интеллектуальной системы.

25.  Разработка и реализация микропрограмм используемой абстрактной интеллектуальной машины.

26.  Языки программирования, ориентированные на реализацию ин­теллектуальных систем.

Дополнительные темы рефератов могут уточняться и утверждаться на заседании кафедры.

ЛИТЕРАТУРА




ОСНОВНАЯ


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

  2. Кузнецов О. П., Адельсон-Вельский Г. М. Дискретная математика для инженера. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Энергоатомиздат, 1988.

  3. Математическая энциклопедия.

  4. Энциклопедия кибернетики.

  5. Поспелов Д. А. Фантазия или наука? - М.: Наука, 1982.

  6. Искусственный интеллект: Справ. В 3 кн. - М. Радио и связь, 1990.


ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ

  1. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. - М.: Мир.

  2. Реальность и прогнозы искусственного интеллекта: Сб. ст.- М.: Мир. 1987.

  3. Попов Э. В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. - М.: Наука,1987.

  4. Кузнецов В. Е. Представление в ЭВМ неформальных процедур. - М.: Наука, 1989.

  5. Минто В. Дедуктивная и индуктивная логика: Пер. с англ. С.Котляревского.. – СПб: Комета, 1995.

  6. Хорошевский В. Ф. Механизмы вывода в экспертных системах. - М.: МИФИ, 1988.

  7. Хорошевский В. Ф. Автоматизация программирования экспертных систем. - М.: МИФИ, 1988.

  8. Гаврилова Т. А., Долныкова А. А. Профессиональный подбор и подготовка специалистов в области инженерии знаний. // Новости искусственного интеллекта. - 1992, N1, с. 81-92..


Утверждена


УМО вузов Республики Беларусь

по образованию в области информатики

и радиоэлектроники

« 03 » июня 2003 г.

Регистрационный № ТД-40-038/тип.


^ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Учебная программа для высших учебных заведений

по специальности 1-40 03 01 Искусственный интеллект

Согласована с Учебно-методическим управлением БГУИР

« 28 » мая 2003 г.

Составители:

В.В. Голенков, заведующий кафедрой интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», старший научный сотрудник, доктор технических наук;

^ Н.А. Гулякина, доцент кафедры интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», кандидат физико-математических наук;

^ В.П. Ивашенко, ассистент кафедры интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники»;

^ Т.Л. Лемешева, ассистент кафедры интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники»

Рецензенты:

В.Д. Цветков, заведующий кафедрой САПР Учреждения образования «Белорусская государственная политехническая академия», профессор, доктор технических наук;

^ Кафедра математического моделирования и анализа данных Учреждения образования «Белорусский государственный университет» (протокол № 3 от 10.10.2000 г.)

Рекомендована к утверждению в качестве типовой:

Кафедрой интеллектуальных информационных технологий Учреждения образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники» (протокол № 10 от 14.01.2002 г.);
Научно-методическим советом по направлению 1-40 Вычислительная техника УМО вузов Республики Беларусь по образованию в области информатики и радиоэлектроники (протокол № 1от 18.02.2002 г.)


^
Разработана на основании Образовательного стандарта РД РБ 02100.5.114-98


Ответственный за редакцию: Т.А. Лейко

Ответственный за выпуск: Ц.С. Шикова


Пояснительная записка
Типовая программа «Математические основы искусственного интеллекта» разработана в соответствии с Образовательным стандартом РД РБ 02100.5.114-98 по специальности 1-40 03 01 Искусственный интеллект.

Целью дисциплины «Математические основы искусственного интеллекта» является изучение основных видов математических конструкций, используемых для представления знаний в интеллектуальных системах, а также изучение основных алгоритмических и логических моделей переработки информации. Курс нацелен на обеспечение студента базовыми знаниями для построения различного рода интеллектуальных систем.

В результате освоения курса «Математические основы искусственного интеллекта» студент должен:

знать:

  • основы теории множеств;

  • основные математические конструкции для представления знаний;

  • основные языки представления и формализации знаний;

  • теорию отношений, теорию графов;

уметь характеризовать:

  • алгебраические системы;

  • элементы математической логики;

  • формальные и семиотические системы;

уметь анализировать:

  • методы формализации интенсиональных и экстенсиональных знаний;

приобрести навыки:

  • использования традиционных программных инструментальных средств для формализации и переработки различного рода информации.

Программа рассчитана на объем 160 учебных часов. Примерное распределение учебных часов по видам занятий: лекций – 70 часов, лабораторных работ – 55 часов, практических занятий – 35 часов.
^ СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   23

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