Центр дистанционного обучения КнАГУ

Distance Education Center of KnASU

Интеллектуальные информационные системы

Аннотация

В цифровую эпоху владение интеллектуальными информационными системами обеспечивает высокий уровень конкурентоспособности специалиста.

О курсе

Курс посвящен

Курс посвящен изучению основных понятий интеллектуальных информационных систем и возможностей их использования в различных задачах цифровой экономики.

В курсе рассматриваются теоретические основы методологий, технологий разработки интеллектуальных систем, практические приемы программирования и использования готовых программных продуктов и сред.

Расписание курса

Модуль: Модели и методы решения и планирования задач.

Классификация ИИС

Цифровой гражданин (Рубежный тест)

Интеллектуальные ИС. Основные понятия. Классификация (Традиционная лекция)

Интеллектуальные ИС. Основные понятия. Классификация (Домашнее задание)

Интеллектуальные ИС. Основные понятия. Классификация (Дополнительный материал)

Описание и формализация проблемы

Описание и формализация проблемы (Традиционная лекция)

Описание и формализация проблемы (Домашнее задание)

Модуль: Data Mining - технологии обработки данных.

Технологии анализа данных

Технологии обработки данных (Учебное пособие)

Технологии обработки данных (Проектное задание)

Text Mining - извлечение ключевых слов (Лабораторная работа)

Элементарные экспертные системы (Традиционная лекция)

Модуль: Теория искусственных нейронных сетей.

Системы распознавания образов

Теория искусственных нейронных сетей. Основные понятия (Электронный учебник)

Теория искусственных нейронных сетей. Основы (Лабораторная работа)

Нейронные сети (Домашнее задание)

Системы понимания естественного языка

Распознавание текстов (Видеолекция)

Правила написания промтов (Лабораторная работа)

Питон для чайников (Дополнительный материал)

Модуль: Интеллектуальный интерфейс.

Интеллектуальный интерфейс ИС

Основные понятия. Классификация (Традиционная лекция)

Интеллектуальный интерфейс (Проектное задание)

Модуль: Итоговый контроль.

Интеллектуальные технологии и методы обработки данных

Интеллектуальные технологии и методы обработки данных (Расчетно-графическая работа)

Подготовка к итоговой аттестации (Дополнительный материал)

Оценивание и документы

Правила Формирования оценки

№	Наименование оценочного средства	Шкала оценивания
1	Лабораторная работа (3 работы)	10 баллов
2	Домашнее задание (3 задания)	5 баллов
3	Проектное задание (2 работы)	10 баллов
4	Расчетно-графическая работа	20 баллов

Система оценивания

Максимальное количество баллов за курс - 81. Студент должен предоставить ВСЕ работы, необходимые при изучении курса.

0 – 54 % от максимально возможной суммы баллов – «неудовлетворительно»

55 – 74 % от максимально возможной суммы баллов – «удовлетворительно»

75 – 80 % от максимально возможной суммы баллов – «хорошо»

81 – 100 % от максимально возможной суммы баллов – «отлично»