Центр дистанционного обучения КнАГТУ

Distance Education Center of KnASTU

Интеллектуальные системы

Аннотация

В курсе рассматриваются теоретические основы методологий, технологий разработки интеллектуальных систем, практические приемы программирования и использования готовых программных средств для реализации информационных систем с различным уровнем искусственного интеллекта.

О курсе

Цели курса

Подготовка магистров к созданию и/или применению интеллектуальных автоматизированных информационных систем в профессиональной деятель-ности.

Результаты обучения

Знания, умения и навыки, полученные студентом в ходе обучения по курсу «Интеллектуальные системы» необходимы для разработки ПО в рамках работы над магистерской диссертацией.

Формат курса

Состав курса

Дисциплина построена классическим образом и включает в себя три компонента: лекционные занятия, лабораторные занятия, самостоятельная подготовка студента. Лекционные занятия тесным образом привязаны к выполняемым студентами лабораторным работам, что должно позволять более эффективно и динамично выполнять практические задания по освоению изучаемых технологий и инструментальных средств разработки ПО. Время самостоятельной подготовки должно расходоваться студентами на окончательное закрепление знаний, полученных на лекционных занятиях, и навыков – на лабораторных занятиях.

Расписание курса

Модуль 1 : Модели и методы решения и планирования задач.

Описание и формализация проблемы

  • 10-02-2016 16:50
  • Описание и формализация проблемы(Традиционная лекция)

  • 10-02-2016 17:00
  • Описание и формализация проблемы(Домашнее задание)

Классификация типов проблем и методы их решения

  • 17-02-2016 16:50
  • Задача планирования(Традиционная лекция)

  • 17-02-2016 17:00
  • Типы проблем и методы их решения(Домашнее задание)

Модуль 2 : Экспертные системы и методы работы со знаниями..

Экспертные системы

  • 23-03-2016 00:00
  • Лабораторная работа 1(Лабораторная работа)

  • Электронный обучающий курс(Контрольная работа)

Модуль 3 : Теория искусственных нейронных сетей.

Системы распознавания образов

  • 13-04-2016 00:00
  • Лабораторная работа 2(Лабораторная работа)

  • 13-04-2016 00:00
  • Нейронные сети(Домашнее задание)

Системы понимания естественного языка

Информационные ресурсы

  1. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний в интеллектуальных системах. Уч. пос. для вузов, СПб.:Питер, 2000, 382с.
  2. Джексон П. Введение в экспертные системы. Уч. пос. 3-е изд.: Пер. с англ., М.:Вильямс, 2001, 623с.
  3. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. – М.: Горячая линия–Телеком, 2002, 382 с.
  4. Бэстенс Д.-Э. и др. Нейронные сети и финансовые рынки. Принятие решений в торговых операциях.: Пер. с англ., М.:Науч.изд-во «ТВП», 1997, 235с.
  5. Нейронные сети. Statistica Neural Networks.: Пер. с англ., М.:Горячая линия – Телеком, 2000, 182с.
  6. Корнеев В.В. и др. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. Рос.ассоц.издат. компьют.лит-ры., М.:НОЛИДЖ, 2000, 352с.
  7. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры. Уч.пос. Нейрокомпьютеры и их применение; кн.3., М.:ИПРЖР, 2000, 524с.
  8. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры. Уч.пос. Нейрокомпьютеры и их применение; кн.1., М.:ИПРЖР, 2000, 520с.
  9. Представление и использование знаний: Пер.с япон./Под ред. Х.Уэно, М.Исидзука. – М.:Мир,1989г.
  10. С. Осуга. Обработка знаний: Пер. с япон. – М.: Мир, 1989г
  11. Абарникова Е.Б. Системы искусственного интеллекта: учеб. пособие / Е.Б. Абарникова. – Комсомольск-на-Амуре : ГОУВПО «КнАГТУ», 2003, 76 с.
  12. Абарникова Е.Б. Нейрокомпьютерные системы: учеб. пособие / Е.Б. Абарникова. – Комсомольск-на-Амуре : ГОУВПО «КнАГТУ», 2005, 123 с.

Направления подготовки

  • 09.04.04 Программная инженерия
  • 09.04.01 Информатика и вычислительная техника



Модулей 3

Часов 180

Недель 16

Часов в неделю 4

КнАГТУ

Комсомольский-на-Амуре Государственный Технический Университет