Бағдарламасы Нысан пму ұс н 18. 2/07



Дата16.06.2016
өлшемі182.19 Kb.
#139937

Магистранттарға арналған пән бағдарламасы




Нысан

ПМУ ҰС Н 7.18.2/07


Қазақстан Республикасының Білім және ғылым министрлігі


С. Торайғыров атындағы Павлодар мемлекеттік университеті

Информатика және ақпараттық жүйелер кафедрасы


МАГИСТРАНТТАРҒА АРНАЛҒАН ПӘННІҢ БАҒДАРЛАМАСЫ

(SYLLABUS)

Қолданбалы интеллектуалды жүйелер пәні бойынша


6М070300 – ақпараттық жүйелер мамандыққа арналған



Павлодар



Магистранттарға арналған пәннің бағдарламасын бекіту парағы

Нысан
ПМУ ҰС Н 7.18.2/05

БЕКІТЕМІН

ФМжАТ факультетінің деканы

__________ Испулов Н.А.

201_ ж. «___»__________

Құрастырушы:________ ИжАЖ кафедрасының п.ғ.к., доцент А.Ж.Асаинова


Информатика және ақпараттық жүйелер кафедрасы

6М070300 – ақпараттық жүйелер мамандығына арналған


«Қолданбалы интеллектуалды жүйелер»


ПӘНІ БОЙЫНША ОҚЫТУ БАҒДАРЛАМАСЫ (Syllabus)

Бағдарлама 20__ж. «__»______бекітілген жұмыс бағдарламасының негізінде әзірленді.


Кафедраның отырысында ұсынылды 20__ж. «__»_____________ ,

№_____ хаттама


Кафедра меңгерушісі ________________ Оспанова Н.Н.
ФМжАТ факультетінің оқу-әдістемелік кеңесімен мақұлданды 2012 ж. «_____»______________ №____хаттама

ОӘК төрағасы __________ Искакова А.Б. 2012 ж. «____»_____________


1 Оқытушы бойынша мағлұмат және байланыс ақпараты

Асаинова Алмагуль Жаяковна – педагогика ғылымдарының кандидаты, информатика және ақпараттық жүйелер кафедрасының доценті

ИжАЖ кафедрасы А1 корпуста орналасқан, А1-102 аудитория, байланыс телефоны 8(7182) 673687 (ішкі 11-25).
2 Пән бойынша мәлімет

Курс бір семестрге есептелген. Семестрде 30 дәріс сабақтары, 15 тәжірибелік және 180 сағат магистранттын өздік жұмысы қарастырылады. Бақылау түрі — 4-ші семестрде емтихан.

Барлық сабақтардың кестесін, аралық бақылау және сынақты- емтихандық сессияның кестесін деканат белгілейді. Сабақтар кесте бойынша өткізіледі.
3 Пәннiң жұмыс көлемі

Семестр

Кредит саны

Аудиторлық сабақтар бойынша сағаттардың саны

Магистранттардың өздік жұмыстары сағаттарының саны

Бақылау түрі

Барлығы

Дәріс

Тәжірибе

Барлығы

СӨЖМ




4

3

225

30

15

180

45

емтихан























4 Пәннің мақсаты мен міндеттері
- студенттерде жасанды интеллект жүйесінің теориялық негізін әрі қарай зерттеу үшін қажетті жүйе ұғымын қалыптастыру;

- интеллектуалды жүйелердің жұмыс істеу принциптерімен және қолдану әдістемесімен студенттерді таныстыру;

-студенттерді жасанды интеллект әдісімен есептердің шешімін қолдайтын көрсетілімді және аспапты құралдармен таныстыру;


  • экспертті жүйелерді құру бойынша практикалық жұмыстарға қатысуды студенттерді тарту.

5 Білім, білік және дағдыларына қойылатын талаптар

- интеллектуалды жүйелермен шешілетін есептер шеңберін, интеллектуалды жүйелердің мүмкіндіктер мен кемшіліктерін;


- интеллектуалды жүйелердің қолдану аймағын;

- интеллектуалды жүйелерді құрастыру үшін аспаптық құралдарды;

- интеллектуалды жүйенің типтік құрылымын;

- білімді беру негізігі тәсілдерін;

- өнімдік эксперттік жүйелердің құрылымын және жұмыс істеу прринципін;

- тақ қорытынды жүйесінің незігі жұмыс істеу алгоритмі және құрылымын, t-норм және s-норм аксиомаларын, тақ жиынтықтар бойынша негізгі операциялардыанықтау;

- генетикалық алгоритмнің сұлбалық жұмысы;

- жасанды нейронды желілердің негізгі типтері, жасанды нейронды желілердің негізгі алгоритмін оқу;

- ДСМ- жүйесінің құрылымы және негізгі жұмыс істеу алгоримі;


    • ДСМ-жүйелерде гипотезаны шығару үшін қолданатын алгоритмдердің бірі, ДСМ- жүйелердегі гипотезаны шығару ережелері.

- оңай экспертті жүйелер фрагменттері үшін өндірілген зат жүйесін бағдарламалау жасанды интеллект жүйелерін құрастыру үшін аспаптық құралдардың біреуінің көмегімен;

- (FIS) тақ шешімнің оңай жүйесін іске асыру;

- оңай нейрожелілік жүйені іске асыру;

- оңай генетикалық алгоритмдерді іске асыру;



    • интеллектуалды мәліметтер анализі үшін оңай бағдарламаны іске асыру.


6 Пререквизиттер:

Информатика. Бағдарламалау тілдері. Жоғарғы математика. Алгоритмдер теориясы.


7 Постреквизиттер:
Жасанды интеллект теориясы және шешім қабылдау теориясы,


8 Пәннің тақырыптық жоспары


п/п

Тақырып атауы


Сағат саны

Дәріс

Тәж.

МӨЖ

1

2

3

4

5



Интеллектуалды жүйелерге кіріспе

4




20



Білімді ұсыну

4

3

20



Эксперттік жүйелер

4

3

20



Нақты емес енгізу жүйелері

4

3

30



Жасанды нейрондық жүйелер

4

2

30



Генетикалық алгоритмдер

5

2

30



Деректердің интеллектуалды талдауы

5

2

30

Барлығы :

30

15

180


9 Курстың компоненттері
9.1 Дәріс сабақтарының мазмұны

1-тақырып. Интеллектуалды жүйелерге кіріспе

Интеллектуалды жүйелермен шешілетін есептер. Интеллектуалды жүйелерді қолдану аймақтары. Жасанды интеллекттің қазіргі әдістері мен құралдары.


2 - тақырып. Білімді ұсыну

Ережелермен негізделген жүйелер. Фреймдік жүйелер. Семантикалық желілер. Білімді ұсынудың логикалық құралдары. Онтологиялар.


3-тақырып. Эксперттік жүйелер

Білімді алу әдістері, білім инженериясы. Эксперттік жүйенің құрылымы, эксперттік жүйелер мысалдары. Өнімдік эксперттік жүйедегі өнімдер, нәтижені басқару қағидасы. Нәтижелерді шығарудың шыңдыққа ұқсастығы бағасының дәрежесі. CLIPS бағдарламалау тілі – эксперттік жүйелерді құруға арналған тіл. CLIPS тілінде қарапайым эксперттік жүйені құру.


4-тақырып. Нақты емес енгізу жүйелері

Айқын емес жиын. Меншіктік функция. Айқын емес жиындармен операциялар жасау. Айқын емес қатынас. Айқын емес сандар. Айқын емес логика. t-нормалар, s-нормалар. Лингвистикалық айнымалылар, лингвистикалық термалар. Айқын емес шығару жүйесінің құрылымы және жұмыс алгоритмі. Дефаззификация әдістері. Айқын емес шығару жүйелерінің түрлілігі. Айқын емес шығару жүйелерін құрылымдау (құралдық ортада және әмбебаб бағдарламалау тілі көмегімен).


5 тақырып. Жасанды нейрондық жүйелер

Биологиялық нейрон. Жасанды нейронның анықтамасы. Жасанды нейронның түрлендіру функцияларының түрлілігі. Жасанды нейрондық желілердің топологиясы. «Немесе» алып тастау мәселесі. Нейрондық желілерді оқыту. Қатенің кері таралу алгоритмі. Кері байланысы бар желілер. Хопфилд және Хэмминг желілері. Жасанды нейрондық желіні құру (құралдық ортада және әмбебаб бағдарламалау тілі көмегімен).


6-тақырып. Генетикалық алгоритмдер

Шешуге гентикалық алгоритмдер қолданылатын есептер. Хромосомалар, генетикалық операторлар, іріктелу. Генетикалық алгоритм сұлбасы. Күрделі емес генетикалық алгоритмді орындау (құралдық ортада және әмбебаб бағдарламалау тілі көмегімен).


7-тақырып. Деректердің интеллектуалды талдауы

Деректердің жасанды талдауының қазіргі әдістеріне шолу (Data Mining). Деректердің интеллектуалды талдауында шындыққа ұқсас пікірлерді қолдану. Гипотезалардың автоматты тудырудың ДСМ-әдісі. ДСМ-жүйенің сәулеті. ДСМ-жүйесі жұмысының негізгі алгоритмі. ДСМ-әдісінің логико-математикалық мәселелері. ДСМ-әдістің нұсқалары және мүмкін жалпылауы. ДСМ-әдісінің алгоритмдік мәселелері және формалды түсініктерінің теориясы (Formal Concept Analysis). Деректердің интеллектуалды талдануының күрделі емес жүйесінің орындалуы.


9.2 Практикалық сабақтардың мазмұны
1-тақырып. Интеллектуалды ақпараттық жүйе ұғымы (ИАЖ), негізгі қасиеттері. ИАЖ классификациясы.

ТЖ 1. ПРОЛОГ – Д бағдарламалау ортасымен танысу.



2ақырып. Экспертті жүйелер. Экспертті жүйенің құрамды бөліктері: білім базасы, шығару механизмі, білімді түсіндіру және алу механизмдері, интеллектуалды интерфейс.

ТЖ 2-3. ПРОЛОГ –Д жүйесін жүктеу.

ТЖ 4-7. қолдан істелген-ИҚЖ– сөздіктің құрылуы.

ТЖ 8-10. қолдан істелген-ИҚЖ 2 және қолдан істелген-ИҚЖ 3- синонимді ісдеу жүйесі және жанұя базасын құру.



3-тақырып. Білім базасын ұйымдастыру. Пәндік (фактуальді) және проблемалық (амалдық) білім.

ТЖ 11-12. Жанұя моделі негізінде білім базасын құру.

ТЖ 13-15. СТРСПИС енгізілген предикатты қолдану.

5-тақырып. ИАЖ логикалық және эвристикалық пайымдау әдістері.

ТЖ 16-17. СТРСПИС енгізілген предикатты қолдану.

ТЖ 18. ПРОЛОГ – Д арифметика.

8-тақырып. Нейтронды желілер. Экспертті жүйелерді жобалау кезеңі: идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тесттлеу, тәжірибелік эксплуатация. Жобалау процесінің қатысушылары: эксперттер, білім бойынша инженерлер, соңғы қолданушылар.

ТЖ 19 -20. ПРОЛОГ – Д –да рекурсия. Тізімді сұрыптау.

ТЖ 21. «Тауар iркiлген шыны ыдыс» логикалық есептің шешімі.

ПРОЛОГ – Д –да графика.



ТЖ 22. «Монах» орындаушымен есепті шешу.
9.3 МӨЖ түрлерінің тізімі



МӨЖ түрі

Есеп беру түрі

Бақылау түрі

Көлемі (сағат)

1

Дәріс сабақтарына дайындық




Сабақтарға қатысу

40

2

Дайындық және МӨЖ қорғау

Есеп

ПР қорғау

40

3

Тақырыптар бойынша тесттерге дайындық

тест

Тестілеу

30

4

Үй тапсырмасын орындау

Есеп шығару

ЭВМ көрсету және қорғау

40

5

Қорытынды бақылауға дайындық




РК1, РК2 (тестілеу)

30

Барлығы

180


9.3 МӨЖ мазмұны

ТЖ1. Интеллектуалды ақпараттық жүйелердің даму тарихы. (Реферат)

ТЖ2. Турбо Прологтағы синтаксис. Термалар. Константалар. Жалпы құрылымы.

ТЖ3. Білімнің құрылымы және жіктеу әдістері.

ТЖ4. Білімді ұсыну әдістері: бірінші қатардағы предикаттардың логикасы; өнім ережелері; семантикалық желілер және фреймдер.

ТЖ5. «Павлодардың ескірткіштері» ИҚЖ құру.

ТЖ6. Тізімдегі предикаттар. Пасьянстар және орналасуы.

ТЖ7. Нейтронды желілердің бағдарламалық және аппараттық іске асыру.


10 Бақылау шараларының күнтізбелік тізімі


1 рейтинг

Барлық ұпай

Апталар

1

2

3

4

5


6


7

8




Ең жоғарғы ұпай, соның ішінде бақылау түрлері бойынша:

12

12

12

12

13

13

13

13

100

Сабақтарға қатысу, дайындалу және топта жұмыс жасау

Дәріс

3

3

3

3

3

3

3

3

24

Тәжір.

5

5

5

5

5

5

5

5

40

МӨЖ орындау және қорғау

4

4

4

4

5

5

5

5

36

Межелік бақылау






















100

100

2 рейтинг

Барлық ұпай

Апталар

9

10

11

12

13


14


15




Ең жоғарғы ұпай, соның ішінде бақылау түрлері бойынша:

14

14

14

14

14

15

15

100

Сабақтарға қатысу, дайындалу және топта жұмыс жасау

Дәріс

3

3

3

3

3

3

3

21

Тәжір.

5

5

5

5

5

5

5

35

МӨЖ орындау және қорғау

6

6

6

6


6

7

7

44

Межелік бақылау



















100

100


11 Курс саясаты

Егер Сіз барлық сабақтарға кешікпей қатысатын болсаңыз, барлық сабақтарға дайындықпен және белсенді қатысып отырсаңыз, барлық тапсырманы уақытында және сапалы орындап отыратын болсаңыз, онда бақылау шараларының күнтізбелік кестесінде көрсетілгендей жоғарғы ұпай жинайсыз.



Бақылау шараларының графигі бұзылған кезде әр жұмыс графикте көрсетілген баллдардың тек 50 % -мен бағаланады.

Сіздің практикалық сабақта дайындығыңыз ауызша сұраумен тексеріледі.

Барлық тапсырмалар уақытында орындалып, тапсырылуы қажет. Кешіктірілген тапсырмалар төмен бағаланады:


  • бір жұма кешіккен кезде 1/3 –не;

  • бір жұмадан көп кешіккен кезде 2 есе.

Сабақтарға қатысу міндетті болып табылады. Себепті босатулар магистрантты тәжірибелік және өз бетімен жұмыстар кешенін орындамауынан босатпайды. Осындай жағдайда оқытушының кеңес беру уақытымен сәйкес магистранттың жеке тапсырмалары бойынша қайта тапсыруына мүмкіндігі бар.

Сабақ үстіндегі кез келген тәртіпсіздікке жаза санкциясы қолданылады, ол- бір сабақтан 5 ұпай алыданы!

Барлық аудиторлық уақыттар дәрістік сабақтарға, практикалық жұмыстарға бөлінеді. Әр сабаққа дайындық және барлық материалдарды оқу міндетті. Сіздің дайындықтарыңыз ауызша сұраулармен, бақылау жұмыстарымен және межелік бақылаулар тестілері мен тапсырмаларымен тексеріледі.

Егер бақылау шараларын өткізу уақытында қандай да бір себептермен қатыса алмасаңыз, онда оқытушының кеңес беру кестесімен қайта тапсыруға мүмкіндігіңіз болады.

Семестрде екі межелік бақылау қарастырылған. Межелік бақылауға ағымдағы үлгерімі бойынша балл жинаған студенттер жіберіледі. Межелік бақылау сәйкес блоктың материалдарына сай жүргізіледі. Ағымдағы үлгерім және межелік бақылаудың нәтижесі бойынша пән бойынша магистранттың рейтингісі анықталады:

Р1(2)=АҮ1(2)*0,7+МБ1(2)*0,3, мұндағы АҮ – ағымдағы үлгерім; МБ – межелік бақылау.

Егер магистрант межелік бақылау тапсырмаса немесе 50 балдан төмен балл жинаса, онда рейтинг шығарылмайды.

Оқу жоспарында пән бойынша емтихан қарастырылғандықтан студенттің жіберу рейтингісі (ЖР) мынаған тең:

ЖР=(Р1+Р2)*0,7/2

мұндағы: Р1 – 1-рейтинг, Р2 – 2-рейтинг.

Пән бойынша қорытынды баға мына формула бойынша есептеледі:

Қ=ЖР*0,6+Е*0,4

мұндағы: ЖР – жіберу рейтингі, Е – емтиханда алынған ұпайлар саны

Емтихан екі кезеңде (тест және практикалық жұмыстар) өтеді.

Оқушылар білімін қорытынды бағалау


Баллдағы қорытынды бағап (Қ)

Баллдардың сандық эквиваленті (С)

Әріптік жүйедегі баға

Дәстүрлі жүйедегі баға

Емтихан, сынақ

Сынақ

95 - 100

4

A

өте жақсы

Сынақ

90 - 94

3,67

A-

85 - 89

3,33

B+

Жақсы

80 - 84

3,0

B

75 - 79

2,67

B-

70 - 74

2,33

C+

Қанағат

65 – 69

2,0

C

60 – 64

1,67

C-

55 – 59

1,33

D+

50 – 54

1,0

D

0 - 49

0

F

Қанағаттанарлық емес

Сынақ емес


11 Әдебиеттер тізімі
Негізгі әдебиет

1. Барсегян А.А. Технология анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP/ А.А.Барсегян, М.С.Куприянов, В.В.Степаненко, И.И.Холод.— 2-е изд. перераб. и доп. – Спб.: БХВ-Петербург, 2007.— 384 с.: ил.

2. Автоматическое порождение гипотез в интеллектуальных системах // Сост. Е.С.Панкратова, В.К.Финн., Под. общ. ред. В.К.Финна.. – М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ». 2009. — 528 с.
Қосымша әдебиет

3. Джарратано Дж. Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование 4-е изд. Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006.— 1152 с.: ил.



4. ДСМ-метод автоматического порождения гипотез. Логические и эпистемологические основания // Сост. О.М.Аншаков, Е.Ф.Фабриканова, Под. общ. ред. О.М.Аншакова. – М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ». 2009. — 432 с.

Достарыңызбен бөлісу:




©dereksiz.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет