Жұмыс бағдарламасы мамандықтың 050602 «Информатика»

Информатика және ақпараттық жүйелер кафедрасы

5В060200 Информатика мамандығының

Физика, математика және ақпараттық технологиялар факультетінің оқу әдістемелік кеңесімен мақұлданды 2012ж. «___»__________№___ хаттама.

Факультет деканы ___________ Н.А.Испулов 20__ж. «___»_____________

ОӘБ бастығы ____________ Жуманкулова Е.Н. 20__ж. «___»__________

2012ж. «___»__________№___ хаттама.

Студенттерді жасанды интеллект жүйелерінің негізгі қасиеттері мен классификациясымен таныстыру.Эксперттік жүйе және интеллектуальды жүйе саласында еркін бағытталуды үйрету. Нейрондық желілері мен эксперттік жүйелердің орны мен ерекшеліктері туралы мағлұмат беру. Студенттерді осы саладағы білгерлігін арттыру.

- эксперттік жүйе және интеллектуальды жүйелер саласын оқып үйрену;

- білімді беру әдістерін және заңдарды түсіндіру (интерпретациялау) әдістерін оқып үйрену;

- эксперттік жүйенің білім қорын және шешімдерді іздеуді моделдеу

- нейрондық желілерінің негізгі моделдерін оқып білу.
1.3 Пәнді игеруде студенттер білуге тиісті:
- жасанды интеллект жүйелерінің түрлері туралы білу керек;

- білімнің берілуінің әр түрлі әдістерін білу керек, және сол әдістер арасында көшуді білу қажет.

- білімнің берілуінің әр түрлі әдістерін пайдаланып экспертердің білімін формальдау;

- дедукция, индукция, аналогия негізіндерін талқылау;

- білім қорын ұйымдастыру;

- программалық қосымшаларда нейрондық желілердің моделдерін пайдалана білу.
1.5 Пререквизиттер:

- Сызықтық алгебра

- Математикалық логика

- Программалау тілдері

- Информатика.

Пәннің тақырыптық жоспары

Нысан ПМУ ҰС Н 7.18.2/10

2 Пәннің тақырыптық жоспары

Терминология. Жасанды философиялық аспектілері. Жасанды интеллект жүйелерінің даму тарихы. интеллект жүйелерінің Ақпараттық технологиядағы жасанды интеллектің орны. Жасанды интеллект жүйелерінің даму тенденциясы. Бейнелерді тану.

Ережелер-өнімдер. Ережелер-өнімдер құрылымы. Логикалық нәтиже әдістері:тура және кері. Логикалық нәтижедегі таңдау ережелерінің стратегиялары. Ережелер-өнімдер білімді көрсету әдісіндегі кемшіліктер мен жетістіктер.

Семантикалық желілердегі қатынас түрлері. Семантикалық желілердегі ақпаратты өңдеу принциптері.

Тақырып №3. Экспертті жүйелер. Экспертті жүйелердің архитектурасы. Экспертті жүйелердің мінездемесі.

Эксперттік жүйелерді құру сатылары. Эксперттік жүйелерді құрудағы оның модификациясы. Эксперттік жүйелерді құрудағы инструменттік құралдар. Күй кеңістігінде шешімді іздеу әдістері.

Шешімді іздеу әдістерінің классификациясы. Бір күй кеңістігінде іздеудің қарапайым әдістері. Тереңдікке толық таңдау әдісімен іздеу. Қайтару механизмі.

Тақырып №4 Анықталмағандық түрлерінің классификациясы. Сенімділік коэффициенттері негізіндегі логикалық әдіс.

Байес формуласы және ықтималдылық теориясы негізіндегі логикалық нәтижелер. Тиістілік функциясының түсінігі және оның аңықтамасы мен қасиеттері. Шынайы қатынас және оның негізіндегі логикалық нәтиже. Оларды логикалық шешімді қолдану мүмкіндіктері.

Нейрондық желілердің класиффикациясы. Нейрондық желілердің программалық және ақпараттық жүзеге асуы. Кездеспелі таралу желілері. Хопфилд моделі. Кохоннен моделі. Нейронды желілер модельдерінде айқын емес білімдерді қолдану. Нейрондық желілердің программалық және ақпараттық жүзеге асуы.

Перцептрондар. Бірқабатты перцептрондар. Көпқабатты перцептрондар. Перцептрондарды оқыту
3.2 Тәжірибелік жұмыстардың мазмұны
Тақырып №1 Жасанды интелекттің концепциялық негіздері. Жасанды интеллектің базалық түсініктері. Жасанды интеллектің есептері және әдістері.

ТЖ1 Пролог тілінде программалау ортасы.

Пәндік аймақтың идентификациясы. Концептуализация. Формализация және жүзеге асу. Тестілеу.

Компьютер ақаулығы диагностикасы үшін экспертті жүйе құру;

Автомобиль ақаулығы диагностикасы үшін экспертті жүйе құру;

Тақырып №4 Анықталмағандық түрлерінің классификациясы. Сенімділік коэффициенттері негізіндегі логикалық әдіс.

Бейнелерді тану. Бейнелерді тану есебінің қойылуы. Бейнелерді тануға арналған статистикалық әдістер. Кластерлік талдау. Бейнелерді талдаудағы синтаксистік (құрылымдылық) тәсіл. Үшөлшемді объектілерді тану.

Тақырып №5 Нейронды желілер. Жасанды және табиғи нейронды желілер және нейрондыр жайлы негізгі түсініктер.

Нейрондық желілер.Нейрондық желінің үйретілуі. Қатенің кері таралуының алгоритмі. Кохоннен моделі.

Бейнелерді тану есебі үшін қатені қайта тарату алгоритмі.

Терминология. Жасанды философиялық аспектілері. Жасанды интеллект жүйелерінің даму тарихы. интеллект жүйелерінің [1], [2]

Ережелер-өнімдер. Логикалық нәтиже әдістері:тура және кері.

Семантикалық желілердегі қатынас түрлері [2], [3], [4]

Тақырып №3. Экспертті жүйелер. Экспертті жүйелердің архитектурасы.

Эксперттік жүйелерді құру сатылары. Эксперттік жүйелерді құрудағы оның модификациясы. [3], [5], [6], [10]

Байес формуласы және ықтималдылық теориясы негізіндегі логикалық нәтижелер.

Нейрондық желілердің класиффикациясы. Нейрондық желілердің программалық және ақпараттық жүзеге асуы. [7], [8], [9], [10]

1. 
   Балдин К.В., Уткин В.Б, Информатика. Учебник для вузов.- М.: Проект, 2003. С.304
   
2. 
   Симонович С., Евсеев Г. Практическая информатика: универсальный курс. – М.: АСТ – Пресс; Инфорком – Пресс, 1999. –480с.
   
3. 
   Острейковский В.А. Информатика: учебник для ВУЗов. – М., Высшая школа, 1999. –511с.:ил.
   
4. 
   Экспертные системы: принципы работы и примеры. //под ред. Р. Форсайта. –М.: Радио и связь, 1987. –223 с.
   
5. 
   Люгер, Джордж, Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание. : Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильяме", 2003. - 864 с.-С. 777-840.
   

6. 
   Болотова Л.С., Комаров М.А., Смольянинов А.А. Системы искусственного интеллекта. Теоретические основы СИИ и формальные модели представления знаний: Учеб. пособие - М.: МИРЭА, 1998. - 108 с.
   
7. 
   Искуственный интеллект. Кн.1 Системы общения и экспертные системы/ Под ред. Э.В.Попова. – М.: Радио и связь,2000
   

Мамандықтың оқу жұмыс жоспарынан көшірме

Нысан Ф СО ПГУ 7.18.3/32

түскен жылы 2011