Пәнді оқыту бағдарламасының титулдық парағы

ӘК төрағасы __________ Искакова А.Б. «____»_____________2012 ж.

Ақпараттық жүйелер магистрі, информатика және ақпараттық жүйелер кафедрасының аға оқытушысы

Информатика және ақпараттық жүйелер кафедрасы А1 корпуста (Ломов к-сі, 64) орналасқан, ауд. А1-102, тел. 67-36-87 (ішкі 11-25)
2 Пән туралы мәліметтер

Курс 2 кредитті пән. Пән бойынша 6сағ. дәрістік сабақтар және 6сағ. тәжірибелік сабақтар жоспарланған. Пәннің тақырыптық жоспарына кірмейтін тақырыптарды өз бетімен оқып-үйренуі үшін студенттердің 78сағ. студенттердің өздік жұмысы қарастырылған. Бақылау түрі - емтихан.

Сабақтардың, межелік бақылаулардың және емтихан сессиясының кестелерін оқу үрдісін бақылау бөлімі құрастырады. Сабақтар бекітілген сабақ кестесіне сәйкес жүргізіледі.
3 Пәннің жұмыс көлемі

Топтар	Семестр	Кредиттер саны	Аудиторлық сабақтар бойынша контактілі сағаттардың саны				Студенттердің өздік жұмыстары сағаттарының саны		Бақылау формасы
			барлығы	дәріс	тәжірибе	зертхана	барлығы	СОӨЖ
СИнф-201қ	4	2	6	3	3
	5		6		6		78	18	емтихан
	Барлығы		12	3	9		78	18

4 Курстың мақсаттары мен міндеттері
1.1 Пәнді оқыту мақсаттары:

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, индункция, аналогия негізіндерін талқылау;

- білім қорын ұйымдастыру;

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

- Сызықтық алгебра

- Математикалық логика

- Программалау тілдері

- Информатика.
2. Қолданылатын әдебиеттер
Негізгі:

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
   

Пәннің тақырыптық жоспары

Нысан ПМУ ҰС Н 7.18.2/10

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.

Эксперттік жүйелер бойынша лабораториялық жұмыстарға:

• 
  компьютер ақаулығы диагностикасы үшін экспертті жүйе құру;
  
• 
  автомобиль ақаулығы диагностикасы үшін экспертті жүйе құру;
  
• 
  локальді желіні құру үшін аппаратты программалық құралдарды таңдауға арналған экспертті жүйелерді құру;
  
• 
  ақпараттық жүйелерді құру құралдарын таңдауға арналған экспертті жүйелерді құру;
  
• 
  тұлғаның психологиялық ерекшеліктерінің диагностикасы үшін экспертті жүйе құру;
  
• 
  қандай да бір тар пәндік аймақты білімді тестілеуге арналған экспертті жүйелерді құру.
  

«АЖ-дегі деректер қоры» курсы практикалық курс болып саналады. Сондықтан міндетті түрде ағымдағы бақылаудың негізгі түрін құрайтын барлық практикалық, өздік жұмыс тапсырмаларын орындау міндетті болып табылады.

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.

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

Дербес компьютермен жұмыстардан алынған практикалық дағдылар пән бойынша өз бетімен жұмысты орындау дұрыстылығымен бағаланады.

Студент сабаққа кешігетін болса, сабаққа кіргізілмейді және босатылған сабақты қайта тапсыруға мүмкіндігі болмайды.

Сабақтағы ережені бұзғаны үшін айып салынады – бір сабақтан 5 ұпай алынып тасталады.

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

1 Семестрдің ортасы және аяғында 100 балдық шкаламен ағымды үлгерім анықталады (АҮ)

2 МБ бағасыда 100 балльной шкаламен анықталады.

3 АҮ және МБ қорытынды бағалары мен пәннің рейтингі анықталады (Р1 және Р2)

Р1(2) = ТУ 1(2)*0,7 + РК1(2)*0,3.

Егер студент МБ өте алмаса онда және 50 ден төмен балл алса, онда деканат МБ жеке тапсырудың уақытын тағайындайды.

4 Студенттің рейтингтен өту (РӨ) бағасын келесі түрде есептейді

РӨ = (Р1+Р2)/2.

Егер пәнен жұмыс жоспары бойынша курстық жұмыс және емтихан болса онда рейтингтан өтуі анықталу кезінде курстық жұмыстың бағасы ескеріледі.

РӨ = (Р1+Р2)* 0,7/2 + КР*0,3.

Сырттай оқитын студенттерге рейтингтен өту бағасы келесі түрде есептеледі

РӨ = Р1 немесе РӨ = Р1*0,7 + КР*0,3.

Қорытынды бақылауға келесі студенттер жіберіледі:

- жұмыс бағдарламасы бойынша барлық талаптарын: СӨЖ жұмыстарын, барлық зертқаналық және тәжірибелік тапсырмаларды жасап өткізген жағдайда

- курстық жұмыстан жақсы баға алса және соған орай рейтингі 50 –ден жоғары болу керек.

5 Студенттің әр пәннен оқу жетістіктерінің денгейін (соның ішінде қорытынды баға ретінде МЕ болса да) қорытынды бағамен анықталады (Қ), қорытынды баға РӨ және ҚБ (қорытынды бағалау – емтихан, диф. есеп, немесе курстық жұмыс)

И = РД*0,6 + ИК*0,4

7. 
   Қорытынды бағалауда алған бағаны жақсы бағаға көтеру үшін қайта тапсырылмайды.
   
8. 
   Егер академиялық қарыздар болса, онда студен сол пәнді ақылы түрде қайта оқиды.
   

1. Тест (60 сұрақ)