Программа дисциплины Системы искусственного интеллекта  Для направления 230100 «Информатика и вычислительная техника»

Для направления 230100 «Информатика и вычислительная техника»

Специальности 230102 «Автоматизированные системы обработки информации и управления» подготовки специалиста

Автор программы:

Топоркова А.С., к.т.н., доцент , atoporkova@hse.ru

Одобрена на заседании кафедры информационных технологий и автоматизированных систем «___»____________ 2012 г

Зав. кафедрой Тумковский С.Р.
Рекомендована профессиональной коллегией УМС по направлению «Информатика»

«___»____________ 20 г

Председатель ____________________
Утверждена УС МИЭМ НИУ ВШЭ

«___»_____________20 г.

Москва, 2012

1. 
   Цели и задачи дисциплины.
   

1. 
   . Цель преподавания дисциплины.
   

1. 
   Задачи изучения дисциплины.
   

В ходе изучения дисциплины студенты должны овладеть следующими знаниями:

• 
  Модели представления знаний. Типы этих моделей (логические, продукционные, концептуальные).
  
• 
  Модели рассуждения в интеллектуальных системах. Типы рассуждений (дедукция, абдукция, индукция).
  
• 
  Методы логической дедукции (вывод, основанный на принципе резолюции, вывод, основанный на аналитических таблицах, естественный вывод).
  
• 
  Основы логического программирования. Язык ПРОЛОГ.
  
• 
  Методы эвристического поиска в пространстве состояний.
  
• 
  Методы абдукции.
  
• 
  Методы рассуждений в условиях неопределенности.
  
• 
  Рассуждения, основанные на нечеткой логике.
  

2. 
   Требования к уровню освоения содержания дисциплины.
   

Студенты должны овладеть основными методами, применяемыми в ИИ.

1. 
   Знания и умения студентов.
   

а) знать:

• 
  метод представления знаний в логических моделях;
  
• 
  метод представления знаний в концептуальных моделях (в частности, с помощью семантических сетей):
  
• 
  метод логической дедукции на основе принципа резолюции;
  
• 
  методы эвристического поиска в пространстве состояний;
  
• 
  основы логического программирования;
  

• 
  представлять знание, используя логические формализмы ( в логике первого порядка);
  

• 
  представлять знание в семантических сетях;
  
• 
  представлять знание с помощью продукций;
  
• 
  строить дедуктивный вывод, основанный на принципе резолюции;
  
• 
  строить дедуктивный вывод, основанный на аналитических таблицах;
  
• 
  строить дедуктивный вывод в натуральной форме;
  
• 
  строить абдуктивный вывод в пропозициональной логике;
  
• 
  строить рассуждения на основе нечеткой логики.
  

3. 
   Объем дисциплины и виды учебной работы
   

3. 
   Содержание дисциплины.
   

Истоки искусственного интеллекта (ИИ) и история исследований в области ИИ. Примеры приложений ИИ. Системы, основанные на знаниях (СОЗ). Общая архитектура СОЗ (интерфейс эксперта, интерфейс конечных пользователей, база данных, база знаний). Модели представления знаний. Типы моделей представления знаний (логические, продукционные, концептуальные). Модели рассуждений (логическая дедукция, абдукция, индукция, вывод по аналогии, вывод на базе нечеткой логики). Эвристический поиск в пространстве состояний. Основы логического программирования. Язык ПРОЛОГ.

1. 
   Разделы дисциплины и виды занятий.
   

2. 
   Содержание разделов дисциплины.
   

3. 
   Понедельный план проведения занятий.
   
   1. 
      Лекционные занятия.
      

2. 
   Практические занятия.
   

3. 
   Самостоятельная работа.
   
   1. 
      Содержание работы.
      

2. 
   Домашние работы.
   

3. 
   Курсовая работа не предусмотрена.
   

4. 
   Лабораторный практикум не предусмотрен.
   

4. 
   Формы контроля
   

- итоговый контроль: зачет в конце 7 семестра;

Оценки промежуточного и итогового контроля складывается из следующих элементов:

работа на практических занятиях

Текущий контроль осуществляется посредством ведения учета выполнения и оценки качества подготовки заданий на практических занятиях (упражнения для закрепления теоретических знаний, выполнение домашних работ);

Итоговая оценка за дисциплину К по 10-балльной шкале формируется по следующему правилу:

где Др1, Др2, Др3, Пр – 10-балльные оценки за домашние работы в семестре и практическую работу на занятиях соответственно с округлением до целого числа баллов.

При 10-балльной оценке K не менее 4 баллов проставляется зачет, иначе – незачет.

4. 
   Учебно-методическое обеспечение дисциплины.
   

1. 
   Рекомендуемая литература.
   

1. 
   Дж.Ф.Люгер. Искусственный интеллект (стратегии и методы решения сложных проблем). Изд. дом "Вильямс", СПб, Киев, 2003.
   
2. 
   В. Н. Вагин, Е. Ю. Головина, А. А. Загорянская, М. В. Фомина «Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах». – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004
   

1. 
   Справочник по искусственному интеллекту, т. 1. Модели.
   

2. 
   Средства обеспечения освоения дисциплины.
   

1. 
   Перечень дисциплин, усвоение которых необходимо для изучения данной дисциплины:
   

• 
  дискретная математика.
  

6. 
   Методические рекомендации по организации изучения дисциплины.
   

Настоящая рабочая программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по направлению 230100 «Информатика и вычислительная техника» подготовки по специальности 230102 «Автоматизированные системы обработки информации и управления»