ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
3
1 .Цели и задачи дисциплины.
Целью дисциплины является изучение и практическое освоение методов и моделей
представления и обработки знаний в интеллектуальных системах, основ нейроинформатики.
2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины.
В результате изучения дисциплины у студентов должны быть сформулированы
представления о:
− истории, целях и задачах исследований в области искусственного интеллекта, системах
искусственного интеллекта, принципах их построения и областях применения;
− проблемах построения систем общения с компьютером на естественном языке;
− постановке задачи распознавания образов и путях ее решения;
− проблемах и способах построения нейронных сетей.
В результате изучения дисциплины студенты должны знать:
− Основные понятия инженерии знаний;
− Основные методы представления и обработки знаний;
− Основные модели нейронных сетей, методов и алгоритмов их обучения;
− Структуры экспертных систем и их архитектурных особенностей в зависимости от
особенностей решаемой задачи;
− Этапы построения экспертных систем;
− Методы построения систем общения на естественном языке.
В результате изучения дисциплины студенты должны приобрести умения и навыки:
− формализовать знания экспертов с применением различных методов представления знаний,
− ставить задачу построения экспертной системы для решения задачи выбора вариантов в
плохо формализуемой предметной области,
− разрабатывать
продукционные базы знаний для решения задач задачи выбора вариантов в
плохо формализуемой предметной области
− применять основные модели нейронных сетей
К началу изучения курса студенты должны овладеть знаниями, полученными при
изучении курсов: дискретная математика, математическая логика, программирование,
функциональное программирование, рекурсивно-логического программирование, теория
вероятностей и математическая статистика, вычислительная математика, теория
вычислительных
процессов и структур, базы данных, технология разработки программного обеспечения.
3
1 .Цели и задачи дисциплины.
Целью дисциплины является изучение и практическое освоение методов и моделей
представления и обработки знаний в интеллектуальных системах, основ нейроинформатики.
2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины.
В результате изучения дисциплины у студентов должны быть сформулированы
представления о:
− истории, целях и задачах исследований в области искусственного интеллекта, системах
искусственного интеллекта, принципах их построения и областях применения;
− проблемах построения систем общения с компьютером на естественном языке;
− постановке задачи распознавания образов и путях ее решения;
− проблемах и способах построения нейронных сетей.
В результате изучения дисциплины студенты должны знать:
− Основные понятия инженерии знаний;
− Основные методы представления и обработки знаний;
− Основные модели нейронных сетей, методов и алгоритмов их обучения;
− Структуры экспертных систем и их архитектурных особенностей в зависимости от
особенностей решаемой задачи;
− Этапы построения экспертных систем;
− Методы построения систем общения на естественном языке.
В результате изучения дисциплины студенты должны приобрести умения и навыки:
− формализовать знания экспертов с применением различных методов представления знаний,
− ставить задачу построения экспертной системы для решения задачи выбора вариантов в
плохо формализуемой предметной области,
− разрабатывать продукционные базы знаний для решения задач задачи выбора вариантов в
плохо формализуемой предметной области
− применять основные модели нейронных сетей
К началу изучения курса студенты должны овладеть знаниями, полученными при
изучении курсов: дискретная математика, математическая логика, программирование,
функциональное программирование, рекурсивно-логического программирование, теория
вероятностей и математическая статистика, вычислительная математика, теория вычислительных
процессов и структур, базы данных, технология разработки программного обеспечения.
