Системы искусственного интеллекта. Рабочая программа. Гудков П.А. - 5 стр.

                                                                                         5
4.2. Содержание разделов дисциплины
   Введение (1 час).
           Предмет, объект, метод, цель и задачи дисциплины "Системы искусственного
      интеллекта". Место и роль систем искусственного интеллекта в учебном плане и в работе
      выпускника.
   Концептуальные основы искусственного интеллекта (2 часа).
           История искусственного интеллекта. Подходы к построению систем ИИ. Область
      применения. Инструментальные средства построения экспертных систем. Функциональная
      структура использования СИИ
   Экспертные системы (8 часов).
           Общая структура и схема функционирования ЭС. Этапы построения ЭС.
      Объяснительные способности ЭС. Взаимодействие пользователя с ЭС. Основные режимы
      работы экспертных систем. Технология разработки экспертных систем.
           Планирование в интеллектуальных системах; Методы поиска решений в ЭС: поиск в
      пространстве состояний, редукция, дедуктивный вывод.
   Инженерия знаний (7 часов).
           Знания и данные (1 час)
      Свойства знаний и отличие знаний от данных. Типы знаний: декларативные и процедурные,
      экстенсиональные и интенсиональные. Нечеткие знания.
           Извлечение знаний (2 часа)
      Источники экспертных знаний, извлечение и структурирование знаний, стадии
      приобретения знаний, автоматизированное приобретение знаний.
           Представление знаний в интеллектуальных системах (4 часа)
           Модели представления знаний в системах ИИ.
           Правила-продукции. Структура правил-продукций. Типы ядер правил-продукций и
      варианты их интерпретаций. Методы логического вывода: прямой и обратный. Стратегии
      выбора правил при логическом выводе.
           Семантические сети. Основные понятия семантических сетей. Типы отношений в
      семантических сетях. Абстрактные и конкретные сети. Принципы обработки информации в
      семантических сетях.
           Фреймы и объекты. Основные понятия фрейма: слоты, присоединенные процедуры-
      слуги и процедуры-демоны, наследование свойств. Связь понятия фрейма и объекта в
      объетно-ориентированном программировании. Сети фреймов. Принципы обработки
      данных в сети фреймов. Сценарии; ленемы. Базы знаний. Измерение БЗ.
   Обучение в интеллектуальных системах (2 часа).
           Основные понятия методов обучения. Классификация методов обучения по способу
      обучения: эмпирические и аналитические, по глубине обучения - символьные
      (поверхностные) и на основе знаний (глубинные). Связь этой классификации с понятиями
      индуктивного вывода, вывода по аналогии, обучения на примерах.
   Системы понимания естественного языка, машинный перевод (4 часа).
           Трудности распознавания естественного языка (ЕЯ). Синтаксически- и семантически-
      ориентированные подходы к распознаванию ЕЯ. Семиотика и ее основные понятия. Этапы
      анализа ЕЯ: морфологический, синтаксический, семантический, прагматический. Модели
      семантики языка.
   Зрительное восприятие мира: системы машинного зрения, распознавание образов,
   зрительные системы интеллектуальных роботов (4 часа).
           Постановка задачи распознавания образов. Статистические методы для распознавания
      образов и классификации. Кластерный анализ. Синтаксический (структурный) подход к
      анализу образов. Выделение признаков. Распознавание трехмерных объектов.
   Нейронные сети (4 часов).
           Нейронные сети (2 часа)
      Основные понятия о естественных и искусственных нейронных сетях и нейронах.
      Формальный нейрон МакКаллока-Питтса. Нейронная сеть как механизм, обучаемый
      распознаванию образов или адекватной реакции на входные сигналы (входную