Учебный курс «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ» Кафедра СОИУ (ИУ-5) Филиппович Андрей Юрьевич к.т.н., доцент МГТУ им. Н.Э.Баумана уч. секретарь УМС «ИТ в образовании» - презентация

1 Учебный курс «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ» Кафедра СОИУ (ИУ-5) Филиппович Андрей Юрьевич к.т.н., доцент МГТУ им. Н.Э.Баумана уч. секретарь УМС «ИТ в образовании»

2 Структура доклада 1.Общие сведения 2.Учебно-методическое обеспечение 3.Содержание дисциплины 4.Методика преподавания 5.Анализ результатов

3 1. Общие сведения Филиппович Андрей Юрьевич: Основной лектор - Филиппович Андрей Юрьевич: 2004 г. – к.т.н. по спец , доцент каф. СОИУ (ИУ5), МГТУ им Н.Э. Баумана 2004 г. – к.т.н. по спец , доцент каф. СОИУ (ИУ5), МГТУ им Н.Э. Баумана 2006 г. – доцент по каф. СОИУ (ИУ-5), 4-ый курс дисциплина «Интеллектуальные системы», (Лучший преподаватель, номинация «Качество работы молодого преподавателя») 2006 г. – доцент по каф. СОИУ (ИУ-5), 4-ый курс дисциплина «Интеллектуальные системы», (Лучший преподаватель, номинация «Качество работы молодого преподавателя»)

4 1. Общие сведения Опыт чтения курса: 2004 – настоящее МГТУ им Н.Э. Баумана, специальность АСОИУ (ИУ-5), 4-ый курс дисциплина «Интеллектуальные системы» 2004 – настоящее МГТУ им Н.Э. Баумана, специальность АСОИУ (ИУ-5), 4-ый курс дисциплина «Интеллектуальные системы» 2000 – 2003 МГУП специальность АСОИУ (ИТ), 5-ый курс дисциплина «Системы искусственного интеллекта» (СД.07) 2000 – 2003 МГУП специальность АСОИУ (ИТ), 5-ый курс дисциплина «Системы искусственного интеллекта» (СД.07)

5 2. Учебно-методическое обеспечение 2004 – настоящее Интернет-ресурс : iu5.bmstu.ru -> philippovich.ru 2004 – настоящее Интернет-ресурс : iu5.bmstu.ru -> philippovich.ru 2005 Методические указания по курсу Интеллектуальные системы, 23 c Методические указания по курсу Интеллектуальные системы, 23 c УМК «Представление знаний в ИС» 283 с. (15 а.л.) 2007 УМК «Представление знаний в ИС» 283 с. (15 а.л.)

6 Интернет-ресурс Основные разделы: Программа курса Программа курса Лабораторные работы Лабораторные работы Форум (консультации) Форум (консультации) Домашнее задание Домашнее задание Вопросы к экзамену Вопросы к экзамену Литература Литература Правила расчета ЗЕ (кредитов) Правила расчета ЗЕ (кредитов)

7 УМК «Представление знаний в ИС» Основные разделы: Аннотация Аннотация Модель компетенций Модель компетенций Программа курса Программа курса Учебное пособие (текст лекций) Учебное пособие (текст лекций) Глоссарий Глоссарий Тесты Тесты Хрестоматия Хрестоматия

8 3. Содержание дисциплины Нормативные документы: ГОС-2, Проект ГОС-3 ГОС-2, Проект ГОС-3 Модель компетенций Модель компетенций Программа курса Программа курса Профстандарты в области ИКТ Профстандарты в области ИКТ Международные стандарты Международные стандарты

9 3. Содержание дисциплины. Требования к содержанию ГОС-2 Искусственный интеллект как научное направление, представление знаний, рассуждений и задач; Искусственный интеллект как научное направление, представление знаний, рассуждений и задач; эпистомологическая полнота представления знаний и эвристически эффективные стратегии поиска решения задач; эпистомологическая полнота представления знаний и эвристически эффективные стратегии поиска решения задач; модели представления знаний: алгоритмические, логические, сетевые и продукционные модели, сценарии; модели представления знаний: алгоритмические, логические, сетевые и продукционные модели, сценарии; экспертные системы: экспертные системы: –классификация и структура; –инструментальные средства проектирования, разработки и отладки; –этапы разработки и примеры реализации.

10 3. Содержание дисциплины. Требования к содержанию ГОС-3 Знания: модель представления знаний модель представления знаний подходы и техника решения задач ИИ подходы и техника решения задач ИИ информационные модели знаний информационные модели знаний методы представления знаний методы представления знаний методы инженерии знаний методы инженерии знаний модели методы формализации модели методы формализации автоформализации и представления знаний автоформализации и представления знаний теорию и технологии приобретения знаний, принципы приобретения знаний; теорию и технологии приобретения знаний, принципы приобретения знаний; математические модели представления знаний, методы работы со знаниями; математические модели представления знаний, методы работы со знаниями;

11 3. Содержание дисциплины. Требования к содержанию ГОС-3 Умения: разрабатывать модели предметных областей разрабатывать модели предметных областейНавыки: работы с базами данных и базами знаний работы с базами данных и базами знаний

12 3. Содержание дисциплины. Основные компетенции Основы искусственного интеллекта Основы искусственного интеллекта Методы, языки и модели представления знаний Методы, языки и модели представления знаний Проектирование и разработка экспертных систем Проектирование и разработка экспертных систем

13 3. Содержание дисциплины. Перечень учебных модулей Модуль 1. Введение в область ИИ. Модуль 1. Введение в область ИИ. Модуль 2. Формализация и модели представления знаний в ИС. Модуль 2. Формализация и модели представления знаний в ИС. Модуль 3. Экспертные системы. Модуль 3. Экспертные системы. Модуль 4. Нейро-бионические интеллектуальные системы. Модуль 4. Нейро-бионические интеллектуальные системы.

14 Модуль 1. Введение в область ИИ Тема 1.1. Область ИИ. Тема 1.1. Область ИИ. Тема 1.2. Этапы развития и основные направления ИИ. Тема 1.2. Этапы развития и основные направления ИИ.

15 Модуль 2. Формализация и модели представления знаний в ИС Тема 2.1. Формализация знаний в ИС. Тема 2.1. Формализация знаний в ИС. Тема 2.2. Формально-логические модели Тема 2.2. Формально-логические модели Тема 2.3. Основы нечеткой логики. Тема 2.3. Основы нечеткой логики. Тема 2.4. Продукционные модели. Тема 2.4. Продукционные модели. Тема 2.5. Сетевые модели представления знаний. Тема 2.5. Сетевые модели представления знаний.

16 Модуль 3. Экспертные системы Тема 3.1. Понятие экспертной системы Тема 3.1. Понятие экспертной системы Тема 3.2. Структура ЭС Тема 3.2. Структура ЭС Тема 3.3. Классификации ЭС Тема 3.3. Классификации ЭС Тема 3.4. Коллектив разработчиков ЭС Тема 3.4. Коллектив разработчиков ЭС Тема 3.5. Подходы к созданию ЭС Тема 3.5. Подходы к созданию ЭС Тема 3.6. Методы извлечения знаний Тема 3.6. Методы извлечения знаний Тема 3.7. Машина вывода ЭС Тема 3.7. Машина вывода ЭС Тема 3.8. Представление неопределенности знаний в ЭС Тема 3.8. Представление неопределенности знаний в ЭС Тема 3.9. Компонента объяснения ЭС Тема 3.9. Компонента объяснения ЭС Тема Гибридные ЭС Тема Гибридные ЭС

17 Модуль 4. Нейро-бионические ИС Тема 4.1. Эволюционная теория возникновения интеллекта Тема 4.1. Эволюционная теория возникновения интеллекта Тема 4.2. Введение в генетические алгоритмы Тема 4.2. Введение в генетические алгоритмы Тема 4.3. Введение в нейронные сети Тема 4.3. Введение в нейронные сети

18 3. Содержание дисциплины. Перечень основных л/р 1.Разработка диалоговой компоненты прототипа ЭС 2.Разработка БЗ и машины вывода прототипа ЭС 3.Разработка БЗ с использованием сетевых ЯПЗ 4.Решение задачи поиска кратчайшего пути с помощью ГА 5.Решение задачи распознавания изображения с помощью НС 6.Обучение нейрона с помощью ГА

19 4. Методика преподавания Модульный подход Модульный подход Кредитование учебной нагрузки Кредитование учебной нагрузки Дистанционные технологии Дистанционные технологии Активные методы обучения Активные методы обучения Факультативность и вариативность заданий Факультативность и вариативность заданий Компетентностный подход Компетентностный подход

20 Трудоемкость изучения курса Общая трудоемкость Общая трудоемкость 4 ЗЕ / 112 ак.ч. + экз. Аудиторная работа Аудиторная работа 2,3 ЗЕ / 85 ак.ч. Лекции Лекции 1,8 ЗЕ / 68 ак.ч. Лабораторные работы Лабораторные работы 0,5 ЗЕ / 17 ак.ч. Самостоятельная работа Самостоятельная работа 0,7 ЗЕ / 25 ак.ч. Итоговый контроль Итоговый контроль 1 ЗЕ / экзамен 1 ЗЕ / экзамен

21 Виды учебной нагрузки Конспект лекций Конспект лекций 40 сЗЕ Посещение лекций Посещение лекций 60 сЗЕ / 2 сЗЕ * 30 Лабораторные работы Лабораторные работы сЗЕ Конспект книги Конспект книги ~10-20 сЗЕ Домашнее задание Домашнее задание ~50 сЗЕ

22 Спасибо за внимание! Филиппович Андрей Юрьевич к.т.н., доцент кафедры Систем обработки информации и управления МГТУ им. Н.Э.Баумана, уч. секретарь УМС «ИТ в образовании»