• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Искусственный интеллект и когнитивные системы

2019/2020
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
8
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватели

Программа дисциплины

Аннотация

Является дисциплиной по выбору. Целью освоения дисциплины «Искусственный интеллект и когнитивные системы» является ознакомление с базовыми принципами работы искусственного интеллекта и выработке навыков моделирования когнитивных систем. После прохождения курса студенты будут ориентироваться в подходах к созданию систем искусственного интеллекта: основанных на знании (knowledge-based), семантических сетях; ориентироваться в алгоритмических основах интеллектуальных систем, а также проектировании сложных информационных систем с использованием искусственного интеллекта. Курс содержит следующие разделы: Введение в искусственный интеллект; Базы знаний; Инженерия знаний; Основные средства представления знаний и организация вывода в ЭС; Разработка и реализация ЭС; Интеллектуальные информационные системы.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью освоения дисциплины «Искусственный интеллект и когнитивные системы» является ознакомление с базовыми принципами работы искусственного интеллекта и выработке навыков моделирования когнитивных систем. После прохождения курса студенты будут ориентироваться в подходах к созданию систем искусственного интеллекта: основанных на знании (knowledge-based), семантических сетях; ориентироваться в алгоритмических основах интеллектуальных систем, а также проектировании сложных информационных систем с использованием искусственного интеллекта.
Результаты освоения дисциплины

Результаты освоения дисциплины

  • Знает основные направления исследований в области искусственного интеллекта. Владеет понятием нейросетевого подхода к созданию интеллектуальных систем. Владеет понятием экспертной системы (ЭС).
  • Знает основные парадигмы представления знаний, их преимущества и недостатки
  • Знает технологии инженерии знаний. Знает классификацию методов извлечения знаний. Владеет понятием нечетких знаний.
  • Знает основные парадигмы представления знаний, их преимущества и недостатки. Демонстрирует понимание современного состояния и тенденций развития систем, базирующихся на знаниях
  • Способен принимать решения о целесообразности выбора того или иного способа представления знаний. Способен разработать экспертную систему, основанную на знаниях
  • Способен отличить знания от простой информации. Владеет понятиями релевантности; критериев смыслового соответствия; критериев выдачи. Владеет понятием интеллектуальной информационной системы (ИИС). Знает основные компоненты ИИС, классификацию Владеет знаниями извлечения знаний из данных. Знает системы и средства Data Mining и Knowledge Discovery.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в искусственный интеллект
  • Инженерия знаний
  • Базы знаний
  • Основные средства представления знаний и организация вывода в ЭС
  • Разработка и реализация ЭС
  • Интеллектуальные информационные системы
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Created with Sketch. Домашнее задание
  • неблокирующий Created with Sketch. Контрольная работа
  • блокирующий Created with Sketch. Итоговый экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (2 модуль)
    0.35 * Домашнее задание + 0.3 * Итоговый экзамен + 0.35 * Контрольная работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Методы искусственного интеллекта / Осипов Г.С. - М.:Физматлит, 2011. - 296 с.: ISBN 978-5-9221-1323-6 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/544787

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Экспертные системы САПР : учеб. пособие / А.Л. Ездаков. — М. : ИД «ФОРУМ» : ИНФРА-М, 2019. — 160 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/1019415