Представление знаний в информационных системах

Информация об

авторах

Шабазов Ибрагим Магомедович – старший преподаватель кафедры «ИТ»;

Ахмадов Нурсултан Авуханович – ассистент кафедры «ИТ»;

Цели и задачи дисциплины

Цель изучения дисциплины – дать систематический обзор современных моделей представления знаний, изучить и освоить принципы построения экспертных систем, рассмотреть перспективные направления развития систем искусственного интеллекта и принятия решений.

Задачи дисциплины: изучение модели представления знаний и принципов построения экспертных систем; изучение современных систем искусственного интеллекта и принятия; получение навыков программной реализации экспертных систем на ЭВМ; овладение навыками применять различные модели представления знаний при реализации экспертных систем на ЭВМ.

Длительность изучения дисциплины: 18 недель

Трудоемкость дисциплины: 4 зачетные единицы

В результате освоения дисциплины студент должен:

Знать: понятия инженерии знаний и нейрокибернетики; методы представления и обработки знаний; способы представления и обработки знаний на языке Пролог; принципы создания и работы нейронных сетей.

Уметь: ориентироваться в различных методах представления знаний, переходить от одного метода к другому; разрабатывать продукционные базы знаний; программировать на языке Пролог; проектировать, реализовывать нейронные сети.

Владеть: способами проектирования баз знаний и реализации систем, основанных на знаниях.

·         

Структура дисциплины

Теоретический

материал

Количество модулей – 2

Количество тем /лекций в каждом модуле – 5; 3

Практический

материал

По данной   дисциплине предусматривается выполнение лабораторных работ по двум рассматриваемым модулям. Всего 5 лабораторных работ.

Контрольно-измерительные материалы

В комплекте тестовых заданий имеется по 20 вопросов к каждому модулю, на ответы  отводится 90 минут. 

Модуль

Темы/Лекции

Материалы для

сопровождения

дисциплины

Контрольно-измерительные

материалы

Направление

подготовки

Модуль 1. Модели представления знаний

Лекция 1.1. Основные понятия инженерии знаний.

Лекция 1.2. Логическая модель представления знаний.

Лекция 1.3. Фреймовая модель представления знаний.

Лекция 1.4. Сетевые модели представления знаний.

Лекция 1.5. Продукционные модели представления знаний.

1. Презентации

2. Лабораторные работы

Тест

09.03.02 «Информационные системы и технологии»

Модуль 2. Представление знаний нейронными сетями

Лекция 2.1. Структура нейронной сети.

Лекция 2.2. Представление нечетких знаний.

Лекция 2.3. Технология приобретения знаний.

1. Презентации

2. Лабораторные работы

Тест