Системы искусственного интеллекта

Министерство образования Российской Федерации Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет “ЛЭТИ”

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА дисциплины Системы искусственного интеллекта Для подготовки дипломированных специалистов по направлению 654600– “Информатика и вычислительная техника” по специальности 220400–“Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем”.

Санкт-Петербург 2002

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет “ЛЭТИ”

“УТВЕРЖДАЮ” Проректор по учебной работе проф. ___________ Ушаков В.Н. “_____”_______________2002 г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА дисциплины Системы искусственного интеллекта Для подготовки дипломированных специалистов по направлению 654600– “Информатика и вычислительная техника” по специальности 220400–“Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем”.

Факультет компьютерных технологий и информатики Кафедра математического обеспечения и применения ЭВМ Курс – 5 Семестр(ы) – 9 Лекции

32 ч.

Экзамен

9 семестр

Лабораторные занятия

16 ч.

Зачет

9 семестр

Аудиторные занятия Самостоятельные занятия Всего часов

48 ч. 52 ч. 100 ч.

2002

2

Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры Математического обеспечения и применения ЭВМ “____”_______________2002 г., протокол №______.

Рабочая программа согласована с рабочими программами изученных ранее дисциплин: 1) Математическая логика и теория алгоритмов 2) Теория вероятностей, матстатистика и случайные процессы 3) Теория принятия решений 4) Функциональное программирование 5) Логическое программирование

Рабочая программа одобрена методической комиссией факультета Компьютерных технологий и информатики “____”_____________2002г.

3

Цели и задачи дисциплины 1. Изучение методов решения интеллектуальных задач, основных моделей представления знаний и методов организации логического вывода, способов сбора знаний. 2. Формирование навыков практической работы с типовыми инструментальными средствами, используемыми при разработке интеллектуальных программных систем. Требования к уровню освоения дисциплины В результате изучения дисциплины студенты должны: 1. Знать основные методы представления и решения интеллектуальных задач, модели представления знаний и методы вывода, структуру экспертных систем и основные принципы их разработки, основные методы теории распознавания образов, применяемые при решении интеллектуальных задач. 2. Уметь (владеть или иметь навыки) использовать типовые инструментальные средства для создания конкретных экспертных систем в различных предметных областях. 3. Иметь представление об областях применения теории искусственного интеллекта, об имеющихся и перспективных языках программирования и аппаратных структурах для создания систем искусственного интеллекта. Содержание рабочей программы Введение. Область искусственного интеллекта (ИИ). Основные понятия и определения. Краткий исторический обзор развития работ в области ИИ. Функциональная структура систем искусственного интеллекта (СИИ). Тема 1. Задачи, проблемы и методы их решения. Определение процесса решения проблемной задачи. Модели задач, их классификация. Человеко-машинные системы решения сложных задач. Интеллектуальный интерфейс и его структура в современных ЭВМ. Роль знаний в процессе решения задач. Формальное представление задачи. Анализ условий задачи для выбора методов решения. Решение задач методом поиска в пространстве состояний. Примеры решения задач с использованием методов поиска. Решение задач методом редукции. Метод ключевых состояний и ключевых операторов. Метод анализа средств и целей. Решение задач методом дедуктивного вывода. Логические системы. Метод резолюции и его применение для решения задач. Тема 2. Представление знаний в интеллектуальных системах. Модели мира и их роль в решении задач. Формальные модели представления знаний. Данные и знания. Переход от Базы Данных к Базе Знаний. Продукционные системы. Компоненты продукционных систем. Стратегии решений. Организация поиска. Примеры. Представление простых фактов в логических системах. Примеры применения логики для представления знаний. Семантические сети, фреймы, сценарии. Основные понятия и определения.

4

Представления знаний для структурированных объектов, инженерия знаний. Базы знаний. Тема 3. Экспертные системы. Понятие и обобщенная структура экспертной системы (ЭС). Классификация и основные этапы разработки ЭС. Представление знаний в ЭС. Взаимодействие пользователя с ЭС. Принятие решений в ЭС. Примеры аппаратных и программных средств реализации ЭС. Тема 4. Нечеткие модели для систем ИИ. Понятие детерминированных и нечетких систем ИИ. Факторы уверенности и их использование при логическом выводе. Субъективный байесовский метод и вероятностные сети. Основные положения теории Демпстера-Шейфера. Нечеткие множества, функции принадлежности, нечеткие отношения и нечеткие логические выводы. Элементы теории возможностей. Тема 5. Обучение в интеллектуальных системах. Понятия обучение и самообучения. Классификация методов обучения. Принципы индуктивного обучения для детерминированных и нечетких систем. Обучение с использованием генетических алгоритмов. Нейронные сети и используемые для них методы обучения. Тема 6. Зрительное и слуховое восприятие мира. Распознаваниe образов. Основные методы распознавания. Системы машинного зрения, распознавания и синтеза речи. Основы этапы обработки визуальной и речевой информации. Робототехнические системы, их классификация. Функциональная структура интеллектуальных роботов. Синтаксический и семантический анализ текста и речи. Системы машинного перевода. Тема 7. Инструментальные средства поддержки систем ИИ. Обзор языков программирования и инструментальные средства, используемые для разработки СИИ. Их основные характеристики. Архитектура аппаратных средств ЭВМ для реализации СИИ. Заключение. Перспективы развития и использования систем искусственного интеллекта. Перечень лабораторных работ № Наименование работы 1 Продукционная модель представления знаний 2 Освоение работы в среде инструментальной оболочки ЭС 3,4 Разработка учебной ЭС с использованием инструментальной оболочки 5,6 Освоение работы с приложениями для реализации нечеткой логики в среде математического пакета Matlab 7 Освоение работы в среде инструментального пакета разработки систем распознавания 8 Практическое освоение работы с аппаратным синтезатором речи

5

Номер темы 2 3, 7 3, 7 4 5 6

Распределение учебных часов по темам и видам занятий № темы 1 2 3 4 5 6 7

6

Название разделов и тем Введение Задачи, проблемы и методы их решения Представление знаний в интеллектуальных системах Экспертные системы Нечеткие модели для систем ИИ Обучение в интеллектуальных системах Зрительное и слуховое восприятие мира Инструментальные средства поддержки систем ИИ Заключение ИТОГО:

Лек ции 1 4

Объем учебных часов ЛаПракт АуСабор. . дит. мост. заня- заня- заня- работия тия тия та 1 4 4

Всего

Се ме стр

1 8

9 9

6

2

8

8

16

9

4 6 4

2 4 2

6 10 6

8 12 8

14 22 14

9 9 9

4

2

6

6

12

9

2

4

6

6

12

9

16

1 48

52

1 100

9 9

1 32

ЛИТЕРАТУРА Основная

№ 1 2 3 4 5 6

Название, библиографическое описание Т.А.Гаврилова, В.Ф.Хорошевский Базы знаний интеллектуальных систем – СПб: Питер, 2000. В.В.Девятков Системы искусственного интеллекта – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2001. С.В.Микони Модели и базы знаний: Учебное пособие – СПб.: Петербургский гос. ун-т путей сообщения, 2001 В.Э.Балтрашевич Реализация инструментальной экспертной системы – СПб.: Политехника, 1993. А.Л.Горелик, В.А.Скрипкин Методы распознавания – М.: Высшая школа, 1984. Синтез речевых сообщений для ПЭВМ: Методические указания к лабораторным работам по дисциплине «Системы искусственного интеллекта» / Сост.: В.Н.Кафтасьев, И.М.Титов, М.С.Титов – СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2000.

Л

Лр

К-во экз. в библ. (на каф.)

9

(80)

Гриф

9 9 9 9 9

Дополнительная

№

Название, библиографическое описание

1

Представление и использование знаний, под ред. Х.Уэно, М.Исидзука – М.: Мир, 1989. Э.В.Попов и др. Статические и динамические экспертные системы – М.: Финансы и статистика, 1996. Прикладные нечеткие системы, под ред. Т.Тэрано, К.Асаи, М.Сугэно - М.: Мир, 1993. Н.Нильсон Принципы искусственного интеллекта – М.: Радио и связь, 1985. Искусственный интеллект. Справочник – М.: Радио и связь, 1990.

2 3 4 5

7

К-во экз. в библ. (на каф.)

Автор: к.т.н., доцент

Кафтасьев В.Н.

Рецензент к.т.н., доцент

Коновалов Г.М.

Зав. кафедрой Математического обеспечения и применения ЭВМ д.т.н., профессор Декан факультета компьютерных технологий и информатики д.т.н., профессор

Лисс А.Р. Герасимов И.В.

Программа согласована: Зав. отделом учебной литературы Председатель методической комиссии факультета компьютерных технологий и информатики к.т.н., доцент Руководитель методического отдела к.т.н., доцент

8

Смирнова О.Н.

Чугунов Л.А. Марасина Л.А.