Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Лекция'
В педагогической деятельности нередко применяется комплексная психодиагностика. Она необходима в двух случаях: когда изучаются глубинные проблемы раз...полностью>>
'Документ'
Тема семьи является одной их главных составляющих духовно-нравственного воспитания учащихся в школе. Этой теме мы уделяем особое внимание, начиная с ...полностью>>
'Документ'
Пошук і встановлення контактів з різними людьми – основа педагогічної професії. Життя дуже коротке, щоб досконало опанувати велике мистецтво вихованн...полностью>>
'Документ'
Дисципліна «Аналіз банківської діяльності» передбачає отримання студентами теоретичних знань, що є підґрунтям для подальшого формування практичних на...полностью>>

Образовательный стандарт по направлению подготовки дипломированных специалистов 654600 «Информатика и вычислительная техника» по специальности 220200 "Автоматизированные системы обработки информации и управления" рабочая программа по дисциплине

Главная > Образовательный стандарт
Сохрани ссылку в одной из сетей:

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

ВОЛЖСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ФИЛИАЛ)

ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

КАФЕДРА «АВТОМАТИКА, ЭЛЕКТРОНИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ

ТЕХНИКА»

УТВЕРЖДАЮ

Зам. директора

по учебной работе

_____________Тишин О.А.

“___”_____________2004 г.

ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ СТАНДАРТ

по направлению подготовки дипломированных специалистов

654600 «Информатика и вычислительная техника»

по специальности 220200 “Автоматизированные системы обработки

информации и управления”

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

по дисциплине “Системы искусственного интеллекта ”

Факультет: инженерно-экономической

Курс 5

Семестр 9

Всего аудиторных занятий, час 51

Лекции, час 34

Практические занятия, час 17

ОргСРС 51

Курсовая работа (зачет) +

Экзамен 9

Волжский 2004

Рабочая программа составлена на основании Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования утвержденного 27.03.2000г. и учебного плана.

Составитель рабочей программы

к.т.н., доцент кафедры «ВАЭ и ВТ»________________________ Капля В.И.

Согласовано

Зав. кафедры «ВАЭ и ВТ» _______________________________ В.П. Шевчук

Рабочая программа утверждена на заседании кафедры “Автоматика, электроника и вычислительная техника”

“___”______________2004 г.

Заведующий кафедрой «ВАЭ и ВТ» ____________________ В.П. Шевчук

Одобрено научно-методическим советом инженерно - экономического факультета «___»___________________ 2004 г.

Председатель научно-методического совета ______________ Е.А. Приходько

Декан факультета__________________________________ Приходько Е.А.

1.Цели и задачи учебной дисциплины

Цель настоящего курса - дать студентам сведения о современных системах искусственного интеллекта, их характеристиках, а также тенденциях их развития.

Задачи курса:

1) изучить методы и средства представления и обработки данных и знаний системами искусственного интеллекта;

2) объяснить студентам математические и логические принципы функционирования систем искусственного интеллекта;

3) научить студентов разрабатывать алгоритмы для управления системами искусственного интеллекта.

Изучение данной дисциплины опирается на учебный материал, излагаемых в курсах: высшая математика, вычислительная техника, физика, электротехника и электроника.

Практические занятия имеют целью научить студентов самостоятельно строить структурные алгоритмы интеллектуальной обработки баз данных и знаний. Особое внимание уделяется примерам конкретных методов распознавания изображений и звуков. Темы практических занятий соответствуют лекционному материалу.

Семестровые работы выполняются по темам, посвященным конкретным системам и их методическому и программному обеспечению.

2.Содержание дисциплины

Таблица 2.1. Содержание учебной дисциплины

№ темы

Название темы, и наименования вопросов, изучаемых на лекциях

Кол-во лекци­онных часов

Практи-ческие

занятия

Лаб.

работы

Метод.

указа-ния

Форма кон­троля

1.

Машинное творчество. Моделирование литературных и музыкальных произведений. Сценарии.

2

1

экзамен

2.

Распознавание образов и анализ изображений. Математические модели процесса распознавания.

2

1

экзамен

3.

Модели обучения. Самообучающиеся системы. Поступки и поведение.

2

1

экзамен

4.

Восприятие и первичная обработка зрительной информации. Восприятие двухмерных и трехмерных сцен

2

1

экзамен

5.

Уровни понимания. Понимание текстов на естественном языке. Синтез связанных текстов.

2

1

экзамен

6.

Свойства однослойных, двухслойных и трехслойных нейронных сетей (НС).

2

1

экзамен

7.

Свойства НС Хопфилда и Хемминга.

2

1

экзамен

8.

Генетические операторы обучения НС. Самоорганизующаяся коммуникационная система.

2

1

экзамен

9.

Алгоритм обучения персептрона. Метод обратного распространения ошибки.

2

1

экзамен

10.

Вероятностные методы распознавания образов, использующие методы принятия решений.

2

1

экзамен

11.

Распознавание с применением критериев Байеса, минимакса и Неймана - Пирсона.

2

1

экзамен

12.

Процедуры обучения с применением критерия Байеса.

2

1

экзамен

13.

Процедуры самообучения с применением критерия Байеса.

2

1

экзамен

14.

Модели представления данных и знаний. Логические языки и логические модели данных.

2

1

экзамен

15.

Продукционные модели знаний. Управление системой продукций.

2

1

экзамен

16.

Дедуктивный вывод на знаниях. Обратный метод вывода. Принцип резолюций. Семантическая и линейная резолюции.

2

1

экзамен

17.

Структура микросхем, реализующих НС элементы. Архитектура, спец. команды, структура ячейки.

2

1

экзамен

Итого

34

17

3. Практические занятия

№ п.п.

Темы практических занятий

Часы

1.

Корреляционные характеристики изображений и оценка их влияния на распознавание.

2

2.

Построение векторов разделяющих гиперповерхностей для множества смещенных изображений.

2

3.

Вычисление идентификационных порогов для критериев распознавания Байеса, минимакса и Неймана-Пирсона.

2

4.

Оценка влияния фильтрации на корреляционные характеристики распознаваемых изображений.

2

5.

Тождества и преобразования алгебры логики. Логические выражения и приведение их к заданным формам.

2

6.

Формализация качественных знаний. Методика вычисления резолюций.

2

7.

Преобразование логических выражений в матричном виде. Методика дедуктивного вывода.

2

8.

Методы неточного вывода.

2

9.

Отчетное занятие.

1

Всего

17

Список литературы

  1. Искусственный интеллект. Справочник. - В 3-х кн. М.: “Радио и связь”, 1990.

  1. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М.: Мир. 1985.

  1. Ершов Ю.Л., Палютин Е.А. Математическая логика. М.: ”Наука”. 1979.

  1. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. М.: “Радио и связь”, 1990.

  1. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. М.: “Высшая школа”. 1984.

  1. Фомин В.Н. Математическая теория обучаемых опознающих систем. Л.: “Издательство Ленинградского университета”. 1976.

  1. Гиндикин С.Г. Алгебра логики в задачах. М.: “Высшая школа”. 1972.

  1. Ивахненко А.Г., Лапа В.Г. Предсказание случайных процессов. Киев.: «Наукова думка», 1971.

  1. СБИС для распознавания образов и обработки изображений. М.: «Мир», 1988.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ВОЛЖСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (филиал)

ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

КАФЕДРА «АВТОМАТИКА, ЭЛЕКТРОНИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ

ТЕХНИКА»

СОГЛАСОВАНО УТВЕРЖДАЮ

Декан ФЭИ Зав. кафедры «ВАЭ и ВТ»

______________Приходько Е.А. ____________ Шевчук В.П.

«____» ___________ 2004 г. “___”____________ 2004 г.

МЕТОДИКА РЕЙТИНГОВОГО КОНТРОЛЯ

знаний студентов по дисциплине

"Системы искусственного интеллекта»

по направлению подготовки дипломированных специалистов

654600 «Информатика и вычислительная техника»

по специальности 220200 “Автоматизированные системы обработки

информации и управления”

Курс 5

Семестр 9

Разработал: доцент кафедры ВАЭ и ВТ _______________ Капля В.И.

Рейтинговая оценка включает теоретическую и практическую часть курса, курсовую работу. В таблице 1 приведено распределение баллов по видам занятий.

Таблица 1

Виды занятий

Распределение баллов в семестре

мин.

макс.

Теоретические занятия

-

-

Практические занятия

28

40

Курсовая работа

13

20

Экзамен

20

40

Итого

61

100

Методика рейтинговой оценки по практическим занятиям.

Рабочей программой предусмотрено в течении семестра выполнение студентом восьми практических занятий. Практическое занятие считается выполненным после представления студентом результатов выполнения задания и устного теоретического отчета, после чего оценивается следующим рейтингом:

“удовлетворительно” – 3,5 балла,

“хорошо” - 4 балла,

“отлично” - 5 баллов.

Итого, за восемь выполненных практических занятий студент может набрать:

минимум - (8 пр. зан.)*(3,5 балла)=28 баллов,

максимум - (8 пр.зан.)*(5 баллов)=40 баллов.

Методика рейтинговой оценки курсовой работы.

Самостоятельная работа студентов заключается в выполнении курсовой работы. Минимальная оценка выставляется за выполненную курсовую работу при условии ее успешной защиты, а дополнительными баллами оценивается качество выполнения работы и полнота знаний, показанная студентом при защите курсовой работы.

Курсовая работа оценивается следующим рейтингом:

“удовлетворительно” - 13 баллов,

“хорошо” - 16 баллов,

“отлично” - 20 баллов.

Методика рейтинговой оценки на экзамене.

К экзамену не допускаются студенты, не выполнившие учебный план по дисциплине. В этом случае необходимое число баллов студент добирает за счет выполнения предусмотренных учебным планом практических занятий, курсовой работы и отчетов по теоретическому материалу.

Экзамен по дисциплине «Системы искусственного интеллекта «оценивается следующим образом:

“удовлетворительно” - 20 баллов,

“хорошо” - 30 баллов,

“отлично” - 40 баллов.



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Рабочая программа дисциплины «Проектирование автоматизированных систем в административно-организационных системах управления» по направлению подготовки дипломированного специалиста 654600 «Информатика и вычислительная техника»

    Рабочая программа
    Цель преподавания дисциплины заключается в том, чтобы дать студентам знания в области современных научных и практических методов проектирования и функционирования автоматизированных систем (АС) сложных организационно-административных
  2. Рабочая программа дисциплины «Современные технологии разработки интеллектуальных автоматизированных систем» по направлению подготовки дипломированного специалиста 654600 «Информатика и вычислительная техника»

    Рабочая программа
    Цели изучения дисциплины – формирование системного представления, знаний, умений и навыков студентов по вопросам применения современных методов инженерии знаний и нейроинформатики к проектированию интеллектуальных систем; дать представления
  3. Рабочая программа дисциплины «Проектирование интеллектуальных автоматизированных систем» по направлению подготовки дипломированного специалиста 654600 «Информатика и вычислительная техника»

    Рабочая программа
    Цели изучения дисциплины – формирование системного представления, знания, умения и навыки студентов по вопросам применения методов инженерии знаний и нейроинформатики к проектированию интеллектуальных систем; представление о прикладных
  4. Рабочая программа дисциплины «Теоретические основы автоматизированного управления» по направлению подготовки дипломированного специалиста 654600 «Информатика и вычислительная техника»

    Рабочая программа
    Цель преподавания дисциплины - целостное представление знаний об основных закономерностях и связях в управлении сложными системами, на базе компьютерной организации информации, когда свойства отдельных частей системы взаимосвязаны.
  5. Рабочая программа дисциплины «Системы искусственного интеллекта» по направлению подготовки дипломированного специалиста 654600 «Информатика и вычислительная техника»

    Рабочая программа
    Цели изучения дисциплины – формирование системного базового представления, первичных знаний, умений и навыков студентов по основам инженерии знаний и нейроинформатики как двум основным направлениям построения интеллектуальных систем,
  6. Рабочая программа дисциплины «Параллельные вычислительные процессы» по направлению подготовки дипломированного специалиста 654600 «Информатика и вычислительная техника»

    Рабочая программа
    сформировать системное базовое представление, первичные знания, умения и навыки студентов по основам параллельных вычислительных процессов, лежащих в основе функционирования современных мультипроцессорных систем;

Другие похожие документы..