Поиск

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

Рекомендуем ознакомиться

'Литература'
Основы идеологии белорусского государства для молодёжи: пособие для учащейся и рабочей молодёжи/ [Князев С.Н. и др.]; Академия управления при Президе...полностью>>
'Программа дисциплины'
Цель курса – дать студентам представление об основных международных экономических организациях, их роли в современной системе международных экономичес...полностью>>
'Документ'
д. Основные рынки сбыта: Внутренний и внешний Общая стоимость проекта, USD: 3 Потребность в инвестициях, USD: 3 Форма участия инвестора: Прямые инвест...полностью>>
'Автореферат'
Защита состоится « 9 » ноября 2007 г. в 16.00 час. на заседании диссертационного совета Д 212.243.09. по присуждению ученой степени доктора философск...полностью>>

Аннотация программы учебной дисциплины «Интеллектуальные системы»

Главная > Документ
Сохрани ссылку в одной из сетей:

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Новосибирский национальный исследовательский государственный университет»

Факультет информационных технологий

УТВЕРЖДАЮ

_______________________

"_____"__________________20__ г.

Аннотации учебных дисциплин

Наименование магистерской программы

Компьютерное моделирование

Направление подготовки

230100 Информатика и вычислительная техника

Квалификация (степень) выпускника

Магистр

Новосибирск

2011

Аннотация программы учебной дисциплины

«Интеллектуальные системы»

Целью дисциплины является подготовка магистров к созданию и применению интеллектуальных автоматизированных информационных систем.

Задачами дисциплины является построение моделей представления знаний, проектирование и разработка экспертных систем, разработка моделей предметных областей.

Дисциплина входит в базовую часть общенаучного цикла образовательной магистерской программы «Компьютерное моделирование» направления подготовки магистров 230100 «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА»

. Изучение данной дисциплины требует следующих компетенций студентов:

  • Владение методиками использования программных средств для решения практических задач,

  • Умение обосновывать принимаемые проектные решения.

  • Владение методами построения и анализа формальных моделей предметных областей

  • Владение теоретическими основами программирования, основами логического и декларативного программирования

  • Владение понятиями синтаксиса и семантики формальных языков. Владение навыками формального представления содержательных знаний средствами формальных языков.

  • Знание современных тенденций развития информационных технологий

  • Владение методами трансляции, компиляции, верификации и статического анализа программ

  • Владение современными средствами управления базами данных, включая средства объектно-реляционного отображения, объектные и иерархические базы данных

Изучение дисциплины направлено на формирование следующих компетенций:

научно-исследовательская деятельность:

ПК-1 применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий;

проектно-конструкторская деятельность:

ПК-3 разрабатывать и реализовывать планы информатизации предприятий и их подразделений на основе Web- и CALS-технологий;

ПК-5 выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации;

проектно-технологическая деятельность:

ПК-6 применять современные технологии разработки программных комплексов с использованием CASE-средств, контролировать качество разрабатываемых программных продуктов.

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:

  • модель представления знаний,

  • подходы и технику решения задач искусственного интеллекта,

  • информационные модели знаний,

  • методы представления знаний,

  • методы инженерии знаний;

  • модели методы формализации, автоформализации и представления знаний;

  • теорию и технологии приобретения знаний, принципы приобретения знаний;

  • математические модели представления знаний, методы работы со знаниями;

  • виды систем поддержки принятия решений;

  • основные понятия, связанные с концепцией системы, основанной на знаниях (интеллектуальная система, база знаний, механизм интерпретации знаний, подсистема объяснения, подсистема приобретения знаний, дедуктивный вывод, прямой и обратный вывод, индуктивный вывод и т. д.);

  • основные понятия, связанные с нейросетевым подходом к построению интеллектуальных информационных систем (искусственный нейрон, синаптические связи, веса синаптических связей, искусственная нейронная сеть — ИНС, обучение ИНС и т. д.)

  • основные понятия и методы мягких вычислений и нечеткого моделирования

  • основные понятия и методы семантического представления и излечения информации в сети Интернет, методы разработки и применения онтологий различных предметных областей

Уметь:

  • разрабатывать модели предметных областей

  • разрабатывать методы исследования предметных областей

  • выполнять сравнительный анализ разработанных методов

  • применять методы представления и обработки знаний для решения научных и прикладных задач

Владеть:

  • способами формализации интеллектуальных задач

  • способами работы с базами данных и базами знаний

  • инструментальными средствами и технологиями работы со знаниями

  • инструментами и методами формального описания проектных решений

  • базовыми принципами и методологией построения информационных систем (ERP, EAM, MRP, CRM,PLM, САПР, АСУ, АОС и т. д.) как систем, основанных на знаниях

Иметь представление:

  • об основных моделях формализации знаний: логических, продукционных, фреймовых, семантических сетях, а также о методах представления и извлечения знаний.

  • Об известных методах и алгоритмах логического вывода на знаниях продукционного типа, стратегии управления ими, а также представлять себе возможные направления их развития

Тематический план курса

Модуль 1 Введение в область ИИ.

Тема 1.1. Область ИИ.

Тема 1.2. Этапы развития и основные направления ИИ.

Модуль 2. Экспертные системы

Тема 2.1. Понятие экспертной системы.

Тема 2.2. Структура ЭС

Тема 2.3. Классификации ЭС.

Тема 2.4. Коллектив разработчиков ЭС.

Тема 2.5. Подходы к созданию ЭС.

Тема 2.6. Методы извлечения знаний.

Тема 2.7. Машина вывода ЭС.

Тема 2.8. Представление неопределенности знаний в ЭС.

Тема 2.9. Компонента объяснения ЭС.

Тема 2.10. Гибридные ЭС.

Модуль 3. Системы поддержки принятия решений

Тема 3.1. Представление процесса принятия решений

Тема 3.2. Эволюция информационных систем

Тема 3.3. Определение систем поддержки принятия решений

Тема 3.4. Разработка систем поддержки принятия решений

Модуль 4. Мягкие вычисления

Тема 4.1. Нечеткое моделирование

Тема 4.2. Искусственные нейронные сети

Тема 4.3. Генетические алгоритмы и эволюционное программирование

Тема 4.4. Гибридные системы

Модуль 5. Инженерия знаний

Тема 4.1. Методы извлечения и представления знаний

Тема 4.2. Онтологии предметных областей. Разработка и применение онтологий.

Тема 4.3. Семантический Веб. Семантические методы представления, поиска и извлечения информации в Интернете.

Аннотация учебной программы дисциплины

«Методы оптимизации»

Основной целью курса является ознакомление с базовыми математическими моделями и освоение численных методов решения классических экстремальных задач, а также знакомство с современными направлениями развития методов оптимизации. В целом материал курса ориентирован на умение правильно классифицировать конкретную прикладную задачу, выбирать наиболее подходящий метод решения и реализовывать его в виде алгоритма и программы.

Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса:

Дать студентам представление об областях применения математического программирования и, в частности, линейного, выпуклого и нелинейного программирования.

Помочь им в изучении симплекс – метода, двойственного симплекс – метода, метода возможных направлений, метода Ньютона, градиентных методов, методов штрафов, метода отсечении Гомори, методов нулевого порядка, метода ветвей и границ, декомпозиции Бендерса, метода Келли.

Дисциплина входит в базовую часть общенаучного цикла М1 образовательной магистерской программы «Компьютерное моделирование» направления подготовки магистров 230100 «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА»

Научить правильно классифицировать конкретную прикладную задачу, выбирать наиболее подходящий метод её решения и реализовывать его в виде алгоритма и программы.

Изучение данной дисциплины базируется на дисциплинах: «Математический анализ», "Алгебра и геометрия", «Математическая логика», «Дискретная математика».

Изучение дисциплины направлено на формирование следующих общекультурных и профессиональных компетенций:

  • ОК-1, ОК-2, ОК-4

  • ПК-1, ПК-5, ПК-6

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:

- элементы теории сложности для анализа задач математического программирования: линейного, выпуклого, квадратичного и двухуровневого программирования;

- основы теории многогранных множеств;

- базовые понятия, основные определения теории экстремальных задач и численные методы решения;

- современнные подходы к решению задач линейного и выпуклого программирования

Уметь:

- правильно классифицировать прикладную задачу в терминах математического программирования;

- выбирать подходящий метод решения задачи и анализировать скорость его сходимости;

- профессионально работать с готовыми коммерческими программными продуктами для решения задач линейного и выпуклого программирования;

Владеть навыками:

- классическими методами решения задач математического программирования: методом Ньютона, градиентными методами, методом штрафов, симплекс-методом, методом ветвей и границ;

- методами синтеза алгоритмов решения новых классов задач.

Основные разделы курса:

  • Элементы алгоритмической теории экстремальных задач

  • Классификация задач математического программирования

  • Необходимые и достаточные условия оптимальности

  • Элементы лагранжевой теории двойственности

  • Линейное программирование. Численные методы

  • Выпуклое программирование. Численные методы

  • Нелинейное программирование. Численные методы

  • Целочисленное линейное программирование. Численные методы

Лабораторный практикум заключается в приобретении навыков моделирования сложных технико – экономических проблем в виде экстремальных задач в среде современных пакетов типа GAMS и разработке алгоритмов решения средствами этих пакетов.

Аннотация учебной программы дисциплины

«Теория принятия решений»

Основной целью курса является ознакомление с базовыми математическими моделями и освоение алгоритмов решения дискретных экстремальных задач, а также знакомство с современными направлениями развития теории принятия решений. В целом материал курса ориентирован на умение правильно сформулировать оптимизационную задачу, классифицировать её, определить вычислительную сложность задачи и выбрать или разработать наиболее подходящий метод решения, реализовать его в виде алгоритма и программы.

Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса:

Дать студентам представление о классах задачах, которыми занимается теория принятия решений (исследование операций), способах моделирования дискретных задач, точных и приближенных методах решения, оценки качества и вычислительной сложности алгоритмов. Помочь студентам в математическом моделировании задач смешанного целочисленного программирования, задач размещения, календарного планирования, упаковки, задач о рюкзаке, в изучении эвристических алгоритмов: имитации отжига, локальном поиске, алгоритме муравьиных колоний, генетическом алгоритме, в изучении точных методов: ветвей и границ, динамического программирования.

Дисциплина входит в вариативную часть общенаучного цикла М1 образовательной магистерской программы «Компьютерное моделирование» направления подготовки магистров 230100 «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА»

Научить строить математические модели сложных производственно-экономических процессов, правильно классифицировать конкретную прикладную задачу, выбирать наиболее подходящий метод решения и реализовывать его в виде алгоритмов, включая возможности современных пакетов типа GAMS.

Изучение данной дисциплины базируется на дисциплинах: «Математическая логика», «Дискретная математика», « Теория алгоритмов» и «Методы оптимизации».

Изучение дисциплины направлено на формирование следующих общекультурных и профессиональных компетенций:

  • ОК-1, ОК-2, ОК-4

  • ПК-1, ПК-5, ПК-6

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать

- элементы теории сложности для анализа NP-трудных задач;

- основы теории алгоритмов комбинаторной оптимизации и вычислительную сложность;

- базовые понятия и определения, математические модели классических задач исследования операций численные методы и подходы к их решению;

- современные подходы к решению актуальных задач в области теории принятия решений;

Уметь

- правильно формулировать прикладную задачу в виде математической модели;

- выбирать подходящий метод решения и реализовывать его в виде алгоритмов и программ;

- профессионально работать с готовыми коммерческими программными продуктами для решения дискретных оптимизационных задач (GAMS, CPLEX и др.);

Владеть

- общими численными методами решения задач дискретной оптимизации;

- теорией алгоритмов решения задач размещения, составления расписаний, календарного планирования, теорией игр, раскроя и упаковки, маршрутизации

Основные разделы курса:

  • Предмет и метод теории принятия решений. Математические модели. Экстремальные задачи. Системы поддержки принятия решений. Классификация задач математического программирования.

  • Метод динамического программирования.

  • Задачи о рюкзаке. Задачи раскроя и упаковки. Модели календарного планирования. Задачи маршрутизации. Задачи о покрытии. Игровые задачи размещения. Задачи двухуровневого программирования и равновесия Штаккельберга.

  • Приближенные алгоритмы с оценками. Аппроксимационные схемы. Эвристики: алгоритмы локального, алгоритм локального поиска с чередующимися окрестностями, генетический алгоритм, алгоритм имитации отжига, алгоритм муравьиных колоний.

  • Классификация задач теории расписаний. Задачи на одной машине. Алгоритм Лаулера. Перестановочный прием. Задачи на параллельных машинах.

  • Теория матричных игр. Чистые и смешанные стратегии. Теорема Фон-Неймана. Дилемма о заключенных.

  • Вычислительная сложность задач. Основные классы вычислительной сложности.

  • Теория матроидов. Пересечение матроидов.

Семинарские занятия включают практикум по приобретению навыков моделирования сложных производственно-экономических проблем в виде оптимизационных задач в среде современных пакетов типа GAMS и разработке алгоритмов решения средствами этих пакетов.

Аннотация программы учебной дисциплины

«Анализ алгоритмов»

Целью дисциплины является систематизация знаний об основных алгоритмах на стандартных структурах данных; изучение основных методов дизайна, представления и доказательства алгоритмов; ознакомление с основами теории сложности алгоритмов и классов сложности.

Задачами дисциплины являются: систематизация знаний по алгоритмам и их сложности;.предоставление и верификация шаблонов для проектирования алгоритмов.

Дисциплина входит в вариативную часть общенаучного цикла М1 (дисциплины по выбору студента) образовательной магистерской программы «Компьютерное моделирование» направления подготовки магистров 230100 «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА»

Изучение данной дисциплины требует следующих компетенций студентов:

  • использует основные законы естественно-научных дисциплин в профессиональной деятельности, применяет методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-10);

Дисциплины, последующие по учебному плану:

  • Итоговая государственная аттестация

Изучение дисциплины направлено на формирование следующих компетенций:

Общекультурные компетенции (ОК)

  • Способность совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК-1);

  • Способность к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности (ОК-2);

Профессиональные компетенции:

  • применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий (ПК-1);

  • способен разрабатывать концептуальные и теоретические модели решаемых научных проблем и прикладных задач (ПК-2);

  • Способность формировать технические задания и участвовать в разработке аппаратных и/или программных средств вычислительной техники (ПК-4);

В результате освоения дисциплины студент должен:

знать

-основные алгоритмы работы со стандартными структурами данных,
-основные методы дизайна алгоритмов,
-основы теории оценки сложности алгоритмов;

-общую концепцию эффективности, документированности и корректности алгоритма

уметь

-оценивать эффективность проектируемых алгоритмов,
-обосновывать корректность проектируемых алгоритмов,

владеть
-основами теории доказательства корректности алгоритмов,
- основными методами дизайна алгоритмов к конкретным задачам,
-навыком документирования разработанных алгоритмов.

Тематический план курса

а)Теоретические занятия

Тема 1. Искусство представления и доказательства корректности алгоритмов. Псевдокод – человеко-ориентированный подход к представлению и анализу алгоритмов.

Методы доказательства корректности и завершаемости алгоритмов.

Примеры представления, анализа и доказательства простых алгоритмов.

Машина с произвольным доступом к памяти – базовая модель для описания и анализа алгоритмов.

Понятие асимптотической (временной) сложности алгоритмов. Примеры оценки асимптотической сложности.

Тема 2. Методы проектирования алгоритмов.

Вспомогательные алгоритмы: алгоритмы поиска, сортировки (сравнениями, выбором, вставкой, слиянием), умножение матриц (алгоритм Штрассена) .

Метод отката: общее понятие, итеративная форма (ее обоснование), рекурсивная форма, примеры применения.

Метод ветвей и границ: общее понятие, общая форма (ее обоснование), примеры применения.

Динамическое программирование: общее понятие, общая форма (ее обоснование) и примеры применения.

Другие методы проектирования алгоритмов (сведения к задаче меньшей размерности, разделяй и властвуй, жадные алгоритмы).

Тема 3. Недетерминированные и альтернирующие вычисления.

Понятие недетерминированного/альтернирующего алгоритма, временной сложности недетерминированных/альтернирующих вычислений.

Детерминированное моделирование альтернирующих и недетерминированных вычислений, связь соответствующих классов сложности.

Понятия класса сложности по времени, определение классов P и NP, проблема P=NP.

NP-полнота проблемы булевской выполнимости.

11. Примеры NP-полных проблем: изоморфное вложение графов, проблема клики, существования Гамильтонова цикла (с доказательством).

б)Практические занятия

Тема 2. Методы проектирования алгоритмов.

Упражнения на алгоритмы сортировки и поиска (сравнениями, выбором, вставкой, слиянием).

Упражнения на матричные алгоритмы: алгоритм Штрассена умножения матриц, обращение матриц, решение систем линейных уравнений.

Решение алгоритмических задач на применение метод отката: обходы конем, поиск в лабиринте, гамильтов цикл.

Решение алгоритмических задач на применение метода ветвей и границ: наибольшее паросочетание, остовное дерево, гамильтов цикл.

Решение алгоритмических задач на применение динамического программирования: кратчайшие пути, решение конечных игр.

Решение алгоритмических задач на применение разных методов проектирования алгоритмов (в том числе сведения к задаче меньшей размерности, разделяй и властвуй и жадные алгоритмы).

Тема 3. Недетерминированные и альтернирующие вычисления.

Упражнения на составление недетерминированных алгоритмов.

Упражнения на доказательство NP-полноты.

Упражнения на доказательство NP-полноты. (Продолжение.)

Упражнения на составление альтернирующих алгоритмов.

Аннотация программы учебной дисциплины

«Основания и обоснования информатики»

Целью дисциплины является систематизация знаний о базисных понятиях информатики в их взаимной согласованности и особенностях применения в различных технологиях разра­ботки программ; представление информатики в целом, в её конструктивном (проектном и про­грам­мном), научном и гуманитарном аспекте;

Задачами дисциплины являются:

  • определить основания информатики — взаимосогласованную систему кате­горий и базисных понятий, их свойств и отношений между ними;

  • представить основные положения теории деятельности для анализа и обосно­вания базисных категорий информатики, методов и средств, применяемых для разработки аппаратных и программных комплексов и систем;

  • рассмотреть теоретико-деятельностное обоснование информатики в разных аспектах построения аппаратных и программных и систем и их приложений — технологическом, инструментальном, управленческом, организа­ционном, внед­ренческом.

Дисциплина входит в вариативную часть профессионального цикла М2 образовательной магистерской программы «Компьютерное моделирование» направления подготовки магистров 230100 «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА»

Требования к первоначальному уровню подготовки обучающихся для успешного освоения дисциплины:

Уровень «знать»:

  • основные парадигмы программирования (императивное, фукнциональное, логическое и объектно-ориентированное программирование);



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Аннотация примерной программы учебной дисциплины Вычислительные системы, сети и телекоммуникации Цели и задачи дисциплины

    Документ
    Задачей изучения дисциплины является систематизация знаний о вычислительных системах, о локальных и региональных сетях и их компонентах, для решения возможных вопросов модернизации сетей с целью повышения их эффективности, разработки
  2. Аннотация рабочей программы учебной дисциплины «Деловой иностранный язык» Цели и задачи дисциплины

    Документ
    Целью дисциплины является формирование у обучаемых системы языковых знаний и коммуникативных умений и навыков практического владения иностранным языком для современного знакомства с новыми достижениями и тенденциями в соответствующей
  3. Аннотации программ учебных дисциплин основной образовательной программы по направлению подготовки 080100. 62

    Документ
    - сформировать у студентов теоретико-методологическую базу для усвоения всех последующих психологических и специальных дисциплин, обозначенных Федеральным государственным образовательным стандартом ;
  4. Аннотация программы учебной дисциплины «Запреты и ограничения внешнеторговой деятельности» (модуль «Государственное регулирование внешнеторговой деятельности»)

    Документ
    Целью изучения дисциплины является формирование теоретических знаний о запретах и ограничениях внешнеторговой деятельности, а также формирование практических навыков по применению запретов и ограничений при ввозе или вывозе товаров
  5. Аннотация программы учебной дисциплины «Экономическая география и регионалистика мира» по направлению подготовки 036401 «Таможенное дело» Цели и задачи дисциплины

    Документ
    Цель дисциплины: дать методологическую основу в изучении территориальной организации хозяйственной жизни общества и на ее основе изучить размещение населения и хозяйства в мире и отдельных регионах и странах.

Другие похожие документы..