МОСКОВСКИЙ АВТОМОБИЛЬНО-ДОРОЖНЫЙ

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ (МАДИ)

Рабочая программа дисциплины (модуля)

09.03.01 Информатика и вычислительная техника

Автоматизированные системы обработки информации и управления 

бакалавр

очная

Волжский филиал

Направление подготовки/специальности

Направленность (профиль, специализация) образовательной программы

Квалификация

Форма обучения

Чебоксары, 2022

1. АННОТАЦИЯ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)

В результате освоения данной дисциплины (модуля) у обучающихся формируются следующие компетенции и должны быть достигнуты следующие результаты обучения как этап формирования соответствующих компетенций:

Наименование индуктора достижения компетенции 

Код компетенции

В результате освоения образовательной программы обучающийся должен обладать

УК-1.1 Выбирает информационные ресурсы для поиска информации в соответствии с поставленной задачей

УК-1.2 Систематизирует обнаруженную информацию, полученную из разных источников, в соответствии с требованиями и условиями задачи

УК-1.3 Выявляет системные связи и отношения между изучаемыми явлениями, процессами и/или объектами на основе принятой парадигмы

УК-1 

Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач

ПК-1.1 Выбирает языки формализации функциональных спецификаций, компоненты программно-технических архитектур, существующие приложения и интерфейсы взаимодействия с ними

ПК-1.2 Применяет выбранные языки программирования для написания программного кода

ПК-1.3 Выполняет отладку программного кода на уровне программных модулей

ПК-1 

Способен разрабатывать требования и проектировать программное обеспечение

Трудоёмкость дисциплины (модуля): 6 З.Е.

Форма промежуточной аттестации: Экзамен.

Формы текущего контроля успеваемости: Выполнение практической работы;Выполнение лабораторной работы .

Разделы дисциплины (модуля), виды занятий и формируемые компетенции по разделам дисциплины (модуля):

№ п/п

Наименование раздела

Л

ЛР

ПЗ

СР

1

Проблематика систем искусственного интеллекта

1.1

Проблематика систем искусственного интеллекта

2

0

1

6

9

УК-1.2, УК-1.1, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

2

Представление знаний

2.1

Представление знаний

2

4

1

6,5

13,5

УК-1.2, УК-1.1, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

3

Методы и стратегии поиска решений

3.1

Методы и стратегии поиска решений

2

0

2

7

11

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

4

Методология разработки ЭС

4.1

Методология разработки ЭС.

2

0

1

7

10

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

5

Формальные основы ЭС.

5.1

Инструментальные средства создания ЭС

2

4

1

7

14

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

6

Формальные основы ЭС.

6.1

Формальные основы ЭС.

2

0

1

7

10

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

7

Искусственные нейронные сети

7.1

Искусственные нейронные сети

6

16

1

7

30

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

8

Нейросети прямого распространения: однослойный и многослойный перспептрон

8.1

Нейросети прямого распространения: однослойный и многослойный перспептрон

4

0

2

7

13

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

9

Самообучающиеся нейросети

9.1

Самообучающиеся нейросети

2

0

2

7

11

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

10

Сети на основе радиальных базисных функций.

10.1

Сети на основе радиальных базисных функций.

2

0

1

7

10

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

11

Рекурентные сети Хопфилда

11.1

Рекурентные сети Хопфилда

4

0

1

7

12

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

12

Нечеткие нейросети

12.1

Нечеткие нейросети

2

0

2

7

11

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

13

Инструментальные средства и методика проектирования нейросетей. Применение ЭС И НС

13.1

Инструментальные средства и методика проектирования нейросетей. Применение ЭС И НС

4

12

2

7

61,5

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

Всего часов:

36

36

18

89,5

216

2. ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)

Целью освоения дисциплины является формирование у обучающихся компетенций в соответствии с требованиями ФГОС и образовательной программы.

Задачами освоения дисциплины являются:

- приобретение обучающимися знаний, умений, навыков и (или) опыта профессиональной деятельности, характеризующих этапы формирования компетенций в соответствии с учебным планом и календарным графиком учебного процесса;

- оценка достижения обучающимися планируемых результатов обучения как этапа формирования соответствующих компетенций.

3. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ) В СТРУКТУРЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ

Дисциплина (модуль) реализуется в рамках части, формируемой участниками образовательных отношений программы «Дисциплины (модули)» учебного плана.

Результаты обучения, достигнутые по итогам освоения данной дисциплины (модуля) являются необходимым условием для успешного обучения по следующим дисциплинам (модулям), практикам:

Моделирование автоматизированных систем обработки информации и управления

Надежность, эргономика и качество автоматизированных систем обработки информации и управления

Проектирование и эксплуатация автоматизированных систем обработки информации и управления

Технологическая (проектно-технологическая) практика 2

Flash программирование

Визуальное программирование

Научно-исследовательская работа

Выполнение и защита выпускной квалификационной работы

Интерфейсы автоматизированных систем обработки информации и управления

4. ПЕРЕЧЕНЬ ПЛАНИРУЕМЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ), СООТНЕСЕННЫЕ С ПЛАНИРУЕМЫМИ РЕЗУЛЬТАМИ ОСВОЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ

В результате освоения данной дисциплины (модуля) у обучающихся формируются следующие компетенции и должны быть достигнуты следующие результаты обучения как этап формирования соответствующих компетенций:

Наименование индуктора достижения компетенции 

Код компетенции

В результате освоения образовательной программы обучающийся должен обладать

УК-1.1 Выбирает информационные ресурсы для поиска информации в соответствии с поставленной задачей

УК-1.2 Систематизирует обнаруженную информацию, полученную из разных источников, в соответствии с требованиями и условиями задачи

УК-1 

Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач

УК-1.3 Выявляет системные связи и отношения между изучаемыми явлениями, процессами и/или объектами на основе принятой парадигмы

УК-1 

Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач

ПК-1.1 Выбирает языки формализации функциональных спецификаций, компоненты программно-технических архитектур, существующие приложения и интерфейсы взаимодействия с ними

ПК-1.2 Применяет выбранные языки программирования для написания программного кода

ПК-1.3 Выполняет отладку программного кода на уровне программных модулей

ПК-1 

Способен разрабатывать требования и проектировать программное обеспечение

5. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)

5.1. Объем дисциплины (модуля) и виды учебной работы.

Общий объём (трудоемкость) дисциплины (модуля) составляет 6 зачетных единиц (З.Е.).

Вид учебной работы 

Трудоемкость дисциплины, академ. часов:

Семестры (кол-во недель в семестре)

Семестр 5 

Учебная работа (без контроля), всего:

90

4

42

216

92

89,5

в том числе:

Лекционные занятия (Лек)

36

12

36

36

Лабораторные занятия (Лаб)

36

2

18

36

36

Практические занятия (Пр)

18

2

12

18

18

Контактная работа при промежуточной аттестации (в сессию) (КА)

1,5

1,5

1,5

Контактная работа в семестре (КС)

0,5

0,5

0,5

Другие виды самостоятельной работы

89,5

89,5

Контактная работа

Контроль, всего:

34,5

34,5

Форма промежуточной аттестации 

Эк

Общая трудоемкость, ч.

216

216

Общая трудоемкость, З.Е.

6

6

5.2. Разделы дисциплины (модуля), виды занятий и формируемые компетенции по разделам дисциплины (модуля).

№ п/п

Наименование раздела

Л

ЛР

ПЗ

СР

1

Проблематика систем искусственного интеллекта

1.1

Проблематика систем искусственного интеллекта

2

0

1

6

9

УК-1.2, УК-1.1, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

2

Представление знаний

2.1

Представление знаний

2

4

1

6,5

13,5

УК-1.2, УК-1.1, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

3

Методы и стратегии поиска решений

3.1

Методы и стратегии поиска решений

2

0

2

7

11

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

4

Методология разработки ЭС

4.1

Методология разработки ЭС.

2

0

1

7

10

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

5

Формальные основы ЭС.

5.1

Инструментальные средства создания ЭС

2

4

1

7

14

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

6

Формальные основы ЭС.

6.1

Формальные основы ЭС.

2

0

1

7

10

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

7

Искусственные нейронные сети

7.1

Искусственные нейронные сети

6

16

1

7

30

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

8

Нейросети прямого распространения: однослойный и многослойный перспептрон

8.1

Нейросети прямого распространения: однослойный и многослойный перспептрон

4

0

2

7

13

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

9

Самообучающиеся нейросети

9.1

Самообучающиеся нейросети

2

0

2

7

11

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

10

Сети на основе радиальных базисных функций.

10.1

Сети на основе радиальных базисных функций.

2

0

1

7

10

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

11

Рекурентные сети Хопфилда

11.1

Рекурентные сети Хопфилда

4

0

1

7

12

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

12

Нечеткие нейросети

12.1

Нечеткие нейросети

2

0

2

7

11

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

13

Инструментальные средства и методика проектирования нейросетей. Применение ЭС И НС

13.1

Инструментальные средства и методика проектирования нейросетей. Применение ЭС И НС

4

12

2

7

61,5

УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, ПК-1.1, ПК-1.2, ПК-1.3

Всего часов:

36

36

18

89,5

216

5.3. Содержание дисциплины.

Проблематика систем искусственного интеллекта

Проблематика систем искусственного интеллекта.

Цели и задачи курса «Интеллектуальные системы», связь с другими курсами специальности. История развития интеллектуальных систем. Назначение и особенности проектирования ЭС. Определение слабоформализуемых задач. Основные компоненты ИС.

Представление знаний

Состав и организация знаний в ЭС. Уровни представления знаний. Организация знаний в базе знаний и рабочей памяти. Логические модели представления знаний. Семантические модели. Фреймовое представление. Объектно-ориентированный подход. Продукционные модели. Смешанные представления. Использование основных моделей представления знаний.

Методы и стратегии поиска решений

Методы и стратегии поиска решений.

Механизмы вывода ЭС. Стратегии вывода как механизмы управления выводом. Поиск решений в пространстве состояний. Поиск решений методом редукции. Эвристический поиск. Поиск методом «генерация- проверка». Поиск в иерархии пространств. Поиск в альтернативных пространствах. Выбор метода поиска решения.

Методология разработки ЭС.

Инструментальные средства создания ЭС.

Сравнительный анализ инструментальных средств. Язык логического программирования – Пролог. Разработка простой продукционной системы на Прологе. Проектирование экспертной оболочки в среде GURU. Проектирование экспертных систем с помощью инструментального комплекса G2. Перспективы использования в качестве инструментального средства для проектирования ЭС языка CLIPS.

Инструментальные средства создания ЭС

Сравнительный анализ инструментальных средств. Язык логического программирования – Пролог. Разработка простой продукционной системы на Прологе. Проектирование экспертной оболочки в среде GURU. Проектирование экспертных систем с помощью инструментального комплекса G2. Перспективы использования в качестве инструментального средства для проектирования ЭС языка CLIPS.

Формальные основы ЭС.

Понятие формальной системы. Основные понятия исчисления высказываний. Синтаксис и семантика исчисления предикатов 1-го порядка. Формализация естественного языка. Основные понятия исчисления предикатов первого порядка. Предваренная нормальная форма. Сколемизация. Подстановки и унификации. Резольвента. Метод резолюций. Приведение формулы логики предикатов первого порядка к множеству дизъюнктов. Унификация и поиск резольвент. Представление о логике умолчании и временных (темпоральных) логик.

Искусственные нейронные сети

Биологические предпосылки возникновения искусственных нейронных сетей. Структура человеческого мозга. Организация памяти в коре человеческого мозга.  Ритмы колебаний больших нейронных ансамблей. Биологически правдоподобные модели нейронов. Модели визуального восприятия. Понятие нейрона и нейронной сети (НС). Функция активации. Типы функций активации нейронов. Общие принципы построения современныхнейросетей. Основные типы обучения нейросетей. Представление нейронных сетей с помощью направленных графов. Основные классы нейросетей. Архитектура сетей. Виды связей между нейронами. Многослойные персептроны и их применение для задач классификации. Алгоритм обратного распространения ошибки. Сети прямого распространения. Рекуррентные сети. Обучение нейронных сетей. Обучение, основанное на коррекции ошибок. Обучение на основе памяти. Обучение Хебба. Математические модели предложенного Хеббом механизма модификации синаптической связи. Конкурентное обучение. Обучение Больцмана. Обучение с учителем. Обучение с подкреплением. Обучение без учителя.

Нейросети прямого распространения: однослойный и многослойный перспептрон

Однослойный персептрон. Обучение персептрона. Методы безусловной оптимизации. Метод наискорейшего спуска. Метод Ньютона. Метод Гаусса-Ньютона. Взаимосвязь персептрона и байесовского классификатора. Алгоритм обратного распространения ошибки. Извлечение признаков. Линейный дискриминант Фишера. Сети свертки. Многослойный персептрон. Обучение многослойного персептрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Извлечение признаков. Оптимизация структуры многослойной нейронной сети вида многослойный персептрон. Гомогенные и гетерогенные многослойные персептроны.

Самообучающиеся нейросети

Обучение как задача оптимизации. Правило Ойа. Автоассоциативные сети. Принцип соревновательного обучения. Карта Кохонена. Модели отображения признаков. Карты самоорганизации. Процессы конкуренции, кооперации и  адаптации. Варианты самоорганизующихся карт. Адаптивные тензорные веса. Самоорганизующиеся карты для символьных строк. Самоорганизующиеся карты с эволюционным обучением. Пакеты программ, реализующие самоорганизующиеся карты.

Сети на основе радиальных базисных функций.

Теорема Ковера о разделимости множеств. Разделяющая способность поверхности. Задача интерполяции. Теория регуляризации. Функция Грина. Решение задачи регуляризации. Многомерные функции Гаусса. Обобщенные сети на основе радиальных базисных функций. Свойства аппроксимации сетей RBF. Сравнение сетей RBF и многослойных персептронов. Оптимальная гиперплоскость для линейно-разделимых образов. Оптимальная гиперплоскость для неразделимых образов. Архитектура машины опорных векторов. Машины опорных векторов для задач нелинейной регрессии. Анализ признаков на основе самоорганизации. Структура анализа главных компонентов. Представление данных. Сокращение размерности. Фильтр Хебба для выделения максимальных собственных значений. Анализ главных компонентов на основе правила Хебба.

Рекурентные сети Хопфилда

Понятие ассоциативной памяти. Конфигурация сети Хопфилда. Аттракторы сети Хопфилда. Конфигурации сетей с обратными связями. Пространство состояний.  Условие Лившица. Теорема о дивергенции. Устойчивость состояний равновесия. Теоремы Ляпунова. Гиперболические аттракторы. Аддитивная и связанная  нейродинамические модели. Модель Хопфилда. Теорема Коэна-Гроссберга. Модель Хэмминга. Модификации правила Хэбба. Матрица Хебба с ортогонализацией образов. Алгоритмы разобучения (забывания). Сети Хопфилда и машина Больцмана.

Нечеткие нейросети

Мягкие вычисления и нечеткие множества. Лингвистические переменные. Логические операции над нечеткими множествами. Нечеткие отношения. Нечеткий вывод. Основные модификации алгоритма нечеткого вывода. Типы гибридных нейронечетких систем.

Инструментальные средства и методика проектирования нейросетей. Применение ЭС И НС

Особенности проектирования нейросетей. Основные этапы проектирования НС. Проблемы обучения НС. Сравнительный анализ нейроэммуляторов.Типы задач, адекватных технологии ЭС. Примеры предметных областей. Типы задач, адекватных технологии нейросетей. Примеры применения нейросетевой технологии.

№ п/п

№ раздела

Темы практических (семинарских) занятий

Трудоемкость, акад.ч.

Формы текущего контроля успеваемости

5.4. Тематический план практических (семинарских) занятий.

1

1

Проблематика систем искусственного интеллекта

1

2

2

Представление знаний

1

3

3

Методы и стратегии поиска решений

2

4

4

Методология разработки ЭС.

1

5

5

Инструментальные средства создания ЭС

1

6

6

Формальные основы ЭС

1

7

7

Искусственные нейронные сети

1

8

8

Нейросети прямого распространения: Однослойный  и многослойный перспептрон

2

9

9

Самообучающиеся нейросети

2

10

10

Сети на основе радиальных базисных функций

1

11

11

Рекуррентные сети Хопфилда

1

12

12

Нечеткие нейросети

2

13

13

Инструментальные средства и методика проектирования НС. Применение ЭС И НС

2

№ п/п

№ раздела

Темы лабораторных работ

Трудоемкость, акад.ч.

Формы текущего контроля успеваемости

5.5. Тематический план лабораторных работ. 

1

Введение в системулогического программирования PROLOG. Представление фактов и условных утверждений 

2

13

2

Использование рекурсии в языке PROLOG 

2

13

3

Представление списков. Программирование поисковых алгоритмов 

4

13

4

Представление сложных структур данных

4

13

5

Применение динамической базы данных

4

13

6

Продукционные системы. Прямая цепочка рассуждений

4

13

7

Продукционные системы. Обратная цепочка рассуждений

4

13

8

Нечеткое представление знаний в продукционных системах. Композиционный вывод. 

4

13

9

Представлений знаний с помощью фреймов

4

13

10

Представлений знаний семантическими сетями

4

13

6. МАТЕРИАЛЫ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ)

Текущий контроль успеваемости обеспечивает оценивание хода освоения дисциплины (модуля) и организуется в соответствии с порядком, определяемым локальными нормативными актами МАДИ. Порядок проведения и система оценок результатов текущего контроля успеваемости установлена локальным нормативным актом МАДИ.

В качестве форм текущего контроля успеваемости по дисциплине (модулю) используются:

№ п/п

Наименование

Сокращение

1

Выполнение практической работы

ПР

2

Выполнение лабораторной работы

ЛР

7. ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ)

7.1. Перечень компетенций с указанием этапов их формирования в процессе освоения образовательной программы.

В результате освоения данной дисциплины (модуля) формируются следующие компетенции:

Код компетенции

В результате освоения образовательной программы обучающийся должен обладать

УК-1 

Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач

ПК-1 

Способен разрабатывать требования и проектировать программное обеспечение

В процессе освоения образовательной программы данные компетенции, в том числе их отдельные компоненты, формируются поэтапно в ходе освоения обучающимися дисциплин (модулей), практик в соответствии с учебным планом и календарным графиком учебного процесса в следующем порядке:

УК-1 Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач

Дисциплины (модули), практики

Семестры

Форма промежуточной аттестации

1

2

3

4

5

6

7

8

Теория вероятностей и математическая статистика

x

Зачет

Математическая логика и теория алгоритмов

x

Экзамен

Дискретная математика

x

Экзамен

Интерфейсы автоматизированных систем обработки информации и управления

x

Экзамен

Методы оптимизации и теория принятия решений

x

Экзамен

Моделирование автоматизированных систем обработки информации и управления

x

Экзамен

Надежность, эргономика и качество автоматизированных систем обработки информации и управления

x

Экзамен

Мультимедиа технологии и системы

x

x

Экзамен

Управление сложными системами

x

x

Экзамен

Системы искусственного интеллекта

x

Экзамен

Системы реального времени

x

Экзамен

Математика

x

x

x

Зачет,Экзамен

Информатика

x

Экзамен

Основы научных исследований

x

Зачет

Менеджмент

x

Зачет

Технологическая (проектно-технологическая) практика 2

x

Зачет с оценкой

Научно-исследовательская работа

x

Зачет с оценкой

Ознакомительная практика

x

Зачет с оценкой

Технологическая (проектно-технологическая) практика 1

x

Зачет с оценкой

Выполнение и защита выпускной квалификационной работы

x

ПК-1 Способен разрабатывать требования и проектировать программное обеспечение

Дисциплины (модули), практики

Семестры

Форма промежуточной аттестации

1

2

3

4

5

6

7

8

Объектно-ориентированное программирование

x

Экзамен,Курсовая работа

Проектирование и эксплуатация автоматизированных систем обработки информации и управления

x

x

Экзамен,Курсовой проект

Интернет программирование

x

Экзамен

3-D программирование

x

Экзамен

Визуальное программирование

x

Экзамен

Flash программирование

x

Экзамен

Системы искусственного интеллекта

x

Экзамен

Системы реального времени

x

Экзамен

Эксплуатационная практика

x

Зачет с оценкой

Технологическая (проектно-технологическая) практика 2

x

Зачет с оценкой

Выполнение и защита выпускной квалификационной работы

x

7.2. Описание показателей и критериев оценивания компетенций, формируемых по итогам освоения данной дисциплины (модуля), описание шкал оценивания.

Показателем оценивания компетенций на различных этапах их формирования является достижение обучающимися планируемых результатов освоения данной дисциплины (модуля).

УК-1 Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач

Индуктор достижения компетенции

Критерии оценивания

2

3

4

5

УК-1.1 Выбирает информационные ресурсы для поиска информации в соответствии с поставленной задачей

Обучающийся демонстрирует полное отсутствие или недостаточное соответствие следующих знаний:

  Выбирает информационные ресурсы для поиска информации в соответствии с поставленной задачей

Обучающийся демонстрирует неполное соответствие следующих знаний:  

  Выбирает информационные ресурсы для поиска информации в соответствии с поставленной задачей

Допускаются значительные ошибки, проявляется недостаточность знаний, по ряду показателей, обучающийся испытывает значительные затруднения при оперировании знаниями при их переносе на новые ситуации.

Обучающийся демонстрирует частичное соответствие следующих знаний:  ,

  Выбирает информационные ресурсы для поиска информации в соответствии с поставленной задачей

но допускаются незначительные ошибки, неточности, затруднения при аналитических операциях.

Обучающийся демонстрирует полное соответствие следующих знаний:  ,

  Выбирает информационные ресурсы для поиска информации в соответствии с поставленной задачей

свободно оперирует приобретенными знаниями. 

УК-1.2 Систематизирует обнаруженную информацию, полученную из разных источников, в соответствии с требованиями и условиями задачи

Обучающийся демонстрирует полное отсутствие или недостаточное соответствие следующих знаний:

  Систематизирует обнаруженную информацию, полученную из разных источников, в соответствии с требованиями и условиями задачи

Обучающийся демонстрирует неполное соответствие следующих знаний:  

  Систематизирует обнаруженную информацию, полученную из разных источников, в соответствии с требованиями и условиями задачи

Допускаются значительные ошибки, проявляется недостаточность знаний, по ряду показателей, обучающийся испытывает значительные затруднения при оперировании знаниями при их переносе на новые ситуации.

Обучающийся демонстрирует частичное соответствие следующих знаний:  ,

  Систематизирует обнаруженную информацию, полученную из разных источников, в соответствии с требованиями и условиями задачи

но допускаются незначительные ошибки, неточности, затруднения при аналитических операциях.

Обучающийся демонстрирует полное соответствие следующих знаний:  ,

  Систематизирует обнаруженную информацию, полученную из разных источников, в соответствии с требованиями и условиями задачи

свободно оперирует приобретенными знаниями. 

УК-1.3 Выявляет системные связи и отношения между изучаемыми явлениями, процессами и/или объектами на основе принятой парадигмы

Обучающийся демонстрирует полное отсутствие или недостаточное соответствие следующих знаний:

  Выявляет системные связи и отношения между изучаемыми явлениями, процессами и/или объектами на основе принятой парадигмы

Обучающийся демонстрирует неполное соответствие следующих знаний:  

  Выявляет системные связи и отношения между изучаемыми явлениями, процессами и/или объектами на основе принятой парадигмы

Допускаются значительные ошибки, проявляется недостаточность знаний, по ряду показателей, обучающийся испытывает значительные затруднения при оперировании знаниями при их переносе на новые ситуации.

Обучающийся демонстрирует частичное соответствие следующих знаний:  ,

  Выявляет системные связи и отношения между изучаемыми явлениями, процессами и/или объектами на основе принятой парадигмы

но допускаются незначительные ошибки, неточности, затруднения при аналитических операциях.

Обучающийся демонстрирует полное соответствие следующих знаний:  ,

  Выявляет системные связи и отношения между изучаемыми явлениями, процессами и/или объектами на основе принятой парадигмы

свободно оперирует приобретенными знаниями. 

ПК-1 Способен разрабатывать требования и проектировать программное обеспечение

Индуктор достижения компетенции

Критерии оценивания

2

3

4

5

ПК-1.1 Выбирает языки формализации функциональных спецификаций, компоненты программно-технических архитектур, существующие приложения и интерфейсы взаимодействия с ними

Обучающийся демонстрирует полное отсутствие или недостаточное соответствие следующих знаний:

  Выбирает языки формализации функциональных спецификаций, компоненты программно-технических архитектур, существующие приложения и интерфейсы взаимодействия с ними

Обучающийся демонстрирует неполное соответствие следующих знаний:  

  Выбирает языки формализации функциональных спецификаций, компоненты программно-технических архитектур, существующие приложения и интерфейсы взаимодействия с ними

Допускаются значительные ошибки, проявляется недостаточность знаний, по ряду показателей, обучающийся испытывает значительные затруднения при оперировании знаниями при их переносе на новые ситуации.

Обучающийся демонстрирует частичное соответствие следующих знаний:  ,

  Выбирает языки формализации функциональных спецификаций, компоненты программно-технических архитектур, существующие приложения и интерфейсы взаимодействия с ними

но допускаются незначительные ошибки, неточности, затруднения при аналитических операциях.

Обучающийся демонстрирует полное соответствие следующих знаний:  ,

  Выбирает языки формализации функциональных спецификаций, компоненты программно-технических архитектур, существующие приложения и интерфейсы взаимодействия с ними

свободно оперирует приобретенными знаниями. 

ПК-1.2 Применяет выбранные языки программирования для написания программного кода

Обучающийся демонстрирует полное отсутствие или недостаточное соответствие следующих знаний:

  Применяет выбранные языки программирования для написания программного кода

Обучающийся демонстрирует неполное соответствие следующих знаний:  

  Применяет выбранные языки программирования для написания программного кода

Допускаются значительные ошибки, проявляется недостаточность знаний, по ряду показателей, обучающийся испытывает значительные затруднения при оперировании знаниями при их переносе на новые ситуации.

Обучающийся демонстрирует частичное соответствие следующих знаний:  ,

  Применяет выбранные языки программирования для написания программного кода

но допускаются незначительные ошибки, неточности, затруднения при аналитических операциях.

Обучающийся демонстрирует полное соответствие следующих знаний:  ,

  Применяет выбранные языки программирования для написания программного кода

свободно оперирует приобретенными знаниями. 

ПК-1.3 Выполняет отладку программного кода на уровне программных модулей

Обучающийся демонстрирует полное отсутствие или недостаточное соответствие следующих знаний:

  Выполняет отладку программного кода на уровне программных модулей

Обучающийся демонстрирует неполное соответствие следующих знаний:  

  Выполняет отладку программного кода на уровне программных модулей

Допускаются значительные ошибки, проявляется недостаточность знаний, по ряду показателей, обучающийся испытывает значительные затруднения при оперировании знаниями при их переносе на новые ситуации.

Обучающийся демонстрирует частичное соответствие следующих знаний:  ,

  Выполняет отладку программного кода на уровне программных модулей

но допускаются незначительные ошибки, неточности, затруднения при аналитических операциях.

Обучающийся демонстрирует полное соответствие следующих знаний:  ,

  Выполняет отладку программного кода на уровне программных модулей

свободно оперирует приобретенными знаниями. 

Шкала оценивания результатов промежуточной аттестации и их описание:

Форма промежуточной аттестации: экзамен.

Шкала оценивания

Балл

Описание

Отлично

5

Выполнены все виды учебной работы, предусмотренные учебным планом. Обучающийся демонстрирует полное соответствие знаний, умений, навыков приведенным в таблицах показателей, оперирует приобретенными знаниями, умениями, навыками, свободно применяет их в ситуациях повышенной сложности.

Хорошо

4

Выполнены все виды учебной работы, предусмотренные учебным планом. Обучающийся демонстрирует частичное соответствие знаний, умений, навыков приведенным в таблицах показателей: знания, умения и навыки освоены, но допускаются незначительные ошибки, неточности, затруднения при аналитических операциях, переносе знаний и умений на новые, нестандартные ситуации.

Удовлетворительно

3

Выполнены все виды учебной работы, предусмотренные учебным планом. Обучающийся демонстрирует неполное соответствие знаний, умений, навыков приведенным в таблицах показателей, допускаются значительные ошибки, проявляется недостаточность знаний, умений, навыков по ряду показателей, Обучающийся испытывает значительные затруднения при оперировании знаниями и умениями при их переносе на новые ситуации.

Неудовлетворительно

2

Не выполнен один или более видов учебной работы, предусмотренные учебным планом. Обучающийся демонстрирует полное отсутствие или явную недостаточность знаний, умений, навыков в соответствие с приведенными показателями.

7.3. Типовые контрольные задания промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю).

Зачетные вопросы (задания)

1. Проблематика интеллектуальных систем.

2. История развития интеллектуальных систем. Назначение и особенности проектирования ЭС.

3. Определение слабоформализуемых задач. Основные компоненты ИС.

4. Представление знаний. Состав и организация знаний в ЭС. Уровни представления знаний.

5. Организация знаний в базе знаний и рабочей памяти. Логические модели представления знаний.

6. Семантические модели. Фреймовое представление. Объектно-ориентированный подход.

7. Продукционные модели. Смешанные представления.

8. Использование основных моделей представления знаний.

9. Методы и стратегии поиска решений.

10. Механизмы вывода ЭС. Стратегии вывода как механизмы управления выводом.

11. Поиск решений в пространстве состояний.

12. Поиск решений методом редукции.

13. Эвристический поиск.

14. Поиск методом «генерация-проверка».

15. Поиск в иерархии пространств. Поиск в альтернативных пространствах. Выбор метода поиска решения.

16. Методология разработки ЭС.

17. Особенности методологии проектирования ЭС по сравнению с жизненным циклом разработки традиционных программ.

18. Основы инженерии знаний.

19. Структура, принципы организации и способы реализации экспертных систем. Свойства и характеристики ЭС.

20. Классификация экспертных задач. Стадии и фазы разработки экспертных систем.

21. Средства разработки ЭС. Оболочки ЭС. Классификация оболочек.

22. Концепция прототипирования. Основные этапы проектирования ЭС как систем, основанных на знаниях.

23. Идентификация. Концептуализация. Формализация. Выполнение. Отладка и тестирование.

24. Приобретение знаний от эксперта. Прямые методы. Косвенные методы.

25. Извлечение знаний из баз данных и текстов. Проблемы структурирования данных.

26. Механизм инспекции. Опытная эксплуатация и внедрение.

27. Инструментальные средства создания ЭС.

28. Сравнительный анализ инструментальных средств. Язык логического программирования – Пролог.

29. Перспективы использования в качестве инструментального средства для проектирования ЭС языка CLIPS.

30. Основные понятия исчисления предикатов первого порядка. Предваренная нормальная форма. Сколемизация.  Подстановки и унификации. Резольвента.

31. Метод резолюций. Приведение формулы логики предикатов первого порядка к множеству дизъюнктов. Унификация и поиск резольвент.

Задания для проверки результатов обучения «уметь», «владеть»:

Студентам предлагается построить семантические сети и фреймы вокруг указанных понятий и выделить типы связей на схемах.

1) Постройте фрейм «Факультет» в виде таблицы, в которой содержится не менее 6 слотов. Определите названия слотов и их значения.

2) Определите фреймы «Преподаватель», «Студент»

3) Опишите фрейм-сценарий «КВН»

4) Опишите фрейм-ситуацию «Экзамен».

5) Построить семантическую сеть «Школьный урок», состоящую из следующих элементов: учитель, ученик, учебник, тетрадь, компьютер, классный журнал, классная доска, компьютерный класс.

6) Построить семантическую сеть «Студенческая столовая».

7) Программирование на языке Пролог. Создание простых баз знаний с альтернативами и без них. Задачи, моделирующие семейные отношения. Задачи на использование метода отсечения и отката. Арифметические вычисления на Прологе. Задачи на изменение падежных окончаний. Решение логических задач.

8) Дана база фактов окончаний существительных русского языка, и факт, который обозначает основу существительного. Используя операцию конкатенации, вывести возможные комбинации данной основы и окончаний.

9) Составить базу знаний «Шерлок Холмс», которая описывает проживающих в доме на Бейкер–стрит, а также отношения дружбы между ними. Организовать к базе данных следующие запросы: С кем дружит Ватсон? Определить имя женщины, которая проживает в доме.

10) Составьте базу данных по стихотворению «Дом, который построил Джек» и получите ответы на следующие запросы : Кто построил дом? Что и где хранится? Кто ворует пшеницу?

11) Создаете базу данных «Книги», которая содержит следующую информацию: название книги, автор, издательство, год издания. Выяснить: Какие книги заданного автора имеются в базе? Какие книги были изданы между 1965 и 1987 гг? Какие книги выпущены заданным издательством?

12) Беседуют трое друзей: Белокуров, Чернов и Рыжов. Брюнет сказал Белокурову: «Любопытно, что один из нас брюнет, другой блондин, а третий – рыжий. Но ни у кого из нас цвет волос не соответствует фамилии». Какой цвет волос у каждого из друзей?

13) Коля ростом выше Васи, но ниже Сережи. Расположите мальчиков по росту.

14) Около почты растут 6 деревьев: сосна, береза, липа, клен, тополь и ель. Какое из этих деревьев самое высокое и самое низкое, если известно, что береза ниже тополя, липа выше клена, сосна ниже ели, липа выше березы, сосна выше тополя.

7.4. Методические материалы, определяющие процедуры оценивания результатов обучения по дисциплине (модулю).

Контроль качества освоения дисциплины (модуля) включает в себя текущий контроль

успеваемости и промежуточную аттестацию обучающихся. Текущий контроль успеваемости обеспечивает оценивание хода освоения дисциплины (модуля), промежуточная аттестация обучающихся – оценивание промежуточных и окончательных результатов обучения по дисциплине (модулю) (в том числе результатов курсового проектирования (выполнения курсовых работ).

Процедуры оценивания результатов обучения по дисциплине (модулю), в том числе процедуры текущего контроля успеваемости и порядок проведения промежуточной аттестации обучающихся установлены локальным нормативным актом МАДИ.

8. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ, НЕОБХОДИМОЕ ДЛЯ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)

8.1. Перечень основной и дополнительной литературы, в том числе:

а) основная литература: 1. Исаев, С.В. Интеллектуальные системы : учеб.пособие / С.В. Исаев, О.С. Исаева. - Красноярск :Сиб. федер. ун-т, 2017. - 120 с. –Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/1032129. 2. Масленникова, О.Е. Основы искусственного интеллекта : учеб.пособие / О.Е. Масленникова, И.В. Гаврилова. — 3-е изд., стер. — Москва : ФЛИНТА, 2019. — 283 с. – Режим доступа: https://new.znanium.com/catalog/product/1034902. 3. Системы искусственного интеллекта. Часть 1: Учебное пособие / Сергеев Н.Е. - Таганрог:Южный федеральный университет, 2016. - 118 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/991954 4. Остроух А.В. Интеллектуальные системы / А.В. Остроух. – Красноярск: Научно-инновационный центр, 2015. – 110 с. Режим доступа: http://asu.madi.ru/11-metodicheskie-materialy.html б) дополнительная литература: 1. Жданов, А.А. Автономный искусственный интеллект : учебное пособие / А.А. Жданов. — 4-е изд. (эл.). — Москва: Лаборатория знаний, 2015. — 362 с. Режим доступа: https://e.lanbook.com/book/70761. 2. Червяков Н.И. Применение искусственных нейронных сетей и системы остаточных классов в криптографии [Электронный ресурс]: Н.И. Червяков, А.А. Евдокимов, А.И. Галушкин. – Издательство Физматлит, 2012. - Режим доступа: https://e.lanbook.com/book/5300#book_name. 3. Последнее изобретение человечества: Искусственный интеллект и конец эры Homosapiens: Научно-популярное / Баррат Д., Лисова Н. - М.:Альпина нон-фикшн, 2016. - 304 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/916060. 4. Сидоркина, И.Г. Системы искусственного интеллекта: учебное пособие / И.Г. Сидоркина. - М.: КНОРУС, 2011. - 248с.

в) ресурсы сети «Интернет», программное обеспечение и информационно-справочные системы:

1. Электронная информационно-образовательная среда ВФ МАДИ.

2.  Электронно-библиотечная система «Лань»

3. Электронно-библиотечная система «Znanium.com»

4.  Основы теории нейронных сетей

5. урс Проектирование систем искусственного интеллекта.

8.2. Перечень учебно-методического обеспечения для самостоятельного работы обучающихся по дисциплине (модулю)

В перечень учебно-методического обеспечения для самостоятельной работы обучающихся по дисциплине (модулю) входят:

• конспект лекций по дисциплине (модулю);

• методические материалы практических (семинарских) занятий.

Данные методические материалы входят в состав методических материалов образовательной программы.

9. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)

Наименование оборудованных учебных кабинетов, лабораторий

Перечень оборудования и технических средств обучения

№ п/п

1

208

Учебная мебель: стол – 21 шт., стулья- 21 шт.,  стул офисный – 12 шт., компьютерное кресло -6 шт., стол однотумбовый – 1 шт., стол компьютерный -5 шт., кафедра настольная -2 шт., шкаф -1 шт.,  доска аудиторная трехстворчатая; стойка наклонная - 4 шт., стенд – 6 шт. настенная карта -1 шт.

(38 посадочных мест).

Оборудование: компьютерная техника с возможностью подключения к сети "Интернет" и обеспечением доступа в электронную информационно-образовательную среду ВФ МАДИ: компьютеры – 13 шт., экран настенный Luma

2

437

Учебная мебель: стол – 15 шт., стулья- 28 шт.,  компьютерное кресло -12 шт., стол однотумбовый – 1 шт., стол компьютерный -11 шт., кафедра настольная -1 шт., шкаф -1 шт.,  доска аудиторная трехстворчатая; стенд – 5 шт. (39 посадочных мест).

Оборудование: компьютерная техника с возможностью подключения к сети "Интернет" и обеспечением доступа в электронную информационно-образовательную среду ВФ МАДИ: компьютеры – 12 шт., доска интерактивная Smart boart, проектор Smart, колонки- 2шт., МФУ HP m1132mfp

10. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ДЛЯ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ОСВОЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)

Лекции

Главное в период подготовки к лекционным занятиям – научиться методам самостоятельного умственного труда, сознательно развивать свои творческие способности и овладевать навыками творческой работы. Для этого необходимо строго соблюдать дисциплину учебы и поведения. Четкое планирование своего рабочего времени и отдыха является необходимым условием для успешной самостоятельной работы.

В основу его нужно положить рабочие программы изучаемых в семестре дисциплин. Ежедневной учебной работе обучающемуся следует уделять не менее 9 часов своего времени, т.е. при шести часах аудиторных занятий самостоятельной работе необходимо отводить не менее 3 часов.

Каждому обучающемуся следует составлять еженедельный и семестровый планы работы, а также план на каждый день. С вечера всегда надо распределять работу на завтрашний день. В конце каждого дня целесообразно подводить итог работы: тщательно проверить, все ли выполнено по намеченному плану, не было ли каких-либо отступлений, а если были, по какой причине это произошло. Нужно осуществлять самоконтроль, который является необходимым условием успешной учебы. Если что-то осталось невыполненным, необходимо изыскать время для завершения этой части работы, не уменьшая объема недельного плана.

Самостоятельная работа на лекции.

Слушание и запись лекций – сложный вид аудиторной работы. Внимательное слушание и конспектирование лекций предполагает интенсивную умственную деятельность обучающегося. Краткие записи лекций, их конспектирование помогает усвоить учебный материал. Конспект является полезным тогда, когда записано самое существенное, основное и сделано это самим обучающимся.

Не надо стремиться записать дословно всю лекцию. Такое «конспектирование» приносит