Министерство образования и науки Российской Федерации

Муромский институт (филиал)

федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования

 «Владимирский государственный университет

имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»

(МИ ВлГУ)

 

Кафедра  УКТС 

 

 

 

«   06   »       06       2017 г.

 

 

 

 

Рабочая программа ДИСЦИПЛИНЫ

 

     Интеллектуальные робототехнические системы     

 




Направление подготовки

12.03.01 Приборостроение

Профиль подготовки

"Приборы и системы"

Квалификация (степень)выпускника

Бакалавр









          

Семестр

Трудоем-кость,

час. / зач. ед.

Лек-ции,

час.

 

Практи-ческие занятия,

час.

Лабора-торные работы,

час.

Консуль-тация,

час.

Конт-роль,

час.

Всего (контак-тная работа),

час.

СРС,

час.

Форма

промежу-точного контр.

(экз., зач., зач. с оц.)

8

72 / 2  

10  

 

20  

1  

0,25  

31,25  

40,75  

Зач.  

Итого

72 / 2  

10  

 

20  

1  

0,25  

31,25  

40,75  

 

 

Муром, 2017 г.


1. Цель освоения дисциплины

Цель дисциплины: формирование у студентов представлений о современном состоянии систем искусственного интеллекта, о современном программном обеспечении и средствах для разработки интеллектуальных измерительных систем. Обеспечить высокую профессиональную подготовку в области разработки и практического применения интеллектуальных информационных технологий по профилю будущего направления.

Основной задачей дисциплины является развитие практических навыков по разработке систем искусственного интеллекта.

2. Место дисциплины в структуре ОПОП ВО (Цикл (Б1.В.ДВ.06.02))

Курс базируется на знаниях компьютерных технологий, основ программирования и знаниях приобретенных при изучении дисциплин «Программирование и основы алгоритмизации», «Вычислительные машины, системы и сети», "Компьютерные технологии в приборостроении". На данном курсе может базироваться написание выпускной квалификационной работы.

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ОПК-2 способность осуществлять поиск, хранение, обработку и анализ информации из различных источников и баз данных, представлять ее в требуемом формате с использованием информационных, компьютерных и сетевых технологий.

 

В результате освоения дисциплины обучающийся должен демонстрировать следующие результаты образования:

1) Знать:

методы интеллектуального анализа и обработки информации (ОПК-2).

2) Уметь:

использовать современные программные продукты для создания и моделирования интеллектуальных систем (ОПК-2).

3) Владеть:

навыками моделирования и обучения нейронной сети с использованием современных программных продуктов (ОПК-2).

 


4. Структура и содержание дисциплины

Общая трудоемкость дисциплины составляет 2 зачетных единицы, 72 часа.

 

4.1. Форма обучения: очная

Уровень базового образования: среднее общее.

Срок обучения 4г.

 

4.1.1. Структура дисциплины


 

Раздел (тема)

дисциплины

 

Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость

(в часах)

 

Форма  текущего контроля успеваемости (по неделям семестра), форма промежуточной аттестации

  (по семестрам)

 

п\п

Семестр

Лекции

Семинары

Практические занятия

Лабораторные работы

Контрольные работы

СРС

КП / КР

Консультация

Контроль

1

Введение в системы искусственного интеллекта.

8

2

4

14

отчет, тестирование

2

Экспертные системы и оболочки.

8

2

4

тестирование

3

Особенности знаний, их представление в ЭВМ.

8

2

4

тестирование

4

Принципы построения интеллектуальных информационных систем

8

2

12

4

отчет, тестирование

5

Применение и перспективы систем искусственного интеллекта

8

2

4

14,75

отчет, тестирование

Всего за  семестр

72

10

20

40,75

1

0,25

Зач.

Итого   

72

10

20

40,75

1

0,25

 

4.1.2. Содержание дисциплины

4.1.2.1. Перечень лекций

Семестр 8

Раздел 1. Введение в системы искусственного интеллекта.

Лекция 1.

Введение в системы искусственного интеллекта (2 часа).

Раздел 2. Экспертные системы и оболочки.

Лекция 2.

Системы с интеллектуальной обратной связью и интеллектуальными интерфейсами. Автоматизированные системы распознавания образов. Математические методы и автоматизированные системы поддержки принятия решений (2 часа).

Раздел 3. Особенности знаний, их представление в ЭВМ.

Лекция 3.

Экспертные системы. Нейронные сети. Генетические алгоритмы и моделирование биологической эволюции (2 часа).

Раздел 4. Принципы построения интеллектуальных информационных систем

Лекция 4.

Когнитивное моделирование. Выявление знаний из опыта и интеллектуальный анализ данных (2 часа).

Раздел 5. Применение и перспективы систем искусственного интеллекта

Лекция 5.

Области применения и перспективы развития систем искусственного интеллекта (2 часа).

 

4.1.2.2. Перечень практических занятий

Не планируется.

 

4.1.2.3. Перечень лабораторных работ

Семестр 8

Раздел 1. Введение в системы искусственного интеллекта.

Лабораторная 1.

Линейные сети (4 часа).

Раздел 2. Принципы построения интеллектуальных информационных систем

Лабораторная 2.

Обучение линейной сети. Процедура настройки посредством прямого расчета (4 часа).

Лабораторная 3.

Обучение линейной сети. Обучающее правило наименьших квадратов (4 часа).

Лабораторная 4.

Применение линейных сетей. Задача классификации векторов (4 часа).

Раздел 3. Применение и перспективы систем искусственного интеллекта

Лабораторная 5.

Применение линейных сетей. Адаптируемые линейные сети ADALINE (4 часа).

 

Методические указания по выполнению лабораторных работ доступны по ссылке:

https://www.mivlgu.ru/iop/mod/resource/view.php?id=18384

 

4.1.2.4. Перечень учебно-методического обеспечения для самостоятельной работы

Методические указания для самостоятельной работы размещены на информационно-образовательном портале института по ссылке https://www.mivlgu.ru/iop/course/view.php?id=5058.

Для самостоятельной работы также используются издания из списка приведенной ниже основной и дополнительной литературы.

Перечень тем, вынесенных на самостоятельное изучение:

1. Классификация ИИС.

2. Экспертные системы.

3. Нечеткие множества.

4. Составные части экспертной системы: база знаний, механизм вывода, механизмы приобретения и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс.

5. Системы с интеллектуальной обратной связью и интеллектуальными интерфейсами.

6. Интеллектуальные интерфейсы.

7. Использование биометрической информации о пользователе в управлении системами.

8. Нейронные сети.

9. Предпосылки создания и критерии идентификации систем искусственного интеллекта.

10. Применение и перспективы систем искусственного интеллекта.

 

4.1.2.5. Перечень тем контрольных работ, рефератов, ТР, РГР, РПР

Не планируется.

 

4.1.2.6. Примерный перечень тем курсовых работ (проектов)

Не планируется.

 

 

5. Образовательные технологии

В процессе изучения дисциплины применяется контактная технология преподавания (за исключением самостоятельно изучаемых студентами вопросов). При проведении занятий применяется имитационный или симуляционный подход, когда преподавателем разбирается на конкретном примере проблемная ситуация, все шаги решения задачи студентам демонстрируются при помощи мультимедийной техники. Затем студенты самостоятельно решают аналогичные задания. Так же при проведении занятий применяется частично-поисковый метод: студенты осуществляют поиск решения поставленной проблемы (задачи). При этом, постановочные задачи опираются на уже имеющиеся у студентов знания и умения, полученные в предшествующих темах.

 

6. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов.

Фонды оценочных средств приведены в приложении.

 

7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины Интеллектуальные робототехнические системы

7.1. Основная учебно-методическая литература по дисциплине

1. А. М. Семенов, Н. А. Cоловьев, Е. Н. Чернопрудова, А. С. Цыганков. Интеллектуальные системы : учебное пособие / А. М. Семенов, Н. А. Cоловьев, Е. Н. Чернопрудова, А. С. Цыганков. — Оренбург : Оренбургский государственный университет, ЭБС АСВ, 2013. — 236 c. - http://www.iprbookshop.ru/epd-reader?publicationId=30055

2. Кухаренко, Б. Г. Интеллектуальные системы и технологии : учебное пособие / Б. Г. Кухаренко. — Москва : Московская государственная академия водного транспорта, 2015. — 116 c. - http://www.iprbookshop.ru/epd-reader?publicationId=47933

3. Кудинов, Ю. И. Интеллектуальные системы : учебное пособие / Ю. И. Кудинов. — Липецк : Липецкий государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2014. — 63 c. - http://www.iprbookshop.ru/epd-reader?publicationId=55089

 

7.2. Дополнительная учебно-методическая литература по дисциплине

1. Горожанина, Е. И. Нейронные сети : учебное пособие / Е. И. Горожанина. — Самара : Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. — 84 c. - http://www.iprbookshop.ru/75391.html

2. О. В. Веселов, П. С. Сабуров / Методы искусственного интеллекта в диагностике : учеб. пособие ; Владим. гос. ун-т им. А. Г. и Н. Г. Столетовых. ‒ Владимир : Изд-во ВлГУ, 2015. ‒ 251 с. - http://dspace.www1.vlsu.ru/bitstream/123456789/4366/1/01461.pdf

 

7.3. Перечень информационных технологий, используемых при осуществлении образовательного процесса по дисциплине, включая перечень программного обеспечения и информационных справочных систем

В образовательном процессе используются информационные технологии, реализованные на основе информационно-образовательного портала института (www.mivlgu.ru/iop), и инфокоммуникационной сети института:

- предоставление учебно-методических материалов в электроном виде;

- взаимодействие участников образовательного процесса через локальную сеть института и Интернет;

- предоставление сведений о результатах учебной деятельности в электронном личном кабинете обучающегося.

Информационные справочные системы:

Информационно-образовательный портал МИ ВлГУ https://www.mivlgu.ru/iop/

Образовательный сайт - Численные методы http://service.rintd.ru/chislennye_metody

Портал знаний http://statistica.ru/branches-maths/obzor-chislennykh-metodov/

Образовательный математический сайт - http://www.exponenta.ru/soft/Mathcad/UsersGuide/0.asp.

Математический форум Math Help Planet http://mathhelpplanet.com/viewforum.php?f=22.

Портал для радиолюбителей http://www.radioman-portal.ru/shems.shtml

Национальный Открытый Университет "Интуит" http://www.intuit.ru/

Программное обеспечение:

Лаборатория компьютерных технологий в приборостроении:

- Microsoft Windows XP (подписка DreamSpark Premium Electronic Software Delivery (3 year) Renewal, договор №453 от 16.12.2014 года);

- Kaspersky Endpoint Security для бизнеса – Стандартный Russian Edition (Договор №436 от 11.11.2014 года);

- Mathcad Education – University Edition (100 pack) v.15 (Государственный контракт №1, от 10.01.2012 года);

- Mathworks Academic new Product в составе: Matlab Simulink signal processing toolbox DSP systems (договор №1 от 10 01.2014г.);

- Пакет программ: Open Office (freeware).

 

7.4. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», необходимых для освоения дисциплины

iprbookshop.ru

dspace.www1.vlsu.ru

 

8. Описание материально-технической базы, необходимой для осуществления образовательного процесса по дисциплине

Лаборатория компьютерных технологий в приборостроении:

- ЭВМ IN Win Intel Core 2 Duo E8400 11 шт., IN Win Intel Core 2 Duo E5500;

- коммутатор TRENDnet;

- проектор Acer;

- экран настенный;

 

9. Методические указания по освоению дисциплины

Для успешного освоения теоретического материала обучающийся: знакомится со списком рекомендуемой основной и дополнительной литературы; уточняет у преподавателя, каким дополнительным пособиям следует отдать предпочтение; ведет конспект лекций и прорабатывает лекционный материал, пользуясь как конспектом, так и учебными пособиями.

До выполнения лабораторных работ обучающийся изучает соответствующий раздел теории. Перед занятием студент знакомится с описанием заданий для выполнения работы, внимательно изучает содержание и порядок проведения лабораторной работы. Лабораторная работа проводятся в компьютерном классе. Обучающиеся выполняют индивидуальную задачу в соответствии с заданием на лабораторную работу. Полученные результаты исследований сводятся в отчет и защищаются по традиционной методике в классе на следующем лабораторном занятии. Необходимый теоретический материал, индивидуальное задание, шаги выполнения лабораторной работы и требование к отчету приведены в методических указаниях, размещенных на информационно-образовательном портале института.

Самостоятельная работа оказывает важное влияние на формирование личности будущего специалиста, она планируется обучающимся самостоятельно. Каждый обучающийся самостоятельно определяет режим своей работы и меру труда, затрачиваемого на овладение учебным содержанием дисциплины. Он выполняет внеаудиторную работу и изучение разделов, выносимых на самостоятельную работу, по личному индивидуальному плану, в зависимости от его подготовки, времени и других условий.

Форма заключительного контроля при промежуточной аттестации – зачет. Для проведения промежуточной аттестации по дисциплине разработаны фонд оценочных средств и балльно-рейтинговая система оценки учебной деятельности студентов. Оценка по дисциплине выставляется в информационной системе и носит интегрированный характер, учитывающий результаты оценивания участия студентов в аудиторных занятиях, качества и своевременности выполнения заданий в ходе изучения дисциплины и промежуточной аттестации.

 


лист_утверждения


РЕЦЕНЗИЯ

на  рабочую программу дисциплины

«Интеллектуальные робототехнические системы»

по направлению подготовки 12.03.01 Приборостроение

 

Рабочая программа дисциплины «Интеллектуальные робототехнические системы» составлена в соответствии с требованиями федерального государственного образовательного стандарта по направлению подготовки 12.03.01 Приборостроение.

На изучение данного курса по учебному плану отводится 72 час. (2 ЗЕТ). Формой итогового контроля изучения дисциплины является зачет .

Цель дисциплины: формирование у студентов представлений о современном состоянии систем искусственного интеллекта, о современном программном обеспечении и средствах для разработки интеллектуальных измерительных систем. Обеспечить высокую профессиональную подготовку в области разработки и практического применения интеллектуальных информационных технологий по профилю будущего направления.

Основной задачей дисциплины является развитие практических навыков по разработке систем искусственного интеллекта.

Содержание занятий соответствуют требованиям образовательного стандарта. Имеется перечень вопросов для самостоятельной работы студентов, способствующий более глубокому изучению дисциплины.

Освоение дисциплины позволит студентам приобрести теоретические и практические знания, необходимые при решении задач в будущей практической деятельности.

Предлагаемые фонды оценочных средств для выявления уровня знаний и умений обучаемых полностью охватывает содержание курса и соответствуют ФГОС.

Перечень учебно-методической литературы достаточен для изучения дисциплины. Имеются ссылки на электронно-библиотечные системы.

Рабочая программа дисциплины «Интеллектуальные робототехнические системы» рекомендуется для использования в учебном процессе по направлению подготовки 12.03.01 Приборостроение.

 

06.06.2017 г.