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  ИС 

 

 

 

«   06   »       06       2017 г.

 

 

 

 

Рабочая программа ДИСЦИПЛИНЫ

 

     Математические модели представления знаний     

 




Направление подготовки

09.04.02 Информационные системы и технологии

Профиль подготовки

"Системы обработки информации"

Квалификация (степень)выпускника

магистр









          

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.)

1

144 / 4  

16  

 

16  

3,6  

0,35  

35,95  

81,4  

Экз.(26,65)  

Итого

144 / 4  

16  

 

16  

3,6  

0,35  

35,95  

81,4  

26,65  

 

Муром, 2017 г.


1. Цель освоения дисциплины

Цель дисциплины: Цель дисциплины - раскрытие основных понятий и концепций теории информационных систем, основанных на математических моделях представления знаний.

Задачи дисциплины:

изучение теории моделирования информационных процессов с использованием моделей представления знаний, идеологии построения архитектуры интеллектуальных информационных систем, математического аппарата их формализации, возможностей и путей использования математических моделей представления знаний при анализе и синтезе интеллектуальных информационных систем.

2. Место дисциплины в структуре ОПОП ВО (Цикл (Б1.В.ДВ.01.02))

Базой дисциплины являются «Общие математические и естественно-научные дисциплины». Знание дисциплины необходимо для проведения магистрантом научно-исследовательской работы.

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ОПК-2 обладание культурой мышления, способностью выстраивать логику рассуждений и высказываний, основанных на интерпретации данных, интегрированных их разных областей науки и техники, выносить суждения на основании неполных данных.

 

В результате освоения дисциплины обучающийся должен демонстрировать следующие результаты образования:

1) Знать:

математический аппарат для описания взаимодействия информационных процессов и технологий, базовые модели представления знаний в информационных системах, способы представления и обработки нечетких знаний (ОПК-2).

2) Уметь:

использовать методы обработки знаний в прикладных системах, использовать основные алгоритмы и стратегии логического вывода (ОПК-2).

 


4. Структура и содержание дисциплины

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетные единицы, 144 часа.

 

4.1. Форма обучения: очная

Уровень базового образования: высшее.

Срок обучения 2г.

 

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

Основные понятия инженерии знаний.

1

2

4

5

Контрольная работа, лабораторные работы

2

Логическая модель представления знаний.

1

2

20

Контрольная работа, лабораторные работы

3

Сетевые модели представления знаний.

1

2

4

10

Контрольная работа, лабораторные работы

4

Фреймовая модель представления знаний.

1

2

10

Контрольная работа, лабораторные работы

5

Продукционные модели представления знаний.

1

2

4

20

Контрольная работа, лабораторные работы

6

Представление неточных и нечетких знаний.

1

2

6

Контрольная работа, лабораторные работы

7

Методы обработки знаний.

1

2

4

5

Контрольная работа, лабораторные работы

8

Инструментальные средства работы со знаниями.

1

2

5,4

Контрольная работа, лабораторные работы

Всего за  семестр

144

16

16

81,4

3,6

0,35

Экз.(26,65)

Итого   

144

16

16

81,4

3,6

0,35

26,65

 

4.1.2. Содержание дисциплины

4.1.2.1. Перечень лекций

Семестр 1

Раздел 1. Основные понятия инженерии знаний.

Лекция 1.

Основные понятия инженерии знаний (2 часа).

Раздел 2. Логическая модель представления знаний.

Лекция 2.

Логическая модель представления знаний (2 часа).

Раздел 3. Сетевые модели представления знаний.

Лекция 3.

Сетевые модели представления знаний (2 часа).

Раздел 4. Фреймовая модель представления знаний.

Лекция 4.

Фреймовая модель представления знаний (2 часа).

Раздел 5. Продукционные модели представления знаний.

Лекция 5.

Продукционные модели представления знаний (2 часа).

Раздел 6. Представление неточных и нечетких знаний.

Лекция 6.

Представление неточных и нечетких знаний (2 часа).

Раздел 7. Методы обработки знаний.

Лекция 7.

Методы обработки знаний (2 часа).

Раздел 8. Инструментальные средства работы со знаниями.

Лекция 8.

Инструментальные средства работы со знаниями (2 часа).

 

4.1.2.2. Перечень практических занятий

Не планируется.

 

4.1.2.3. Перечень лабораторных работ

Семестр 1

Раздел 1. Основные понятия инженерии знаний.

Лабораторная 1.

Организация работы со списками и представление структурной информации (4 часа).

Раздел 2. Сетевые модели представления знаний.

Лабораторная 2.

Обработка числовой и символьной информации (4 часа).

Раздел 3. Продукционные модели представления знаний.

Лабораторная 3.

Построение базы знаний (4 часа).

Раздел 4. Методы обработки знаний.

Лабораторная 4.

Применение Пролога для решения задач искусственного интеллекта на примере головоломки (4 часа).

 

методические указания к лабораторным работам приведены в https://www.mivlgu.ru/iop/course/view.php?id=2803

 

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. Стратегии получения знаний.

2. Теоретические аспекты инженерии знаний.

3. Методы извлечения знаний.

4. Семантические пространства и психологическое шкалирование.

5. Методы многомерного шкалирования.

6. Метод репертуарных решеток.

7. Алгебра высказываний и исчисление высказываний.

8. Алгебра предикатов и исчисление предикатов.

9. Внешние базы данных на Prolog.

10. Объектно-ориентированное программирование на Prolog.

 

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.

 


4. 2. Форма обучения: заочная

Уровень базового образования: высшее.

Срок обучения 2г 6м.

 

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

промежуточного контроля

(экз., зач., зач. с оц.)

1

144 / 4  

6  

 

4  

3  

0,6  

13,6  

121,75  

Экз.(8,65)  

Итого

144 / 4  

6  

 

4  

3  

0,6  

13,6  

121,75  

8,65  

 

4.2.1. Структура дисциплины


 

Раздел (тема)

дисциплины

 

Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость

(в часах)

 

Форма  текущего контроля успеваемости (по неделям семестра), форма промежу-точной аттестации

  (по семестрам)

 

п\п

Семестр

Лекции

Семинары

Практические занятия

Лабораторные работы

Контрольные работы

СРС

КП / КР

Консультация

Контроль

Всего за  семестр

134

+

121,75

3

0,6

Экз.(8,65)

Итого   

134

121,75

3

0,6

8,65

 

4.2.2. Содержание дисциплины

4.2.2.1. Перечень лекций

Не планируется.

 

4.2.2.2. Перечень практических занятий

Не планируется.

 

4.2.2.3. Перечень лабораторных работ

Не планируется.

 

4.2.2.4. 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:

. .

 

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

Не планируется.

 

4.2.2.6. Примерный перечень тем курсовых работ (проектов)

Не планируется.

 

5. Образовательные технологии

В процессе изучения дисциплины "Математические модели представления знаний" применяется контактная технология преподавания (за исключением самостоятельно изучаемых студентами вопросов). При проведении практических работ 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.

При чтении курса дисциплины применяются такие виды лекций, как вводная, обзорная, проблемная, лекция-презентация. Обязательны компьютерные практикумы дисциплины.

 

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 Математические модели представления знаний

7.1. Основная учебно-методическая литература по дисциплине

1. Сидоркина И.Г. Системы искусственного интеллекта: учебное пособие / И.Г. Сидоркина. - М.: КНОРУС, 2015. - 246 с. - http://www.book.ru/book/918766

2. Потапов А.С., Щербаков О.В., Жданов И.Н. Технологии искусственного интеллекта: Учебно-методическое пособие по лабораторному практикуму. – СПб: НИУ ИТМО, 2013. – 35 с. - http://books.ifmo.ru/book/1181/tehnologii_iskusstvennogointellekta:uchebno-metodicheskoe_posobie_polaboratornomu_praktikumu.htm

 

7.2. Дополнительная учебно-методическая литература по дисциплине

1. Павлов С.Н. Системы искусственного интеллекта: учеб. пособие. В 2-х частях. - Томск: Эль Контент, 2011. - Ч.1. - 176 с. Ч.2. - 194 с. - http://ibooks.ru/reading.php?productid=28047

2. Д.И. Муромцев, М.А. Колчин. Разработка экспертных систем в Drools Guvnor – СПб: НИУ ИТМО, 2013. – 54 с. - http://window.edu.ru/resource/741/79741

3. Зыков А.Г., Поляков В.И., Скорубский В.И. Математическая логика. - Санкт-Петербург: НИУ ИТМО, 2013. - 131 с. - http://books.ifmo.ru/book/1195/matematicheskaya_logika..htm

 

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:

электронная библиотечная система "BOOK.ru" (http://book.ru);

электронная библиотечная системы "IPRBooks" (http://www.iprbookshop.ru);

электронная библиотечная система "iBooks.ru" (http://www.ibooks.ru).

Программное обеспечение:

Лаборатория интерфейсов, телекоммуникационных технологий и сетей

Microsoft Visual Studio (подписка DreamSpark Premium Electronic Software Delivery (3 year) Renewal, договор №453 от 16.12.2014 года)

Libre Office (free software, MPL)

 

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

book.ru

books.ifmo.ru

ibooks.ru

window.edu.ru

 

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

Лаборатория интерфейсов, телекоммуникационных технологий и сетей

Стенд лабораторный «Телекоммуникационные линии связи» ТЛС-02;

стенд учебно-лабораторный «Локальные компьютерные сети» LAN-1;

стенд учебно-лабораторный «Интерфейсы периферийных устройств» IPU;

интерактивная доска SMART Board 480 со встроенным проектором V25.

 

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 компьютерного моделирования 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 – экзамен. 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.

 



РЕЦЕНЗИЯ

на  рабочую программу дисциплины

«Математические модели представления знаний»

по направлению подготовки 09.04.02 Информационные системы и технологии

 

Рабочая программа дисциплины «Математические модели представления знаний» составлена в соответствии с требованиями федерального государственного образовательного стандарта по направлению подготовки 09.04.02 Информационные системы и технологии.

На изучение данного курса по учебному плану отводится 144 час. (4 ЗЕТ). Формой итогового контроля изучения дисциплины является экзамен .

Цель дисциплины: Цель дисциплины - раскрытие основных понятий и концепций теории информационных систем, основанных на математических моделях представления знаний.

Задачи дисциплины:

изучение теории моделирования информационных процессов с использованием моделей представления знаний, идеологии построения архитектуры интеллектуальных информационных систем, математического аппарата их формализации, возможностей и путей использования математических моделей представления знаний при анализе и синтезе интеллектуальных информационных систем.

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 «Математические модели представления знаний» рекомендуется для использования в учебном процессе по направлению подготовки 09.04.02 Информационные системы и технологии.

 

06.06.2017 г.