Методы искуственного интеллекта

Сипаттама: Студенттерге жасандылық тарихы мен құрылымы туралы түсінік береді интеллект. Ақпаратты ұсыну, іздеуде секцияларда мәселелерді шешу әдістерін ұсынады үлкен мемлекеттік кеңістік, жоспарлау, машина жасау, өңдеу табиғи тіл.

Кредиттер саны: 5

Компонент: ЖОО компоненті

Цикл: Кәсіптік пәндер

Мақсат
  • Формирование у студентов основных представлений и знаний о методах искусственного интеллекта.
Міндет
  • В результате изучения дисциплины "Методы искусственного интеллекта" студент должен: – знать основные идеи, лежащие в основе методов искусственного интеллекта и способы их реализации; -иметь представление о технических задачах, для решения которых применяют методы искусственного интеллекта: задачах распознавания образов (в частности, распознавания изображений и речи); задачах создания автоматических систем диагностики; задачах проектирования интеллектуальных систем принятия решений, применениях методов ИИ в робототехнике; - знать архитектуру и принципы работы нейронных сетей; - знать принципы построения и методы программной реализации генетических алгоритмов ; - знать общие понятия теории нечетких множеств и нечеткой логики и их приложения к теории автоматического управления. - уметь работать с программными средствами, реализующими методы искусственного интеллекта, осуществлять внедрение методов ИИ во встраиваемые приложения. Предусмотренные программой «Методы искусственного интеллекта» знания являются не только базой, но и являются ключевыми знаниями для самостоятельного проведения дальнейших исследований, в областях связанных с проектированием интеллектуальных систем управления.
Оқыту нәтижесі: білу және түсіну
  • Обучающиеся должны знать: - Круг технических задач, в решении которых применяются методы искусственного интеллекта; -Основные идеи, лежащие в основе применяемых на практике методов искусственного интеллекта и методы их реализации. Программные и аппаратные средства, позволяющие применять методы искусственного интеллекта к решению конкретных технических задач.
Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану
  • - Оценка перспективности использования методов искусственного интеллекта для решения конкретной задачи и выбор наиболее подходящих методов ее решения; - Работа с программным обеспечением, реализующим методы искусственного интеллекта; - Организация взаимодействия.
Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру
  • -
Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі
  • - умение выбирать подходящие методы ИИ к решению практических задач и оценивать целесообразность применения методов ИИ в конкретных задачах; - Умение составлять математические модели процессов и систем, необходимые для применения методов искусственного интеллекта; - Грамотное использование программных продуктов, предназначенных для реализации методов ИИ; - Умение применять методы ИИ в проектировании систем управления;
Негізгі әдебиет
  • 1. Искусственный интеллект : В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: справочник / под ред. Э.В. Попова. – М. : Радио и связь, 1990. – 303 с. 2. Левин, Р. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике / Р. Левин, Д. Дранг, Б. Эделсон. – М. : Финансы и статистика, 1990. – 239 с. 3. Нильсон, Н. Принципы искусственного интеллекта / Н. Нильсон. – М. : Радио и связь. 1990. – 376 с. 4. Экспертные системы в САПР : лаб. работы / сост. : А.А. Кузнецов, О.П. Федосов. – Тамбов : Изд-во Тамб. гос. техн. ун-т, 1995. – 33 с. 5. Методы представления знаний : метод. указ. / сост. И.Л. Коробова. – Тамбов : Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2003. – 30 с. 6. Основы теории нечётких множеств : метод. указания / сост. И.Л. Коробова. – Тамбов : Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2003. – 30 с. 7. Малышев, Н.Г. Нечёткие модели для экспертных систем в САПР / Н.Г. Малышев, Л.С. Берштейн, А.В. Боженюк. – М. : Энергоатомиздат, 1991. – 264 с. 8. Горбань А.Н., Дунин-Барковский В.Л., Кирдин Н., Миркес Е.М., Новоходько А.Ю., Россиев Д.А., Терехов С.А., Сенашова М.Ю. Нейроинформатика. 9. Вопросы приближения функций : метод. указ. / сост. : Ю.В. Литовка, А.В. Романенко, И.Л. Коробова. – Тамбов : Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2001. – 20 с. 10. Заде, Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решения / Л. Заде // Математика сегодня : сб. ст. – М. : Знание, 1974. – 48 с. 11. Zimmerman H. J. Fuzzy Set Theory and its Applications. – Boston etc. 1992. 12. Кафаров, Б.Б. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечётких множеств / Б.Б. Кафаров, И.Н. Дорохов, Е.П. Марков. – М. : Наука, 1986. 13. Кофман, Л. Введение в теорию нечётких множеств / Л. Кофман. – М. : Радио и связь, 1982. 14. Нечёткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / под ред. Д.А. Поспелова. – М. : Наука, 1986. 15. Вощинин, А.П. Оптимизация в условиях неопределенности / А.П. Вощинин, Г.Р. Сотиров. – Изд-во : МЭИ (Россия), Техника (НРБ), 1990.