Жасанды зияткерліктің әдістері
Сипаттама: Пән техникалық объектілерді автоматтандырудың заманауи жүйелерін жобалау кезінде жасанды интеллект әдістерін қолдануға байланысты мәселелерді зерттеуге арналған. Жасанды интеллект дамуының негізгі кезеңдері мен бағыттары, білімге негізделген жүйелерді құру ерекшеліктері, жасанды интеллект мәселелерінде шешімдерді іздеудің негізгі стратегиялары, сондай-ақ білімді ұсыну және пайдалану модельдері: өнімділік, фреймдік тәсілдер, семантикалық желілер, формальды логикалық модельдер, бұлыңғыр білімді өңдеу әдістері қарастырылады. Интеллектуалды жүйелерді талдау, әзірлеу және іске асыруда қолданылатын жасанды интеллекттің негізгі әдістері сипатталған. Сараптамалық жүйелерді әзірлеу және құру әдістерін зерттеуге баса назар аударылады.
Кредиттер саны: 6
Пререквизиты:
- Техникалық жүйелерді автоматтандыру
Пәннің еңбек сыйымдылығы:
| Жұмыс түрлері | сағат |
|---|---|
| Дәрістер | 30 |
| Практикалық жұмыстар | |
| Зертханалық жұмыстар | 30 |
| СӨЖО | 30 |
| СӨЖ | 90 |
| Қорытынды бақылау нысаны | емтихан |
| Қорытынды бақылауды жүргізу нысаны |
Компонент: ЖОО компоненті
Цикл: Кәсіптік пәндер
Мақсат
- Формирование теоретических и практических навыков для решения научно-исследовательских и прикладных задач связанных с проектированием сложных управляемых систем на основе использования методов искусственного интеллекта для решения задач управления техническими системами, функционирующих в условиях неопределенности.
Міндет
- изучение основных подходов, лежащих в основе методов искусственного интеллекта и способов их реализации;
- освоение способов представления и методов работы со знаниями при разработке интеллектуальных систем управления техническими объектами;
- формирование навыков по подготовке данных, преобразованию их в знания и созданию моделей представления знаний для машинной обработки
- формирование навыков применения математического аппарата принятия решений на основе экспертных систем, нечеткой логики, искусственных нейронных сетей и генетических алгоритмов для построения систем управления техническими объектами.
Оқыту нәтижесі: білу және түсіну
- описывать основные модели и средства представления знаний, методы поиска решений в различных типах пространств состояний,
Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану
- применять методы и средства представления знаний при построении модели заданной предметной области,
- выбирать методы искусственного интеллекта для решения практических задач и оценивать целесообразность применения в конкретных задачах;
Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру
- объяснять естественнонаучную сущность проблем, возникающих в ходе профессиональной деятельности в области моделирования и анализа сложных естественных и искусственных систем;
Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер
- демонстрировать культуру научного исследования, в том числе с использованием современных информационно-коммуникационных технологий
Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі
- применять знание основных методов искусственного интеллекта в последующей профессиональной деятельности в качестве научных сотрудников, преподавателей вузов, инженеров;
Оқыту әдістері
технологии учебно-исследовательской деятельности
информационно-коммуникационные технологии
модульная технология обучения
Білім алушының білімін бағалау
Оқытушы ағымдағы бақылау жұмыстарының барлық түрлерін жүргізеді және академиялық кезеңде екі рет білім алушылардың ағымдағы үлгеріміне тиісті баға береді. Ағымдағы бақылау нәтижелері бойынша 1 және 2 рейтинг қалыптастырылады. Білім алушының оқу жетістіктері 100 балдық шкала бойынша бағаланады, Р1 және Р2 қорытынды бағасы ағымдағы үлгерім бағасынан орташа арифметикалық ретінде шығарылады. Академиялық кезеңде білім алушының жұмысын бағалауды пән бойынша тапсырмаларды тапсыру кестесіне сәйкес оқытушы жүзеге асырады. Бақылау жүйесі жазбаша және ауызша, топтық және жеке формаларды біріктіре алады.
| Кезең | Тапсырма түрі | Өлшем |
|---|---|---|
| 1 рейтинг | Выполнение и защита лабораторной работы "Методы искусственного интеллекта" | 0-100 |
| Выполнение и защита лабораторной работы "Архитектура системы искусственного интеллекта" | ||
| Выполнение и защита лабораторной работы "Представление знаний в форме продукций" | ||
| Выполнение и защита лабораторной работы "Семантические сети" | ||
| Выполнение и защита лабораторной работы "Фреймовая модель представления знаний" | ||
| Выполнение и защита лабораторной работы "Формальные логические модели" | ||
| Выполнение и защита лабораторной работы "Представление декларативного знания о понятии исследуемой предметной области" | ||
| Рубежный контроль 1 | ||
| 2 рейтинг | Выполнение и защита лабораторной работы "Нечеткие модели" | 0-100 |
| Выполнение и защита лабораторной работы "Проектирование экспертной системы" | ||
| Выполнение и защита лабораторной работы "Методы экспертного оценивания" | ||
| Выполнение и защита лабораторной работы "Экспертная система на основе байесовских сетей доверия" | ||
| Выполнение и защита лабораторной работы "Нейросетевые модели" | ||
| Выполнение и защита лабораторной работы "Эволюционные вычисления" | ||
| Рубежный контроль 2 | ||
| Қорытынды бақылау | емтихан | 0-100 |
Жұмыс түрлері бойынша оқыту нәтижелерін бағалау саясаты
| Тапсырма түрі | 90-100 | 70-89 | 50-69 | 0-49 |
|---|---|---|---|---|
| Өте жақсы | Жақсы | Қанағаттанарлық | Қанағаттанарлықсыз | |
| Работа на лабораторных занятиях | Выполнил работу в полном объеме с соблюдением необходимой последовательности действий; в ответе правильно и аккуратно выполняет все записи, таблицы, рисунки, чертежи, графики, вычисления; правильно выполняет анализ ошибок. При ответе на вопросы правильно понимает сущность вопроса, дает точное определение и истолкование основных понятий; сопровождает ответ новыми примерами, умеет применить знания в новой ситуации; может установить связь между изучаемым и ранее изученным материалом, а также с материалом, усвоенным при изучении других дисциплин. | Выполнил работу по требованию к оценке «отлично», но допущены 2-3 недочета. Ответ обучающегося на вопросы удовлетворяет основным требованиям, но дан без применения знаний в новой ситуации, без использования связей с ранее изученным материалом и материалом, усвоенным при изучении других дисциплин; допущены одна ошибка или не более двух недочетов, обучающийся может их исправить самостоятельно или с небольшой помощью преподавателя. | Выполнил работу не полностью, но не менее 50% объема, что позволяет получить правильные результаты и выводы; в ходе проведения работы были допущены ошибки. При ответе на вопросы обучающийся правильно понимает сущность вопроса, но в ответе имеются отдельные проблемы в усвоении вопросов курса, не препятствующие дальнейшему усвоению программного материала; допущено не более одной грубой ошибки и двух недочетов. | Выполнил работу не полностью или объем выполненной части работ не позволяет сделать правильных выводов. При ответе на вопросы демонстрирует не владение основными знаниями и умениями в соответствии с требованиями программы; допущены больше ошибок и недочетов, чем необходимо для оценки "удовлетворительно" или не может ответить ни на один из поставленных вопросов. |
| Устный опрос | В ответе качественно раскрыто содержание темы. Ответ хорошо структурирован. Прекрасно освоен понятийный аппарат. Продемонстрирован высокий уровень понимания материала. Превосходное умение формулировать свои мысли, обсуждать дискуссионные положения. | Основные вопросы темы раскрыты. Структура ответа в целом адекватна теме. Хорошо освоен понятийный аппарат. Продемонстрирован хороший уровень понимания материала. Хорошее умение формулировать свои мысли, обсуждать дискуссионные положения. | Тема частично раскрыта. Ответ слабо структурирован. Понятийный аппарат освоен частично. Понимание отдельных положений из материала по теме. Удовлетворительное умение формулировать свои мысли, обсуждать дискуссионные положения. | Тема не раскрыта. Понятийный аппарат освоен неудовлетворительно. Понимание материала фрагментарное или отсутствует. Неумение формулировать свои мысли, обсуждать дискуссионные положения. |
Бағалау нысаны
Пән бойынша білім алушының білімін қорытынды бағалау 100 баллдық жүйе бойынша жүзеге асырылады және:
- Емтиханда алынған нәтиженің 40%;
- Ағымдағы үлгерімнің 60% - ы.
Қорытынды бағаны есептеу формуласы:
| И= 0,6 | Р1+Р2 | +0,4Э |
| 2 |
мұндағы, Р1, Р2-тиісінше бірінші, екінші рейтингті бағалаудың сандық эквиваленттері;
Э - емтихандағы бағаның сандық баламасы.
Қортынды әріптік бағасы және оның балдық сандық эквиваленті:
Төрт балдық жүйе бойынша цифрлық баламаға сәйкес келетін білім алушылардың оқу жетістіктерін бағалаудың әріптік жүйесі:
| Әріптік жүйе бойынша бағалар | Балдардың сандық эквиваленті | Балдар (%-тік құрамы) | Дәстүрлі жүйе бойынша бағалар |
|---|---|---|---|
| A | 4.0 | 95-100 | Өте жақсы |
| A- | 3.67 | 90-94 | |
| B+ | 3.33 | 85-89 | Жақсы |
| B | 3.0 | 80-84 | |
| B- | 2.67 | 75-79 | |
| C+ | 2.33 | 70-74 | |
| C | 2.0 | 65-69 | Қанағаттанарлық |
| C- | 1.67 | 60-64 | |
| D+ | 1.33 | 55-59 | |
| D | 1.0 | 50-54 | |
| FX | 0.5 | 25-49 | Қанағаттанарлықсыз |
| F | 0 | 0-24 |
Дәріс сабақтарының тақырыптары
- Введение в искусственный интеллект
- Представление знаний в интеллектуальных системах
- Поиск в пространстве состояний
- Продукционная модель для представления знаний
- Представление знаний семантическими сетями
- Фреймовая модель представления знаний
- Логическая модель для представления знаний
- Представление нечетких знаний
- Основы нечеткой логики
- Экспертные системы
- Технология разработки экспертных систем
- Выявление знаний от экспертов
- Обработка экспертных оценок
- Экспертные системы с неопределенными знаниями
- Байесовские сети доверия как средство разработки экспертных систем
- Искусственные нейронные сети
- Многослойные нейронные сети
- Методы эволюционного моделирования
Негізгі әдебиет
- Модели и методы искусственного интеллекта : учеб. пособие / Т. Г. Пенькова, Ю. В. Вайнштейн. – Красноярск : Сиб. федер. ун-т, 2019. – 116 с.
- Смолин Д.В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2017. - 208с.
- Остроух А.В. Введение в искусственный интеллект: монография – Красноярск: Научно-инновационный центр, 2020. – 250 с.
- Родзин С.И., Родзина О.Н. Модели представления знаний. практикум по курсу "Системы искусственного интеллекта": учебное пособие. -Таганрог: Изд-во ЮФУ, 2014. - 151 с.
- Хабаров С. Экспертные системы. Конспект лекций [Электронный ресурс]. - ttp://www.habarov.spb.ru/main_es.htm
- Ростовцев В.С. Искусственные нейронные сети : учебник для вузов / В. С. Ростовцев. - 2-е изд., стер. - Санкт-Петербург : Лань, 2021. - 216 с.
- Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: пер. с польск. - М.: Горячая линия - Телеком, 2006. - 452с.
Қосымша әдебиеттер
- Боровская Е.В. , Давыдова Н.А. Основы искусственного интеллекта: учебное пособие. -М.: Лаборатория знаний, 2020. -130 с.
- Джарратано Д., Г. Райли. Экспертные системы. Принципы разработки и программирование. - М.: Изд. Вильямс, 2011. - 775 с.
- Джексон Питер. Введение в экспертные системы : [Пер. с англ. В. Т. Тертышного] / Питер Джексон. - 3. изд. - М. [и др.] : Вильямс, 2001. - 622 с.
- Таулли Т. Основы искусственного интеллекта: нетехнические введение: пер. с англ. – СПб.: БХВ-Петербург, 2021.–288с.
- Сириченко А. В. Интеллектуальные системы контроля и управления. Практикум : учебное пособие / А. В. Сириченко. — Москва : МИСИС, 2020. — 24 с.
- Сириченко А. В. Искусственные нейронные сети. Практикум : учебное пособие / А. В. Сириченко. — Москва : МИСИС, 2022. — 26 с.
