Уметь представлять знания различными способами - davaiknam.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
страница 1
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Логарифмическая функция 1 82.3kb.
Внеклассное мероприятие по физике и информатике "Физика вокруг нас" 1 68.56kb.
Вариант берется в соответствии с нмером по списку 1 257.61kb.
Интеллектуальная игра «Великолепная семерка». 1 64.2kb.
«Знакомство с диким животным волк» 1 51.8kb.
Логичность речи 3 525.69kb.
Статья отнесена к разделу: Организация школьной библиотеки 1 83.74kb.
Разработка урока по русскому языку на тему "Сложные предложения с... 1 38.56kb.
Задать различными способами множество м всех нечетных чисел 1, 3... 1 22.22kb.
Лабораторная работа №2 макроструктурный анализ металлов и сплавов 1 28.04kb.
«отношение «мир-человек» как прблема философии» 1 276.87kb.
Заболеваемость населения России в 2007 году. Статистические материалы... 2 202.5kb.
Направления изучения представлений о справедливости 1 202.17kb.

Уметь представлять знания различными способами - страница №1/1

file0138

Введение

Дисциплина ЕН.В.01 «Основы искусственного интеллекта» представляет собой курс по выбору блока естественнонаучных дисциплин. Для овладения курсом студент должен иметь представление об основных понятиях из линии формализации и моделирования. Студент должен иметь представление об уровнях языка, языковых единицах и отношениях между ними. Важным элементом понимания организации интеллектуальных обучающих систем является общая подготовка в области педагогики и понимание ее основных принципов.

По окончании курса студенты должны обладать следующими знаниями и умениями:


  • иметь представление о способах представления знаний;

  • уметь представлять знания различными способами;

  • знать основные области применения искусственного интеллекта (ИИ) для решения лингвистических задач;

  • иметь представление об уровнях автоматической обработки текстов на естественном языке;

  • иметь представление о структуре и способах проектирования экспертных систем;

  • понимать принципы организации интеллектуальных обучающих систем.

Курс ЕН.В.01 «Основы искусственного интеллекта» тесно связан с курсом блока естественнонаучных дисциплин «Математика и информатика», так как изучение этой дисциплины базируется на знаниях, умениях и навыках, приобретенных в ходе изучения курса информатики. В курсе прослеживаются межпредметные связи с такими общепрофессиональными дисциплинами, как «Введение в языкознание», «Общее языкознание», а также специальной дисциплиной «Педагогическая антропология».

Дисциплина ЕН.В.01 «Основы искусственного интеллекта» имеет общеобразовательный характер и включает элементы подготовки к изучению таких общепрофессиональных дисциплин, как «Лексикология», «Теоретическая грамматика», так как рассматривается способ представления лексического значения, вводятся понятие о моделях формализации грамматического анализа текста. Курс имеет пропедевтический характер для освоения специальной дисциплины «Теория обучения иностранным языкам», так как делается представление об использовании в обучении таких средств как интеллектуальные системы и новые информационные технологии.



Цели и задачи преподавания и изучения дисциплины


Основной целью курса является ознакомление студентов с принципами построения интеллектуальных систем и представление современных способов организации учебного процесса. В ходе изучения курса студент получает представление о способах представления знаний в интеллектуальных системах и учится самостоятельно проектировать учебные модели подобных систем. Данная дисциплина имеет целью стимулировать исследовательский интерес студента к информационным технологиям и к изучению альтернативных способов обучения. Изучение курса должно помочь студентам в самостоятельном освоении материала.

В задачи курса входит:



  • ознакомить студента с базовыми понятиями в области ИИ;

  • рассмотреть основные сферы применения интеллектуальных информационных систем;

  • разобрать на практике работу интеллектуальных систем;

  • определить роль лингвистики в приложениях ИИ;

  • рассмотреть возможности использования интеллектуальных систем в обучении.



Самостоятельная работа студентов


Таблица – Содержание и объем самостоятельной работы студентов

Номер раздела

Наименование и содержание тем

Виды самостоятельной работы

Количество часов на одного студента

1

Введение. Основные понятия курса

Изучение дополнительной литературы

2

2

Модели представления знаний: семантические сети

Изучение дополнительной литературы. Построение фрагмента семантической сети

6

3

Модели представления знаний: фреймы, сценарии

Изучение дополнительной литературы. Построение фрагмента фреймоподобной структуры

3

4

Модели представления знаний: логические и продукционные модели

Изучение дополнительной литературы. Построение продукционных правил

9

5

Экспертные системы (ЭС)

Изучение дополнительной литературы. Сравнительный анализ экспертных систем

4

6

Вывод на знаниях. Обучение систем ИИ

Изучение дополнительной литературы.

2

7

Нейросети

Изучение дополнительной литературы. Изучение пакетов нейросетей.

Моделирование искусственной нейросети



9

8

Анализ и синтез текстов на ЕЯ. Общение в системах «человек-компьютер»

Изучение дополнительной литературы. Анализ вопросно-ответных систем. Моделирование запросов к вопросно-ответным системам

6

9

Интеллектуальные обучающие системы

Изучение дополнительной литературы. Построение фрагмента электронного учебника с автоматизацией лексической и грамматической проверки свободного ввода ответов студента

7


Текущий и итоговый контроль. Перечень материалов для контроля усвоения дисциплины

Контроль осуществляется в форме балльного оценивания различных видов деятельности студентов на занятии. По каждому из видов деятельности студент должен набрать не менее установленного минимального балла по соответствующему виду деятельности.

Балльная оценка осуществляется по следующим видам деятельности студента:





Вид деятельности

Единица оценивания

Квота баллов за единицу оценивания

Минимальный балл

Максимальный балл

  1. Посещение лекции

1 час

1

5

9

  1. Участие в лекции:

- активное участие

- эпизодическое участие



ответы на вопросы лектора в течение 1 лекции

6

3




-

27


  1. Посещение практических занятий

1 час

1

6

10

  1. Подготовка доклада:

- полный доклад

- неполный доклад

- дополнение


1 выступление

7

5



3

8

14


  1. Выполнение практических заданий

- в полном объеме

- в неполном объеме



1 практическая работа

8

4



24

40

ВСЕГО:










100

Зачет выставляется в случае, если студент набирает 60 баллов за различные виды деятельности на занятии. При наборе недостаточной суммы баллов контроль осуществляется в форме собеседования по вопросам к зачету. Максимальное количество баллов, которое студент может получить за собеседование, – 20 баллов.

Вопросы к зачету:

  1. Семантические сети как способ представления знаний.

  2. Фреймы как способ представления знаний.

  3. Сценарии как способ представления знаний.

  4. Продукционные модели как способ представления знаний.

  5. Экспертные системы в лингвистике.

  6. Обучение систем ИИ.

  7. Нейросети.


  8. Анализ и синтез текстов на естественном языке.
  9. Общение в системах «Человек-Компьютер».

  10. Интеллектуальные обучающие системы.




Учебно-методическое обеспечение дисциплины

Рекомендуемая литература:


а) основная литература:

  1. Боровская, Е.В. Основы искусственного интеллекта: Учебное пособие / Е.В. Боровская, Н.А. Давыдова. – М.: Бином, Лаборатория знаний, 2010. – 127 с. – Серия Педагогическое образование.

  2. Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. - СПб.: Питер, 2001.

  3. Искусственный интеллект: Справочник. – В 3-х кн. / под ред. Д.А. Поспелова. – М: Радио и связь, 1990.

  4. Попов, Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке / Э.В. Попов. – Изд. 2-е. – М.: Эдиториал УРСС, 2004. – Серия «Науки об искусственном».

  5. Смолин, Д.В. Основы искусственного интеллекта: Конспект лекций / Д.В. Смолин. – М: Физматлит, 2007. – 264 с.

б) дополнительная литература:

  1. Выявление экспертных знаний/ отв. ред. С.В. Емельянов: АН СССР, ВНИИ системн. исследов. - М.: Наука, 1989.

  2. Гаврилов, А.В. Системы искусственного интеллекта: Учеб. пособие: в 2-х частях. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2001. – Ч. 1. – 67 с.; Ч. 2. – 59 с.

  3. Галушкин, А.И. Теория нейронных сетей / А.И. Галушкин. – М.: Издательское предприятие редакции журнала «Радиотехника», 2000.

  4. Горбань А. Нейроинформатика и ее приложения // Открытые системы. – 1998. - №4.

  5. Каляев, И.А. Однородные нейроподобные структуры в системах выбора действий интеллектуальных роботов / И.А. Каляев, А.Р. Гайдук. – М.: Едиториал УРСС, 2000.

  6. Лорьер, Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта / Ж.-Л. Лорьер. – М.: Мир, 1991.

  7. Муромцев, Д.И. Введение в технологию экспертных систем / Д.И. Муромцев. – СПб: СПбГУ ИТМО, 2005. – 93 с.

  8. Нильсон, Н. Принципы искусственного интеллекта / Н. Нильсон. – М.: Радио и связь, 1985.

  9. Обработка знаний. – М.: Мир, 1991.

  10. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. – М.: Радио и связь, 1989.

  11. Поллак, Г.А. Инструментальные средства разработки экспертных систем: Учебное пособие / Г.А. Поллак. – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2003. – 65 с.

  12. Попов, Э.В. Экспертные системы / Э.В. Попов. – М.: Наука, 1987.

  13. Прикладное языкознание: Учебник / Л.В. Бондарко, Л.А. Вербицкая, Г.Я. Мартыненко и др.; отв. ред. А.С. Герд. – СПб: Изд-во СПбГУ, 1996.

  14. Программный комплекс Lingua: Инструкция по эксплуатации.

  15. Рот М. Интеллектуальный автомат :компьютер в качестве эксперта/ Пер. с нем. А.П. Свиридова. - М.: Энергоатомиздат, 1991.

  16. Тейлор К. Как построить свою экспертную систему/ Пер. с англ. Н.Н. Слепова. - М.: Энергоатомиздат, 1991.

  17. Уинстон, П. Искусственный интеллект / П. Уинстон. – М.: Мир, 1980.

  18. Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Ф. Уоссермен. – М.: Мир, 1992.

  19. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. - М.: Мир, 1989.

  20. Уотермен, Д. Руководство по экспертным системам / Д. Уотермен. – М.: Мир, 1989.

  21. Хант, Э. Искусственный интеллект / Э. Хант. – М.: Мир, 1978.

  22. Эндрю, А. Искусственный интеллект / А. Эндрю. – М.: Мир, 1985.

  23. Язык и интеллект: Сборник; пер. с англ. и нем. / сост. И вступ. Ст. В.В. Петрова. – М.: Прогресс, 1995.

  24. Ясницкий, Л.Н. Введение в искусственный интеллект / Л.Н. Ясницкий. – М.: Академия, 2008. – 176 с.

  25. Burstein, J. CriterionSM Online Essay Evaluation: An Application for Automated Evaluation of Student Essays / J. Burstein, M. Chodorow, C. Leacock // IAAI-2003. – Pp. 3-10.

  26. Burstein, J. Automated Essay Evaluation: The Criterion Online Writing Service / J. Burstein, M. Chodorow, C. Leacock // AI Magazine, Vol. 25, No. 3, 2004. – Pp. 27-36.


Журналы
Искусственный интеллект

Научно-техническая информация. Сер. 2.

Artificial Intelligence

International Journal of Artificial Intelligence in Education



Education Technology and Society

Computational Linguistics




Каждый имеет право на ошибку, но не каждому позволено вовремя заметить ее. Юзеф Йотем
ещё >>