Рабочая программа дисциплины «Философия»



страница59/59
Дата28.07.2018
Размер1 Mb.
ТипРабочая программа
1   ...   51   52   53   54   55   56   57   58   59
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Модели и методы искусственного интеллекта»

для подготовки бакалавров

по направлению 231000 «Программная инженерия»

(аннотация)
Цели освоения дисциплины

Дисциплина "Модели и методы искусственного интеллекта" предназначена для студентов четвертого курса, обучающихся по направлению 231000 «Программная инженерия». Целью преподавания дисциплины является знакомство с основными направлениями и технологиями искусственного интеллекта. Основная задача дисциплины – обучить методам формализации и решения интеллектуальных задач. В результате изучения дисциплины студент должен знать основные подходы искусственного интеллекта, методы представления и решения интеллектуальных задач, принципиальные особенности инженерии знаний и построения интеллектуальных систем, основанных на знаниях, основные модели представления и использования знаний. В результате изучения дисциплины студент должен научиться понимать особенности интеллектуальных задач и применять изученные технологии для создания интеллектуальных систем.


Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единицы, 180 часов.
Содержание дисциплины

Понятие искусственного интеллекта. Структурный подход к понятию интеллекта. Основные исторические этапы в развитии подходов и методов искусственного интеллекта. Понятие интеллектуальной системы. Двойственность смыслового содержания понятия "интеллектуальный": бытовое – "близкий по уровню понимания и реакции к человеческому интеллекту" и специальное – "построенный по принципам и технологиям искусственного интеллекта". Способность к общению как элемент интеллектуальности. Применение методов искусственного интеллекта в создании прикладных систем. Направления искусственного интеллекта: классификация по используемым методам, классификация по предметным областям. Человеко-машинные системы решения сложных задач. Решение задач методом поиска в пространстве состояний. Решение задач методом редукции. Метод анализа средств и целей. Решение задач методом дедуктивного вывода. Логические системы. Метод резолюции и его применение для решения задач. Методы решения задач, использующие немонотонные логики, вероятностные логики. Понятие знаний как информации о способах решения задач. Данные и знания. Конструктивные особенности знаний. Сравнительный анализ двух подходов к решению задач: алгоритмического и основанного на применении знаний. Основная идея технологии инженерии знаний – отделение знаний от процесса их использования. Проблема представления знаний. Обзор основных моделей представления знаний: продукционная модель, фреймовая модель, логическая модель, семантические сети. Понятие языка представления знаний. Представление и применение нечетких знаний.
Каталог: sites -> edu.sfu-kras.ru -> files
sites -> Петинова М. А. П 29 Философия техники
sites -> Народная художественная культура. Профиль Теория и история народной художественной культуры
sites -> Программа «Психология личности»
sites -> Отчет о научно-исследовательской работе за 2014 год ростов-на-Дону 2014
sites -> Вопросы для обсуждения, докладов, рефератов по дисциплине социология молодежи для студентов, обучающихся на направлении 040700 Организация работы с молодёжью
files -> Аннотации рабочих дисциплин Направление подготовки 080200. 62 Менеджмент Профиль подготовки


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   ...   51   52   53   54   55   56   57   58   59


База данных защищена авторским правом ©znate.ru 2017
обратиться к администрации

    Главная страница