308
.pdfМинистерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет»
А. Я Лахов
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
Учебно-методическое пособие
по подготовке к лекциям (включая рекомендации по организации самостоятельной работы)для обучающихся по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы»
по направлению подготовки 09.04.02 Информационные системы и технологии, профиль Технология разработки информационных систем
Нижний Новгород
2016
Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет»
А. Я. Лахов
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
Учебно-методическое пособие
по подготовке к лекциям (включая рекомендации по организации самостоятельной работы) для обучающихся по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы»
по направлению подготовки 09.04.02 Информационные системы и технологии, профиль Технология разработки информационных систем
Нижний Новгород ННГАСУ
2016
1
УДК 681.3 (075)
Лахов А. Я./ Интеллектуальные информационные системы [Электронный ресурс]: учеб. – метод. пос./А. Я.Лахов; Нижегор. гос. архитектур. – строит. ун-т – Н. Новгород: ННГАСУ, 2016. – 9 с. 1 электрон.опт.диск (CD-R)
Даются тематика лекций, их краткое содержание, а также методические рекомендации по самостоятельной работе обучающихся по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы». Указывается необходимая литература и источники, разъясняется последовательность их изучения, выделяются наиболее сложные вопросы и даются рекомендации по их изучению, приводится тематика расчётных работ.
Предназначено для обучающихся в ННГАСУ по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы» по направлению подготовки 09.04.02 Информационные системы и технологии, профиль Технология разработки информационных систем.
© А. Я. Лахов © ННГАСУ. 2016.
2
Учебно-методическое пособие по подготовке к лекциям (включая рекомендации по организации самостоятельной работы) по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы» предназначены для студентов первого курса магистратуры, обучающихся по направлению 09.04.02 Информационные системы и технологии, профиль Технология разработки информационных систем и содержат программу для проведения лекционных занятий, а также методические рекомендации по самостоятельной работе.
Цель учебно-методического пособия: помочь студентам при изучении учебной программы с использованием лекционных материалов и рекомендуемой учебно-методической литературы при формировании необходимых компетенций дисциплины «Интеллектуальные информационные системы».
Целями освоения дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» являются ознакомление студентов с онтологиями и онтологическими системами, модели онтологий, метаонтология, предметная онтология, онтология задач, - изучение глоссария терминов, деревьев классификации концептов, диаграмм бинарных отношений; - ознакомление с языком RDF: пространствами имен, заголовками, простыми классами и индивидами, простыми свойствами; - изучение применения редактора онтологий SWOOP: графический интерфейс пользователя, редактирование web-онтологий, виды презентации; - семантическая сеть Internet, разработка web-агента, свойства интеллектуального web-агента; - изучение студентами нейронных сетей, управления, управления надежностью, атак или отступлений, рассечения нейронных сетей, структур, ввода, весов, функции активации; - изучение студентами вывода, смещения, скрытого слоя, обучения, обучение на основе обратной связи, вычисления, погрешности, регулирования весов.
В лекциях излагается общая характеристика вопросов, даются практические примеры применения трехмерной графики, осуществляется групповая работа студентов и преподавателя по выполнению заданий по разработке программного обеспечения или информационных систем. Главной целью лекции является привитие студентам интереса к изучаемому материалу, формирование мотивации к последующему самостоятельному анализу рассматриваемой проблематики. На лекциях студентам раскрываются наиболее сложные вопросы и теоретические положения, показывается их практическая значимость, даются рекомендации по углубленному самостоятельному изучению теории и практики.
На лекциях по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы» широко используются активные формы проведения занятий. Такие формы организации образовательного процесса, способствуют разнообразному (индивидуальному, групповому, коллективному) изучению учебных вопросов (проблем), активному взаимодействию студентов и преподавателя, живому обмену мнениями между ними, нацеленному на выработку правильного понимания содержания изучаемой темы и способов ее практического использования.
3
Материал пропущенных лекций студент восстанавливает самостоятельно и по всем непонятным положениям и вопросам обращается за разъяснением к преподавателю.
Самостоятельная работа направлена на развитие компетенций дисциплины: - ОК-1- способностью совершенствовать и развивать свой
интеллектуальный и общекультурный уровень.
Виды и формы самостоятельной работы студентов по дисциплине: -систематическая проработка лекций, основной и дополнительной
литературы; -выполнение курсовой работы;
-подготовка к экзамену; Содержание разделов дисциплины «Интеллектуальные информационные
системы» представлено в таблице 1.
№ |
Наименование раздела |
Всего |
п/п |
дисциплины |
часов |
|
|
|
Таблица 1 Содержание разделов дисциплины
Аудиторные занятия (в
|
часах) |
|
|
Перечень |
|
|
|
|
|
Самостоятельная |
компетенций, |
|
Лабораторные |
|
|
||
Лекции |
|
|
формируемых в |
||
|
Практикасеминар, |
|
|||
|
|
|
|
работа |
процессе |
|
|
|
|
|
освоения раздела |
|
|
|
|
||
СЕМЕСТР №3 |
|
||||
|
Онтологии |
|
|
и |
|
|
|
|
|
|
|
|
онтологические |
|
|
|
|
|
|
|
|||
1 |
системы. |
|
|
Модели |
21 |
2 |
4 |
|
15 |
ОК-1 |
|
|
онтологий. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Методология |
создания |
|
|
|
|
|
|
|||
|
онтологических систем. |
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
Язык |
представления |
|
|
|
|
|
|
|||
|
онтологий |
– |
RDF. |
|
|
|
|
|
|
||
2 |
Заголовки |
онтологий. |
21 |
2 |
4 |
|
15 |
ОК-1 |
|||
|
Простые |
|
классы |
и |
|
|
|
|
|
|
|
|
индивиды. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Методы |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
проектирования. |
|
|
|
|
|
|
|
|||
3 |
Объектные |
|
свойства. |
21 |
2 |
4 |
|
15 |
ОК-1 |
||
|
Свойства |
|
и |
|
типы |
|
|
|
|
|
|
|
данных. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
|
|
|
4 |
Редактор и браузер web- |
21 |
2 |
4 |
|
15 |
ОК-1 |
|
|
онтологий SWOOP. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Semantic |
web. Язык |
|
|
|
|
|
|
5 |
XML. |
|
21 |
2 |
4 |
|
15 |
ОК-1 |
Интеллектуальные |
|
|||||||
|
агенты. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Нейронные |
сети, |
|
|
|
|
|
|
6 |
управление |
нейронной |
21 |
2 |
4 |
|
15 |
ОК-1 |
|
сетью. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Функция активации, |
|
|
|
|
|
|
|
7 |
вывод, смещение, |
21 |
2 |
4 |
|
15 |
ОК-1 |
|
|
скрытый слой, |
|
|
|
|
|
|
|
|
обучение. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Исходный код |
|
|
|
|
|
|
|
8 |
программы нейронной |
21 |
2 |
4 |
|
15 |
ОК-1 |
|
|
сети на языке Visual |
|
|
|
|
|
|
|
|
C++. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Генетические |
|
|
|
|
|
|
|
9 |
алгоритмы, |
|
21 |
2 |
4 |
|
15 |
ОК-1 |
|
эволюционный процесс. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
На консультациях в течение семестра студенты могут обсуждать с преподавателем различные вопросы по выполнению курсовой работы (КР).
Рекомендуется проработать конспект лекций, затем повторить теоретический материал, пользуясь рекомендованной основной и дополнительной литературой. Если после этого остаются вопросы, рекомендуется выписать их и обратиться к преподавателю на консультациях.
КР предусмотрена в 3 семестре магистратуры. Целями выполнения КР при изучении дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» являются:
-самостоятельное углублённое изучение отдельных разделов курса;
-закрепление навыков моделирования и программирования, полученных в течение всего срока обучения.
Общее задание на КР: разработать онтологию заданной предметной области на языке RDF. Онтология должна содержать тезаурус, описание метаонтологии, описание предметной онтологии, описание онтологии задач. Далее необходимо выполнить представление онтологии на языке представления онтологий RDF с помощью редактора и браузера онтологий SWOOP. В течение курса со студентами проводятся индивидуальные и групповые консультации по вопросам выполнения КР, а также по общетеоретическим вопросам, возникающим при самостоятельной работе студентов при подготовке к занятиям и выполнении КР. Результатом выполнения КР является пояснительная записка, описывающая
5
разработку онтологии, представление онтологии на языке RDF, процесс разработки онтологии в редакторе и браузере онтологий SWOOP, скриншоты (4-5 шт.). При выставлении оценки (от 2,0 до 5,0 баллов) за КР оценивается способность студента выполнять информационное моделирование, разрабатывать онтологии на языке RDF, использовать редактор и браузер онтологий SWOOP.
Экзамен предусмотрен в 3 семестре магистратуры. Перед экзаменом студентам выдаётся список примерных вопросов, по которым можно понять, на что нужно сделать упор при подготовке к экзамену.
Студент допускается к экзамену, если он выполнил КР и сдал все лабораторные работы. При подготовке к экзамену после получения перечня вопросов рекомендуется:
1)внимательно прочитать материал лекций; 2)постараться разобраться с непонятными, в частности, новыми терминами,
используя рекомендованную литературу; 3)просмотреть все лабораторные работы;
4)выписать вопросы для подробного обсуждения с преподавателем на консультации.
Примерные вопросы, выносимые на экзамен:
∙Программные агенты и мультиагентные системы. История развития. Области практического применения. Определение.
∙Генетические алгоритмы. Ввод и вывод. Обмен данных с файлами.
∙Записать на языке RDF онтологию Place ( классы и подклассы).
∙Классификация интеллектуальных агентов. Свойства интеллектуальных агентов.
∙Нейронные сети. Поведение нейросетевой системы. Свойства нейрона. Функции активации.
∙Записать на языке RDF онтологию Man ( классы и подклассы).
∙Базовые классы архитектур агентов (делиберативные, реактивные, гибридные). Их основные характеристики.
∙Нейронные сети. Использование нелинейных элементов. Сигмоидальные зависимости.
∙Записать на языке RDF онтологию Ivent ( классы и подклассы).
Показатели оценки по экзамену представлены в таблице 2.
Таблица 2 Показатели оценки по экзамену
Показатели |
Бал- |
|
|
|
|
|
оценивания |
Оценка |
Критерий оценки |
||||
лы |
||||||
компетенций |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
Результаты |
4,5 - |
«отлично» |
ставится |
|
обучающемуся, |
|
освоения |
5,0 |
|
показавшему |
глубокие |
||
дисциплины |
|
|
систематизированные знания |
|||
соответствует |
|
|
учебного материала, в полной |
|||
требованиям |
|
|
мере |
соответствующие |
||
|
|
6 |
|
|
|
|
Показатели |
Бал- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
оценивания |
|
Оценка |
|
Критерий оценки |
||||||
лы |
|
|
||||||||
компетенций |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
ФГОС |
|
|
|
требованиям |
|
к |
уровню |
|||
|
|
|
|
подготовки |
|
обучающегося, |
||||
|
|
|
|
проявившему |
|
творческие |
||||
|
|
|
|
способности |
в |
понимании, |
||||
|
|
|
|
изложении |
и |
использовании |
||||
|
|
|
|
учебного |
материала |
при |
||||
|
|
|
|
решении поставленных задач, |
||||||
|
|
|
|
умеющему |
|
|
обобщать |
|||
|
|
|
|
информацию, |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
аргументировано |
|
и |
||||
|
|
|
|
практически |
без |
ошибок |
||||
|
|
|
|
ответившему на все вопросы. |
||||||
Результаты |
3,5 |
- |
«хорошо» |
ставится |
|
обучающемуся, |
||||
освоения |
4,4 |
|
|
продемонстрировавшему |
||||||
дисциплины |
|
|
|
достаточно |
полные |
|
знания |
|||
соответствует |
|
|
|
учебного материала, |
в целом |
|||||
требованиям |
|
|
|
соответствующие |
|
|
||||
ФГОС |
|
|
|
требованиям |
|
к |
уровню |
|||
|
|
|
|
подготовки |
|
обучающегося, |
||||
|
|
|
|
способность |
|
к |
|
их |
||
|
|
|
|
самостоятельному |
|
|
||||
|
|
|
|
восполнению и обновлению в |
||||||
|
|
|
|
ходе |
решения |
поставленных |
||||
|
|
|
|
задач, |
|
|
|
умение |
||
|
|
|
|
систематизировать |
|
|
||||
|
|
|
|
информацию, |
допустившему |
|||||
|
|
|
|
негрубые |
|
ошибки |
и |
|||
|
|
|
|
недочеты. |
|
|
|
|
|
|
Результаты |
2,5 |
- |
«удовлетворите |
ставится |
|
обучающемуся, |
||||
освоения |
3,4 |
|
льно» |
показавшему уровень знаний |
||||||
дисциплины |
|
|
|
учебного материала в объёме, |
||||||
соответствует |
|
|
|
минимально |
|
необходимом |
||||
требованиям |
|
|
|
для |
решения |
|
поставленных |
|||
ФГОС |
|
|
|
задач, |
знание |
|
основ |
|||
|
|
|
|
дисциплины, |
|
владеющего |
||||
|
|
|
|
навыками |
|
|
логического |
|||
|
|
|
|
мышления |
и |
допустившему |
||||
|
|
|
|
непринципиальные |
ошибки |
|||||
|
|
|
|
при ответе на вопросы. |
|
|||||
Результаты |
0,0 |
- |
«неудовлетвори |
ставится |
|
обучающемуся, |
||||
освоения |
2,4 |
|
тельно» |
показавшему |
существенные |
|||||
|
|
|
7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Показатели |
|
Бал- |
|
|
|
|
|
|
оценивания |
|
Оценка |
|
Критерий оценки |
|
||
|
|
лы |
|
|
||||
|
компетенций |
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
||
|
дисциплины |
НЕ |
|
|
пробелы в знании основного |
|
||
|
соответствует |
|
|
|
учебного |
материала, |
|
|
|
требованиям |
|
|
|
допустившему |
|
||
|
ФГОС |
|
|
|
принципиальные ошибки при |
|
||
|
|
|
|
|
применении знаний, которые |
|
||
|
|
|
|
|
не позволяют ему приступить |
|
||
|
|
|
|
|
к |
решению |
поставленных |
|
|
|
|
|
|
задач без |
дополнительной |
|
|
|
|
|
|
|
подготовки. |
|
|
|
|
Перечень основной и дополнительной учебной литературы, необходимой |
|||||||
для освоения дисциплины. |
|
|
|
|
|
|||
|
Основная литература: |
|
|
|
|
|
||
1.Лорьер Жан-Луи Системы искусственного интеллекта : пер. с фр. М. :
Мир, 1991
2.Корнеев В. В. , Васютин С. В., Гареев А. Ф., Райх В. В. Базы данных : Интеллектуал. обраб. информ. М. : Нолидж, 2000
3.М. Тим Программирование искусственного интеллекта в приложениях Москва : ДМК Пресс, 2011
4.Осипов Г. С. Методы искусственного интеллекта Москва : ФИЗМАТЛИТ, 2011
Дополнительная литература:
1.Барский Аркадий Бенционович Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений М. : Финансы и статистика, 2004
2.Гладков Л. А. , Курейчик В. В., Курейчик В. М. Генетические алгоритмы Москва : ФИЗМАТЛИТ, 2010
3.Добров Б. В. , Иванов В. В., Лукашевич Н. В., Соловьев В. Д. Онтологии и тезаурусы. Модели, инструменты, приложения : учебное пособие Москва : БИНОМ. Лаборатория знаний, Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), 2009
4.Рубашкин В. Ш. Онтологическая семантика. Знания. Онтологии. Онтологически ориентированные методы информационного анализа текстов Москва : ФИЗМАТЛИТ, 2012
Перечень ресурсов информационно – телекоммуникационной сети «интернет» (далее - сеть «интернет»), необходимых для освоения дисциплины:
поисковые системы Google, Yandex
8
Лахов Андрей Яковлевич
Учебно-методическое пособие
по подготовке к лекциям (включая рекомендации по организации самостоятельной работы) для обучающихся по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы »
по направлению подготовки 09.04.02 Информационные системы и технологии, профиль Технология разработки информационных систем
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет»
603950, Нижний Новгород, ул. Ильинская, 65. http://www.nngasu.ru, srec@nngasu.ru
9