2139

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет»

А. Я Лахов

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ

Учебно-методическое пособие

по подготовке к лекциям, практическим и семинарским занятиям (включая рекомендации обучающимся по организации самостоятельной работы) по дисциплине «Интеллектуальные системы и технологии» для обучающихся по направлению подготовки 09.04.02 Информационные системы и технологии, профиль Компьютерная графика и Web-визуализация

Нижний Новгород ННГАСУ

2022

1

УДК 681.3 (075)

Лахов, А. Я А. Интеллектуальные системы и технологии: учебно-методическое пособие / А. Я. Лахов, Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет. – Нижний Новгород : ННГАСУ, 2022. – 10 с. : ил. – Текст : электронный.

Даются тематика лекций, их краткое содержание, а также методические рекомендации по самостоятельной работе обучающихся по дисциплине «Интеллектуальные системы и технологии». Указывается необходимая литература и источники, разъясняется последовательность их изучения, выделяются наиболее сложные вопросы и даются рекомендации по их изучению, приводится тематика расчѐтных работ.

Предназначено для обучающихся в ННГАСУ по дисциплине «Интеллектуальные системы и технологии» по направлению подготовки 09.04.02 Информационные системы и технологии, профиль Компьютерная графика и Web-визуализация.

А. Я. Лахов, 2022ННГАСУ. 2022.

2

Учебно-методическое пособие по подготовке к лекциям (включая рекомендации по организации самостоятельной работы) по дисциплине «Интеллектуальные системы и технологии» предназначены для студентов первого курса магистратуры, обучающихся понаправлению09.04.02 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 системы и технологии» 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 интеллектуальных систем, 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 системы и технологии»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

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 во 2 семестре магистратуры. Целями выполнения КР при изучении дисциплины «Интеллектуальные системы и технологии» являются:

- самостоятельное углублѐнное изучение отдельных разделов курса; -закрепление навыков моделирования и программирования, полученных в

течение всего срока обучения.

5

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 RDFс 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 разработку онтологии, представление онтологии на языке RDF, процесс разработки онтологии в редакторе и браузере онтологий SWOOP, скриншоты (4-5шт.). 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 во 2 семестре магистратуры. Перед экзаменом студентам выдаѐтся 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.

6

Таблица 2 Показатели оценки по экзамену

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

8

Перечень ресурсов информационно – телекоммуникационной сети «интернет» (далее - сеть «интернет»), необходимых для освоения дисциплины:

поисковые системы Google, Yandex

9