- •Лекция №1 Тема: Информатика и информационные технологии.
- •1.1. Предмет информатики
- •1.4. Информатика как единство науки и технологии
- •Лекция №2 Тема: Информация и ее виды. Единицы измерения информации
- •Виды информации
- •2. Непрерывная и дискретная информация
- •3. Единицы количества информации
- •3.1. Объемный подход
- •4. Системы счисления
- •5. Кодирование информации.
- •5.1. Абстрактный алфавит
- •5.2. Кодирование и декодирование
- •Лекция №3 Тема: Структуры данных.
- •1. Типы данных
- •1.2. Простые (неструктурированные) типы данных
- •2. Технология проектирования программ
- •3. Разработка алгоритма
- •4. Методы проектирования алгоритмов
- •5. Классификация языков программирования
- •Лекция №4 Тема: Архитектура современной вычислительной техники.
- •1. Принципы фон-Неймана
- •2. Виды современных компьютеров
- •3. Поколения эвм
- •Аппаратное обеспечение компьютера
- •Системный блок
- •Материнская плата (электронные платы)
- •Процессор
- •Контроллеры и шины
- •Носители информации
- •Устройства передачи информации
- •Устройства ввода информации
- •Устройства вывода информации
- •Лекция № 5 Тема: Программное обеспечение пк.
- •Прикладное программное обеспечение
- •1.1. Программные средства общего назначения
- •1.2. Программные средства специального назначения
- •1.3. Программные средства профессионального уровня
- •2. Системные программы
- •2.1. Операционные системы
- •2.2. Операционная среда Windows
- •Лекция №6 Тема: Общие сведения о текстовом процессоре Microsoft Word. Создание простого документа и форматирование.
- •1. Общие сведения о текстовом процессоре Microsoft Word
- •2. Форматирование документа
- •2.1. Форматирование символов
- •2.2. Форматирование абзаца
- •2.2.1. Обрамление
- •2.2.2. Межсимвольный и междустрочный интервал в тексте
- •2.2.3. Формат по образцу
- •2.2.4. С помощью контекстного меню.
- •2.3. Форматирование страниц
- •2.3.1. Колонки
- •2.3.2. Колонтитулы
- •2.3.3. Номера страниц
- •2.4. Печать документа
- •2. Вставка оглавления документа
- •3. Таблицы
- •3.1. Создание простой таблицы
- •3.2. Создание сложной таблицы
- •3.3. Выделение столбцов и строк таблицы
- •3.4. Изменение ширины строк и высоты столбцов
- •3.5. Вставка ячейки, строк, столбцов
- •3.6. Объединение ячеек таблицы
- •Лекция №8 Тема: Назначение и основные функции табличных процессоров. Функции и графики в табличном процессоре Microsoft Excel
- •1. Табличный процессор Microsoft Excel.
- •Панель инструментов «Стандартная»
- •2. Основные операции с элементами таблицы
- •Ввод чисел, текста, даты или времени суток
- •Ввод формулы
- •Удаление элементов таблицы
- •Форматирование элементов таблицы
- •Копирование формата
- •3. Работа с функциями в табличном процессоре Microsoft Excel
- •Основные статистические и математические функции
- •Использование панели формул для ввода и изменения формул
- •Использование функций для вычисления значений
- •Вложенные функции
- •4. Работа с графикой в табличном процессоре Microsoft Excel
- •Создание диаграммы
- •Лекция № 9 Тема: Работа с простейшей базой данных в табличном процессоре Microsoft Excel Использование списка (таблицы) в качестве базы данных
- •Отображение строк списка с использованием фильтра
- •3.Сводные таблицы в Microsoft Excel
- •Лекция №10 Тема: Построение графиков и решение нелинейных уравнений
- •Построение графика
- •График функции с двумя условиями
- •График функции с тремя условиями
- •Тема: Технология использования средств Microsoft Excel для финансовых расчетов. Функции Microsoft Excel для расчета операций по кредитам и займам Финансовые функции Мicrosoft excel
- •Присвоение имени ячейке
- •Подбор параметра
- •Рассмотрим различные варианты использования этой функции при решении конкретных задач.
- •Функцию пз можно использовать в следующих расчетах
- •П3(норма; кпер; ; бс; тип).
- •П3(норма; кпер; выплата; ; тип).
- •Чистнз(ставка;{значение1;значение2;…; значениеN}; {дата1; дата2;...;датаN}).
- •6. Определение срока платежа и процентной ставки
- •7. Расчет процентной ставки. Функция норма
- •8. Расчет периодических платежей
- •Пплат (норма; кпер; ; бс; тип).
- •1. Понятие алгоритма
- •2. Понятие исполнителя алгоритма
- •3. Свойства алгоритмов
- •. Словесная запись алгоритмов.
- •Графическое представление алгоритмов
- •Лекция №14 Тема: Системы программирования. Трансляторы. Языки и методы программирования.
- •1. Системы программирования
- •2. Языки программирования
- •3. Классификация языков и методы программирования
- •4. Проектирование программ
- •5. Трансляция программ и сопутствующие процессы
- •Лекция 15 Тема: Компьютерные сети. Сетевые технологии. Проблемы защиты информации. Интеллектуальные и экспертные системы
- •Проблема защиты информации
- •Понятие искусственного интеллекта
- •Экспертные системы
Экспертные системы
Систему искусственного интеллекта, построенную на основе высококачественных специальных знании о некоторой предметной области (полученных от экспертов – специалистов этой области), называют экспертной системой. Экспертные системы – это один из немногих видов систем искусственного интеллекта, который получил широкое распространение и практическое применение. Существуют экспертные системы по военному делу, геологии, инженерному делу, информатике, космической технике, математике, медицине, метеорологии, промышленности, сельскому хозяйству, управлению, физике, химии, электронике, юриспруденции и т.д.
От других программ экспертные системы отличаются по следующим признакам:
1) компетентность - в конкретной предметной области экспертная система должна достигать того же уровня, что и эксперты - люди, при этом она должна пользоваться теми же эвристическими приемами, также глубоко и широко отражать предметную область;
2) символьные рассуждения - знания, на которых основана экспертная система, представляют в символьном виде понятия реального мира, рассуждения также происходят в виде преобразований символьных наборов;
3) глубина - экспертиза должна решать глубокие, нетривиальные задачи, отличающиеся сложностью либо в плане сложности знаний, которые экспертная система использует, либо в плане их обилия, это не позволяет использовать полный перебор вариантов как метод решения задачи и заставляет прибегать к эвристическим, творческим, неформальным методам;
4) самосознание - экспертная система должна включать в себя механизм объяснения того, каким образом она приходит к решению задачи.
Экспертные системы (рис. 1) создаются для решения разного рода проблем, но основные типы их деятельности можно сгруппировать в категории, приведенные в таблице 3.
Схема обобщенной экспертной системы
Экспертные системы, выполняющие интерпретацию, как правило, используют информацию от датчиков для описания ситуации. Например, это может быть интерпретация показаний измерительных приборов на химическом заводе для определения состояния процесса. Интерпретирующие системы имеют дело не с четкими символьными представлениями проблемной ситуации, а непосредственно с реальными данными. Они сталкиваются с затруднениями, которых нет у систем других типов, потому что им приходится обрабатывать информацию зашумленную, недостаточную, неполную, ненадежную или ошибочную. Им необходимы специальные методы регистрации характеристик непрерывных потоков данных, сигналов или изображений и методы их символьного представления.
Интерпретирующие экспертные системы могут обрабатывать разнообразные виды данных. Например, системы анализа сцен и распознавания речи, используя
естественную информацию (в одном случае визуальные образы, в другом - звуковые сигналы), анализируют их характеристики и понимают их смысл. Интерпретация в области химии использует данные дифракции рентгеновских лучей, спектрального анализа или ядерного магнитного резонанса для вывода химической структуры веществ.
Экспертные системы, осуществляющие прогноз, определяют вероятные последствия заданных ситуаций. Примерами служат прогноз ущерба урожаю от некоторого вида вредных насекомых, оценивание спроса на нефть на мировом рынке, прогнозирование места возникновения следующего вооруженного конфликта на основании данных разведки. Системы прогнозирования иногда используют имитационное моделирование, т.е. программы, которые отражают причинно-следственные взаимосвязи в реальном мире, чтобы сгенерировать ситуации или сценарии, которые могут возникнуть при тех или иных входных данных.
Экспертные системы выполняют диагностирование, используя описания ситуаций, характеристики поведения или знания о конструкции компонентов, чтобы установить вероятные причины неправильно функционирования диагностируемой системы. Примерами служат определение причин заболевания по симптомам, наблюдаемым у пациентов; локализация неисправностей в электронных схемах и определение неисправных компонентов в системе охлаждения ядерных реакторов.
Экспертные системы, выполняющие проектирование, разрабатывают конфигурации объектов с учетом набора ограничений, присущих проблеме. Примерами могут служить генная инженерия, разработка СБИС и синтез сложных органических молекул.
Экспертные системы, занятые планированием, проектируют действия; они определяют полную последовательность действий, прежде чем начнется их выполнение. Примерами могут служить создание плана применения последовательности химических реакций к группам атомов с целью синтеза сложных органических соединений или создание плана воздушного нападения, рассчитанного на несколько дней, с целью нейтрализации определенного фактора боеспособности врага.
Экспертные системы, выполняющие наблюдение, сравнивают действительное поведение с ожидаемым поведением системы. Примерами могут служить слежение за показаниями измерительных приборов в ядерных реакторах с целью обнаружения аварийных ситуаций или оценка данных мониторинга больных, помещенных в блоки интенсивной терапии. Экспертные системы, выполняющие обучение, подвергают диагностике, «отладке» и исправлению (коррекции) поведение обучаемого. В качестве примеров приведем обучение студентов отысканию неисправностей в электрических цепях, обучение военных моряков обращению с двигателем на корабле и обучение студентов-медиков выбору антимикробной терапии.
Экспертные системы, осуществляющие управление, адаптивно руководят поведением системы в целом. Примером служит управление производством и распределением компьютерных систем.
Примерами наиболее известных, классических экспертных систем, с которых началось создание и развитие этого типа программных средств, являются следующие:.
а) MYCIN - это экспертная система, разработанная для медицинской диагностики и лечения заражения крови и медицинских инфекции;
б) DENDRAL – это старейшая, самая разработанная экспертная система в мире, автоматизирующая процесс определения химической структуры вещества.
в) PROSPECTOR - это экспертная система, применяемая при поиске коммерчески оправданных месторождений полезных ископаемых.