- •Информационное общество
- •Информатизация общества
- •Информационная культура
- •Информационные ресурсы
- •Сигналы. Данные. Информация
- •Диалектическое единство данных и методов в информационном процессе
- •Свойства информации
- •Характеристики информации. Структура, форма, количество
- •2. Общая характеристика процессов сбора, передачи и накопления информации Операции с данными
- •Накопление данных
- •Кодирование данных
- •Кодирование текста
- •Кодирование графики
- •Кодирование звука
- •Структуры данных
- •Табличная структура
- •Файловая структура
- •Организация файловой системы
- •Лекция 2. Технические и программные средства реализации информационных процессов. История вычислительной техники
- •История персональных компьютеров
- •Классификация современных компьютеров
- •К лассификация персональных компьютеров
- •Средства аппаратного обеспечения персонального компьютера
- •1. Введение
- •2. Системный блок
- •3. Центральный процессор (cpu)
- •4. Системная плата (Mainboard)
- •5. Оперативная память (ram)
- •6. Видеокарта
- •7. Монитор
- •8. Дисковая подсистема
- •Программная конфигурация персонального компьютера
- •1. Операционная система
- •1.1. Понятие, основные функции и составные части операционной системы
- •1.2. Классификация операционных систем
- •2. Файловые системы
- •2.1. Основные функции файловой системы
- •2.2. Файлы и каталоги
- •2.3. Другие функции файловых систем
- •3. Операционная система ms dos
- •3.1. Основные составные части ms dos
- •3.2. Командный процессор Command.Com
- •3.4. Командный файл автонастройки autoexec.Bat
- •3.5. Файл конфигурации config.Sys
- •3.6. Программные оболочки
- •4. Операционные системы Windows
- •4.1. Общая характеристика и история развития
- •4.2. Операционная система Windows 98
- •4.3. Особенности операционной системы Windows 2000
- •Windows 2000 оснащена усовершенствованными средствами симметричной многопроцессорной обработки.
- •Встроенные средства удаленного доступа.
- •5. Сервисные программные средства
- •5.1. Служебные программы
- •5.2. Архивация данных
- •5.3. Антивирусные программные средства
- •6. Прикладное программное обеспечение
- •6.1. Текстовые редакторы и процессоры
- •6.2. Процессоры электронных таблиц
- •6.3. Системы управления базами данных (субд)
- •6.4. Издательские системы и графические редакторы
- •6.5. Браузеры и Web-редакторы
- •Информация. Информационные ресурсы. Информационные системы
- •Информационные системы в экономике
- •Бухгалтерские информационные системы
- •Информационно-поисковые системы
- •Справочно-правовые системы
- •Геоинформационные системы (гис)
- •Рынок информационных услуг
- •Искусственный интеллект
- •Лекция 3. Модели решения функциональных и вычислительных задач. Моделирование как метод познания
- •Классы моделей
- •Структуры информационных моделей
- •Объекты: свойства и операции
- •Алгоритм и способы его исполнения
- •Методы и технологии моделирования
- •Лекция 4. Алгоритмизация и программирование. Машинный код процессора
- •Алгоритм и программа
- •Что такое язык программирования
- •Компиляторы и интерпретаторы
- •Алгоритмическое (модульное) программирование. Понятие и свойства алгоритма
- •Формы записи алгоритма
- •Алгоритмы линейной структуры
- •Алгоритмы разветвляющейся структуры.
- •Алгоритмы циклической структуры
- •Переменные и константы
- •Лекция 5. Языки программирования высокого уровня. Структурное программирование Подпрограммы
- •Нисходящее проектирование по
- •Процедуры и функции
- •Параметры подпрограмм
- •Управление последовательностью вызова подпрограмм
- •Структура подпрограммы
- •Как функция возвращает значение
- •Формальные и фактические параметры
- •Событийно-ориентированное программирование
- •Объектно-ориентированное программирование Понятие объекта
- •Описание нового класса
- •Наследование
- •Полиморфизм
- •Визуальное программирование
- •Уровни языков программирования
- •Поколения языков программирования
- •Обзор языков программирования высокого уровня
- •Языки программирования баз данных
- •Языки программирования для Интернета
- •Языки моделирования
- •Прочие языки программирования
- •Лекция 6. Базы данных. Основные понятия баз данных Базы данных и системы управления базами данных
- •Структура простейшей базы данных
- •Свойства полей базы данных
- •Типы данных
- •Безопасность баз данных
- •Режимы работы с базами данных
- •Объекты базы данных
- •Проектирование базы данных
- •Разработка технического задания
- •Разработка структуры базы данных
- •Лекция 7. Локальные и глобальные сети эвм. Определение вычислительной сети
- •Аппаратные и программные компоненты сетей
- •Основные требования к вычислительным сетям
- •Администрирование локальных сетей
- •Классификация вычислительных сетей Классификация по территориальному признаку
- •Классификация сетей по масштабу
- •Классификация по физической архитектуре
- •Классификация по логической архитектуре
- •Линии связи
- •Базовые технологии локальных сетей
- •Системное программное обеспечение локальных сетей
- •Защита информации в вычислительной сети
- •Защита физических объектов
- •Защита логических объектов
- •Защита от несанкционированных действий со стороны внешней среды
- •Ограничение логического доступа к оборудованию и сетевым ресурсам
- •Защита данных в процессе передачи
- •Защита информации от случайного повреждения и сбоев
- •Защита информации от повреждения вирусами
- •Глобальная сеть Интернет Введение
- •Основные понятия Internet
- •Протокол tcp/ip
- •Основные службы Internet
- •Поиск в Internet
- •Электронная почта
- •Лекция 8. Основы защиты информации и сведений, составляющих государственную тайну; методы защиты информации.
- •1. Компьютерные вирусы
- •1.1.Постановка вопроса
- •1.2. Что такое компьютерный вирус
- •1.3. Внешние проявления вирусов
- •1.4. Виды антивирусных программ
- •1.4.1. Типы вирусов
- •1.4.2. Типы антивирусных программ
- •1.4.3. Использование антивирусных средств
- •1.5. Антивирусный детектор Doctor Web
- •1.6. Программы Antiviral ToolKit Pro (avp) и Norton Antivirus (nav)
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект — один из разделов информатики, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного и программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными (творческими).
Термин «искусственный интеллект» предложен в 1956 году на семинаре с аналогичным названием, который состоялся в США и был посвящен решению логических задач.
Современные интеллектуальные информационные технологии — технологии обработки информации и решения задач с помощью вычислительных машин, опирающиеся на достижения в области искусственного интеллекта.
Результаты исследований по искусственному интеллекту используются в интеллектуальных системах (ИС) — технических или программных системах, способных решать задачи, считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти интеллектуальной системы. Системы искусственного интеллекта состоят из трех основных блоков: базы знаний, решателя и интеллектуального интерфейса. Типичным представителем систем искусственного интеллекта являются экспертные системы.
Решатель — система, способная благодаря встроенной в нее общей стратегии нахождения решения (например, путем логического вывода) находить решение задач. Интеллектуальный интерфейс — интерфейс, в который включены средства, позволяющие человеку вести общение с ЭВМ, не используя для ввода специальные программы.
В целом системы искусственного интеллекта ориентированы на решение большого и очень важного класса задач, называемых неформализуемыми (трудно формализуемыми), к которым относят задачи, обладающие одной или несколькими из следующих особенностей (свойств): алгоритмическое решение задачи неизвестно (хотя, возможно, и существует) или не может быть использовано из-за ограниченности ресурсов ЭВМ; задача не может быть определена (задана) в числовой форме (требуется символьное представление); цели решения задачи не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции; большая размерность пространства решения; динамически изменяющиеся данные и знания. Как правило, трудно формализуемые задачи обладают неполнотой, неоднозначностью и/или противоречивостью исходных данных и знаний о предметной области.
В исследованиях по искусственному интеллекту можно выделить два основных направления:
1. Программно-прагматическое («не имеет значения, как устроено «мыслящее» устройство, главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало, как человеческий мозг») — занимается созданием программ, с помощью которых можно решать те задачи, решение которых до этого считалось исключительно прерогативой человека. Сюда относятся распознающие и игровые программы, программы для решения логических задач, поиска, классификации и т. п. Это направление ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров.
2. Бионическое («единственный объект, способный мыслить — это человеческий мозг, поэтому любое «мыслящее» устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру») — занимается проблемами искусственного воспроизведения тех структур и процессов, которые характерны для живого человеческого мозга и которые лежат в основе процесса решения задач человеком. В рамках бионического подхода к проблеме искусственного интеллекта сформировалась новая наука нейроинформатика, практическим выходом которой явилась разработка нейрокомпъютера — вычислительной машины VI поколения.
В настоящее время традиционным (классическим) принято считать программно-прагматическое направление, при котором не ставится вопрос об адекватности используемых структур и методов тем, которыми пользуется в аналогичных случаях человек, а рассматривается лишь конечный результат решения задачи. В рамках этого направления сначала велись поиски моделей и алгоритма человеческого мышления. Ни одна из существующих наук (философия, психология, лингвистика) не смогла предложить такого алгоритма. Тогда специалисты в области искусственного интеллекта предложили собственные модели:
• модель лабиринтного поиска. Этот подход представляет задачу как некоторый граф, отражающий пространство состояний, и в этом графе проводится поиск оптимального пути от входящих данных к результирующим;
• эвристическое программирование. Эвристика — правило, теоретически не обоснованное, но позволяющее сократить количество переборов в пространстве поиска;
• использование методов математической логики. На основе метода резолюций, позволившего автоматически доказывать теоремы при наличии исходных аксиом, в 1973 г. был создан язык Пролог.
Существенный прорыв в практических приложениях искусственного интеллекта произошел в середине 70-х годов, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов. В США появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, — экспертные системы. Сформировался новый подход к решению интеллектуальных задач — представление и использование знаний.