Сучасні концепції створення інтелектуальних інформаційних систем - Робоча програма навчальної дисципліни (Силабус)
Реквізити навчальної дисципліни
| Рівень вищої освіти | Третій (докторський) |
| Галузь знань | 12 Інформаційні технології |
| Спеціальність | 126 Інформаційні системи та технології |
| Освітня програма | Інтегровані інформаційні системи |
| Статус дисципліни | Професійної підготовки |
| Форма навчання | очна(денна)/заочна/дистанційна |
| Рік підготовки, семестр | 2 курс, осінній семестр |
| Обсяг дисципліни | 120 годин (13 годин – Лекції, 13 годин – Лабораторні, 94 годин – СРС) |
| Семестровий контроль/ контрольні заходи | Іспит |
| Розклад занять | http://rozklad.kpi.ua |
| Мова викладання | Українська |
| Інформація про керівника курсу / викладачів | Лектор, лабораторні: доц., к.т.н., с.н.с. Кравець Петро Іванович |
| Розміщення курсу | https://campus.kpi.ua |
Програма навчальної дисципліни
Опис навчальної дисципліни, її мета, предмет вивчання та результати навчання
Опис дисципліни. Навчальна програма дисципліни “Сучасні концепції створення інтелектуальних інформаційних систем” визначає зміст і обсяг знань, необхідних для фахівця з інтелектуальних технологій. Дисципліна обіймає проблематику вивчення сучасного стану технологій штучного інтелекту, що використовуються для формалізації та обробки знань в технологіях функціонування інформаційних систем, вивчення сучасних програмних засобів і технологій проектування і реалізації інтелектуальних інформаційних систем та їх налагодження і дослідження. Для практичного засвоєння навчальних матеріалів ряд тем дисципліни поглиблено вивчається на лабораторних заняттях.
Предметом вивчення навчальної дисципліни: є сучасні технології штучного інтелекту, які використовуються для формалізації знань та побудови інтелектуальних інформаційних систем, що вирішують різного роду задачі в умовах інформаційної невизначеності.
Міждисциплінарні зв’язки. Основою для успішного засвоєння матеріалу дисципліни є знання основ дисциплін “Проектування компонентів інформаційно-керуючих систем”, „Комп’ютерна техніка та технології”, „Теорія інформаційних процесів”, «Проектування інформаційних систем», “Обчислювальний інтелект”, “Моделювання процесів та систем”, “Машинне навчання”, “Теорія автоматичного управління”, «Розпізнавання образів», «Технології прийняття рішень», та інші.
Мета навчальної дисципліни. Метою вивчення дисципліни є формування у майбутніх фахівців знань та вмінь застосування сучасних методів та засобів проектування, розробки та дослідження інтелектуальних інформаційних систем на технологіях штучного інтелекту і одержання навиків використання таких систем та технологій в своїй практичній роботі.
Основні завдання навчальної дисципліни
Знання:
- теоретичних основ базових та сучасних технологій штучного інтелекту;
- концепцій, методів, алгоритмів роботи, технологій проектування, засоби реалізації та технологій налагодження інтелектуальних інформаційних систем з використанням технологій штучного інтелекту;
- сучасні програмні засоби для реалізації технологій інтелектуальних інформаційних систем.
Уміння:
обґрунтовано вибирати конкретні технології штучного інтелекту при розв’язані відповідних практичних задач;
здійснювати підготовку та первинну обробку даних для побудови моделей систем методами штучного інтелекту;
вирішувати задачі автоматизації підтримки рішень, розпізнавання образів, діагностики, класифікації, оптимізації та аналізу даних методами штучного інтелекту;
використовувати сучасні програмні засоби для реалізації технологій інтелектуальних інформаційних систем;
Пререквізити та постреквізити дисципліни (місце в структурно-логічній схемі навчання за відповідною освітньою програмою)
Пререквізити: Докторанти повинні мати знання з дисциплін «Інформаційні системи та технології», “Проектування інформаційних систем”, “Проектування компонентів інформаційно-керуючих систем”, „Комп’ютерна техніка та технології”, „Теорія інформаційних процесів”, “Обчислювальний інтелект”, “Моделювання процесів та систем”, “Машинне навчання”, “Теорія автоматичного управління”, «Розпізнавання образів», «Технології прийняття рішень», та інші.
Постреквізити: Після вивчення дисципліни студенти зможуть використати набуті знання та вміння в галузі штучного інтелекту при проектуванні, моделюванні та налагодженні інформаційних систем, інформаційно-керуючих систем, технологій розпізнавання образів та прийняття рішень, використовуючи для цього сучасні програмні середовища.
Зміст навчальної дисципліни
Лекційні заняття
Вступ.
Лекція 1 Сучасні концепції побудови інтелектуальних інформаційних систем.
системах. Моделі представлення та подання знань.
Лекція 2 Архітектура інтелектуальної інформаційної системи.
Лекція 3. Моделі та методи штучного інтелекту в інтелектуальних інформаційних
Лекція 4 Технології проєктування інтелектуальних інформаційних систем.
Лекція 5 Інтелектуальні мультиагентні системи.
Лекція 6 Приклади використання технологій інтелектуальних інформаційних систем.
Лабораторні заняття
1. Метод мурашиних колоній **
**2. Моделювання природних систем
3. Розробка інтелектуального Web-агента
Навчальні матеріали та ресурси
Базова література
1. Козлов, А.Н. Интеллектуальные информационные системы: учебник /А.Н. Козлов; Мин-во с-х. РФ, ФГБОУ ВПО Пермская ГСХА. - Пермь:, 2013.- 278 с.
2. Интеллектуальные информационные системы и технологии. :Учебное пособие / Ю.Ю. Громов, О.Г. Иванова, В.В. Алексеев и др. - Тамбов : 2013. - 244 с.
3. Макаренко С. И. Интеллектуальные информационные системы.: Учебное пособие. - Ставрополь: СФ МГГУ им. М. А. Шолохова, 2009. - 206 с.: ил.
4. Андрейчиков А. В. Андрейчикова О. Н. Интеллектуальные информационные системы. – М.:Финансы и статистика, 2006. – 424 с
5 Шаров С.В. Ш-26 Інтелектуальні інформаційні системи: навч. посіб. / С.В. Шаров, Д.В. Лубко, В.В. Осадчий. – Мелітополь: Вид-во МДПУ ім. Б. Хмельницького, 2015. – 144 с.
6. Ушакова І. О. Інформаційні системи та технології на підприємстві : конспект лекцій / І. О. Ушакова, Г. О. Плеханова. – Харків : Вид. ХНЕУ, 2009. – 128 с. (Укр. мов.)
7. Плескач В.Л. , Рогушина Ю.В. Агентні технології: Монографія. – К.: Київ. нац. торг.–екон. ун–т, 2005. – 344 с.
8. Субботін С.О.,. Олійник А.О, Олійник. О.О. Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт з дисципліни “Інтелектуальні агенти” для студентів спеціальності 8.080403 “Програмне забезпечення автоматизованих систем” напряму підготовки 6.050103 “Програмна інженерія” (усіх форм навчання) / С.О. Субботін, А.О. Олійник, О.О. Олійник. – Запоріжжя: ЗНТУ, 2007. – 30
Додаткова
1 Інтернет ресурси.
Навчальний контент
Методика опанування навчальної дисципліни (освітнього компонента)
Лекційні заняття
| № з/п | Назва теми лекції та перелік основних питань (перелік дидактичних засобів, посилання на літературу та завдання на СРС) |
|---|---|
| 1 | Вступ Лекція 1 Сучасні концепції побудови інтелектуальних інформаційних систем. Поняття інтелектуальної інформаційної системи. Роль інтелектуальних інформаційних систем у світі. Поняття інтелектуальної інформаційної технології. Сучасні концепції побудови інформаційних систем. Структура концепції. Створення концепції інформаційної системи. Література: [1-5] Завдання на СРС Поглиблене вивчення матеріалів лекції. |
| 2 | Лекція 2 Архітектура інтелектуальної інформаційної системи. Архітектура інтелектуальної інформаційної системи. Основні типи інтелектуальних інформаційних систем та їх характеристика. Класифікація інтелектуальних інформаційних систем з вирішуваних завдань. Основні поняття, терміни, властивості та визначення інтелектуальних інформаційних систем: інформація, дані, знання, інтелектуальні бази даних, інформаційне сховище, ситуаційний аналіз даних. Напрями досліджень у галузі інтелектуальних інформаційних систем. Література: [1-5] Завдання на СРС. Поглиблене вивчення матеріалів лекції. |
| 3 | Лекція 3. Моделі та методи штучного інтелекту в інтелектуальних інформаційних системах. Моделі представлення та подання знань. Організація основи знань. Класифікація знань. Методи представлення знань. Декларативні та процедурні знання. Логічна модель представлення знань. Мережева модель представлення знань. Фреймова модель представлення знань. Продукційна форма представлення знань. Логічний та евристичний методи міркування. Нечіткий висновок знань. Набуття знань. Вилучення знань із даних. Бази знань. OLAP-технології. Експертні системи. Системи нечіткої логіки. Нейромережеві системи. Мультиагентні системи. Інтелектуальний інтерфейс. Перспективи розвитку інтелектуальних інформаційних систем в управлінні знаннями. Література: [1-5] Завдання на СРС. Поглиблене вивчення матеріалів лекції. |
| 4 | Лекція 4 Технології проєктування інтелектуальних інформаційних систем. Розробка та проектування інтелектуальних інформаційних систем. Етапи проектування: : ідентифікація, концептуалізація, формалізація, реалізація, тестування, дослідна експлуатація, експлуатація. Обробка знань та виведення рішень. Експертні системи. Статичні та динамічні експертні системи. Складові експертної системи: база знань, механізм виведення, механізми придбання та пояснення знань, інтелектуальний інтерфейс. Формальні моделі опису даних та знань. Нейромережеві технології. Архітектура сучасних штучних нейронних мереж. Практичне використання нейромережних технологій. Інтелектуальний аналіз даних. Визначення Machine Learning, Data Mining, методи та алгоритми. Машинне навчання на прикладах. Інформаційне сховище значущої інформації для оперативного ситуаційного аналізу даних (реалізації OLAP-технології). Технології еволюційного програмування. Мурашині алгоритми. Мультиагентні системи. Огляд інструментальних засобів проєктування Література: [1-5,7] Завдання на СРС. Поглиблене вивчення матеріалів лекції. |
| 5 | Лекція 5 Інтелектуальні мультиагентні системи. Основні поняття теорії агентів. Колективна поведінка агентів. Класифікація агентів. Координація поведінки агентів у мультиагентній системі. Основні поняття про програмні агенти. Властивості програмних агентів. Web-агенти. Технології проектування мультиагентних систем. Література: [7] Завдання для СРС. Поглиблене вивчення матеріалів лекції. |
| 6 | Лекція 6 Приклади використання технологій інтелектуальних інформаційних систем Предметні інформаційні технології на підприємстві. Інформаційні технології у сучасному бізнесі. Технологія автоматизованих робочих місць. Гіпертекстова технологія. Технологія мультимедіа. Мережні технології. Технології Internet. Мобільні технології. Інформаційні технології управління проектами. CRM-системи. Автоматизація документообігу. Питання-відповіді системи. Системи підтримки прийняття рішень. Література: [6] Завдання для СРС. Поглиблене вивчення матеріалів лекції. |
Лабораторні заняття
| № | Назва лабораторної роботи | Кількість ауд. годин |
|---|---|---|
| 1 | Метод мурашиних колоній Література: [8] |
5 |
| 2 | Моделювання природних систем Література: [8] |
4 |
| 3 | Розробка інтелектуального Web-агента Література: [8] |
4 |
Самостійна робота студента/аспіранта
| Назва теми, що виноситься на самостійне опрацювання | Кількість годин СРС |
|---|---|
Вступ. Лекція 1 Сучасні концепції побудови інтелектуальних інформаційних систем. системах. Моделі представлення та подання знань. Література: [1,2,5] |
15 |
Лекція 2 Архітектура інтелектуальної інформаційної системи. Література: [1,2,5] |
15 |
Лекція 3. Моделі та методи штучного інтелекту в інтелектуальних інформаційних Література: [1] |
15 |
Лекція 4 Технології проєктування інтелектуальних інформаційних систем. Література: [1] |
15 |
Лекція 5 Інтелектуальні мультиагентні системи. Література: [1,2,4,5] |
14 |
Лекція 6 Приклади використання технологій інтелектуальних інформаційних систем.. Література: [1,2,10] |
14 |
| Підготовка до іспиту | 6 |
Політика та контроль
Політика навчальної дисципліни (освітнього компонента)
Система вимог, які ставляться перед студентом:
відвідування лекційних та лабораторних занять є обов’язковою складовою вивчення матеріалу;
на лекції викладач користується власним презентаційним матеріалом; відпрацьовує практичну частину на віртуальній машині з встановленою відповідною РСУБД; використовує гугл-диск для викладання матеріалу поточної лекції, додаткових ресурсів, лабораторних робіт та інше; викладач відкриває доступ до певної директорії гугл-диска для скидання електронних лабораторних звітів та відповідей на МКР;
на лекції заборонено відволікати викладача від викладання матеріалу, усі питання, уточнення та ін. студенти задають в кінці лекції у відведений для цього час;
лабораторні роботи захищаються у два етапи – перший етап: студенти виконують завдання на допуск до захисту лабораторної роботи; другий етап – захист лабораторної роботи. Бали за лабораторну роботу враховуються лише за наявності електронного звіту;
модульні контрольні роботи пишуться на лекційних заняттях без застосування допоміжних засобів (мобільні телефони, планшети та ін.); результат пересилається у файлі до відповідної директорії гугл-диску;
заохочувальні бали виставляються за: активну участь у підготовці лекційних матеріалів; участь у факультетських та інститутських олімпіадах з навчальних дисциплін, участь у конкурсах робіт, підготовка оглядів наукових праць; презентацій по одній із тем СРС дисципліни тощо. Кількість заохочуваних балів на більше 10;
штрафні бали виставляються за: невчасне відпрацювання та здачу лабораторної роботи
.
Види контролю та рейтингова система оцінювання результатів навчання (РСО)
Рейтинг студента з дисципліни складається з балів, що він отримує за:
виконання та захист 3 лабораторних робіт;
виконання 2 модульних контрольних робіт (МКР);
заохочувальних та штрафних балів.
Система рейтингових балів та критерії оцінювання
Лабораторні роботи
Загальна кількість балів – 50. Оцінка:
«відмінно», повна відповідь на питання під час захисту (не менш ніж 90% потрібної інформації) та оформлений належним чином електронний протокол до лабораторної роботи – 17 балів;
«добре», достатньо повна відповідь на питання під час захисту (не менш ніж 75% потрібної інформації) та оформлений належним чином електронний протокол до лабораторної роботи – 12 балів;
«задовільно», неповна відповідь на питання під час захисту (не менш ніж 50% потрібної інформації), незначні помилки та оформлений належним чином електронний протокол до лабораторної роботи – 8 балів;
«достатньо», неповна відповідь на питання під час захисту (не менш ніж 30% потрібної інформації), незначні помилки та оформлений належним чином електронний протокол до лабораторної роботи – 5 балів;
«незадовільно», незадовільна відповідь та/або не оформлений належним чином електронний протокол до лабораторної роботи – 0 балів.
За кожне запізнення з поданням лабораторної роботи до захисту від встановленого терміну оцінка знижується на 1 бал.
Модульні контрольні роботи
Загальна кількість балів – 30. Кожна модульна контрольна робота містить три теоретичних запитання (завдання). Кожне запитання (завдання) оцінюється у 5 балів. Перелік питань наведений у додатках.
Оцінка:
«відмінно», повна відповідь (не менш ніж 90% потрібної інформації) – 13-15 балів;
«добре», достатньо повна відповідь (не менш ніж 75% потрібної інформації), або повна відповідь з незначними помилками – 10-12 балів;
«задовільно», неповна відповідь (але не менш ніж 60% потрібної інформації) та незначні помилки – 7-9 бали;
«достатньо», неповна відповідь на питання під час захисту (не менш ніж 30% потрібної інформації), незначні помилки та оформлений належним чином електронний протокол до лабораторної роботи – 3-6 бали;
«незадовільно» - 0-2 бали. Незадовільна відповідь (неправильний розв’язок задачі), потребує обов’язкового повторного написання в кінці семестру.
Заохочувальні бали
– за виконання творчих робіт з кредитного модуля (наприклад, участь у факультетських та інститутських олімпіадах з навчальних дисциплін, участь у конкурсах робіт, підготовка оглядів наукових праць тощо); за активну роботу на лекції (питання, доповнення, зауваження за темою лекції, коли лектор пропонує студентам задати свої питання) 1-2 бали, але в сумі не більше 10;
– презентації по СРС – від 1 до 5 балів.
Міжсесійна атестація
За результатами навчальної роботи за перші 7 тижнів максимально можлива кількість балів –37 (3 лабораторні роботи та МКР-1). На першій атестації (8-й тиждень) студент отримує «зараховано», якщо його поточний рейтинг не менший ніж 10 балів.
За результатами 14 тижнів навчання максимально можлива кількість балів – 65 балів (5 лабораторні та МКР-2. На другій атестації (14-й тиждень) студент отримує «зараховано», якщо його поточний рейтинг не менший ніж 20 балів.
Максимальна сума вагових балів контрольних заходів протягом семестру складає:
RD = 7*rлаб+2*rмкр + (rз - rш ) = 80 + (rз - rш),
де rлаб – бал за лабораторну роботу;
rмкр – бал за написання МКР ;
rз – заохочувальні бали за активну участь на лекціях, презентації, участь в олімпіадах, конкурсі роботи, наукові роботи за тематикою дисципліни (0…10);
rзш – штрафні бали.
Іспит
Умовою допуску до іспиту є зарахування всіх лабораторних робіт, написання обох модульних контрольних робіт та стартовий рейтинг не менше 30 балів.
На іспиті студенти виконують письмову контрольну роботу. Кожен білет містить три теоретичних запитання (завдання). Перелік теоретичних питань наведений у додатках 1 та 2. Кожне запитання (завдання) оцінюється у 7 балів.
Система оцінювання питань
Загальна кількість балів – 20. Оцінка:
«відмінно», повна відповідь, не менше 90% потрібної інформації, що виконана згідно з вимогами до рівня «умінь», (повне, безпомилкове розв’язування завдання) – 18-20 балів;
«добре», достатньо повна відповідь, не менше 75% потрібної інформації, що виконана згідно з вимогами до рівня «умінь або є незначні неточності (повне розв’язування завдання з незначними неточностями) – 14-17 балів;
«задовільно», неповна відповідь, не менше 50% потрібної інформації, що виконана згідно з вимогами до «стереотипного» рівня та деякі помилки (завдання виконане з певними недоліками) – 10-13 балів;
«достатньо», неповна відповідь на питання під час захисту (не менш ніж 30% потрібної інформації), незначні помилки та оформлений належним чином електронний протокол до лабораторної роботи – 6-9 балів;
«незадовільно», відповідь не відповідає умовам до «задовільно» – 0-5 балів.
Сума стартових балів та балів за екзаменаційну контрольну роботу переводиться до екзаменаційної оцінки згідно з таблицею:
Таблиця 1. Переведення рейтингових балів до оцінок за університетською шкалою
| Кількість балів | Оцінка |
| 100-95 | Відмінно |
| 94-85 | Дуже добре |
| 84-75 | Добре |
| 74-65 | Задовільно |
| 64-60 | Достатньо |
| Менше 60 | Незадовільно |
Є не зараховані лабораторні роботи або не зарахована модульна контрольна робота |
Не допущено |
Додаткова інформація з дисципліни (освітнього компонента)
- перелік теоретичних питань, які виносяться на семестровий контроль наведено в Додатку 1;
Робочу програму навчальної дисципліни (Силабус):
Складено доцент, к.т.н., с.н.с. Кравець Петро Іваноович
Ухвалено кафедрою АУТС (протокол № 1 від 30.08.2021 р.)
Погоджено Методичною комісією факультету[1] (протокол № 1 від 30.08.2021 р.)
Додаток 1
Перелік теоретичних питань для поточного та підсумкового контролю
1Охарактеризуйте поняття інтелектуальної інформаційної системи та інтелектуальної інформаційної технології
2 Охарактеризуйте сучасні концепції побудови інтелектуальних інформаційних систем
3 Охарактеризуйте поняття концепції створення інформаційної системи. Опишіть структуру концепції.
4 Охарактеризуйте класифікації інтелектуальних інформаційних систем.
5 Охарактеризуйте основні типи інтелектуальних інформаційних систем та опишіть їх характеристики.
6 Опишіть архітектуру інтелектуальних інформаційних систем
7 Опишіть технологію проектування інтелектуальних інформаційних систем та етапи їх проектування .
8 Охарактеризуйте технології штучного інтелекту, що використовуються в інтелектуальних інформаційних системах
9 Охарактеризуйте використання OLAP-технологій в інтелектуальних інформаційних системах
10 Охарактеризуйте моделі представлення знань.
11 Опишіть класифікація знань та охарактеризуйте бази знань.
12 Охарактеризуйте методи та технології еволюційного програмування, що використовуються в інтелектуальних інформаційних системах.
13 Охарактеризуйте технологію експертних систем.
14 Охарактеризуйте технологію нечіткої логіки і її використання в інтелектуальних інформаційних системах.
15 Охарактеризуйте використання нейромережевих технологій в інтелектуальних інформаційних системах
16Дайте визначення поняттям Машинне навчання Machine Learning, Data Mining, опишіть їх методи та алгоритми роботи.
17 Охарактеризуйте інформаційні технології сучасного бізнесу.
18 Охарактеризуйте використання технологій автоматизованих робочих місць в інтелектуальних інформаційних системах.
19 Охарактеризуйте використання технології мультимедіа в інтелектуальних інформаційних системах.
20 Охарактеризуйте використання мережевих технологій в інтелектуальних інформаційних системах..
21 Охарактеризуйте використання технології Internet в інтелектуальних інформаційних системах.
22 Охарактеризуйте використання мобільних технологій в інтелектуальних інформаційних системах.
23 Опишіть основні поняття теорії агентів та класифікації агентів
24 Охарактеризуйте інтелектуальні мультиагентні системи та колективну поведінку агентів.
25Опишіть координацію поведінки агентів у мультиагентній системі.
26 Наведіть основні поняття програмних агентів, їх властивості та охарактеризуйте технологію Web-агентів.
27 Опишіть технологію проектування мультиагентних систем.
[1] Методичною радою університету – для загальноуніверситетських дисциплін.
