«Экспертные системы»

Целью изучения дисциплины является изучение основных положений методологии искусственного интеллекта, овладение современными методами, моделями и программными средствами для реализации экспертных систем.

Задачи дисциплины: научиться создавать экспертные системы слабоформализуемой предметной области.

В результате изучения дисциплины студент должен:

знать: объект и предмет изучения дисциплины (базовые определения и понятия, основные задачи); основные методы приобретения, представления и обработки знаний; основные научно-технические проблемы и перспективы развития систем искусственного интеллекта; о прикладных экспертных системах; областях применения экспертных систем;

уметь: формализовывать знания экспертов с применением различных методов, выбирать стратегии, методы, и алгоритмы поиска знаний, использовать основные модели представления знаний; математический аппарат и прикладные программы для разработки экспертных систем;

владеть: технологией разработки экспертных систем.

Содержание дисциплины:

Искусственный интеллект и классические экспертные системы.

Искусственный интеллект. История развития и области применения. Общие сведения об экспертных системах. Направления развития. Концептуальные основы решения задач в экспертных системах. Структура ЭС. Этапы разработки экспертных систем.

Методический аппарат баз знаний и данных. Характеристики знаний. Классификация моделей представления знаний. Методический аппарат машины вывода. Экспертное оценивание как процесс измерения. Связь эмпирических и числовых систем. Методы измерения степени влияния объектов. Один из подходов к формированию и оценке компетентности группы экспертов.

Характеристика и режимы работы группы экспертов.

Модели представления знаний. Механизмы логического вывода

Стохастические подходы и нечеткие множества в экспертных системах.

Неопределенности в ЭС и проблемы порождаемые ими. Теорема Байеса как основа управления неопределенностью. Простейший логический вывод. Распространение вероятностей в ЭС. Последовательное распространение вероятностей. Экспертные системы, основанные на нечеткой логике.

Основы нечетких нейронных сетей

Аннотация примерной программы дисциплины