Кафедра телекоммуникационных технологий и сетей технологий

Название ОК (дисциплины) по РПД

Интеллектуальные информационные системы

Структурное подразделение - разработчик ОК

Кафедра телекоммуникационных технологий и сетей

Уровень подготовки (СПО, бакалавриат, специалитет)

Бакалавриат, специалитет

Направления/специальности ВО, СПО

все специальности и направления, где курс предусмотрен учебным планом

09.03.02 «Информационные системы и технологии»

11.03.02 «Инфокоммуникационные технологии и системы»

09.03.03 «Прикладная информатика»

02.03.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем»

Трудоемкость ОК в зачетных единицах/часах в соответствии с РПД (если какой-либо вид учебной работы не предусмотрен, ставится прочерк): 3 з.е.

Вид учебной работы

Количество зет/часов

Лекции

18

Практические занятия

18

Лабораторные работы

18

Самостоятельная работа

54

Промежуточная аттестация(зачет/экзамен)

зачет

Итого:

3 з.е./108 часов

Фамилия, имя, отчество

Липатова Светлана Валерьевна

Место работы

Кафедра телекоммуникационных технологий и сетей УлГУ

Должность

Доцент

Учёная степень

Кандидат технических наук

О курсе

Онлайн – курс «Интеллектуальные информационные системы» позволит студентам ознакомиться с задачами искусственного интеллекта, научиться ориентироваться в истории и современном состоянии области искусственного интеллекта, овладеть терминологией, необходимой для чтения литературы в этой области, научаться обоснованно выбирать методы автоматического анализа, классификации и кластеризации, принятия решений и т.д., адекватно оценивать их возможности и ограничения.

Целью курса является изучение теоретических основ искусственного интеллекта и проектирования систем, основанных на знаниях, областей использования интеллектуальных систем, возможностей и ограничений интеллектуальных технологий.

Задачи курса:

• раскрыть основные понятия и концепции интеллектуальных информационных технологий, основные этапы развития науки искусственный интеллект, роль и место интеллектуальных технологий в IT и технологическом прогрессе;
• дать представление о технологиях представления знаний, нечётких системах, эволюционных вычислениях, нейронных сетях;
• сформировать практические навыки по использованию интеллектуальных технологий на базе open source библиотек и языка Python (использование генетических алгоритмов, построение нечётких контроллеров, обучение нейронных сетей);
• сформировать практические навыки онтологического инжиниринга на базе open source редактора онтологий Protégé.

Формат курса

Курс включает в себя видеолекции, конспекты, также предусмотрены следующие элементы контроля: практические работы, тесты, лабораторные работы, контрольные вопросы по лекциям.

Структура курса

Тема 1. Введение в искусственный интеллект

1. Искусственный интеллект и философские вопросы
2. Направления исследований в области искусственного интеллекта

Тема 2. Онтологический инжиниринг

3. Онтологии
4. Разработка онтологии (лабораторные и практические работы)

Тема 3. Эволюционное моделирование

5. Эволюционные вычисления
6. Генетические алгоритмы
7. Использование генетического алгоритма (лабораторные и практические работы)

Тема 4. Нечёткие системы

8. Нечёткие системы
9. Построение нечёткой системы (лабораторные и практические работы)

Тема 5. Искусственные нейронные сети

10. Нейронные сети
11. Многослойные нейронные сети
12. Сверточные нейронные сети
13. Рекуррентные нейронные сети
14. Обучение искусственной нейронной сети (лабораторные и практические работы)

Дополнительный инструментарий

Open source средства:

1. Редактор онтологий Protege
2. Jupyter Notebook (язык программирования Python)
3. Библиотека DEAP
4. Библиотека SkFuzzy
5. Библиотека PyTorch