Задания к самостоятельной работе (СР) студентов пронумерованы и снабжены индексом «Ю» или «Э», означающими, что эти задания рекомендуются студентам, обучающимся по «юридической» (Ю) или «экономической» (Э) специальностям. Все самостоятельные работы выполняются с применением системы «Эйдос», кроме тех случаев, когда другие системы указаны конкретно.
СР-1-Ю. Идентификация изображений местности по их вербальным описаниям.
СР-2-Ю. Оценка рисков правонарушений по признакам почерка (психографология).
СР-3-ЭЮ. Оценка рисков страхования и кредитования предприятий по их вербальным описаниям.
СР-4-Ю. Прогнозирование рисков совершения ДТП (дорожно-транспортных происшествий) по видам и времени на основе данных о владельце и автомобиле.
СР-5-Э. Прогнозирование успешности деятельности фирмы на основе оценки ее персонала.
СР-6-Ю. Прогнозирование продолжительности жизни пациентов, перенесших сердечный приступ, по данным эхокардиограммы на основе базы данных репозитария UCI.
СР-7. Классификация животных по внешним признакам на основе базы данных репозитария UCI.
СР-8. Диагностика фитопатологии по симптоматике и выработку рекомендаций по плану лечения на основе информации, содержащейся в учебниках.
СР-9-Ю. Идентификация изображений различных мест на территории КубГАУ по вербальным описаниям их фотографий (изображения взять с сайта КубГАУ: http://kubagro.ru, фотогалерея). СК-анализ семантической информационной модели.
СР-10. Прогнозирование успеваемости по ИИС на основе данных по социальному статусу студентов и их родителей.
СР-11. Прогнозирование направления деятельности фирмы на основе данных о расположении и внешнем виде ее офиса. СК-анализ семантической информационной модели.
СР-12. Выбор автомобиля для приобретения по его признакам (обучающую выборку взять на автомобильном рынке). СК-анализ семантической информационной модели.
СР-13. Выбор вариантов приобретения жилья по его признакам. СК-анализ семантической информационной модели.
СР-14-Э. Оценка важности различных видов городского транспорта и различных маршрутов в разрезе по остановкам. СК-анализ семантической информационной модели.
СР-15. Исследование систем: FineReader, Cunie Form и других систем ввода текстов со сканера. Исследовать зависимость качества распознавания текста от разрешения сканирования для разных систем. Оценку качества производить по количеству ошибок распознавания на одном и том же тексте. Составить рейтинг систем и версий, дать рекомендации. Оценить тоже самое, после использования After Scan.
СР-16. Исследование систем Stylus (Promt), Сократ, и других систем автоматизированного перевода. Сравнить качество автоматизированного перевода с русского языка на английский язык и обратно для текстов различной направленности (юридические, технические, художественные, стихи) и с различной длиной и сложностью предложений (статистика). Составить рейтинг систем и версий, дать рекомендации. Оценку качества перевода осуществлять путем обобщения экспертных оценок экспертов с разным уровнем компетентности (студенты).
СР-17. Исследовать реальную систему распознавание образов, идентификации и прогнозирования при решении задач лабораторных работ.
СР-18. Исследовать реальную систему поддержки принятия решений при решении задач лабораторных работ.
СР-19. Исследовать реальную экспертную систему при решении задач лабораторных работ.
СР-20. Исследовать реальную систему класса: "Нейронная сеть" на примере пакета NeuroOffice при решении задач лабораторных работ.
СР-21. Исследовать реальную систему, реализующую генетические алгоритмы при решении задач лабораторных работ.
СР-22. Исследовать реальную систему когнитивного моделирования при решении задач лабораторных работ.
СР-23. Исследовать реальную систему выявления знаний из опыта (эмпирических фактов) и интеллектуального анализа данных при решении задач лабораторных работ.
СР-23+. Решение задач идентификации и прогнозирования на основе данных репозитория UCI по следующим направлениям:
Abalone, Adult, Annealing,
Anonymous Microsoft Web Data, Arrhythmia, Artificial Characters, Audiologys, Auto-Mpg, Automobile, Badges, Balance
Scale, Balloons, Breast Cancer, Wisconsin Breast
Cancers, Pittsburgh Bridges, Car Evaluation,
Census Income, Chesss, Bach Chorales
(time-series), Connect-4 Opening, Credit Screenings, Computer Hardware,
Contraceptive Method Choice, Covertype data,
Cylinder Bands, Dermatology, Diabetes Data, The Second Data Generation Program
- DGP/2, Document Understanding, EBL Domain
Theories and
Examples, Echocardiogram, Ecoli, Flags,Function
Findings, Glass Identification, Haberman's Survival Data, Hayes-Roth, Heart
Diseases, Hepatitis, Horse Colic, Housing (Boston), ICU Data, Image
segmentation, Internet Advertisements, Ionosphere, Iris Plant, Isolet Spoken Letter Recognition, Kinship, Labor
relations, LED Display Domains, Lenses, Letter Recognition, Liver-disorders,
Logic-theorist, Lung Cancer, Lymphography, Mechanical Analysis Data, Meta-data,
Mobile Robots, Molecular Biologys, MONK's Problems, Moral Reasoner, Multiple Features, Mushrooms, MUSKs, Nursery, Othello Domain Theory, Page Blocks Classification, Pima Indians Diabetes, Optical Recognition of
Handwritten Digits, Pen-Based Recognition of Handwritten Digits, Postoperative
Patient, Primary Tumor, Qualitative Structure Activity Relationships (QSARs), Quadraped
Animals Data Generator, Servo, Shuttle Landing Control, Solar Flares, Soybeans,
Challenger USA Space Shuttle O-Rings, Low Resolution Spectrometer, Spambase, SPECT and SPECTF hearts, Sponge, Statlog
Projects, Student Loan Relational, Teaching Assistant Evaluation, Tic-Tac-Toe Endgame, Thyroid Disease, Trains,
University, Congressional Voting Records, Water Treatement
Plant, Waveform Data Generator, Wine Recognition, Yeast, Zoo, Undocumenteds.