Вниманию читателей предлагается первое издание учебного пособия по дисциплине: "Интеллектуальные информационные системы", которая читается для студентов 5 курса (9-й семестр) очной формы обучения, и студентов 6-го курса (10 семестр) заочной формы обучения, обучающихся по специальности: 351400 "Прикладная информатика (по отраслям), в частности:
– 351401 "Прикладная информатика (в экономике)";
– 351403 "Прикладная
информатика (в юриспруденции)".
Учебное пособие состоит из
трех частей:
1. Курса лекций.
2. Лабораторного практикума.
3. Программы самостоятельной
работы студентов.
Количество и объем лекций и лабораторных работ соответствует утвержденным рабочим программам, образовательному стандарту по данным специальностям и рекомендациям УМО. При этом на лекции отводится 32 часа (16 лекций), на лабораторные занятия – 32 часа (8 лабораторных работ по 4 часа), и на самостоятельную работу студентов – 38 часов. С этим в определенной мере связаны ограниченный объем учебного пособия и краткость изложения материала, что во многом предопределило его обзорный характер.
Вместе с тем, автор ставил перед собой задачу не только дать студентам основы теоретических представлений по изучаемой дисциплине, насколько это возможно в обзорном курсе, но и предоставить им возможность приобретения определенных практических умений и навыков использования интеллектуальных информационных технологий для решения различных учебных задач по их специальностям.
Курс лекций включает 16
лекций, сгруппированных в 4 раздела:
1. Введение в интеллектуальные информационные системы.
2. Теоретические основы и эксплуатация универсальной когнитивной аналитической системы "Эйдос".
3. Принципы построения интеллектуальных информационных систем.
4. Применение и перспективы систем искусственного интеллекта.
Практикум базируется на универсальной когнитивной аналитической системе "Эйдос", разработанной автором пособия, и включает 10 лабораторных работ. Именно этим обусловлено размещение второго раздела, посвященного системе "Эйдос", раньше раздела о принципах построения интеллектуальных информационных систем.
Лабораторные работы однотипны по технологии и иллюстрируют возможности применения систем искусственного интеллекта в различных предметных областях. При этом в каждой лабораторной работе полностью изучается весь технологический цикл, но при этом основное внимание акцентируется на каком-либо из основных элементов технологии, который изучается более углубленно. Таким образом, студенты, пропустившие одну или даже несколько лабораторных работ, что, к сожалению, приходится учитывать, могут в определенной мере компенсировать последствия пропусков. В целом такой подход обеспечивает создание у студентов целостной и универсальной картины применения систем искусственного интеллекта.
Каждая лабораторная работа включает: краткую теорию; одно или несколько заданий; примеры решения; контрольные вопросы; литературу, рекомендуемую для изучения.
Количество лабораторных работ соответствует утвержденным рабочим программам, образовательному стандарту по данным специальностям и рекомендациям УМО. Таким образом, преподаватель имеет возможность осуществлять выбор любых 8 из 10 вариантов разработанных лабораторных работ по своему усмотрению с учетом требования специальности. В последующем предполагается существенно увеличить количество предлагаемых для выбора вариантов лабораторных работ.
Учебное пособие включает также
программу самостоятельной работы студентов по дисциплине, теоретические вопросы
и практические задания, выносящиеся на экзамен, а также список основной и
дополнительной литературы по дисциплине, включая Internet-сайты по проблематике
искусственного интеллекта.
Хотелось бы отметить также,
что системы искусственного интеллекта относятся к наиболее бурно развивающемуся
направлению, буквально пронизывающему и революционизирующему практически все
остальные направления развития современных информационных технологий. Объем
общедоступной информации по этой проблематике огромен и очень быстро
возрастает.
Поэтому автор полностью
осознает, что данное учебное пособие ни в коей мере не может претендовать на
полноту изложения и является не более чем кратким введением в проблематику
искусственного интеллекта, причем в авторской интерпретации. На это, в
общем-то, и рассчитан обзорный курс, на который в учебном плане отведено лишь
68 часов.
При изложении материала не
удалось избежать некоторых повторов, что, правда, может быть как-то оправдано с
методической точки зрения ("Повторение – мать учения").
В то
время необходимо отметить, что наука о системах искусственного интеллекта пока
даже не имеет общепринятого названия, является одной из самых бурно
развивающихся, новые результаты появляются в ней чуть ли не ежедневно, многие
ее положения спорны и находятся в процессе обсуждения, и говорить о об этой
науке, как об "устоявшейся" не приходится и еще, по-видимому, долго
не придется. По мнению автора в этой ситуации полезнее для дела,
т.е. для качества обучения, не загаживать проблемы науки, строя изложение так,
как будто они все уже решены, а открыто показывать их, т.к. они являются
"точками роста" науки. По этой же причине автор, сам являющийся активно
работающим в области систем искусственного интеллекта исследователем и
разработчиком, счел возможным в ряде случаев выразить в порядке научной
дискуссии и свою точку зрения, даже если она ранее не публиковалась в научной
печати. Поэтому данное "учебное пособие" в какой-то мере является и "научной
работой". Кроме того авторское восприятие
проблематики довольно сильно сказалось как на выборе материала, так и на
характере его изложения.
Особенно хотелось бы выразить
благодарность авторам web-публикаций и сайтов, по проблематике искусственного
интеллекта, материалы которых были использованы при подготовке данного учебного
пособия. Везде, где эти материалы использовались, на них сделаны ссылки:
– Васильев Л.Г. Три парадигмы понимания: анализ
литературы вопроса. http://newasp.omskreg.ru/intellect/f54.htm;
– Орлов А.И. "Высокие статистические
технологии": http://antorlov.chat.ru;
– Максимов В.И., Корноушенко Е.К., Гребенюк Е.А.,
Григорян А.К. Качаев С.В., Кулинич А.А., Райков А.Н., Макаренко Д.И., Коврига
С.В., специалисты сектора-51 ИПУ РАН и сотрудничающие с ними по комплексной
теме: "Когнитивный анализ и моделирование ситуаций": http://www.ipu.ru/labs/lab51/projects.htm;
– Сотник С.Л. Конспект лекций по курсу
"Основы проектирования систем искусственного интеллекта":
(1997-1998), http://neuroschool.narod.ru/books/sotnik.html;
– Терехов С.А. Лекции по теории и приложениям
искусственных нейронных сетей. Лаборатория Искусственных Нейронных Сетей НТО-2,
ВНИИТФ, Снежинск (http://alife.narod.ru/lectures/neural/Neu_index.htm);
–Кива В. Данные, информация, знания. http://vlak.webzone.ru/rus/it/knowledge.html
Автор благодарен доктору экономических наук профессору Барановской Т.П., доктору технических наук профессору Лойко В.И., доктору технических наук профессору Ключко В. И, кандидату экономических наук профессору Курносову С.А. и кандидату технических наук доценту Лаптеву В.Н. за поддержку и многочисленные конкретные советы и предложения, высказанные при написании данного учебного пособия.
Для студентов, аспирантов, преподавателей и научных работников, интересующихся проблематикой систем искусственного интеллекта.