Strona główna

Sztuczna inteligencja i systemy ekspertowe


Pobieranie 32.83 Kb.
Data19.06.2016
Rozmiar32.83 Kb.

          Sztuczna inteligencja i systemy ekspertowe

          3,0 ECTS

          Nazwa w języku angielskim: Artificial Intelligence and Expert Systems

          dzienne magisterskie, elektronika

Kod przedmiotu

Imię i Nazwisko organizującego

          Prof. dr hab. inż. Michał Białko

Liczba godzin

w

c

Kurs nie egzaminacyjny




1

1

15 tygodni zajęć




Kursy poprzedzające

Podstawy informatyki, programowanie komputerów

Słowa kluczowe

Uczenie maszynowe, reprezentacja wiedzy, wnioskowanie automatyczne, przestrzeń problemowa i przeszukiwanie heurystyczne




Program szczegółowy

Opis kursu: Zapoznanie się z możliwościami zastosowań komputerów do symulacji procesów zachodzących w umyśle człowieka, jak wnioskowanie, dowodzenie hipotez, rozgrywanie gier (np. szachy) i innych procesów intelektualnych oraz zapoznanie z możliwościami tworzenia złożonych programów komputerowych naśladujących rozwiązywanie problemów – głównie nie algorytmicznych – w oparciu o wiedzę ekspertów i wnioskowanie oparte na prawach logiki.

Zapoznanie się z podstawowymi problemami z zakresu sztucznej inteligencji i sposobami realizacji systemów ekspertowych.



Nabranie umiejętności w tworzeniu programów komputerowych symulujących postępowanie ekspertów rozwiązujących zadania w danej dziedzinie, tj. realizacji systemów ekspertowych.


  1. 2 godz.

WPROWADZENIE DO SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

Zagadnienia: Charakterystyka sztucznej inteligencji, podstawowe pojęcia i definicje. Cele stawiane wytworom sztucznej inteligencji. Rozwiązywanie problemów niealgorytmicznych; określenie eksperta, heurystyki jako strategie oparte na doświadczeniu. Test na inteligencję programu komputerowego. Rozwój badań nad sztuczną inteligencją. Języki sztucznej inteligencji.

  1. 2 godz.

WIEDZA I SPOSOBY JEJ REPREZENTACJI

Zagadnienia Określenia i klasyfikacja wiedzy. Reprezentacja wiedzy symbolicznej: rachunek zdań i predykatów, fakty i reguły, sieci semantyczne, ramy. Wnioskowanie automatyczne: prawo Modus Ponendo Ponens i prawo Modus Tollendo Tollens.

  1. 2 godz.

PRZESZUKIWANIE PRZESTRZENI PROBLEMOWEJ

Zagadnienia: Pojęcie przestrzeni problemowej (przestrzeni stanów); stan początkowy, końcowy, dopuszczalne operacje przekształcające; przedstawienie w postaci grafu-drzewa. Algorytmy przeszukiwania: głębokościowy, szerokościowy, wspinaczkowy, heurystyczny.

  1. 2 godz.

CHARAKTERYSTYKA SYSTEMÓW EKSPERTOWYCH

Zagadnienia: Definicje i etapy rozwoju systemów ekspertowych. Porównanie cech ekspertów i systemów ekspertowych. Etapy tworzenia systemów ekspertowych.


  1. 2 godz.

STRUKTURA MODUŁOWA SYSTEMÓW EKSPERTOWYCH

Zagadnienia: Schemat blokowy współczesnego systemu ekspertowego (system MYCIN): interfejs (sprzęg) użytkownika, blok wyjaśniania, blok akwizycji wiedzy, baza wiedzy, maszyna wnioskująca i jej cykl kontrolny (rozpoznanie-akcja). Systemy szkieletowe do tworzenia systemów ekspertowych.

  1. 2 godz.

RODZAJE DZIAŁANIA SYSTEMÓW EKSPERTOWYCH

Zagadnienia:. Działanie progresywne(sterowanie faktami) oparte na prawie modus ponens; przykłady działania. Działanie regresywne (sterowanie hipotezą – celem) oparte na prawie modus tollens; przykłady działania. Działanie mieszane progresywno-regresywne.

Wykład 7. 2 godz. | ZALETY I OGRANICZENIA SYSTEMÓW EKSPERTOWYCH

=================================================================

Zagadnienia: Rodzaje zadań wykonywanych przez systemy ekspertowe, w zakresie analizy i w zakresie syntezy. Korzyści wynikające ze stosowania systemów ekspertowych. Trudności w pozyskiwaniu wiedzy od ekspertów. Trudności w przetwarzaniu wiedzy niepewnej (rozmytej) i wiedzy niekompletnej.

    Wykład 8. 1 godz.

SPRAWDZIAN ZALICZENIOWY




Plany ćwiczeń
  1. 2godz.


wprowadzenie, opis języka CLIPS, fakty i reguły

Opis ćwiczenia: Omówienie środowiska CLIPS 6.xx i WINCLIPS. Definiowanie reguł (defrule ..) i faktów (deffacts ..). Przykład realizacji elementarnego regułowego systemu ekspertowego. Rozdanie zadań projektowych.
        1. 2godz.


przetwarzanie danych numerycznych

Opis ćwiczenia: Zmienne jedno- i wielopolowe, operacje arytmetyczne, funkcje matematyczne i trygonometryczne. Zmienne globalne. Przypisanie wartości do zmiennej. Przykłady programów obliczeń matematycznych w prawych częściach reguł. Zadania do wykonania przez studentów.

        1. 2godz.


funkcje definiowane przez użytkownika

Opis ćwiczenia: Definiowanie funkcji (deffun ..), omówienie funkcji pobierających dane: read, readline oraz zapisu (printout t ..) oraz (format t ..). Funkcje logiczne AND, OR, NOT. Przykłady programów z zastosowaniem reguł i definiowanych funkcji; np. generacja grafów binarnych; Tworzenie baz wiedzy. Zadania do wykonania przez studentów.

        1. 2godz.


opercje na łańcuchach

Opis ćwiczenia: Operacje na łańcuchach: omówienie instrukcji działających na łańcuchach jedno-polowych (np. str-cat, sub-string) oraz funkcje obsługujące zmienne wielopolowe (np. create$, nth$, first$) itp. Przykłady przetwarzania danych symbolicznych. Zadania do wykonania przez studentów.
        1. 2godz.


STUKTURY I FUNKCJE PROCEDURALNE

Opis ćwiczenia: Opis struktur warunkowych: (if .. then .. else ..) oraz (while ..). Opis działania funfcji: (switch ..), (loop-for-count ..), (progn ..). Przykłady tworzenia struktur drzewiastych. Zadania do wykonania przez studentów.

        1. 2godz.


FAKTY ZESPOŁOWE - SZABLONY

Opis ćwiczenia: Opis struktury (deftemplate ..) i sposobu tworzenia szablonu, jako zespołowego faktu wielopolowego. Przykłady wykorzystania szablonów jako wzorów w lewych częściach reguł.
        1. 2godz.


omawianie i korygowanie projektów

Opis ćwiczenia: Korekty i udoskonalania projektów opracowywanych przez studentów.
        1. 1godz.


Czynności kontrolne i organizacyjne związane z zaliczaniem ćwiczeń

Wykaz źródeł (podręczników i skryptów)

  1. M. Białko, Podstawowe właściwości sieci neuronowych i hybrydowych systemów ekspertowych, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Koszalińskiej, Koszalin 2000,

  2. M. Białko, Sztuczna inteligencja i elementy hybrydowych systemów ekspertowych, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Koszalińskiej, Koszalin 2005,

  3. M. Białko, K. Musiał, Programowanie w języku CLIPS 6.0, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Koszalińskiej, Koszalin 2001,

  4. J. Mulawka, Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa 1996.





©snauka.pl 2016
wyślij wiadomość