Экспертные системы в обучении

Курс по выбору

Составитель: Сергеев С.Л., Стученков А.Б.

I. Организационно-методический раздел

Дисциплина изучается студентами направления «Информационные технологии» (магистратура) в 11 семестре, итоговой формой контроля является экзамен. Контроль самостоятельной работы студентов осуществляется в виде тестирования, опросов и проверки домашней работы.

Цель и задачи изучения дисциплины

Цель дисциплины «Экспертные системы в обучении» - освоение студентами базовых принципов и современных подходов применения экспертных систем в обучении. Задачами курса являются ознакомление с принципами устройства, функционирования и обучения экспертных систем, средствами их разработки и применении в учебном процессе.

Место дисциплины в профессиональной подготовке выпускника

Является специальной дисциплиной магистра и развивает тематику дисциплин, посвященных информационным технологиям. Для изучения необходимы знания в области основ информационных технологий, дискретной математики, объектно- ориентированного программирования.

Требования к уровню освоения материала дисциплины

После изучения курса студенты должны:

усвоить системные принципы представления знаний в экспертных системах,
освоить технологию решения проблем экспертными системами,
изучить методы приобретения знаний экспертными системами,
иметь представление о технологиях разработки экспертных систем,
уметь применять полученные знания об экспертных системах при разработке обучающих систем.

II. Содержание дисциплины

1. Введение: Смысл экспертного анализа. Характеристики экспертных систем. Базовые функции экспертных систем. Приобретение знаний. Представление знаний. Управление процессом поиска решения. Разъяснение принятого решения.
2. Представление знаний.: Представление знаний: принципы и методы. Таблицы операторов и методика "средство - анализ завершения". Анализ метода представления и управления в STRIPS. Формулировка подцелей в MYCIN. База знаний системы MYCIN. Структуры управления в MYCIN. Оценка и сравнение характеристик экспертных систем.
3. Системы, основанные на знаниях.: Канонические системы. Системы порождающих правил для решения проблем. Синтаксис представления правил. Рабочая память. Управление функционированием интерпретатора. Разрешение конфликтов. Прямая и обратная цепочки рассуждений. Правила и метаправила.
4. Ассоциативные сети и системы фреймов.: Графы, деревья и сети. Ассоциативные сети. Разделение видов узлов и когнитивная экономия. Анализ адекватности ассоциативных сетей. Представление типовых объектов и ситуаций. Основные понятия концепции фреймов. Фреймы и графы. Значения по умолчанию и демоны. Множественное наследование. Сравнение сетей и фреймов.
5. Представление неопределенности знаний и данных.: Источники неопределенности. Экспертные системы и теория вероятностей. Условная вероятность. Коэффициенты уверенности. Коэффициенты уверенности и условные вероятности. Сомнительность и возможность. Нечеткие множества. Нечеткая логика. Теория возможности. Неопределенное состояние проблемы неопределенности.
6. Приобретение знаний.: Теоретический анализ процесса приобретения знаний. Стадии приобретения знаний. Уровни анализа знаний .Онтологический анализ. Методы приобретения знаний. Приобретение новых знаний на основе существующих.
7. Иерархическое построение и проверка гипотез.: Влияние сложности пространства гипотез на организацию работы системы. Структурированные объекты в CENTAUR. Структура фреймов в CENTAUR. Правила, включенные в прототипы. Формирование суждений на базе модели в системе INTERNIST. Рабочая среда инженерии знаний TDE.
8. Решение проблем конструирования.: Области применения методов конструктивного решения проблем. Система R1/XCON. Компоненты и ограничения. Извлечение знаний в системе R1/XCON. Совершенствование и расширение системы R1/XCON. Стратегии конструирования. Архитектура систем планирования и метапланирования. Извлечение, представление и применение знаний о проектировании.
9. Средства формирования пояснений.: Формирование пояснений на основе знаний. Подсистема формирования пояснений в MYCIN. Формирование пояснений на основе фреймов. Организация вывода пояснений в системе CENTAUR. Использование мультимедийного интерфейса для формирования пояснений. Формирование пояснений и автоматическое программирование. Автоматическое программирование в системе XPLAN. Проект Explainable Expert Systems. Планирование текстов пояснений и модели пользователей в PEA. Перспективы дальнейших исследований методов формирования пояснений.
10. Инструментальные средства разработки экспертных систем.: Общая характеристика инструментальных средств для построения экспертных систем. Оболочки экспертных систем. Языки программирования высокого уровня: языки описания порождающих правил, объектно-ориентированные языки, языки логического программирования экспертных систем. Многофункциональные программные среды. Дополнительные модули. Использование инструментальных средств. Выбор подходящего инструментария для разработки экспертной системы.
11. Формирование знаний на основе машинного обучения.: Индуктивное обучение. Формирование и уточнение правил. Пространство версий. Алгоритм отсеивания кандидатов. Построение дерева решений и порождающих правил. Структура дерева решений. Алгоритм формирования дерева решений по обучающей выборке. Уточнение наборов правил.