Текущий, промежуточный контроль знаний студентов



Скачать 463.14 Kb.
страница3/3
Дата01.06.2016
Размер463.14 Kb.
1   2   3


4. Текущий, промежуточный контроль знаний студентов



Тесты, вопросы для текущего контроля, для подготовки к зачету, экзамену

1.

По Модулю 1 «Функциональный подход для создания интеллектуальных систем»:

Контрольный письменный опрос по следующим вопросам:

  1. Тенденции развития аппаратного и программного обеспечения.

  2. Эволюция требований пользователей.

  3. Абстракция и унификация программных компонент.

  4. Императивные и декларативные языки программирования.

  5. Недостатки языков программирования процедурного типа.

  6. Особенности функционального программирования.

  7. Обзор проблематики и областей применения искусственного интеллекта.

  8. Простые типы данных.

  9. Определение переменных.

  10. S-выражения. Формы, функции и процедуры. Передача параметров. Функционал apply.

  11. Общие принципы организации системы типов в процедурных языках на примере Scheme.

  12. Особенности числовых типов данных в языке программирования Scheme.Строки.

  13. Векторы. Точечные пары. Принципы преобразования типов. Равенство значений.

  14. Структуры. Списки. Внутреннее представление списков. Функции работы со списками. Ассоциативные списки.

  15. Условные выражения.

  16. Связывание переменных со значениями.

  17. Функции ввода-вывода.

  18. Применение средств макроподстановки в языке Scheme и Lisp.

  19. Интерфейс к операционной системе.

  20. Композиция функций. Циклы.

  21. Повторение через итерацию и рекурсию.


По Модулю 2 «Проектирование функциональных приложений»

Контрольный письменный опрос по следующим вопросам:

  1. Состав и возможности программной системы DrScheme.

  2. Структура программного проекта.

  3. Возможности по созданию и отладке программ.

  4. Интерактивная система помощи.

  5. Назначение модулей и пакетов в DrScheme.

  6. Настройка параметров программной системы DrScheme.

  7. Cимвольные данные.

  8. Элементарные селекторы и конструкторы.

  9. Рекурсивные функции.

  10. Функции высших порядков.

  11. Лямбда-исчисление.

  12. Машинная архитектура для функционального программирования.

  13. Важность использования эффективных структур данных при решении сложных интеллектуальных задач

  14. Параллельное ветвление рекурсии. Взаимная рекурсия.

  15. Рекурсия высоких порядков.

  16. Представление стеков, очередей, последовательностей, деревьев.

  17. Взаимно- референтные структуры данных.

  18. Мутабельные структуры данных.

  19. Абстракция и декомпозиция.

  20. Разработка функциональных абстракций на примерах.

  21. Контракты на интерфейсы.

  22. Абстракция данных.

  23. Альтернативные представления абстрактных типов данных.

  24. Программирование, управляемое данными и аддитивность.

  25. Методы обработки ошибок и исключительных ситуаций.

  26. Генерирующая рекурсия.

  27. Алгоритмы с возвратами.

  28. Аккамуляция данных.

  29. Нелокальные переходы.

  30. Недетерминированные вычисления.

  31. Отложенные вычисления.


По Модулю 3 «Концепции и возможности функциональных языков»

Контрольный письменный опрос по следующим вопросам:

  1. Реализация металингвистической абстракции средствами функциональных языков.

  2. Метациркулярный вычислитель на языке Scheme.

  3. Представление выражений.

  4. Программы перевода.

  5. Симулятор регистровой машины.

  6. Структура и функции ассемблера регистровой машины. Компилятор.

  7. Объект, класс и метакласс. Наследование. Порядок наследования в иерархии классов.

  8. Полиморфизм.

  9. Инкапсуляция.

  10. Взаимодействие на основе передачи сообщений.

  11. Различные возможности объектно-ориентированных расширений на примере объектно-ориентированного расширения Scheme и Flavors.

  12. Применимость объектного программирования.

  13. Базовые примитивы системы DrScheme.

  14. Алгоритмы управления отображением графических объектов.

  15. Применение приемов программрования для реализации графических приложений.

  16. Средства создания графического интерфейса пользователя в системе DrSchreme.

  17. Диалекты Scheme (DrScheme, MIT Scheme и др.).

  18. Первичная среда Common Lisp.

  19. Среда Allegro Common Lisp. Среда Zlisp.

  20. Направления развития функциональных языков программирования.

  21. Возможности языков смешанного типа на примере Tcl/Tk

По Модулю 4 «Введение в интеллектуальные информационные системы»

Контрольный письменный опрос по следующим вопросам:

  1. Интеллектуальные информационные системы, как закономерный и неизбежный этап развития средств труда.

  2. Основные положения информационно-функциональной теории развития техники.

  3. Информационная теория стоимости.

  4. Интеллектуализация – генеральное направление и развития информационных технологий.

  5. Данные, информация, знания.

  6. Системно-когнитивный анализ как развитие концепции смысла Шенка-Абельсона.

  7. Понятие: "Система искусственного интеллекта", место СИИ в классификации информационных систем.

  8. Определение и классификация систем искусственного интеллекта, цели и пути их создания.

  9. Информационная модель деятельности специалиста и место систем искусственного интеллекта в этой деятельности.

  10. Жизненный цикл системы искусственного интеллекта и критерии перехода между этапами этого цикла.

Модуль 5 «Принципы построения интеллектуальных информационных систем»

Контрольный письменный опрос по следующим вопросам:

  1. Интеллектуальные интерфейсы.

  2. Использование биометрической информации о пользователе в управлении системами.

  3. Системы с биологической обратной связью.

  4. Системы с семантическим резонансом.

  5. Компьютерные (Y-технологии и интеллектуальный подсознательный интерфейс.

  6. Системы виртуальной реальности и критерии реальности.

  7. Эффекты присутствия, деперсонализации и модификация сознания пользователя.

  8. Системы с дистанционным телекинетическим интерфейсом.

  9. Основные понятия и определения, связанные с системами распознавания образов.

  10. Проблема распознавания образов.

  11. Классификация методов распознавания образов.

  12. Применение распознавания образов для идентификации и прогнозирования.

  13. Сходство и различие в содержании понятий "идентификация" и "прогнозирование".

  14. Роль и место распознавания образов в автоматизации управления сложными системами.

  15. Методы кластерного анализа.

  16. Многообразие задач принятия решений. Языки описания методов принятия решений.

  17. Выбор в условиях неопределенности.

  18. Решение как компромисс и баланс различных интересов.

  19. О некоторых ограничениях оптимизационного подхода.

  20. Экспертные методы выбора.

  21. Юридическая ответственность за решения, принятые с применением систем поддержки принятия решений.

  22. Условия корректности использования систем поддержки принятия решений.

  23. Хранилища данных для принятия решений.

Модуль 6 «Применение и перспективы систем искусственного интеллекта»:

Контрольный письменный опрос по следующим вопросам:


  1. Обзор опыта применения АСК-анализа для управления и исследования социально-экономических систем.

  2. Поддержка принятия решений по выбору агротехнологий, культур и пунктов выращивания.

  3. Прогнозирование динамики сегмента рынка.

  4. Анализ динамики макроэкономических состояний городов и районов на уровне субъекта Федерации в ходе экономической реформы и прогнозирование уровня безработицы.

  5. Ограничения АСК-анализа и обоснованное расширение области его применения на основе научной индукции.

  6. Перспективы применения АСК-анализа в управлении.

  7. Развитие АСК-анализа.

  8. Другие перспективные области применения АСК-анализа и систем искусственного интеллекта.




2.

Вопросы для текущего контроля по всем темам курса:

  1. Понятие интеллектуальных информационных систем. Основные понятия и определения.

  2. Стадии разработки экспертных систем. Идентификация проблемы.

  3. Искусственный интеллект, история развития искусственного интеллекта.

  4. Концептуализация, как стадия экспертной системы.

  5. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта.

  6. Экспертные системы. Формализация.

  7. Классификация интеллектуальных систем. Классификация по масштабу, по сфере применения.

  8. Реализация экспертных систем.

  9. Классификация интеллектуальных систем. Классификация по способу организации.

  10. Тестирование.

  11. Области применения интеллектуальных систем.

  12. Участники процесса проектирования интеллектуальной информационной системы.

  13. Представление знаний и вывод на знаниях.

  14. Коллектив разработчиков информационной системы.

  15. Данные и знания.

  16. Коллектив разработчиков экспертной системы. Пользователь.

  17. Представление знаний. Модели представления данных.

  18. Понятие эксперта, как участника процесса проектирования интеллектуальной информационной системы.

  19. Модели представления знаний: продукционные модели, семантические сети, фреймы, формальные логические модели.

  20. Коллектив разработчиков интеллектуальной информационной системы.

  21. Нейронные сети. Основные понятия и определения.

  22. Экспертные системы. Основные понятие и определения.

  23. Архитектура нейронных сетей.

  24. Составные части экспертной системы: база знаний, интерпретатор, диалоговый компонент, объяснительный компонент, компонент приобретения знания.

  25. Алгоритмы обучения нейронных сетей.

  26. Определение экспертной системы.

  27. Понятие шума в нейронных сетях.

  28. Области создания и применения экспертных систем.

  29. Нейронные сети.

  30. Общие принципы построения и функционирования экспертных систем.

  31. Динамические сети.

  32. Этапы проектирования экспертных систем.

  33. Сети Хопфилда.

  34. Стадии разработки экспертных систем.

  35. Самоорганизирующиеся сети Кохонена.

  36. Модели представления знаний: продукционные модели, семантические сети, фреймы, формальные логические модели.

  37. Принцип работы сетей Кохонена.

  38. Архитектура ЭС реального времени

  39. Жизненный цикл ЭС реального времени

  40. Нейронные сети Хопфыилда и Хэмминга

  41. Составные части интеллектуальной информационной системы

  42. Конфигурации сетей с обратными связями

  43. Алгоритм Кохонена формирования карт признаков

  44. Нейросетевые алгоритмы и нейротехнологии

  45. Состояние и тенденции развития интеллектуальных информационных систем

  46. Успехи интеллектуальных информационных систем и их причины.

3.

Вопросы к экзамену:

  1. Понятие интеллектуальных информационных систем. Основные понятия и определения.

  2. Стадии разработки экспертных систем. Идентификация проблемы.

  3. Искусственный интеллект, история развития искусственного интеллекта.

  4. Концептуализация, как стадия экспертной системы.

  5. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта.

  6. Экспертные системы. Формализация.

  7. Классификация интеллектуальных систем. Классификация по масштабу, по сфере применения.

  8. Реализация экспертных систем.

  9. Классификация интеллектуальных систем. Классификация по способу организации.

  10. Тестирование.

  11. Области применения интеллектуальных систем.

  12. Участники процесса проектирования интеллектуальной информационной системы.

  13. Представление знаний и вывод на знаниях.

  14. Коллектив разработчиков информационной системы.

  15. Данные и знания.

  16. Коллектив разработчиков экспертной системы. Пользователь.

  17. Представление знаний. Модели представления данных.

  18. Понятие эксперта, как участника процесса проектирования интеллектуальной информационной системы.

  19. Модели представления знаний: продукционные модели, семантические сети, фреймы, формальные логические модели.

  20. Коллектив разработчиков интеллектуальной информационной системы.

  21. Нейронные сети. Основные понятия и определения.

  22. Экспертные системы. Основные понятие и определения.

  23. Архитектура нейронных сетей.

  24. Составные части экспертной системы: база знаний, интерпретатор, диалоговый компонент, объяснительный компонент, компонент приобретения знания.

  25. Алгоритмы обучения нейронных сетей.

  26. Определение экспертной системы.

  27. Понятие шума в нейронных сетях.

  28. Области создания и применения экспертных систем.

  29. Нейронные сети.

  30. Общие принципы построения и функционирования экспертных систем.

  31. Динамические сети.

  32. Этапы проектирования экспертных систем.

  33. Сети Хопфилда.

  34. Стадии разработки экспертных систем.

  35. Самоорганизирующиеся сети Кохонена.

  36. Модели представления знаний: продукционные модели, семантические сети, фреймы, формальные логические модели.

  37. Принцип работы сетей Кохонена.

  38. Архитектура ЭС реального времени

  39. Жизненный цикл ЭС реального времени

  40. Нейронные сети Хопфыилда и Хэмминга

  41. Составные части интеллектуальной информационной системы

  42. Конфигурации сетей с обратными связями

  43. Алгоритм Кохонена формирования карт признаков

  44. Нейросетевые алгоритмы и нейротехнологии

  45. Состояние и тенденции развития интеллектуальных информационных систем







  1. Дополнения и изменения в рабочей программе на учебный год _____/______




Следующие записи относятся к п.п.

Автор

Зав. Кафедрой





Принято УМУ__________________________________ Дата:________________
Каталог: Res -> OP VPO FGOS
OP VPO FGOS -> Рабочая программа дисциплины Краткое изложение программного материала
OP VPO FGOS -> 1. Цели и задачи дисциплины
OP VPO FGOS -> Целью изучения дисциплины
OP VPO FGOS -> 1. Цели и задачи дисциплины
OP VPO FGOS -> Задачами изучения курса «Введение в специальность
OP VPO FGOS -> 1. Цели и задачи дисциплины
OP VPO FGOS -> Цели и задачи освоения дисциплины
OP VPO FGOS -> Цели и задачи освоения дисциплины
OP VPO FGOS -> 1. цели и задачи освоения дисциплины цель изучения дисциплины
OP VPO FGOS -> 1. Цели и задачи дисциплины


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3


База данных защищена авторским правом ©psihdocs.ru 2017
обратиться к администрации

    Главная страница