Интеллектуальные агенты

Курс читался студентам 5-го курса физического факультета с кафедры Компьютерных Систем и Телекоммуникаций. Объем курса: лекции - 34 часа, практика - 34 часа.

Содержание

  1. Цель курса
  2. Требования к студентам по результатам изучения
  3. Содержание курса
  4. Практические задания

Цель курса

Цель данного курса состоит в ознакомлении студентов с Интернет технологиями, которые позволяют создавать ресурсы и системы, основанные на знаниях. Все рассматриваемые технологии и методы лежат в русле подхода Semantic Web. Обсуждаются основы создания интеллектуальных систем. Рассматривается математическое обеспечение средств для представления знаний, онтологий и RDF словарей, подходы к их разработке, а также соответствующие технические средства. Описываются технологии, позволяющие использовать средства для представления знаний в существующей инфраструктуре всемирной паутины. Рассматриваются классические задачи информационного поиска и методы их решения.

Требования к студентам по результатам изучения

Студенты должны владеть подходами к проектированию интеллектуальных систем, уметь представлять знания в виде онтологий и RDF словарей, иметь представление о синтаксисе средств для представления знаний, осознавать положение спецификаций Semantic Web в существующей инфраструктуре WWW, и владеть приемами внедрения интеллектуальных Интернет технологий в существующие ресурсы. Студенты должны знать о программных интерфейсах для работы с семантическими данными, знать модели и структуры данных, которые в них используются, иметь практические навыки работы с ними. А также методы решения задач полнотекстового поиска и соответствующие программные средства.

Содержание курса

  1. Вводная информация о курсе
  2. Основы логики, науки о мышлении
  3. Дескриптивная логика второго порядка
  4. Онтологии как средство для представления знаний
  5. Введение в Semantic Web
  6. Язык онтологий OWL, и другие технологии проекта SemanticWeb
  7. Информационный поиск
  8. Понятие о Больших Данных. ACID требования,CAP-теорема, BASE архитектура.Технологии для хранения и обработки Больших данных
  9. Тезаурусы, корпусная лингвистика, WordNet, разметка текстовых коллекций
  10. Введение в интеллектуальный анализ данных

Практические задания

  1. Разаработка онтологии по индивидуальной теме, согласно требованиям, в редакторе Protege.
  2. Разработка веб приложения, отображающего все классы, свойства и экземпляры разработанной онтологии, с помощью контейнера сервлетов Tomcat и библиотеки Jena.
  3. Доработка разработанного приложения по индивидуальному заданию.