'

«ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБРАБОТКИ СОЦИОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ»

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

«ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБРАБОТКИ СОЦИОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ» Москва 2013 ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» Кафедра «Информационные технологии»


Слайд 1

Кафедра «Информационные технологии» «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБРАБОТКИ СОЦИОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ» представляют для студентов 3-го курса, обучающихся по направлению 040100.62 «Социология» дисциплину по выбору профессор кафедры доктор экономических наук, профессор Демин Игорь Святославович профессор кафедры кандидат технических наук, доцент Золотарюк Анатолий Васильевич


Слайд 2

Цели дисциплины Формирование компетенций, основ теоретических знаний, практических навыков и умений работы в области функционирования и использования интеллектуальных информационных систем и технологий для решения профессионально-ориентированных задач. Овладение методикой и технологическим инструмента-рием применения нейронных сетей в процессе решения прикладных социологических задач.


Слайд 3

Задачи дисциплины Изучение основ построения информационных систем на базе технологий искусственного интел-лекта и их практического исполь-зования в процессе исследования, обработки, анализа и представ-ления социологической информа-ции. Усвоение и развитие компетенций выбора и применения нейросетевых и других интеллектуальных технологий для решения прикладных и научно-исследовательских задач предметной области социолога.


Слайд 4

Дисциплина изучается на 3-м курсе в 5-м семестре. Общая трудоемкость дисциплины – 2 зачетных единицы. Вид промежуточной аттестации – зачет. Объем дисциплины и виды учебной работы


Слайд 5

Краткое содержание дисциплины Информационные системы и технологии с элементами искусственного интеллекта Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС). Характерные черты ИИС. Интеллектуальные информационные технологии. Инженерия знаний: задачи инженерии знаний. Классификация и модели представления знаний. Системы поддержки принятия решений. Экспертные системы. Биологические принципы построения систем искусственного интеллекта. Генетические алгоритмы.


Слайд 6

Нейросетевые технологии Понятие и сущность нейросетевых технологий. Модель искусственного нейрона: персептрон, активационная функция нейрона. Направления применения нейросетевых технологий в экономике и социологии. Многослойные нейронные сети: структура, алгоритмы обучения. Использование многослойных нейронных сетей в задачах оценки, распознавания и прогнозирования. Самоорганизующиеся карты Кохонена. Модель персептрона Многослойная нейронная сеть


Слайд 7

Проблемы практического использования нейросетей Определение оптимальной архитектуры сети. Выбор активационной функции и алгоритма обучения. Место нейросетевых технологий как альтернатива и дополнение к алгоритмическим методам обработки информации. Требования к данным со стороны нейросетевых технологий. Возможности и методы предобработки данных (понижение размерности, исключение незначащих факторов, восстановление данных, корректировка аномалий). Состояние и тенденции развития рынка ИИС. Обучение нейросети с «учителем»


Слайд 8

Аналитическая платформа Deductor Возможности, структура и схема обработки данных. Методы обработки: извлечение, очистка, манипулирование, моделиро-вание, прогнозирование, кластериза-ция, поиск закономерностей, обнаруже-ние знаний, добычи данных и др. Решение практических задач социологии. Диаграмма прогноза Нейросеть Мастер обработки пакета Deductor


Слайд 9

Все занятия – в компьютерном классе! Изучение дисциплины позволит: освоить теоретические основы построения и функционирования интеллектуальных информационных систем, их разновидности и возможности использования для решения социологических задач; ознакомиться с назначением, структурой, функциональными возможностями и технологическим инструментарием аналитической платформы Deductor; разработчик – компания BaseGroup (г. Рязань); приобрести навыки обработки социологических данных в пакете Deductor, в т.ч. по использованию нейросетей, предобработке, очистке, прогнозированию, кластеризации социологической информации.


Слайд 10

При изучении дисциплины используются материалы учебников, учебных пособий и монографий, подготовленных классиками теории искусственного интеллекта, разделы из книг ППС кафедры, в т.ч. авторские методические разработки. На многофункциональном образовательном портале кафедры fa-kit.ru располагаются все необходимые информационные, аналитические, программные и учебно-методические материалы. Литература


Слайд 11

Уважаемые студенты! Ждем Вас на кафедре «Информационные технологии»: ул. Щербаковская, 38, комн. 302, тел. (499) 277-21-37), а также на занятиях по дисциплине «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБРАБОТКИ СОЦИОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ»! До встречи!!! © Кафедра «Информационные технологии», 2013. © Золотарюк А.В., Демин И.С., 2013, .


×

HTML:





Ссылка: