Введение. Цели и задачи. Изучение базы и банков данных

Наиболее известные/распространённые ЭС

Этапы разработки ЭС

• Этап идентификации проблем — определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.
• Этап извлечения знаний — проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.
• Этап структурирования знаний — выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.
• Этап формализации — осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки ЭС. Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта, организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление знаний в виде, понятном ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.
• Реализация ЭС — создается один или несколько прототипов ЭС, решающие требуемые задачи.
• Этап тестирования — производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом.

• CLIPS — весьма популярная оболочка для построения ЭС (public domain)
• OpenCyc — мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов
• WolframAlpha — поисковая система, интеллектуальный «вычислительный движок знаний»
• MYCIN — наиболее известная диагностическая система, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях.
• HASP/SIAP — интерпретирующая система, которая определяет местоположение и типы судов в Тихом океане по данным акустических систем слежения.
• Акинатор - интернет-игра. Игрок должен загадать любого персонажа, а Акинатор должен его отгадать, задавая вопросы. База знаний автоматически пополняется, поэтому программа может отгадать практически любого известного персонажа.

Цель изучения дисциплины “Базы и банки данных” – это обучение студентов принципам построения баз данных, возможностям их применения и проектирования автоматизированных систем обработки информации как составных элементов функциональных систем.

Задачи изучения дисциплины. В процессе обучения главной задачей студента является понять принципы организации информационных систем на основе систем управления базами данных (СУБД).

Студент должен иметь представление:

1) об уровнях абстракции данных и языковых средствах СУБД;

2) о принципах инфологического и датологического проектирования баз данных.

В результате изучения дисциплины “Базы и банки данных” студент должен знать реляционную модель данных, реляционные исчисления и реляционную алгебру, язык баз данных SQL.

3) методы отображения инфологической схемы на модели данных.

Студент должен владеть методами и средствами организации распределенной обработки данных.

Студент должен уметь использовать современные СУБД, а также языки описания и манипулирования данными.

Студент должен получить опыт проектирования баз данных и администрирования СУБД.

Дата добавления: 2015-05-09