Системы и средства представления знаний (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)
Материал из MachineLearning.
|
В курсе рассматриваются основные методы и средства, связанные с разработкой и реализацией прикладных интеллектуальных систем.
Целью курса является углубленное изучение теории и практики методов и средств представления и обработки знаний в системах искусственного интеллекта (ИИ).
Задачами данного курса являются:
- приобретение теоретических знаний в области представления и обработки знаний;
- освоение методов и средств представления и обработки знаний в прикладных интеллектуальных системах;
- оказание консультаций и помощи студентам в проведении собственных теоретических и экспериментальных исследований в разработки и реализации прикладных интеллектуальных систем;
- приобретение навыков работы с инструментальными средствами представления и обработки знаний, а также с использованием их при создании прикладных интеллектуальных систем, функционирующих в Интернет.
Курс читается студентам 4 курса кафедры «Интеллектуальные системы / проектирование и организация систем» ФУПМ МФТИ. Программа лекционного курса рассчитана на 34 часа (семестр), предусмотрены практические занятия (17 часов) и лабораторные работы (17 часов).
Замечания для студентов
- На подстранице имеется перечень вопросов к устному экзамену.
- О найденных ошибках и опечатках сообщайте мне. — А.Н.Гнеушев 21 декабря 2024
- Короткая ссылка на эту страницу: http://bit.ly/ML_ISD_AI_TOOLS.
Программа курса
Современные методы и средства представления и обработки знаний
- Введение в проблематику инженерии знаний.
- Проблемы извлечения знаний из различных источников
- Приобретение знаний от экспертов.
- Формализация качественной информации.
- Пополнение и интеграция знаний.
- Согласование знаний.
Технологии инженерии знаний
- Классификация методов практического извлечения знаний.
- Коммуникативные методы извлечения знаний.
- Текстологические методы извлечения знаний.
- Простейшие методы структурирования знаний.
- Латентные структуры знаний и психосемантика.
- Репертуарные решетки.
- Примеры методов и систем приобретения знаний.
Инструментальные средства представления и обработки знаний
Прикладные аспекты инженерии знаний.
- Методы и средства автоматизированного приобретения знаний.
- Визуальное проектирование баз знаний.
- Системы семейства Protégé – архитектура, функциональные возможности.
Методы и средства представления онтологических знаний.
- Инициатива (KA)2 и инструментарий Ontobroker.
- Аннотация знаний в рамках инициативы (KA)2.
- Средства спецификации онтологий в проекте Ontobroker.
- Формализм запросов и формализм представления. Машина вывода Ontobroker.
- Аннотация Web-страниц онтологической информацией.
- Проект SHOE – спецификация онтологий и инструментарий.
- Общая характеристика проекта.
- Спецификация онтологий и инструментарий SHOE.
- Формализм представления и машина вывода.
- Формализм запросов в проекте SHOE.
- Аннотация Web-документов на базе онтологий.
Методы и средства представления и обработки знаний в среде Интернет
Проблемы представления данных и знаний в среде Интернет.
- Web документы, Социальный и Семантический Web.
- W3C консорциум и его работа по стандартизации представления данных и знаний в среде Интернет.
Язык HTML и представление знаний.
- Историческая справка.
- HTML как язык гипертекстовой разметки Интернет-документов.
- Возможности представления знаний на базе языка HTML.
Язык XML и представление знаний.
- Историческая справка.
- XML как язык семантической разметки Интернет-документов.
- Формализм RDF(S) и стандарты W3C.
- RDF-хранилища и методы их реализации.
- Запросы к базам знаний на основе языка SPARQL.
Представление и обработка знаний в Интернет.
- OWL-семейство средств представления и обработки знаний.
- OWL-Lite.
- OWL-DL.
- OWL-Full.
- Представление и обработка знаний на языке OWL-DL.
Пространства знаний в среде Интернет.
- Методы формирования и организации пространств знаний в среде Интернет.
- Семантическое аннотирование ресурсов Интернет.
- Мониторинг Интернет-ресурсов.
- Извлечение информации из текстов.
- Аналитика на знаниях.
- Порталы знаний.
Практические занятия
- Представление знаний в языках HTML, XML и RDF(S).
- Представление онтологических знаний в языке OWL-DL.
- Методы и средства извлечения информации из текстов на естественном языке.
- Семантический Web.
Лабораторные занятия
- Реализация модельных пространств знаний в языках XML и RDF(S).
- Задача 1: Реализация модельного пространства научных публикаций на языке XML.
- Задача 2: Реализация модельного пространства научных публикаций в формализме RDF(S).
- Проектирование онтологических моделей в среде Protégé.
- Задача 1: Проектирование онтологии научных исследований в институтах РАН.
- Извлечение информации из текстов в среде GATE.
- Задача 1: Извлечение цитирований из трудов научных конференций.
- Анализ семантических порталов в среде Интернет.
- Задача 1: Анализ функционалов семантического портала OpenCalais
- Задача 2: Анализ функционалов портала семантического поиска Hakia
- Задача 3: Анализ функционалов российской информационно-аналитической системы Exactus
Необходимое программное обеспечение
- инструментарий GATE;
- среда Protege.
- Электронные ресурсы, включая доступ к базам данных
Литература
Основная литература
- Лабоцкий В. Управление знаниями. Технологии, методы и средства представления, извлечения и измерения знаний. Современная школа. 2006.
- HTML-4.0, W3C Documentation URL
- XML, W3C Documentation URL
- RDF(S), W3C Documentation URL
- OWL, W3C Documentation URL
- Protégé. User Guide, Stanford University, 2009 URL
- Developing Language Processing Components with GATE. Version 7 (a User Guide), 2012 URL
Дополнительная литература
- Справочник "Искусственный интеллект". Том 1. Системы общения и экспертные системы. Попов Э.В. (ред.) - М.: Радио и связь, 1990.
- Справочник "Искусственный интеллект". Том 2. Модели и методы. Поспелов Д.А. (ред.) - М.: Радио и связь, 1990.
- Справочник "Искусственный интеллект". Том 3. Программные и аппаратные средства. Захаров В.Н., Хорошевский В.Ф. (ред.). - М.: Радио и связь, 1990.
- Хорошевский В.Ф. Пространства знаний в сети Интернет и Semantic Web (Часть 1), Искусственный интеллект и принятие решений, № 1 (2008).
- Хорошевский В.Ф. Пространства знаний в сети Интернет и Semantic Web (Часть 2), Искусственный Интеллект и Принятие решений, № 4 (2009).
- Хорошевский В.Ф. Пространства знаний в сети Интернет и Semantic Web (Часть 3), Искусственный Интеллект и Принятие решений, № 1 (2012).
- Ефименко И.В., Хорошевский В.Ф. Онтологическое моделирование экономики предприятий и отраслей современной России: Часть 1. Онтологическое моделирование: подходы, модели, методы, средства, решения (ч. 1). – М.: Изд. дом ВШЭ, 2011. – 76 с.
Пособия и методические указания
- Макарова Н.В. (ред.), Бройдо В.Л., Гаврилова Т.А. и др. Информатика: Учебник. - М., Финансы и ста-тистика, 2006. - 768 с. (Главы «Интеллектуальные системы» и «Инженерия знаний»).
- Кудрявцев Д.В. Системы управления знаниями и применение онтологий. Учебное пособие. -СПб.: Изд-во Политехнического университета, 2010. -344с.
Программу составил
В.Ф. Хорошевский, профессор, д.т.н.
См. также
- Кафедра «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ
- Специализация «Проектирование и организация систем» кафедры «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ
- Расписание специализации «Проектирование и организация систем»
Список подстраниц
| Системы и средства представления знаний (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)/Вопросы |
