Методы и средства интеллектуальных информационных систем

1. Глава 1. МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Лекция 1 Технологические тенденции ИС.
Интеллектуальные технологии ИЗ.

2. 1.1 Тенденции развития информационных систем

Основные технологические тенденции
Соотношение стоимость – производительность
Графический и другие дружественные
пользовательские интерфейсы
Хранение и память
Хранилища данных
Мультимедия и виртуальная реальность
Технология сетевых вычислений
OLAP (оперативная аналитическая обработка)
Новая информационная технология решения
задач и интеллектуальные системы

3. OLAP

OLAP (Online Analytical Processing) –
информационный процесс, который дает
возможность пользователю запрашивать
систему и т.д. в оперативном режиме (онлайн)
Продукты OLAP делятся на 3 классу по типу БД:
* Многомерный OLAP (MOLAP)
** Реляционный OLAP (ROLAP)
*** Гибридный OLAP (HOLAP)

4. Искусственный интеллект по сравнению с традиционным программированием

5. 1.2 Интеллектуальные технологии на основе инженерии знаний

Данные- элементарные описания предметов,
событий и действий, которые запомнены,
классифицированы и сохранены, но не
организованы для передачи какого – либо
специального содержания
Информация– это данные, которые
организованы так, что они обретают значение и
ценность для получателя
Знания состоят из данных или информации,
которые организованы и обработаны с целью
передачи смыслового содержания, накопленного
опыта, результатов обучения и экспертизы т. о., что
они могут использоваться для решения проблем
или выполнения действий

6. Данные. Источники данных

Источники:
Внутренние данные хранятся в одном или
более местах в корпорации (данные о людях,
продукции, услугах и процессах и т.д.)
Внешние данные не относятся к
деятельности конкретной ИС (постановления,
нормативные акты, биржевые сводки и т.д.)
Персональные данные – собственные
экспертные знания и информация пользователей
ИС (субъективные оценки продаж, мнения о
действиях конкурентов и т.д.)

7. Структура данных и системы управления базами данных

3 основные модели БД:
* реляционные
* иерархические
* сетевые
Новые модели БД:
* обьектно-ориентированные БД
* мультимедийные БД

8. Хранилища данных

Хранилище данных объединяет
различные источники данных для
эффективного доступа конечного
пользователя
Основные структуры для хранения
данных:
* двухрядные структуры
* трехрядные структуры

9. Трехрядная архитектура хранилища данных

10. Интеллектуальные базы данных

Структура интеллектуальной базы данных,
представляющая один из способов интеграции ЭС и БД

11. Интеллектуальная добыча и анализ данных (ИАД) позволяет открыть информацию в хранилищах данных, когда запросы и отчеты не могут

быть
обнаружены
При ИАД применяется 5 типов информации:
1. ассоциации 2. последовательности
3. классификации 4. кластеры 5. прогнозирование
Основные инструментарии, используемые в ИАД:
рассуждения на основе прецедентов;
нейронные вычисления;
интеллектуальные агенты;
другие средства: деревья решений, ролевая индукция,
визуализация данных

12. Знания в искусственном интеллекте

База знаний
Знание - это теоретическое и практическое
понимание проблемы и предметной области
Знание – главный ресурс организации
База знаний (БЗ) - коллекция совместно
организованных знаний, относящихся к задачам,
решаемым в системе ИИ
Обработка знаний
Система управления базой знаний (СУБЗ)
Инженерия знаний совокупность моделей, методов и технических
приемов, нацеленных на создание систем, которые
предназначены для решения проблем с
использованием знаний

13. Глава 1. МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Лекция 2 Методы ИИ. ИИС.

14. 1.3 Методы и средства искусственного интеллекта

15. Основные направления исследований в области ИИ

16. Дисциплины, на которых базируется ИИ и его приложения

17. 1.4 Интеллектуальные информационные системы (ИИС)

ИИС решают следующие проблемы:
преодоление сложности (при необходимости делать
выбор из множества возможных решений);
организация больших объемов информации,
необходимая для управления предприятием;
уменьшение информации до того уровня, который
необходим для принятия решения;
нехватка времени на принятие решения (проявляется
по мере усложнения производства);
координация (решения необходимо координировать
с другими звеньями процесса);
необходимость сохранения и распространения
знаний опытных экспертов, полученных в процессе
многолетней работы

18. Схематическое представление интеллектуальной СПР