4. Обработка.

Обработка информации - преобразование информации из одного вида в другой, осуществляемое по строгим формальным правилам. Примеры обработки информации

Примеры Входная информация Выходная информация Правило

Таблица умножения Множители Произведение Правила арифметики

Определение времени полета рейса "Москва-Ялта" Время вылета из Москвы и время прилета в Ялту Время в пути Математическая формула

Отгадывание слова в игре "Поле чудес" Количество букв в слове и тема Отгаданное слово Формально не определено

Получение секретных сведений Шифровка от резидента Дешифрованный текст Свое в каждом конкретном случае

Постановка диагноза болезни Жалобы пациента + результаты анализов Диагноз Знание + опыт врача

Обработка информации по принципу "черного ящика" - процесс, в котором пользователю важна и необходима лишь входная и выходная информация, но правила, по которым происходит преобразование, его не интересуют и не принимаются во внимание.

"Черный ящик" - это система, в которой внешнему наблюдателю доступны лишь информация на входе и на выходе этой системы, а строение и внутренние процессы неизвестны.

5. Использование.

Информация используется при принятии решений.

Достоверность, полнота, объективность полученной информации обеспечат вам возможность принять правильное решение.

Ваша способность ясно и доступно излагать информацию пригодится в общении с окружающими.

Умение общаться, то есть обмениваться информацией, становится одним главных умений человека в современном мире.

Компьютерная грамотность предполагает:

знание назначения и пользовательских характеристик основных устройств компьютера;

Знание основных видов программного обеспечения и типов пользовательских интерфейсов;

умение производить поиск, хранение, обработку текстовой, графической, числовой информации с помощью соответствующего программного обеспечения.

Информационная культура пользователя включает в себя:

понимание закономерностей информационных процессов;

знание основ компьютерной грамотности;

технические навыки взаимодействия с компьютером;

эффективное применение компьютера как инструмента;

привычку своевременно обращаться к компьютеру при решении задач из любой области, основанную на владении компьютерными технологиями;

применение полученной информации в практической деятельности.

6. Защита.

Защитой информации называется предотвращение:

доступа к информации лицам, не имеющим соответствующего разрешения (несанкционированный, нелегальный доступ);

непредумышленного или недозволенного использования, изменения или разрушения информации.

Более подробно о защите информации мы остановимся далее.

Под защитой информации, в более широком смысле, понимают комплекс организационных, правовых и технических мер по предотвращению угроз информационной безопасности и устранению их последствий.

Билет №13

Процессы, обеспечивающие работу информационной системы:

ввод информации из внешних или внутренних источников;

обработка входной информации и представление ее в удобном виде;

вывод информации для представления потребителям или передачи в другую систему;

обратная связь — это информация, переработанная людьми данной организации для коррекции входной информации.

Информационная система определяется следующими свойствами:

любая информационная система может быть подвергнута анализу, построена и управляема на основе общих принципов построения систем;

информационная система является динамичной и развивающейся;

при построении информационной системы необходимо использовать системный подход;

выходной продукцией информационной системы является информация, на основе которой принимаются решения;

информационную систему следует воспринимать как человеко-компьютерную систему обработки информации.

Внедрение информационных систем может способствовать:

получению более рациональных вариантов решения управленческих задач за счет внедрения математических методов и интеллектуальных систем и т.д.;

освобождению работников от рутинной работы за счет ее автоматизации;

обеспечению достоверности информации;

замене бумажных носителей данных на магнитные диски или ленты;

совершенствованию структуры потоков информации и системы документооборота в фирме;

уменьшению затрат на производство продуктов и услуг;

предоставлению потребителям уникальных услуг;

отысканию новых рыночных ниш;

привязке к фирме покупателей и поставщиков за счет предоставления им разных скидок и услуг.

Билет №14

Билет №15.

1 уровень – техническое обеспечение. Это совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих технических средств.

2 уровень – информационное обеспечение – совокупность сведений, необходимых для выполнения автоматизированного проектирования. Основная его часть – автоматизированные банки данных, состоящие из БД, БЗ, САПР и СУ.

3 уровень – программное обеспечение – совокупность машинных программ, необходимых для выполнения автоматизированного проектирования.

4 уровень – организационно-методическое – совокупность документов, устанавливающих состав проектной организации и ее подразделений, связи между ними и их функции, совокупность документов, устанавливающих состав и правила отбора и эксплуатации средств обеспечения автоматизированного проектирования.

5 уровень – лингвистическое – совокупность языков проектирования, включая термины и определения, правила формализации естественного языка и методы сжатия и развертывания текстов.

6 уровень – математическое обеспечение – совокупность математических методов, математических моделей и алгоритмов проектирования.

7 уровень – концептуальное – совокупность универсальных мировоззренческих концепций, отражающих цели развития системы.

Билет №16.

Классификация информационных систем предприятий

Информационные системы делятся на несколько категорий, каждая из которых занимает определенную нишу в производственном (жизненном) цикле, выполняя необходимые действия с информационным обеспечением предприятия.

Итак, системы подразделяются на:

ERP-системы (англ. Enterprise Resource Planning) — система планирования (управления) ресурсами предприятия.

CRM-системы (англ. Customer relationship management) — Модель взаимодействия, полагающая, что центром всей философии бизнеса является клиент, а основными направлениями деятельности являются меры по поддержке эффективного маркетинга, продаж и обслуживания клиентов.

ECM-системы (англ. Enterprise Content Management) — это стратегическая инфраструктура и техническая архитектура для поддержки единого жизненного цикла неструктурированной информации (контента) различных типов и форматов.

CPM-системы (англ. Corporate Performance Management) — концепция управления эффективностью бизнеса, охватывающая весь спектр задач в области стратегического и финансового управления компанией.

HRM-системы (англ. Human Resource Management) — область знаний и практической деятельности, направленная на своевременное обеспечение организации персоналом и оптимальное его использование.

EAM-системы (англ. Enterprise Asset Management) — это информационная система, предназначенная в основном для автоматизации процессов связанных с техническим обслуживанием оборудования, его ремонтом, а также послепродажным обслуживанием этого оборудования.

EDMS-системы (англ. Electronic Document Management) — система управления документами предприятия.

Workflow-системы (англ. Business Process Management (BPM)) — система отвечающая за документооборот предприятия в комплексе, начиная от простого поручения до конечных маршрутов и версий используемых документов.

Collaboration-системы — система, отвечающая за электронное взаимодействие людей, но не формализованное, как workflow, и не просто "архив", как EDMS

Билет №17

Анализ эффективности функционирования корпоративной сети

проводится по следующим направлениям:

• сетевая инфраструктура;

• серверы файлов печати и веб-серверы;

• серверы приложений;

• архитектура служб каталогов; модель управления;

• система внутрикорпоративных стандартов;

• средства защиты информации.

Билет№18

Экспе́ртная систе́ма (ЭС, expert system) — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предтечи экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

Классификация ЭС по решаемой задаче

Интерпретация данных

Диагностирование

Мониторинг

Проектирование

Прогнозирование

Сводное Планирование

Обучение

Управление

Ремонт

Отладка

Классификация ЭС по связи с реальным временем

Статические ЭС - это ЭС, решающиие задачи в условиях не изменяющихся во времени исходных данных и знаний.

Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.

Динамические ЭС - это ЭС, решающие задачи в условиях изменяющихся во времени исходных данных и знаний.

Билет №19

"[Приобретение знаний это] передача потенциального опыта решения проблемы от некоторого источника знаний и преобразование его в вид, который позволяет использовать эти знания в программе".

Передача знаний выполняется в процессе достаточно длительных и пространных собеседований между специалистом по проектированию экспертной системы (будем в дальнейшем называть его инженером по знаниям) и экспертом в определенной предметной области, способным достаточно четко сформулировать имеющийся у него опыт. По существующим оценкам, таким методом можно сформировать от двух до пяти "элементов знания" (например, правил влияния) в день. Конечно, это очень низкая скорость, а потому многие исследователи рассматривают функцию приобретения знаний в качестве одного из главных "узких мест" технологии экспертных систем [Feigenbaum, 1977].

Причин такой низкой производительности предостаточно. Ниже перечислены только некоторые из них.

Специалисты в узкой области, как правило, пользуются собственным жаргоном, который трудно перевести на обычный "человеческий" язык (см. врезку 1.1). Но смысл жаргонного "словечка" отнюдь не очевиден, а потому требуется достаточно много дополнительных вопросов для уточнения его логического или математического значения. Например, специалисты по военной стратегии говорят об "агрессивной демонстрации" иностранной военной мощи, но при этом не могут объяснить, чем такая "агрессивная" демонстрация отличается от демонстрации, не несущей угрозы.

Факты и принципы, лежащие в основе многих специфических областей знания эксперта, не могут быть четко сформулированы в терминах математической теории или детерминированной модели, свойства которой хорошо понятны. Так, эксперту в финансовой области может быть известно, что определенные события могут стать причиной роста или снижения котировок на фондовой бирже, но он ничего вам не скажет точно о механизмах, которые приводят к такому эффекту, или о количественной оценке влияния этих факторов. Статистические модели могут помочь сделать общий долговременный прогноз, но, как правило, такие методы не работают в отношении курсов конкретных акций на коротких временных интервалах.

Для того чтобы решить проблему в определенной области, эксперту недостаточно просто обладать суммой знаний о фактах и принципах в этой области. Например, опытный специалист знает, какого рода информацией нужно располагать для формулировки того или иного суждения, насколько надежны различные источники информации и как можно расчленить сложную проблему на более простые, которые можно решать более или менее независимо. Выявить в процессе собеседования такого рода знания, основанные на личном опыте и плохо поддающиеся формализации, значительно сложнее, чем получить простой перечень каких-то фактов или общих принципов.

Экспертный анализ даже в очень узкой области, выполняемый человеком, очень часто нужно поместить в довольно обширный контекст, который включает и многие вещи, кажущиеся эксперту само собой разумеющимися, но для постороннего отнюдь таковыми не являющиеся. Возьмем для примера эксперта-юриста, который принимает участие в судебном процессе. Очень трудно очертить количество и природу знаний общего рода, которые оказываются вовлечены в расследование того или иного дела.

.3.2. Представление знаний

Представление знаний — еще одна функция экспертной системы. Теория представления знаний — это отдельная область исследований, тесно связанная с философией формализма и когнитивной психологией. Предмет исследования в этой области — методы ассоциативного хранения информации, подобные тем, которые существуют в мозгу человека. При этом основное внимание, естественно, уделяется логической, а не биологической стороне процесса, опуская подробности физических преобразований.

1.3.3. Управление процессом поиска решения

При проектировании экспертной системы серьезное внимание должно быть уделено и тому, как осуществляется доступ к знаниям и как они используются при поиске решения [Davis, 1980, а]. Знание о том, какие знания нужны в той или иной конкретной ситуации, и умение ими распорядиться — важная часть процесса функционирования экспертной системы. Такие знания получили наименование метазнаний — т.е. знаний о знаниях. Решение нетривиальных проблем требует и определенного уровня планирования и управления при выборе, какой вопрос нужно задать, какой тест выполнить, и т.д.

Использование разных стратегий перебора имеющихся знаний, как правило, оказывает довольно существенное влияние на характеристики эффективности программы. Эти стратегии определяют, каким способом программа отыскивает решение проблемы в некотором пространстве альтернатив (см. главы 2 и 3). Как правило, не бывает так, чтобы данные, которыми располагает программа работы с базой знаний, позволяли точно "выйти" на ту область в этом пространстве, где имеет смысл искать ответ.

Большинство формализмов представления знаний может быть использовано в разных режимах управления (см. врезку 1.3), и разработчики экспертных систем продолжают экспериментировать в этой области. В последующих главах будут описаны системы, которые специально подобраны таким образом, чтобы проиллюстрировать отличия в существующих подходах к решению проблемы управления. В каждой из представленных систем есть что-нибудь полезное для студентов, специализирующихся в области разработки и исследования экспертных систем.