- •Информационные процессы
- •1.1 Информатика и информатизация общества
- •1.2 Появление и развитие информатики
- •1.3 Цели, задачи и функции информатики
- •2. Разработке информационной техники и создание новейшей технологии по переработке информации.
- •1.4 Понятие информации, ее виды, свойства и особенности
- •По способу передачи и восприятия различают информацию:
- •1.5 Количество информации. Единицы измерения информации
- •Тема 2. Общая характеристика процессов сбора, передачи, обработки и накопления информации
- •2.1 Информация и информационные процессы
- •2.2 Сбор информации
- •1. Первичный сигнал с помощью датчика преобразуется в эквивалентный ему электрический сигнал (электрический ток).
- •2.3 Передача информации
- •2.4 Обработка информации
- •2.5 Накопление информации
- •3. Основные понятия и методы теории информации и кодирования
- •3.1 Системы счисления и кодирования
- •3.1.1 Непозиционные системы счисления
- •3.1.2 Позиционные системы счисления
- •3.1.3 Двоичная система счисления
- •3.1.4 Другие системы счисления, используемые в компьютерных технологиях
- •3.2 Формы представления и преобразования информации
- •3.2.1 . Кодирование и форматы представления числовых данных
- •4. Экономическая информация как информационный ресурс
- •4.2 Экономическая информация как составляющая управленческой информации
- •4.3 Организационно-экономическое управление как объект компьютеризации
- •5.1. Основы функционирования эвм
- •5.1.1. Архитектура и структура эвм. Принципы фон Неймана
- •5.1.2. Принципы работы центрального процессора
- •5.1.3. Память эвм. Виды запоминающих устройств
- •5.1.4. Классификация эвм.
- •Классификация по этапам развития
- •5.1.5. Персональный эвм: структура и особенность
- •5.2. Базовая аппаратная конфигурация персональных эвм
- •5.2.1. Основные блоки пк
- •5.2.2. Системная плата
- •5.2.3. Микропроцессор
- •5.2.4. Внутренняя память
- •Специальная память
- •5.2.5. Внешние запоминающие устройства.
- •Накопители на гибких магнитных дисках
- •Накопители на жестких магнитных дисках
- •Накопители на компакт-дисках
- •Записывающие оптические и магнитооптические накопители
- •Флэш-память
- •5.2.6. Аудиоадаптер
- •5.2.7. Видеосистема компьютера
- •Монитор на базе электронно-лучевой трубки
- •Жидкокристаллические мониторы
- •Сенсорный экран
- •5.2.8. Клавиатура
- •5.2.9. Манипуляторы
- •5.3. Периферийные устройства персональных компьютеров.
- •5.3.1. Принтеры, сканеры, плоттеры
- •5.3.2. Модемы и факс-модемы
- •7. Программные средства реализации информационных процессов
- •7.2 Операционные системы: назначение и классификация
- •7.3 Понятие файла. Таблица fat
- •7.4 Операционная система ms-dos
- •7.14 Базы данных
- •Концепция баз данных
- •Технология бд
- •Проектирование баз данных
- •2. Логическое проектирование и выбор инструментальных средств субд. Инфологическое проектирование
- •Функциональный и объектный подход
- •Логическое проектирование
- •Модели данных
- •Реляционная модель
- •7.5.3 Реляционные системы управления базой данных и их характеристики
- •Проектирование реляционной бд
- •Система управления базой данных Microsoft Access
- •Структура таблицы и типы данных
- •Ввод данных в ячейки таблицы
- •Редактирование данных
- •Сортировка данных
- •Отбор данных с помощью фильтра
- •Ввод и просмотр данных посредством формы
- •Формирование запросов и отчетов для однотабличной базы данных
- •Формирование отчетов
- •Тема 8. Информационные технологии
- •8.1 Понятие информационных технологий
- •8.2 Этапы развития информационных технологий
- •8.3 Виды информационных технологий
- •8.4 Основные компоненты информационных технологий
- •9. Информационные системы
- •9.1 Понятие информационных систем и этапы их развития
- •9.2 Структура информационных систем
- •9.3 Классификация информационных систем
- •9.4 Специализированные поисковые информационные системы.
- •9.6 Основы проектирования информационных систем
- •9.7 Интеллектуальные информационные системы.
- •Тема 10. Тенденции и перспективы развития компьютерной техники и информационных технологий
- •10.1 Тенденции и перспективы развития эвм
- •10.1.1 Этапы развития эвм
- •10.1.3 Перспективы развития эвм, основанных на принципах фон Немана
- •10.1.4 Нейрокомпьютеры и перспективы их развития
- •10.2 Перспективы развития информационных технологий
- •11. Модели решения функциональных и вычислительных задач
- •11.1 Этапы решения задач на эвм
- •11.2 Понятие модели, классификация моделей
- •11.3 Использование моделей при решении задач на эвм
- •11.4 Инструментарий решения функциональных и вычислительных задач
- •12. Алгоритмизация
- •12.1 Понятие алгоритма
- •12.2. Свойства алгоритмов
- •12.3. Способы представления алгоритмов
- •12.4. Базовые алгоритмические конструкции
- •12.4.1. Базовая структура «следование» (линейная структура)
- •12.4.2. Базовая структура «ветвление»
- •12.4.3. Базовая структура «цикл»
- •Тема №13 Стили программирования
- •13.1 Понятия стиля программирования и проектирования программ
- •13.2 Неавтоматизированное и автоматизированное программирование
- •13.3 Процедурное программирование
- •13.3.1 Структурное проектирование
- •13.3.2 Модульное программирование
- •13.4 Логическое и функциональное программирование Логическое программирование
- •13.5 Объектно-ориентированное проектирование
- •17.1 Основные сведения о компьютерных сетях. Локальные и глобальные сети эвм.
- •17.1.1 Преимущества использования локальных сетей в решении прикладных задач обработки данных
- •Способы коммутации данных.
- •17.1.2 Классификация компьютерных сетей
- •Одноранговые сети;
- •Сети на основе сервер;.
- •Комбинированные сети.
- •17.1.3 Топология компьютерных сетей
- •Наиболее распространенные виды топологий сетей:
- •17.2. Принципы взаимодействия сетевых устройств
- •17.2.1. Интерфейсы, протоколы, стеки протоколов
- •17.2.2. Модель iso/osi
- •17.3. Функциональное назначение основных видов коммуникационного оборудования
- •17.3.1. Типовой состав оборудования локальной сети
- •Роль кабельной системы
- •Сетевые адаптеры
- •Физическая структуризация локальной сети. Повторители и концентраторы
- •Логическая структуризация сети. Мосты и коммутаторы
- •Маршрутизаторы
- •17.3.2. Функциональное соответствие видов коммуникационного оборудования уровням модели osi
- •17.4 Стандарты технологии Ethernet. Метод доступа csma/cd
- •Метод доступа csma/cd
- •17.5 Стандарт Token Ring
- •17.5.1. Основные характеристики стандарта
- •17.5.2. Маркерный метод доступа
- •17.6.1. Функции и характеристики сетевых операционных систем
- •17.6.2 Клиент-серверные приложения
- •Клиенты и серверы локальных сетей
- •Системная архитектура "клиент-сервер"
- •18.1. История и принципы организации глобальных компьютерных сетей
- •18.2. Функционирование Интернет
- •18.2.1. Передача данных в Интернет
- •18.2.2. Подключение к Интернет
- •18.2.3. Семейство сетевых протоколов
- •18.2.4.Система адресации в Интернет
- •18.3 Службы Интернета
- •18.3.4. Usenet – электронные новости
- •18.4 Просмотр Web-страниц
- •18.4.1 Общие сведения о программах просмотра
- •18.4.2. Доступ к нужным Web-страницам
- •18.4.3. Упрощение доступа к часто посещаемым страницам
- •18.4.4. Доступ к ресурсам Интернета в автономном режиме
- •18.4.5. Настройка обозревателя
- •18.5. Поиск информации в Интернете
- •18.5.1. Поисковые системы
- •18.5.2. Правила выполнения запросов
- •18.5.3. Алгоритм информационного поиска в режиме удаленного доступа
- •Тема 19. Основы защиты информации и сведений,
- •19.1 Информационная безопасность, способы и средства защиты информации
- •19.2 Организационные и правовые методы защиты информации
- •19.3 Обеспечение безопасности и сохранности информации в вычислительных системах и сетях
- •19.3.1 Технические методы защиты информации
- •19.3.2 Программные методы защиты информации к программным методам защиты информации относятся резервирование и восстановление файлов, применение антивирусных программ, использование паролей.
- •19.3.2.1 Резервирование файлов
- •19.3.2.2 Восстановление файлов
- •19.3.2.3 Пароли
- •19.4 Классификация компьютерных вирусов и антивирусных программ
- •Различают следующие виды антивирусных программ:
- •Своевременное обнаружение зараженных вирусами файлов и дисков, полное уничтожение обнаруженных вирусов на каждом компьютере позволяют избежать распространения вирусной эпидемии на другие компьютеры.
- •19.5 Защита информации в компьютерных системах методом криптографии
- •Тема 20. Компьютерная графика
- •20.1 Представление в компьютере графической информации
- •20.1.1 Растровые рисунки
- •20.1.2 Векторные рисунки
- •20.1.3 Фрактальная графика
- •20.1.4. Способы создания цвета и кодирование информации
- •20.1.5 Форматы графических файлов
- •20.2 Оборудование для работы с изображениями
- •20.2.1 Компьютер для работы с изображениями
- •20.2.3 Оборудование для ввода графической информации в компьютер
- •20.3 Простейшие графические программы
- •20.4 Обзор современного графического программного обеспечения
9.7 Интеллектуальные информационные системы.
Современные базы данных включают в свой состав целый ряд механизмов и технологий, повышающих их интеллектуальные возможности. Это относится прежде всего к многомерной организации данных в хранилищах данных, организации естественно-языкового интерфейса на ограниченном фрагменте языка, реализации сценариев «что если». Все эти механизмы почерпнуты из области исследований по искусственному интеллекту. Системы поддержки принятия решений — квазиинтеллектуальные системы, поскольку они призваны автоматизировать не сам процесс оценки предпочтительности гипотез или выбора варианта решения, а только готовят аналитические обобщенные данные для окончательного выбора решения специалистом-менеджером.
Важность этих систем для теории и практики и практики искусственного интеллекта определяется тем обстоятельством, что в структуре специализированных процессоров или архитектур этих систем реализуются некоторые начальные этапы технологии обработки данных, характерных для технологии искусственного интеллекта. Это относится к организации хранения и обработки больших объемов данных в виде многомерных кубов с учетом семантических взаимосвязей. На начальных стадиях разработки методов искусственного интеллекта создание экспертных систем (ЭС), предназначенных для оценки предпочтительности гипотез на основе наблюдаемых данных, и документальных формационно-поисковых систем (ИПС) и систем управления базами данных (СУБД) шло параллельными путями. В настоящее время постреляционные СУБД включают в себя ряд компонентов из области искусственного интеллекта. Экспертные системы представляли собою автономные программные комплексы не интегрированные с базами данных системами аналитических вычислений. Понятие «экспертная система» закрепилось за такими автономными программами, ориентированными на определенную достаточно узкую сферу применения. Затем стало ясно, принципы логического вывода и баз знаний применимы к широкому кругу задач, экспертные системы стали использовать базы данных и оформляться как программные продукты, имеющие развитые средства ввода-вывода данных, хранения и ведения баз знаний, прикладные задачи. Такую новую генерацию систем стали называть интеллектуальные информационные системы (ИИС).
ИИС объединяют в себе возможности СУБД, лежащих в основе АИС, технологию искусственного интеллекта, благодаря чему хранение экономической информации сочетается с ее обработкой и подготовкой использования при принятии решений. Вначале ИИС, называемые также системами, основанными на знаниях, рассматривались как средство, позволяющее не экспертам принимать решения с таким же качеством, как один или более экспертов в конкретной области. Однако очень быстро стало ясно, что эта технология в действительности способна к достижению большего объема знаний и более быстрого реагирования, чем группа специалистов.
Первоначально ИИС использовали знания нескольких экспертов в каждой из областей знаний. В настоящее время базы знаний частично формируются посредством машинного обучения, используя методы индукции генетические алгоритмы и некоторые другие методы извлечения знаний. Менеджер, используя такую схему, теоретически может принимать решения более эффективно и с меньшей стоимостью, чем это смог бы сделать любой индивидуальный эксперт в данной области. Наиболее очевидным преимуществом интеграции некоторых форм искусственного интеллекта в процессе принятия решений по сравнению с постоянным консультированием с группой экспертов обычно является более низкая стоимость и большее соответствие результатов задаче. В отличие от обычных аналитических и статистических моделей, ИИС позволяют получить решение трудно формализуемых слабо структурированных задач. Возможность ИИС работать со слабо структурированными данными подразумевает наличие следующих качеств:
- решать задачи, описанные только в терминах мягких моделей, когда зависимости между основными показателями являются не вполне определенными или даже неизвестными в пределах некоторого класса;
- способность к работе с неопределенными или динамичными данными, изменяющимися в процессе обработки, позволяет использовать ИИС в условиях, когда методы обработки данных могут изменяться и уточняться по мере поступления новых данных;
- способность к развитию системы и извлечению знании из накопленного опыта конкретных ситуаций увеличивает мобильность и гибкость системы, позволяя ей быстро осваивать новые области применения
Возможность использования информации, которая явно не хранится, а выводится из имеющихся в базе данных, позволяет уменьшить объемы хранимой фактуальной информации при сохранении богатства доступной пользователю информации. Направленность ИИС на решение слабоструктурированных, плохо формализуемых задач расширяет область применения ИИС.
Наличие развитых коммуникативных способностей у ИИС дает возможность пользователю выдавать задания системе и получать от нее обработанные данные и комментарии на языке, близком к естественному. Система естественно-языкового интерфейса (СЕЯИ) транслирует естественно-языковые структуры на внутримашинный уровень представления знаний. Включает морфологический, синтаксический, семантический анализ и соответственно в обратном порядке синтез. Программа интеллектуального интерфейса воспринимает сообщения пользователя и преобразует их в форму представления базы знаний и, наоборот, переводит внутреннее представление результата обработки в формат пользователя и выдает сообщение на требуемый носитель.
Важнейшее требование к организации диалога пользователя с ИИС - естественность, означающая формулирование потребностей пользователя с использованием профессиональных терминов конкретной области применения. Наибольшее распространение ИИС получили для экономического анализа деятельности предприятия, стратегического планирования, инвестиционного анализа, оценки рисков и формирования портфеля ценных бумаг, финансового анализа, маркетинга.
Применение ИИС совместно со стандартными методами исследования операций, динамического программирования, а также с методами нечёткой логики для планирования при комплексной автоматизации деятельности предприятия, приносит принципиальные выгоды: реально снижаются операционные издержки; повышается качество управленческих решений.
Для ИИС характерны следующие признаки:
- развитые коммуникативные способности: возможность обработки произвольных запросов в диалоге на языке максимально приближенном к естественному (система естественно-языкового интерфейса — СЕЯИ);
- направленность на решение слабоструктурированных, плохо формализуемых задач (реализация мягких моделей);
- способность работать с неопределенными и динамичными данными;
- способность к развитию системы и извлечению знаний из накопленного опыта конкретных ситуаций;
- возможность получения и использования информации, которая явно не хранится, а выводится из имеющихся в базе данных;
- система имеет не только модель предметной области, но и модель самой себя, что позволяет ей определять границы своей компетентности;
- способность к аддуктивным выводам, т.е. к выводам по аналогии;
- способность объяснять свои действия, неудачи пользователя, предупреждать пользователя о некоторых ситуациях, приводящих к нарушению целостности данных.
Традиционно считается, что ИИС содержит базу данных, базу знаний, интерпретатор правил или машину вывода, компоненту объяснения и естественно-языкового интерфейса, обеспечивающих связный дискурс, т.е. диалог пользователя и системы с попеременным переходом инициативы.
Отличительные особенности ИИС в экономике по сравнению с обычными ИС состоят в следующем:
- интерфейс с пользователем на естественном языке с использованием понятий, характерных для предметной области пользователя;
- способность объяснять свои действия и подсказывать пользователю, как правильно ввести экономические показатели и как выбрать подходящие к его задаче параметры экономической модели;
- представление модели экономического объекта и его окружения в виде базы знаний и средств дедуктивных и правдоподобных выводов в сочетании с возможностью работы с неполной или неточной информацией;
- способность автоматического обнаружения закономерностей бизнеса в ранее накопленных фактах и включения их в базу знаний.
ИИС особенно эффективны в применении к слабо структурированным задачам, в которых пока отсутствует строгая формализация, и для решения которых применяются эвристические процедуры, позволяющие в большинстве случаев получить решение. Отчасти этим объясняется то, что диапазон применения ИИС необычайно широк: от управления непрерывными технологическим процессами в реальном времени до оценки последствий от нарушения условий поставки товаров по импорту.
По мере совершенствования принципов логического и правдоподобного вывода, применяемых в ИИС за счет использования нечеткой, модальной, временной логики, байесовских сетей вывода, ИИС начинают проникать в высокоинтеллектуальные области, связанные с разработкой стратегических решений по совершенствованию деятельности предприятий. Этому способствуют более современные алгоритмы анализа и синтеза предложений естественного языка, облегчающие общение пользователя с системой.
Включение в состав экономических ИИС экономико-математических моделей, методов линейного, квадратичного и динамического программирования позволяет сочетать анализ объекта на основе экономических показателей с учетом факторов и рисков политических и внеэкономических факторов, оценивать последствия полученных их ИИС решений. Наличие в составе ИИС объектно-ориентированной базы данных позволяет однородными средствами обеспечить хранение и актуализацию как фактов, так и знаний.
Проектирование ИИС как крупного программного комплекса как в отношении его жизненного цикла, так и в отношении технологии проектирования незначительно отличается от технологии проектирования ИС. Основная специфика связана с разработкой базы знаний.
Рисунок 9.9. Классификация интеллектуальных информационных систем.
ИИС можно классифицировать по разным основаниям. Мы выберем в качестве оснований классификации следующие: предметная область в экономике, степень автономности от корпоративной ИС или базы данных, по способу и оперативности взаимодействия с объектом, адаптивности, модели знаний (рисунок 9.9).
На рисунке 9.9 для примера приведены ИИС из областей менеджмента, риск-менеджмента и инвестиций. По степени интеграции ИИС могут быть: автономные в виде самостоятельных программных продуктов с собственной базой данных; сопрягаемые с корпоративной системой с помощью средств ODBC или OLE dB; полностью интегрированные. По оперативности принято различать динамические и статические ИИС.
Однако фактор времени всегда является существенным в ИИС и полностью статических систем не может быть по определению. Предлагается различать ИИС реального времени с собственными сенсорами и эффекторами и советующие, в контур которых вовлечен пользователь.
По адаптивности различаются обучаемые ИИС типа нейронных сетей, т.е. системы, параметры, а возможно структура которых могут изменяться в процессе обучения или самообучения, и ИИС, параметры которых изменяются администратором базы знаний.