---

Технологии интеллектуальных пространств

2023/24 учебный год г., Институт математики и информационных технологий, V курс
9 семестр(ы)
Направления подготовки:

• 01.04.02 - Прикладная математика и информатика (программы "Интеллектуальные Интернет технологии" и "Анализ данных").
• 09.04.02 - Информационные системы и технологии (программа "Системы искусственного интеллекта. Управление данными").

Лектор (ы):

• Дмитрий Жоржевич Корзун <dkorzun@cs.karelia.ru>

Содержание лекционных занятий и учебно-методические материалы

Слайды на англ.языке.

• Глава 0: Введение.
• Глава 1: Повсеместные вычисления. Концепция Интернета вещей. Методы окружающего интеллекта. Умные цифровые сервисы. Вычислительная среда Интернета вещей. Информационные ресурсы вычислительной среды для приложения. Взаимодействие участников и интероперабельность.
• Глава 2: Модели взаимодействия агентов. Классная доска и публикация/подписка. Многоагентные системы и событийно-ориентированное программирование. Операции доступа к информации. Сценарии построения сервисов множеством участников. Рекомендательные сервисы. Информационные ассистенты
• Глава 3: Семантические технологии. Семантический веб. Онтологическое моделирование. Построение информационных сервисов как взаимодействующих процессов по интеллектуальному анализу данных. Семантические технологии. Модель RDF представления информации. Модель OWL представления информации. Модель семантической сети.
• Глава 4: Платформа Smart-M3. Процессоры знаний. Принципы и возможности для разработки интеллектуального пространства.

Содержание практических занятий

Теоретическая проработка проекта умного приложения

В рамках практических занятий обучающийся разрабатывает теоретический проект умного приложения (идея, требования, концепция, архитектура, проектирование). Проект предполагает разработку теоретических решений, необходимых для реализации приложения в интеллектуальном пространстве в условиях Интернета вещей. Основные этапы разработки:

• постановка задачи приложения (цифровые сервисы);
• анализ требований (на программно-аппаратную сервисно-ориентированную систему);
• проектирование (модели данных, архитектура, алгоритмы).

Рекомендуемые классы приложений для выбора.

• Цифровые окружения совместной деятельности людей.
• Мобильные ассистенты человека (в различных предметных областях).
• Рекомендательные сервисы мобильного здравоохранения и здорового образа жизни.
• Сервисы электронного туризма.
• Цифровизация культурного наследия.
• Приложения для промышленного Интернета (в различных областях производства).
• Территориальные умные системы (умный дом, умный город и пр.).

Проект выполняется в индивидуальном порядке или небольшой группой обучающихся. Обязательные виды разрабатываемых решений:

• описание идеи, сервисов, требований, программно-аппаратной концепции;
• архитектурные решения проектирования приложения;
• онтологические модели представления и обработки информации;
• алгоритмы процессоров знаний для совместного построения информационных сервисов.

Требования и рекомендации по разработке «умного приложения

Обзор структуры проекта и рекомендации.

1. Постановка задачи.
   Концептуальная модель (визуальная схема). Основные функции (сервисы для пользователя). Построение сервисов взаимодействующими агентами (сценарии построения сервиса). Используемая аппаратура для запуска агентов. Близкие существующие решения по умному приложению. Как проявляется интеллектуальность. Размерность приложения (количественный состав агентов, пользователей, объемы данных).
2. Многоагентная архитектура и детальное проектирование
   Детализация требований в сценариях использования (шаги по получению и обработке данных, алгоритмы обработки и виды информации). Какую информацию надо делать общей для агентов (общее информационное пространство). Анализ интеллектуальности в рамках разработанных сценариев использования.
3. Онтологическое моделирование
   Интеллектуальное пространство как база знаний (БЗ). Какая информация становится доступной всем (описать в сценариях). Онтология как логическая структура БЗ (граф онтологических классов). Семантическая сеть как фактическая информация, хранимая в БЗ в некоторый момент времени (граф онтологических индивидов).
4. Процессоры знаний
   Действия каждого агента (процессора знаний) в каждом сценарии построения сервисов. Диаграммы последовательности (для сценариев) или высокоуровневый алгоритм действий агента (как параллельный вычислительный процесс). Действия по доступу к интеллектуальному пространству. Действия (алгоритмы) по анализу данных. Действия по доставке сервиса пользователю.

Литература:

1. Кашевник А.М., Корзун Д.Ж., Баландин С.И., Пономарев А.В. Разработка рекомендующих систем на основе интеллектуальных пространств : учеб. пособие для студентов мат. и техн. специальностей вузов. - Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2015. - 70 с. Допущено УМО по классическому университетскому образованию в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению ВПО 010402 «Прикладная математика и информатика». Электронная версия.
2. D.Korzun, E.Balandina, A.Kashevnik, S.Balandin, F.Viola. Ambient Intelligence Services in IoT Environments: Emerging Research and Opportunities. IGI Global, 2019. Электронная версия.
3. Рыбина, Г. В. Интеллектуальные обучающие системы на основе интегрированных экспертных систем : учебное пособие / Г. В. Рыбина. – Москва : Директ-Медиа, 2023. – 132 с. Электронная версия.

Инструкции по обучению

Каждый обучающийся еженедельно работает над теоретическим проектом по разработке «умного приложения». Решения формулируются в эл.виде (презентация или другой документ). Результаты обсуждаются на практических занятиях с получением комментариев по доработке и улучшению.

В итоге, к концу семестра каждый обучающийся должен сформировать документ, содержащий решения по проекту по разработке умного приложения (упрощенный вариант документации: спецификация требований, документ проектирования). Аттестационное занятие будет построено в виде индивидуального собеседования с обучающимся по представленному документу.

---