Здесь можно найти образцы любых учебных материалов, т.е. получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ и рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Работа № 93476


Наименование:


Курсовик Анализ и схема информационных потоков Data mining предприятия ООО«Мехамания»

Информация:

Тип работы: Курсовик. Добавлен: 23.12.2015. Сдан: 2015. Страниц: 36. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Содержание


Введение………………………………………………………………………….2
1. ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ………………………………………………………….4
1.1 Значение термина «искусственный интеллект»……………………………4
1.2 Задачи решаемые интеллектуальной системой……………………………6
1.3 Сферы применения искусственного интеллекта…………………………..15
2. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ………………………………………………...…24
2.1 Общая характеристика предприятия и его деятельности…………………24
2.2 Организационная структура предприятия…………………………………25
2.3 Функции подразделений предприятия. ООО «Мехамания»…………...…26
2.4 Анализ и схема информационных потоков Data mining предприятия
ООО«Мехамания»……………………………………………………………….29
2.5 Схема работы интернет -магазина на базе Data mining предприятия
ООО «Мехамания»…………………………………………………………...…30
2.6 Программное обеспечение, установленное на компьютерах и серверах ООО «Мехамания»………………………………………………………………31
Заключение…………………………………………………………………….…35
Список использованных источников……………………………………..……36


Введение

В век информационных технологий, когда ЭВМ с огромной скоростью входят в каждую сферу деятельности человека, когда возможности современных машин давно превзошли возможности человека в плане вычислений, не мудрено было появиться науке, занимающейся искусственным интеллектом (ИИ).
Искусственный интеллект - наука и технология, способная воссоздать процессы мышления человеческого мозга и направить их на создание и обработку различных компьютерных программ, а так же интеллектуальных машин, способных полностью заменить и упростить человеческую работу.
После того, как ИИ был признан научным направлением, началось его изучение и постепенное внедрение в повседневную жизнь. Среди многообразия задач, ИИ активно используется для ведения бизнеса.
Благодаря программам, многие компании ввели системы планирования, которые могут в кротчайшее время подобрать товар, максимально подходящий для покупателя исходя из его бюджета.
С помощью распознавания образов, становится возможным упростить или вовсе заменить работу человека. Так, например, в компании Microsoft в ближайшее время появятся робот, предназначенный для охраны корпорации. Искусственный интеллект робота, будет способен распознавать лица, речь, символы, а также считывать номера автомобилей и ID работников. Благодаря ИИ робот может контролировать ситуацию, принимать решения, исходя из ситуации, а также в случае необходимости принимать различные меры. Несомненным достоинством робота над человеком является то, что он способен работать 24 часа в сутки из которых всего 15-20 минут будут уходить на подзарядку.
Есть и другая сторона. По мнению ученых, когда ИИ достигнет хотя бы среднего уровня прогресса, а средний уровень будет способен превзойти разум человека в несколько раз, он окажет колоссальное влияние на образ жизни всего человечества. И нет никаких гарантий, что не будет нанесен серьезный ущерб свободе и существованию его создателю. Поэтому все исследования, которые касаются изучению искусственного интеллекта, должны проводиться под четким пониманием всех возможных последствий.
На данном этапе развития ИИ руководителям и бизнесменам нет причины опасаться и избегать его ввода в свои предприятия и корпорации. Однако нужно понимать, что ввод машин и программ, полностью заменяющих человека понесет и без того большое количество безработицы.



Объектом курсовой работы является предприятие ООО «Мехамания».
Цель курсовой работы - ознакомится с интеллектуальной программой Data mining на примере предприятия ООО «Мехамания».
Задачами контрольной работы являются:
1. Рассмотреть общую характеристику предприятия и его деятельности;
2. Изучить организационную структуру данного предприятия;
3. Рассмотреть и описать функции подразделений предприятия;
4. Построить блок-схему информационных потоков на предприятии;
5. Дать характеристику программному обеспечению, установленному на компьютерах и серверах.


1 ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ

1.1 Значение термина «искусственный интеллект»

Впервые человечество услышало об искусственном интеллекте более 50 лет назад. Это случилось на конференции, проходившей в 1956 году в Дартмутском университете, на которой Джон Маккарти дал термину чёткое и ясное определение. «Искусственный интеллект является наукой о создании интеллектуальных машин и компьютерных программ. В целях данной науки компьютеры используются как средство для понимания особенностей человеческого интеллекта, в то же время, изучение ИИ не должно ограничиваться применением биологически правдоподобных методов.
Как и другие прикладные науки, наука об искусственном интеллекте представлена теоретической и экспериментальной частями. Практически, «Искусственный интеллект» занимает промежуточное положение между информатикой и вычислительной техникой и такими дисциплинами как когнитивная и поведенческая психология и нейрофизиология. Что касается теоретической основы, ей служит «Философия искусственного интеллекта», но до тех пор, пока нет значимых результатов в данной сфере, теория не имеет самостоятельного значения. Тем не менее, уже сейчас следует различать науку об искусственном интеллекте и другие теоретические дисциплины и методики (робототехнические, алгоритмические, математические, физиологические), которые имеют самостоятельное значение.
Сейчас развитие ИИ происходит по двум направлениям: нейрокибернетика и кибернетика чёрного ящика. Одно из направлений - нейрокибернетика, или искусственный разум, основывается на моделировании работы человеческого мозга с помощью систем искусственного интеллекта, известных как нейронные сети или нейросети. Второе направление ИИ - кибернетика чёрного ящика, или машинный интеллект, занимается поисками и разработкой алгоритмов для эффективного решения интеллектуальных задач с помощью имеющихся моделей компьютеров. Для этого направления главное - не конструкция устройства, а принцип его работы: реакция «мыслящей» машины на входные воздействия должна быть такой же, как у человеческого мозга.
Об искусственном интеллекте написано много книг, но ни один автор не даёт однозначного ответа на вопрос, чем занимается эта наука. Большинство авторов рассматривают лишь одно определение ИИ, рассматривая научные достижения лишь в свете данного определения. Следующая проблема касается природы человеческого интеллекта и его статуса: в философии до сих пор не существует их однозначного критерия. Нет и единого подхода к определению степени «разумности» машины. Однако существует множество гипотез, предложенных ещё на заре искусственного интеллекта. Это и тест Тьюринга, о котором говорилось выше, и гипотеза Ньюэлла - Саймона, и множество других подходов к разработке ИИ, из которых можно выделить два основных:
семиотический, или нисходящий: основывается на создании баз знаний, систем логического вывода и экспертных систем, имитирующих различные психические процессы высокого уровня, такие как мышление, эмоции, речь, творчество, рассуждение и т. д.
биологический, или восходящий: в его основе лежит создание и изучение нейронных сетей, имитирующих процессы деятельности головного мозга человека, а также создание биокомпьютеров, нейрокомпьютеров и других подобных вычислительных систем.
Второй подход выходит за рамки определения, данного Джоном Маккарти, однако имеет ту же конечную цель, поэтому есть все основания для того, чтобы отнести его к сфере искусственного интеллекта.
В сочетании с когнитивной психологией, эпистемологией и нейрофизиологией искусственный интеллект образует ещё одну науку - когнитологию. Эпистемология непосредственно связана с проблемами ИИ, так как она представляет собой науку о знании (часть философии), а философия, в свою очередь, играет не самую последнюю роль в искусственном интеллекте. Философы и инженеры ИИ решают сходные задачи: те и другие ищут наилучшие способы представления и использования информации и знаний.
Когнитивное моделирование - метод, предложенный и впервые опробованный Аксельродом. Метод используется для принятия решений в недостаточно определенных ситуациях. В его основе - моделирование на основе знаний субъективных представлений о ситуации одного или нескольких экспертов. Модель представлений эксперта представляет собой когнитивную карту (F, W). W - совокупность причинно-следственных связей между ситуационными факторами, а также множество методов анализа ситуации, F - все имеющиеся факторы ситуации. В настоящее время основным направлением развития когнитивного моделирования является совершенствование аппарата моделирования и анализа ситуации. частности, разрабатываются различные методы прогнозирования ситуации и способы решения обратных задач.
В компьютерных науках решение проблем искусственного интеллекта осуществляется с применением проектирования баз знаний и экспертных систем. Базы знаний представляют собой совокупность знаний и правил, согласно которым информация может подвергаться осмысленной обработке. В целом проблемы искусственного интеллекта в компьютерных науках исследуются с целью создания информационных систем, их эксплуатации и совершенствования. Вопросами подготовки разработчиков и пользователей таких систем занимаются специалисты в области информационных технологий.
Вполне естественно, что попытки создать искусственный разум привлекали и привлекают внимание учёных-философов. Появление первых интеллектуальных систем не могло не затронуть многих аспектов, касающихся человеческих знаний, мироустройства и места человека в мире. Условно все философские проблемы в данной сфере можно разделить на две группы: возможности создания искусственного интеллекта и этика искусственного интеллекта. В первой группе большая часть вопросов посвящена возможности и способам создания ИИ. Вторая группа проблем связана с возможными последствиями появления ИИ для всего человечества. При этом в трансгуманизме создание ИИ считается одной из первостепенных задач, стоящих перед человечеством.
Учёные активно изучают возможности глобальных рисков, которые могут возникнуть в результате создания сверхчеловеческого искусственного интеллекта. Для предотвращения таких рисков следует запрограммировать ИИ на дружественность к людям. Некоторые учёные считают, что законы робототехники могут побудить «компьютерный разум» к захвату власти на Земле с целью «защиты» населения от вреда.
Что касается религиозных конфессий, большинство из них относятся к созданию ИИ достаточно спокойно. Например, духовный лидер буддистов, далай-лама, считает, что сознание на компьютерной основе вполне может существовать. Религиозное течение раэлитов активно поддерживает разработки в данной сфере. Другие конфессии затрагивают вопросы, связанные с ИИ, достаточно редко, чтобы можно было говорить о ярко выраженной позиции.

1.2 Задачи решаемые интеллектуальной системой

Условно все задачи можно разделить на несколько классов: распознавание человеческого языка и перевод, автоматические доказательства теорем, создание игровых программ, распознавание изображений и машинное творчество. Рассмотрим кратко сущность каждого класса задач.
Доказательство теорем.
Автоматическое доказательство теорем является старейшей сферой применения искусственного интеллекта. В этой области было проведено немало исследований, результатом которых стало появление формализованных алгоритмов поиска и языков формальных представлений, таких как PROLOG - логический язык программирования, и исчисление предикатов.
Автоматические доказательства теорем привлекательны тем, что они основываются на общности и строгости логики. Логика в формальной системе предполагает возможность автоматизации, а это значит, что если представить задачу и относящуюся к ней дополнительную информацию в виде совокупности логических аксиом, а частные случаи задачи - как теоремы, требующие доказательства, можно получить решение многих проблем. Системы математических обоснований и автоматические доказательства теорем содержат в своей основе именно этот принцип. В прошлые годы делались неоднократные попытка написать программу для автоматических доказательств теорем, однако так и не удалось создать систему, позволяющую решать задачи с использованием единого метода. Любая относительно сложная эвристическая система могла генерировать множество доказуемых теорем, не относящихся к делу, в результате программам приходилось доказывать их до тех пор, пока не обнаруживалась нужная. Из-за этого возникло мнение, что с большими пространствами можно работать только с помощью неформальных стратегий, специально разработанных для конкретных случаев. На практике этот подход оказался достаточно плодотворным и был положен, наряду с другими, в основу экспертных систем.
Вместе с тем, нельзя игнорировать рассуждения, основанные на формальной логике. Формализованный подход позволяет решить многие проблемы. В частности, применяя его, можно управлять сложными системами, проверять корректность компьютерных программ, проектировать и проверять логические цепи. Кроме того, исследователи автоматич........


Список использованных источников

1. Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта / Гл. ред. И. Б. Фёдоров. - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2013 - (Информатика в техническом университете).
2. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классификации // Проблемы кибернетики. - М.: Наука, 2013, вып. 33.
3. Маккарти Д. What is Artificial Intelligence?, - М.: 20213.
4. Петрунин Ю. Ю., Рязанов М. А., Савельев А. В. Философия искусственного интеллекта в концепциях нейронаук. (Научная монография). - М.: МАКС Пресс, 2012.
5. Питер Джексон Введение в экспертные системы. - 3-е изд. - М.: Вильямс, 2014
6. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход/ Пер. с англ. и ред. К. А. Птицына. - 2-е изд. - М.: Вильямс, 2014
7. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов, - М.:2014
8. Файн В. С. Опознавание изображений, - М.: 2013
9. Бобровский С. «Перспективы и тенденции развития искусственного интеллекта.» \\ PC Week / RE №32, 2012
10. Ноткин Л.И. «Искусственный интеллект и проблемы обучения» - М. : КомКнига, 2013
11. Винер Н. “Кибернетика” , М.: Наука, 1983 Эндрю А. Искусственный интеллект - М.: Мир, 2013
12. Шалютин С. М. “Искусственный интеллект” , М.: Мысль,2012
13. Перспективы развития вычислительной техники. Кн.2. Интеллектуализация ЭВМ.М., 2012
14. Венда В. Ф. Системы гибридного интеллекта - М.: Машиностроение, 2013
15. Уоссерман Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. Пер. С англ. - М.Мир,2014.
16. Материалы по искусственному интеллекту Ростовского-на-Дону государственный колледж связи и информатики.2014
17. Осипов Г.С. «искусственный интеллект: состояние исследований и взгляд в будущее» Президент Российской ассоциации искусственного интеллекта, постоянный член Европейского координационного комитета по искусственному интеллекту (ECCAI), д.ф.-м.н., профессор.2015
18. Уинстон П. Искусственный интеллект. М.2013
19. Рудская Е. Н. Искусственный интеллект для бизнеса: трансформация эффективных запросов в реальные продажи [Текст] / Е. Н. Рудская, Л. В. Десятниченко // Молодой ученый. - 2015. - №8. - С. 621-631.




Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть похожие работы

* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.