(U medicini, računar nudi mogućnosti dijagnostike, daje Vijeće) stručne sisteme - Ovo su programi za nakupljanje računala (I.E., sakupljanjem, akumuliraju) znanja stručnjaka - stručnjaka u određenim predmetima koje su namijenjene dobivanju prihvatljivih rješenja u procesu obrade podataka. Stručni sustavi transformiraju iskustvo stručnjaka u određenoj industriji u obliku heurističke pravila i namijenjeni su konsultacijama manje kvalificiranim specijalizacijama.

Principi rada stručnog sistema zasnovana na znanju: koristi stručnom sistemu činjenice ili druge informacije i kao rezultat stručnih savjeta ili stručno znanje.

Stručni sistem se sastoji od:

Baza znanja (kao dio radne memorije i baze pravila), osmišljen za pohranu originalnih i srednjih činjenica u radnoj memoriji (ona se naziva i bazom podataka) i pohranu modela i pravila za manipulaciju modela u pravilima

Sonjaci (prevodilac), koji osiguravaju provedbu slijeda pravila za rješavanje određenog zadatka na temelju činjenica i pravila pohranjenih u bazama podataka i baze podataka

Objašnjenja podsistema omogućava korisniku da dobije odgovore na pitanje: "Zašto je sistem usvojio takvu odluku?"

Podsistemi nabavke znanja osmišljenih za dodavanje novih pravila u podnožje novih pravila i modifikacija postojećih pravila.

Korisničko sučelje, složeni programi, implementiranje korisničkog dijaloga sa sustavom u fazi unosa informacija i dobivanje rezultata.

Uglavnom stručni sustavi klasifikata, na smjeru Throma OSN-a: Prema vrsti računara, zbog stvarnog vremena i prema vrsti rasnog zadatka.

Prema eumu ES Classif na: Super Computer; Eum prosječne performanse; simbolički procesori; Lični računari.

U odnosu na u stvarnom vremenu Classif za: statički; Kvaziidinamic;

· Dinamika.

Po vrsti rasnog zadatka Classif za: Tumačenje podataka; Dijagnostika; Nadzor; Dizajn; Predviđanje; Planiranje; Kontrola; Podržati donošenje odluka; Trening.

Znanje stručnjaka pripada samo jednoj predmetnoj površini, a to se sastoji od razlike između metoda zasnovanih na korištenju stručnih sistema, od općih metoda za rješavanje problema. Znanje stručnjaka koji se odnosi na rješenje specifičnih zadataka je područje znanja stručnjaka.

U oblasti znanja, stručni sustav provodi obrazloženje ili iznosi logičke zaključke o istom principu, kao što bi stručnjak tvrdio ili logičan način rješavanja problema. To znači da se na osnovu određenih činjenica formira logičan, opravdan zaključak koji slijedi iz tih činjenica.

Stručni sustavi posjeduju mnogo atraktivnih naglaskivanja:

· Povećana pristupačnost. Da bi se osigurao pristup stručnim znanjima, može se primijeniti bilo koji odgovarajući kompaktni hardver.

· Smanjeni troškovi. Ulog pružanja stručnosti u izračunu u zasebnoj naknadi značajno je smanjen.

· Smanjena opasnost. Stručni sustavi mogu koristiti u takvim sredinama, mačka može biti opasna za ljude.

· Konstantnost. Stručno znanje ne nestaje nigdje. Za razliku od stručnjaka koji se mogu povući, prestati s posla ili umirati, znanje stručnog sustava sačuvano je tokom neodređenog dugog vremena.

· Mogućnost dobivanja stručnog znanja iz mnogih izvora. Uz pomoć stručnih sistema, znanje mnogih stručnjaka može se prikupiti i privući za rad na zadatku koji se izvodi istovremeno i kontinuirano, u bilo koje doba dana i noći. Nivo ekspertize u kombinaciji kombiniranja znanja o nekoliko stručnjaka može prelaziti nivo znanja stručnjaka pojedincu.

· Povećana pouzdanost. Upotreba stručnih sistema omogućava povećati stupanj povjerenja u činjenicu da se ispravna odluka donosi, pružajući još jedno razumnije mišljenje osobi ili posredniku u rješavanju nedosljednih mišljenja između nekoliko stručnjaka. (Naravno, ova metoda rješavanja nedosljednih mišljenja ne može se koristiti ako stručni sustav programira jedan od stručnjaka koji su uključeni u sudar mišljenja.) Odluka stručnog sistema uvijek bi trebala podudarati s odlukom stručnjaka; Nedostaje može biti uzrokovano samo greškom koja je napravila stručnjak, koji se može pojaviti samo ako je stručna osoba umorna ili u stanju stresa.

· Objašnjenje. Stručni sistem može detaljno objasniti svoje argumente, mačka je dovela do određenog zaključka. A osoba može biti previše umorna, a ne sklona objašnjenjima ili nesposobni da to sve radi. Sposobnost da se objašnjenje doprinosi poboljšanju povjerenja u činjenicu da je donesena prava odluka.

· Brzi odgovor. Za neke aplikacije možda će vam trebati brz odgovor ili odgovor u stvarnom vremenu. Ovisno o korištenom hardveru i softveru, stručni sustav može brže reagirati i biti pripremljeni za rad od stručne osobe. U nekim ekstremnim situacijama može biti potrebna brže reakcija od osobe; U ovom slučaju prihvatljiva opcija postaje upotreba stručnog sistema koji djeluje u stvarnom vremenu.

· Nepromjenljivo tačno, lišen emocija i potpunog odgovora u bilo kojem okolnostima. Takva imovina može biti vrlo važna u realnom vremenu i u ekstremnim situacijama u kojima stručnost može biti u mogućnosti djelovati s maksimalnom efikasnošću zbog utjecaja stresa ili umora.

· Sposobnost korištenja kao inteligentnog programa obuke. Stručni sustav može djelovati kao program intelektualnog treninga prenošenjem učenika da obavlja primjere programa i objašnjavajući na čemu se temelji sistem.

· Mogućnost prijavljivanja kao inteligentne baze podataka.Stručni sustavi mogu koristiti za pristup bazama podataka koristeći inteligentnu metodu pristupa.

25. Imovina upotrebe IKT-a u obrazovanju

Yavl Infor. Formiran je najvažniji mehanizam reformi. Sis-mi, na primjer za ocijenjeno Kvaliteta, pristup. i efekat. Obrazovanje.

Comp. Tehnika - samo "glačalo". Danas imamo druge. Zadatak - mak. Efekat. Koristite. Njen direktor o odluci strateškog. Golovi moderancije. Otporan na emitiranje - povišice Njegov kvalitet.

Prednosti:

1. Infor TEKNOL. Pa Proširite mogućnosti prezentacije obuke Obavijesti. Primjena boje, grafike, zvuka, sve dužnosti. Video oprema omogućava vam da rekreirate stvarnu postavku djece ..

2. Računar vam omogućava da idete. Povećati motivaciju učenja.

3. IKT uključuje računovodstvo u studije. Proces, koji doprinosi najvećem objavljivanju njihovih sposobnosti, aktiviraju mentalnu djecu.

4. Koristite. IKT u porastu nastavnog plana i programa. Moguće. Postavljanje obrazovnih zadataka i upravljanja procesom njihove odluke. Računari omogućavaju izgradnju i analiziranje. Modeli različitih predmeta, situacija, pojava.

5. IKT omogućava kvalitativno promjene kontrole. Uch-Xia, istovremeno osiguravajući fleksibilnost upravljanja kurikulumom.

6. Računar doprinosi obrascu. Učenici su odraz. Program obuke omogućava studentima da vizualno prikazuju rezultat svojih akcija, Oda. Etap u rješavanju problema, na mačku. Greška napravljena i popraviti.

Vidi i: C2 pokazuju na tri primjera prisustvo višestranačkog političkog sistema u modernoj Rusiji. II. Sistemi čiji se razvoj može predstavljati korištenjem univerzalne evolucijske šeme III. Zahtjevi za organizaciju sistema cirkulacije medicinskog otpada MES sustavi (sustav za izvršenje proizvodnje) - Sistemi za upravljanje proizvodnim proizvodima (imamo poznate kao Asutp) Opcije i sonde Funkcija sistema Republike LEUT SVEDOK ŠEŠELJ - ODGOVOR: Opozicija logičkih i nelogičnih akcija kao izvor društvenog sistema. Teorija akcija Pareto i teorija teorije Weber Action

Stručni sistem - Ovo je računarski sistem koji koristi znanje jednog ili više stručnjaka, predstavljenih u nekom formalnom obliku, kao i logiku donošenja odluke stručnjaka za osobe u teškim i neformalnim zadacima.

Stručni sustavi su sposobni za tešku situaciju (sa nedostatkom vremena, informacijama ili iskustvu) da daju kvalificirane savjetovanje (savjet, brz) koji pomaže stručnjaku (u našem slučaju - učitelju) da preuzmu razumnu odluku. Glavna ideja ovih sustava je korištenje znanja i iskustva visokokvalificiranih stručnjaka u ovom predmetnom području s manje visokim kvalifikacijama u istom predmetnom području u rješavanju problema koji nastaju pred njima. Imajte na umu da se visokokvalificirani stručnjaci u pedagogiji nazivaju eksperimentalnim metodolistima. Obično se stručni sistemi stvaraju u uskim predmetima.

Stručni sustavi ne zamjenjuju stručnjaka, a su njegov savjetnik, intelektualni partner. Ozbiljna prednost stručnog sustava je da je iznos informacija pohranjenih u sustavu praktički neograničen. Uveden u auto jednom, znanje se zauvek spašava. Osoba ima ograničenu bazu znanja, a ako se podaci ne koriste duže vrijeme, zaboravljeni su i izgubljeni zauvijek. Nakon što su razvijene prve tehnologije vještačenja, a prve ozbiljne rezultate dobivene su uz pomoć, mogućnosti njihove praktične upotrebe bile su vrlo pretjerane. Potrebno je pravilno razumjeti stvarne mogućnosti njihove upotrebe. Naravno, nisu svi postojeći problemi mogu riješiti uz pomoć stručnih procjena. Iako tačna upotreba stručnih tehnologija u mnogim slučajevima ostaje jedini način za pripremu i usvajanje informiranih odluka.

Stručni trening sustavi mogu oponašati rad osobe - stručnjaka za ovu temu. To se događa: u fazi stvaranja sistema zasnovanog na stručno znanjem formiran je model pripravnika u ovom objektu, a zatim u procesu funkcioniranja sustava znanja učenika se dijagnosticiraju, evidentiraju se greške i poteškoće u odgovorima evidentiraju . U memoriji računara unose se podaci o znanju, vještinama, grešanjima, sposobnostima svakog pripravnika. Sistem analizira rezultate aktivnosti učenja svakog pripravnika, grupe ili nekoliko grupa, identificira najčešće poteškoće i greške.

Stručni sistemi uključuju sledeće podsistemi: Baza znanja, informativni mehanizam zaključka, inteligentno sučelje i podsustav objašnjenja. Razmislite o tim podsistemima detaljnije.

Baza znanja U ovom slučaju sadrži formalni opis znanja stručnjaka, predstavljenih u obliku skupa činjenica i pravila.

Izlazni mehanizam ili solver - Ovo je blok, koji je program koji realizuje direktan ili obrnuti lanac obrazloženja kao opće zaključke strategije. Sistemi stručne obuke mogu se koristiti kao sredstvo za predstavljanje znanja, organizaciju dijaloga između korisnika i sustava koji mogu koristiti korisniku da dostavi tok obrazloženja prilikom rješavanja zadatka učenja u obliku, prihvatljivo za student.

Kroz inteligentno sučelje Stručni sistem postavlja pitanja korisniku i prikazuje zaključke koji su napravljeni, koji ih obično predstavljaju u obliku znakova.

Glavna prednost stručnih sistema ispred stručnjaka za osobu može uključivati \u200b\u200bodsustvo subjektivnog pristupa koji može biti svojstven nekim stručnjacima. To se manifestuje, prije svega u mogućnosti korištenja objašnjenje sustavi Okretanje u procesu rješavanja problema ili primjera. Stručno tehnologije omogućuju vam generiranje preporuka studentima i generaliziranim nastavnicima. Podaci dobiveni od strane sustava omogućit će nastavnicima da identificiraju te dionice koji su osposobljeni naučili slabo, za proučavanje uzroka nesporazuma obrazovnog materijala i eliminirati ih.

Na polju obuke mogu se takvi sustavi mogu koristiti ne samo za prezentaciju obrazovnog materijala, već i za kontrolu znanja, vještina, vještina koje prate rješenja zadataka na nivou tutora. U ovom slučaju sustav vrši korak po korak kontrola ispravnosti problema rješavanja problema. U slučaju kontrole znanja, vještina, sustav vještina dijagnosticira nivo materijala za učenje. Učenik je osiguran sloboda u odabiru tempa rada sa sustavom i putanjem putanja.

Istaći glavni didaktički zahtjevi za stručno osposobljavanje sistema.

1. Računovodstvo ne samo nivo pripreme (nizak, srednji, visoki) i nivo asimilacije (priznanje, algoritamska, heuristička, kreativna), već i psihološke karakteristike, lične sklonosti učenika. Na primjer: Odaberite način rada, radne brzine, dizajn ekrana, interaktivne mogućnosti interakcije.

2. Osiguravanje maksimalne slobode u odabiru odgovora na pitanja, kao i mogućnost pomaganja ili prevrtanja.

3. Primena mogućnosti pribavljanja objašnjenja ekspedencija odluke, pribavljanje objašnjenja sistemskih akcija, reprodukcija pravila koje sistem koristi sistem. Sistem mora popraviti i zapamtiti greške u korisniku obrazloženja tako da se može vratiti u bilo koje vrijeme. Treba dijagnosticirati greške, a pomoć korisnika je adekvatna za ove pogreške.

Efikasnost korištenja stručnog sistema obuke ovisi o sljedećim faktorima.

1. Stručno iskustvo ili grupa stručnjaka, čije se generalizirano znanje i iskustvo temelje na sistemu.

2. Tehničke sposobnosti IKT fondova koji se koriste u obrazovnom procesu.

3. Kvaliteta specifičnog softvera.

4. stupnjeva praktične primjene personaliziranog učenja na temelju izbora pojedinačnih utjecaja obuke.

Ispod intelektualni obrazovni sistem Uobičajeno je podrazumijevati kompleks organizacionih i metodoloških, informacija, matematičkih i softvera. Međutim, "ljudske" komponente ovog sistema trebaju biti uključene u ovaj koncept, naime studenta i učitelja. S tim u vezi, sistem intelektualnog treninga mora se smatrati složenim sistemom strojara koji radi u interaktivnom načinu interakcije u studentskom programu - učiteljski sistem. Takvi su sustavi uobičajeni orijentirani na određeni predmet.

Inteligentni treninzi sastoje se od dva dijela: glavni dio, uključujući nastavni plan i program (obrazovni sadržaj) i pomoćni dio, implementaciju inteligentnog upravljanja procesom obrade.

Struktura intelektualnog obrazovnog sistema:

Glavni dio programa sastoji se od sljedećih modula: modeliranje informacija, izračunato, kontroliranje. Glavni dio sustava uključuje različite vrste informacija o obuci: Tekst, tablice, crteži, animacija, video fraze. Tekst može sadržavati aktivne prozore koji omogućavaju korisniku da se uselja u ekran, kreće se uz proizvoljnu putanju iz jednog odseka na drugu, sačuvanje njegove samovoljne informacije, izvedivši proizvoljni izbor redoslijeda upoznavanja s informacijama.

Informativni modul Uključuje bazu podataka i bazu podataka o obrazovnom znanju. Baza podataka sadrži edukativne, informacije, informacije i referentni materijal, listu studenata, akademske performanse itd. U procesu kreiranja baze znanja, moguć je čitav spektar mogućnosti multimedijske tehnologije, hipermedije i telekomunikacija.

U modelni modul Kompjuterski modeli su sadržani (imitacija računara, vizualiziraju prenos podataka preko računalnih mreža i ostalo). Računalna simulacija omogućava vam vizualizaciju različitih pojava i procesa koji nisu direktno zapažanje. Rad sa računarskim modelima omogućava vam značajno smanjenje vremena za pripremu i provođenje složenih eksperimenata, dodijelite najvažnije, organizirati zanimljivo naučno istraživanje. Mogućnost višestrukih ponavljanja eksperimenta omogućit će studentima da sticaju analizu rezultata eksperimentalnih rezultata, formiraju mogućnost generalizacije rezultata dobivenih i formuliranje zaključaka. Marža ima mogućnost studija posebnih slučajeva, na osnovu općih zakona , ili, naprotiv, kao rezultat studiranja privatnog prava ili obrasca.

Modul naselja Dizajniran za automatizaciju različitih proračuna.

Kontrolni modul Sadrži pitanja, zadatke, vježbe dizajnirane za kontrolu znanja učenika.

Pomoćni dio pruža "intelektualni" rad sistema. Ovdje je dijagram treninga, mehanizmi prilagođavanja sustava na određeni predmet učenja, postavljaju inteligentna analiza volumena i strukture znanja potrebne za organizaciju i upravljanje obrazovnim procesom . Pored toga, pomoćni dio uključuje podsustav intelektualnog upravljanja akademskim procesom, sprovođenjem interaktivnog korisničkog dijaloga sa sistemom; Kontrolni i dijagnostički modul koji omogućava izračunavanje i procjenu parametara predmeta učenja kako bi se utvrdila utjecaja obuke, optimalnu strategiju i taktiku učenja u svakoj fazi klase; Stručnost nivoa znanja, vještina, vještina, ispravnost rješavanja različitih vrsta zadataka, statistička obrada rezultata kontrole, dijagnostika greške. Kontrolni odgovor sistema obično određuje glupi odgovori na testna pitanja. Prirodni zahtjev je minimiziranje razlike učenika s informacijama koje se prenose na njega. Sistem nadgleda odlomak učenika klase i prikazuje ove informacije na učiteljskom računaru.

Nastavnik usko surađuje s sistemom, prima informacije o toku procesa učenja, šalje zahtjeve i ulazi u promjene u program. Izmjene je moguće samo ako je sistem otvoren, tada se u njemu mora biti prisutan servisni modul. To je ovaj modul koji učitelju omogućava da napravi potrebne promjene i dodatke sustavu. Svaki od modula je autonomna, pa kada izmijenite promjene u jednom od modula, sadržaj ostatka glavnih dijelova modula se ne mijenja.

Inteligentni sistem obuke može se koristiti ne samo u lekcijama, već i tokom neovisnog rada pripravnika, u procesu istraživačkih aktivnosti. Treba napomenuti da su sustavi umjetne inteligencije isticali istim nedostacima kao i stručni sustavi obuke povezani sa poteškoćama praktične primjene sustava individualizacije i diferencijacije obuke u obliku koji je karakterističan za pojedinu nastavniku učenika . Ova odredba uzrokovana je činjenicom da umjetna inteligencija samo daljinski podsjeća na neke ljudske kvalitete i ne može se identificirati s ljudskom inteligencijom.

Istaći glavne prednosti korištenja intelektualnog sistema učenja u lekciji.

Učitelj: Dobiva pouzdane podatke o rezultatima aktivnosti obuke svakog pojedinog učenika i klase u cjelini. Kredibilnost se određuje činjenicom da sistem bilježi greške i poteškoće u odgovorima učenika, otkriva najčešće poteškoće i greške, navodi uzroke pogrešnih akcija učenika i šalju relevantne komentare i preporuke svom računaru; Analizira akcije učenika, provodi širok spektar utjecaja na trening, generira zadatke, ovisno o inteligentnom nivou određenog pripravnika, nivou njenog znanja, vještina, vještinama, rukovode na slanjem posla itd .

Student U lice takvog sistema primi samo učitelj, već ličnog asistenta u proučavanju određene discipline.

Efikasnost inteligentnih sistema obuke ovisi o poštivanju niza uslova:

Sposobnost sakupljanja i primjene znanja o rezultatima učenja svakog obučenog za odabir pojedinačnih utjecaja na obuku i upravljanje procesom učenja za formiranje integriranog znanja i vještina;

Kriteriji za valjanost za procjenu nivoa znanja, vještina, vještina; Nivo pripreme (nizak, srednji, visoki) ili materijalno asimilacija (prepoznavanje, algoritamska, heuristička, kreativna);

Sposobnost prilagođavanja sistema da se promijeni status učenika (student koji se odnosi na prosječni nivo, ali na ovom zanimanju njegova znanja se približava visokim ili, naprotiv, na nisku razinu).

Uvođenje inteligentnih sistema obuke u obrazovni proces povećaće emocionalnu percepciju obrazovnih informacija; Povećati motivaciju učenja zbog mogućnosti samokontrole, individualnog, diferenciranog pristupa svakom pripravniku; razviti procese kognitivnih aktivnosti; Provedite pretragu i analizu različitih informacija; Stvoriti uslove za formiranje veština nezavisne sticanja znanja.

Pefepa na:

"Izrada izvještaja kao objekta baze podataka. Stručne i studijske sisteme"

Često

Izrada izvještaja kao objekta baze podataka

Struktura izvještaja konstruktora

Metode za kreiranje izvještaja

Stvaranje izvještaja

Izrada izvještaja kao objekta baze podataka

Izvještaj je formatirana prezentacija podataka koja se prikazuje na ekranu, u tisku ili datoteci. Oni vam omogućuju izdvajanje potrebnih informacija iz baze i pošaljite ih u obliku koji je pogodan za percepciju, kao i pružanje dovoljno mogućnosti za generalizaciju i analizu podataka.

Prilikom štampanja tablica i zahtjeva informacije se izdaju u gotovo obliku u kojem se pohranjuje. Često je potrebno dostaviti podatke u obliku izvještaja koji su tradicionalni i lako čitati. Detaljan izvještaj uključuje sve informacije iz tablice ili upita, ali sadrže naslove i podijeljene na stranice koje označavaju gornje i donje podnožje.

Struktura izvještaja konstruktora

Microsoft Access prikazuje podatke iz upita ili tablice u izvještaju dodavanjem tekstualnih elemenata koji pojednostavljuju svoju percepciju.

Ovi elementi uključuju:

Zaglavlje. Ovaj se odjeljak ispisuje samo na vrhu prve stranice izvještaja. Koristi se za izlazne podatke, poput teksta zaglavlja izvještaja, datum ili izjavu teksta dokumenta, koji bi se trebao ispisivati \u200b\u200bjednom na početku izvještaja. Da biste dodali ili izbrisali područje zaglavlja izvještaja, morate odabrati naredbu Pregled naslova / bilješke u naredbi Prikaži.

Zaglavlje stranice. Koristi se za izlazne podatke, poput zaglavlja stupaca, datumi ili brojevi stranica, ispis odozgo na svakoj stranici izvještaja. Da biste dodali ili izbrisali gornju podnožju, morate odabrati naredbu komandantu komandanta u meniju. Microsoft Access dodaje gornju i podnožju istovremeno. Da biste sakrili jednu od podnožja, morate postaviti vrijednost od 0 do njegovih svojstava.

Površina podataka smještena između gornjih i donjih podnožja stranice. Sadrži glavni tekst izvještaja. Ovaj se odjeljak pojavljuje podaci ispisani za svaki od tih zapisa u tablici ili zatražiti na kojem se izvještaj zasniva. Za smještaj u području područja koriste se kontrole polja i ploča elemenata. Da biste sakrili područje podataka, morate odrediti vrijednost vrijednosti visine 0.

Footer. Ovaj se odjeljak pojavljuje na dnu svake stranice. Koristi se za izlazne podatke, poput konačnih vrijednosti, datuma ili brojeva stranica koje se ispisuju odozdo na svakoj stranici izvještaja.

Bilješka. Koristi se za izlazne podatke, poput teksta zaključka, opće konačne vrijednosti ili potpis, koji bi trebali biti ispisani jednom na kraju izvještaja. Uprkos činjenici da je u režimu dizajna, odjeljak "NAPOMENA" iz izvještaja nalazi se na dnu izvještaja, ispisa se iznad donjeg podnožja stranice na posljednjoj stranici stranice izvještaja. Da biste dodali ili izbrisali područje bilješke izvještaja, morate odabrati naredbu naslova / bilješke u naredbi Prikaži. Microsoftov pristup istovremeno dodaje i briše područje zaglavlja i bilješke izvještavaju.

Metode za kreiranje izvještaja

U Microsoftovom pristupu možete stvoriti izvještaje na različite načine:

Konstruktor

Master izveštaji

Automatski izveštaj: u stupcu

Auto izvještaj: vrpca

Master karta

Poštanske naljepnice

Čarobnjak vam omogućuje stvaranje izvještaja s grupnim zapisima i najjednostavniji način stvaranja izvještaja. Izabrana polja postavlja u izvještaj i nudi šest stilova njegovog dizajna. Nakon završetka čarobnjaka, primljeni izvještaj može se finalizirati u režimu konstruktora. Upotreba funkcije Auto Report, možete brzo stvoriti izvještaje, a zatim na njih napraviti neke promjene.

Da biste kreirali auto izveštaji, morate izvesti sledeće korake:

U prozoru baze podataka kliknite na karticu Izvještaji, a zatim kliknite na gumb Create. Pojavi se dijaloški okvir Novi izvještaj.

Dodijelite u listu Stavka Auto Izvještaj: u stupcu ili Auto Izvješće: vrpca.

U polju Izvor podataka kliknite na strelicu i odaberite tablicu ili upit kao izvor podataka.

Kliknite na dugme OK.

Čarobnjak za automatsko otkrivanje stvara automatsko izvješće u stupac ili vrpcu (odabirom korisnika) i otvara ga u režimu pregleda, što vam omogućava da vidite kako će izveštaj u štampanom obliku izgledati.

Promijenite prikaz prikaza izvještaja

Da biste promijenili ljestvicu zaslona, \u200b\u200bkoristite pokazivač na povećalo. Da biste vidjeli cijelu stranicu cjeline, morate kliknuti bilo gdje u izvještaju. Stranica rasporeda prikazuje se na ekranu.

Kliknite ponovo izvještaj da biste se vratili na veću vagu za prikaz. U povećanom režimu reprezentacije izvještaja, točka na kojoj ste kliknuli bit će u sredini ekrana. Da biste se kretali kroz stranice izveštaja pomoću prelaznih tastera na dnu prozora.

Ispis izveštaj

Da biste ispisali izvještaj, morate izvesti sljedeće:

U meniju Datoteka kliknite na naredbu Ispis.

U mjestu ispisa kliknite na verziju stranice.

Da biste ispisali samo prvu stranicu izvještaja, unesite 1 u polje "C" i 1 u polju "Softver".

Kliknite na dugme OK.

Prije ispisa izvještaja, preporučljivo je pogledati u režimu pregleda, za prijelaz na koji želite odabrati pregled u izborniku View.

Ako se prazna stranica pojavi prilikom ispisa na kraju izvještaja, provjerite da li parametar visine za bilješke izvještaja ima vrijednost 0. Ako ispisujete intermedijarne stranice stranice, provjerite je li zbroj širine oblika ili Izvještaj i širinu lijeve i desne polje ne prelazi širinu papira navedenog u dijaloškom okviru Parameters Pagement (Meni File).

Prilikom razvoja izložbi izvještaja slijedite sljedeću formulu: širinu izvještaja + lijevo polje + pravo polje

Da biste prilagodili veličinu izvještaja, morate koristiti sljedeće tehnike:

promijenite vrijednost širine izvještaja;

smanjite širinu polja ili promijenite orijentaciju stranice.

Stvaranje izvještaja

1. Pokrenite Microsoft Access. Otvorite bazu podataka (na primjer, dekretantna baza podataka).

2. Kreirajte automatsko izvješće: traka pomoću tablice (na primjer, studenti) kao izvor podataka. Izvještaj se otvara u režimu pregleda, što vam omogućava da vidite kako će izvijestiti izveštaj u tiskanom obliku.

3. Idite u režim konstruktora i uredite i formatirajte izvještaj. Da biste prešli iz režima pregleda u režim dizajnera, morate kliknuti naredbu Zatvori na alatnoj traci za pristupa aplikaciju. Izvještaj će se pojaviti na ekranu u režimu dizajnera.

Uređivanje:

1) izbrisati polja studentskog koda u gornjem podnožju i području podataka;

2) Pomaknite lijevu polje u gornjeg podnožja i područje podataka.

3) Promenite natpis na naslovnoj stranici

U odjeljku Naziv izvještaja studenti su natpis.

Postavite pokazivač miša na desno od reči učenika tako da je pokazivač prihvatio oblik vertikalne funkcije (ulaznog kursora) i kliknite na ovaj položaj.

Unesite NTU "KPI" i pritisnite Enter.

4) pomaknite natpis. U podnožju odaberite polje \u003d sada () i prevucite je u zaglavlje izvještaja za ime studenata. Datum će biti prikazan pod naslovom.

5) Na alatnoj traci dizajnera izvještaja kliknite gumb Preview za pregled izvještaja.

Formatiranje:

1) Označite zaglavlje studenti NTU "KPI"

2) Promenite slušalice, šivanje i boju fonta, kao i boju pozadine izlivanja.

3) Na alatnoj traci dizajnera Izvještaja kliknite gumb Preview za pregled izvještaja.

Promjena stila:

Da biste promijenili stil, uradite sljedeće:

Na alatnoj traci konstruktora izvještaja kliknite na tipku AutoFormat, otvor se dijaloški okvir AutoFormat.

Na popisu stilova objekta "Izvještavanje - Automatskoformat" kliknite na strogu točku, a zatim kliknite na dugme OK. Izvještaj će se formatirati u strogom stilu.

Prebacite se na režim pregleda. Izvještaj će biti prikazan u stilu koji ste odabrali. Žene Svi izvještaji kreirani korištenjem funkcije Auto Report imat će strogi stil dok ne navedete drugi stil u prozoru Automatsko fokusiranje.

Stručne i studijske sisteme

Stručni sustavi su jedna od glavnih primjena umjetne inteligencije. Umjetna inteligencija jedan je od odjeljki informatike, koji se bavi zadacima hardvera i softverskog modeliranja tih vrsta ljudske aktivnosti koje se smatraju intelektualnim.

Rezultati studija o umjetnoj inteligenciji koriste se u inteligentnim sistemima koji su u stanju riješiti kreativne zadatke koji pripadaju određenom objektu, čiji se znanje pohranjuje u memoriju (baza znanja) sistema. Sistemi umjetne inteligencije usmjereni su na rješavanje velikog razreda, koji uključuju takozvane djelomično strukturirane ili nestrukturirane zadatke (slabo formalizirane ili neformalijevne zadatke).

Informacijski sustavi koji se koriste za rješavanje djelomično strukturiranih zadataka podijeljeni su u dvije vrste:

Izrada menadžerskih izvještaja (obavljanje obrade podataka: pretraživanje, sortiranje, filtriranje). Donošenje odluka vrši se na osnovu informacija sadržanih u ovim izvještajima.

Razvoj mogućih alternativa rješenjima. Donošenje odluka svodi se na izbor jedne od predloženih alternativa.

Informacioni sistemi koji razvijaju alternative rješenjima mogu biti model ili stručnjak:

Modelni informacioni sistemi pružaju korisnik modela (matematički, statistički, finansijski itd.) Koji pomažu u osiguravanju razvoja i evaluacije alternativa rješenju.

Stručni informacioni sistemi pružaju razvoj i procjenu moguće alternative od strane korisnika stvaranjem sistema zasnovanih na znanju primljenim od stručnjaka.

Stručni sustavi su programi za računare koji akumuliraju stručnjake za stručnošću u određenim predmetima koji su namijenjeni dobivanju prihvatljivih rješenja u procesu obrade podataka. Stručni sustavi transformiraju iskustvo stručnjaka u određenoj industriji u obliku heurističke pravila i namijenjeni su savjetovanju manje kvalificiranih stručnjaka.

Poznato je da znanje postoji u dvije vrste: kolektivno iskustvo, lično iskustvo. Ako je predmetno područje zastupljeno kolektivnim iskustvom (na primjer, najviša matematika), tada se ova predmet ne trebaju stručni sustavi. Ako je u predmetnom području većina znanja lično iskustvo stručnjaka na visokom nivou i tih znanja su nisko otporni, tada su takvi prostor potrebni stručne sisteme. Moderni ekspertski sistemi široko se koriste u svim oblastima ekonomije.

Baza znanja je srž stručnog sistema. Prelaz iz podataka u znanje posljedica je razvoja informacionih sistema. Baze podataka koriste se za pohranu podataka i za skladištenje znanja - bazu znanja. U bazi podataka, u pravilu, veliki niz podataka pohranjuju se s relativno malom vrijednošću, a u bazama znanja pohranjuju se malim jačinom, ali skupim informacijama o informacijama.

Baza znanja je ukupnost opisana znanja koristeći odabrani oblik njihove prezentacije. Ispunjavanje baze znanja jedan je od najtežih zadataka koji su povezani sa izborom znanja o njihovoj formalizaciji i tumačenju.

Stručni sistem se sastoji od:

baza znanja (kao dio radne memorije i baze pravila), osmišljen za pohranu originalnih i srednjih činjenica u radnoj memoriji (ona se naziva i bazom podataka) i pohranu modela i pravila za manipulaciju modela u pravilima

sonjaci (prevodilac), koji osiguravaju provedbu slijeda pravila za rješavanje određenog zadatka na temelju činjenica i pravila pohranjenih u bazama podataka i baze podataka

objašnjenja podsistema omogućava korisniku da dobije odgovore na pitanje: "Zašto je sistem usvojio takvu odluku?"

podsistemi nabavke znanja osmišljenih za dodavanje novih pravila u podnožje novih pravila i modifikacija postojećih pravila.

korisničko sučelje, složeni programi, implementiranje korisničkog dijaloga sa sustavom u fazi unosa informacija i dobivanje rezultata.

Stručni sustavi se razlikuju od tradicionalnih sustava za obradu podataka u toj, u pravilu koriste simbol način zastupanja, karaktera izlaznog i heurističkog rješenja rješenja. Da bi se riješili slabo formalizirani ili neformalizirani zadaci, neuronske mreže ili neurokompjuteri su više obećavajući.

Osnova neurokomirača predstavljaju neuronske mreže - hijerarhijski organizirani paralelni spojevi adaptivnih elemenata - neurona, koji pružaju interakciju s predmetima u stvarnom svijetu na isti način kao i biološki nervni sustav.

Prilikom stvaranja ekspertnih sistema za samouralsku mrežu postiže se u velikoj neuralnoj mreži. Mreža je postavljena, I.E. Vlak, prolazeći kroz sve poznata rješenja i traženje potrebnih odgovora na izlazu. Postavka je izbor parametara neurona. Često koriste specijalizirani program učenja koji se bavi mrežnim treningom. Nakon učenja, sistem je spreman za rad.

Ako su njeni kreatori preliminarno leže na stručnom sustavu u određenom obliku, a zatim u neuronskim mrežama nepoznato je čak i programerima, kako se znanje formira u njegovoj strukturi u procesu učenja i samostalnosti, I.E. Mreža je crna kutija.

Nekrokompjuteri, kao umjetni obavještajni sustav, vrlo su obećavajući i mogu biti beskonačno poboljšani u svom razvoju. Trenutno se umjetni obavještajni sustavi u obliku stručnih sistema i neuronskih mreža široko koriste u rješavanju financijskih i ekonomskih problema.

Tema1. EOS kao komponenta intenzivne obuke stručnjaka.

Predavanje 8. Stručni sistemi obuke.

Opseg primjene stručnih sistema u upravljanju.

Trošak stručnih sistema.

Razvoj izloženih sistema.

U posljednjih dvadeset godina stručnjaci iz oblasti intelektualnih sustava provode aktivni istraživački rad u oblasti stvaranja i korištenja stručnih sistema namijenjenih obrazovanju. Pojavila se nova klasa stručnih sistema - stručni sustavi obuke - najperspektivniji smjer poboljšanja programskog pedagoškog sredstva za stranu proceduralnog znanja.

Stručni sistem je kompleks računalnog softvera koji pomaže osobi da donosi informirane odluke. Stručni sustavi koriste informacije dobivene unaprijed od stručnjaka - ljudi koji su u bilo kojoj regiji najbolji stručnjaci.

Stručni sistemi moraju:

• zadržite znanje o određenom području predmeta (činjenice, opisi događaja i obrazaca);
• da biste mogli komunicirati s korisnikom na ograničenom prirodnom jeziku (I.E., postavljajte pitanja i razumijem odgovore);
• imati kompleks logičkih alata za uklanjanje novih znanja, identificiranje obrazaca, otkrivanja kontradikcija;
• stavite zadatak na zahtjev, razjasnite njegovu proizvodnju i pronađite rješenje;
• objasnite korisniku kako je dobijena odluka.

Poželjno je i da stručni sistem može:

• prijaviti takve informacije koje povećavaju povjerenje korisnika u stručnu sustav;
• "Pričaj o sebi, o svojoj strukturi

Stručni sistem obuke (EOS) je program koji implementira određeni pedagoški cilj na osnovu stručnih znanja u nekoj predmetnom području, uz dijagnosticiranje obuke i upravljanja upravljanjem, kao i pokazujući ponašanje stručnjaka (subjektivni stručnjaci, metodolozi, psiholozi). EOS-ov trošak je u prisustvu znanja u njemu prema metodi obuke, zahvaljujući kojem pomaže učenje učiteljima, a studenti učenja.

Arhitektura stručnog trening uključuje dvije glavne komponente: bazu znanja (skladište znanja) i softverski alat za znanje o pristupu i obradi, koji se sastoji od mehanizama zaključaka (rješenja), objašnjavajući rezultate i dobijene rezultate i intelektualno sučelje.

Razmjena podataka između polaznika i EO-e vrši program intelektualnog sučelja koji doživljava poruke učenika i pretvara ih u predstavljanje baze znanja i, naprotiv, prevodi internu zastupljenost obrade rezultata učenika i daje poruka potrebnom nosaču. Najvažniji zahtjev organizaciji dijaloga dijaloga EOS-a je prirodan, što ne znači doslovno formuliranje potreba učenika prijedloga prirodnog jezika. Važno je da slijed rješavanja problema je fleksibilan, ispunjava se idejama studenta i provedeno u profesionalnim uvjetima.

Prisutnost razvijenog sistema objašnjenja (CO) izuzetno je važan za EOS, radeći u oblasti učenja. U procesu učenja takav EOS obavljat će ne samo aktivnu ulogu "učitelja", već i ulogu referentne knjige koja pomaže pripravniku da studiraju interne procese koji se javljaju u sustavu koristeći modeliranje primijenjenog područja. Razvijeni CO sastoji se od dvije komponente: aktivne, uključujući skup informativnih poruka izdanih pripravnikom u procesu rada, ovisno o specifičnom načinu rješavanja problema u potpunosti definiranim u potpunosti definirani u potpunosti definirani sustavom; Pasivna (glavna komponenta CO), fokusirana na inicijalizaciju radnji pripravnika.

Aktivna komponenta CO detaljna je komentar koji prate akcije i rezultate dobivene sistemom. Pasivna komponenta CO je kvalitativno nova vrsta informativne podrške svojstvena samo u znanju na osnovu znanja. Ova komponenta, pored razvijenog sistema pomoći, uzrokovan pripravnikom, ima sistemski obrazloženje problema rješavanja problema. Sistem objašnjenja u postojećim EO-ima provodi se na različite načine. Može biti: skup informacija o stanju sistema; Proslijeđen je potpuni ili djelomični opis sistema distribucijskog staza; Lista hipoteza ovjerenih hipoteza (osnova za njihovu formiranje i rezultate njihove provjere); Lista ciljanih ciljeva upravljanja i načine za njihovo postizanje.

Važna karakteristika razvijenog CO-a je korištenje prirodnog jezika komunikacije sa pripravnikom. Raširena upotreba sistema "MENU" omogućava ne samo da razlikuju informacije, već i u razvijenim EOS-u za suđenje nivou obuke pripravnika, formirajući svoj psihološki portret.

Međutim, student ne smije uvijek biti zainteresiran za potpunu izlaz rješenja koja sadrži mnogo nepotrebnih detalja. U ovom slučaju sustav bi trebao biti u mogućnosti odabrati samo ključne tačke lanca, uzimajući u obzir njihovu važnost i nivo znanja učenika. Da biste to učinili, u bazi znanja potrebno je podržati model znanja i namjere učenika. Ako pripravnik nastavi da ne razumije primljeni odgovor, tada bi sistem trebao u dijalogu na osnovu podržanog modela problema sa znanjem za obuku ili druge fragmente znanja, I.E. Posebni pojmovi i ovisnosti otkriveni su detaljnije, ako se čak i ovi dijelovi ne koriste izravno u izlazu.

Klasifikacija sistema računarskih obuke

Sredstva za obuku računara podijeljena su na:

· Računalni udžbenici;

• podložno okruženje;
• laboratorijske radionice;
• simulatori;
• sustavi upravljanja znanjem;
• direktoriji i baze podataka o obrazovnim potrebama;
• instrumentalni sistemi;
• stručni sistemi obuke.

Automatizirani sustavi obuke (AOS) - kompleksi softverskih i tehničkih i nastavnih objekata koji osiguravaju aktivne aktivnosti učenja. AOC ne pruža samo trening za specifično znanje, već i provjera odgovora učenika, mogućnost prevrtanja, enomijalnosti materijala koji se proučavaju itd.

AOCS su složeni sustavi za osobne mašine u kojima se kombiniraju niz disciplina: didaktički (naučno potkrijepljeni ciljevi, sadržaj, obrasci i principi učenja); Psihologija (karakteristike karaktera i duhovnog skladišta uzimaju se u obzir); Modeliranje, grafički stroj itd.

Glavna sredstva za interakciju pripravnika sa AOC - dijalog. Dijalog sistema za učenje može se kontrolirati i samim pripravnikom i sistemom. U prvom slučaju, sami student određuje način rada sa AOC-om, odabirom metode za proučavanje materijala koji odgovara njegovim pojedinačnim sposobnostima. U drugom slučaju, metodologija i način proučavanja materijala biraju sistem, sprečavajući studenta u skladu sa skriptom okvira obrazovnog materijala i pitanja njima. Učenik ulazi u svoje odgovore na sistem, koji tumači njihovo značenje za sebe i daje poruku o karakteru odgovora. Ovisno o stupnju ispravnosti odgovora, ili o pitanjima studentskog sistema, sustav organizira pokretanje različitih načina učenja, odabir strategije učenja i prilagođavanje nivou znanja učenika.

Sistemi stručne obuke (EO). Provedite funkcije obuke i sadrže znanje o određenom užem značajnom području. EOS ima mogućnost objašnjavanja strategije i taktike za rješavanje problema teme u studiji i osigurati kontrolu nad nivoom znanja, vještina i vještina s dijagnostikom grešaka na temelju rezultata obuke.

Obrazovne baze podataka (UBD) i osnove za obuku znanja (UBS) fokusirane su na neko područje. UBD vam omogućuje generiranje skupova podataka za zadatak učenja i izbora, sortiranja, analize i obradu informacija sadržanih u ovim skupovima. UBZ, u pravilu, opis osnovnih pojmova predmeta, strategije i taktike rješavanja problema; Kompleks predloženih vježbi, primjeri i ciljevi predmeta, kao i popis mogućih grešaka pripravnika i informacija za njihovu korekciju; Baza podataka koja sadrži popis metodoloških tehnika i organizacionih oblika obuke.

Multimedijski sistemi. Dopustite intenzivne metode i oblike obuke, povećati motivaciju obuke korištenjem modernih sredstava za obradu audiovizuelnih informacija, povećati nivo percepcije emocionalne informacije, formirati sposobnost provođenja različitih oblika neovisnih aktivnosti obrade podataka.

Multimedijski sustavi široko se koriste za proučavanje procesa razne prirode na osnovu njihove simulacije. Ovdje možete napraviti jasno nevidljivu prirodu elementarnih čestica mikrometra prilikom proučavanja fizike, figurativno i jasno recite o apstraktnim i N-dimenzionalnim svjetovima, razumljiv je objasniti kako funkcionira jedan ili drugi algoritam i slično djela. Mogućnost u boji i uz zvučnu pratnju za izmjenu stvarnog procesa postavlja obuku za kvalitativno novu fazu.

Sistemi<Виртуальная реальность>. Koristi se u rješavanju konstruktivnog grafičkog, umjetničkog i drugih zadataka, gdje je potreban razvoj sposobnosti za stvaranje mentalnog prostornog dizajna određenog objekta prema njenoj grafičkoj zastupljenosti; Prilikom proučavanja stereometrije i crtanja; U kompjuterizovanim simulatorima tehnoloških procesa, nuklearnih postrojenja, zrakoplovstva, morskog i kopnenog prijevoza, gdje je bez takvih uređaja, u osnovi je nemoguće izvesti vještine ljudske interakcije sa modernim ultra praznim i opasnim mehanizmima i pojavama.

Edukativne računalne telekomunikacijske mreže. Dozvoljeno je pružanje učenja na daljinu (prije) - trening na daljinu kada se učitelj i obučeni razdvajaju prostorno i (ili) u vremenu, a obrazovni proces se vrši pomoću telekomunikacija, uglavnom na temelju interneta. Mnogi ljudi istovremeno dobivaju priliku za poboljšanje obrazovanja kod kuće (na primjer, odrasli ljudi opterećeni poslovnim i porodičnim zabrinutostima, mladi koje žive u ruralnim područjima ili malim gradovima). Osoba u bilo kojem periodu njegovog života stiče priliku da daljinski primi novu profesiju, kako bi povećala svoje kvalifikacije i proširila horizont i u gotovo bilo kojem naučnom ili obrazovnom centru svijeta.

U obrazovnoj praksi koriste se sve glavne vrste računalnih telekomunikacija: e-pošta, elektronički oglasi, telekonferencije i druge internetske mogućnosti. Prije nego što predviđa autonomnu upotrebu kurseva zabilježenih na video, CD-ovima itd. Kompjuterske telekomunikacije pružaju:

• mogućnost pristupa različitim izvorima informacija putem interneta i raditi s ovim informacijama;
• mogućnost operativnih povratnih informacija tokom dijaloga sa nastavnikom ili sa ostalim sudionicima u tečaju za obuku;
• mogućnost organiziranja zajedničkih telekomunikacijskih projekata, uključujući međunarodne, telekonferencije, mogućnost razmjene mišljenja sa bilo kojim učesnikom u ovom tečaju, učitelju, savjetnicima, mogućnost traženja informacija o bilo kojem pitanju iz problema.
• mogućnost implementacije daljinskih metoda kreativnosti, kao što su sudjelovanje u udaljenim konferencijama, daljinsko<мозговой штурм> Mrežna kreativna radova, uporediva analiza informacija na www, daleki istraživački rad, kolektivni obrazovni projekti, poslovne igre, radionice, virtualni izleti dr.

Suradnja potiče studente da se upoznaju sa različitim gledištem na problem koji je proučavao potraga za dodatnim informacijama, o procjeni vlastitih rezultata.

Tema 2.3. Softverske prezentacije i osnove Office programiranja

Tema 2.4.

2.4.11. Obrazovna baza podataka sa glavnom obrascu tipkovnice "trening_students" - preuzimanje

Sistemi upravljanja bazama podataka i stručne sisteme

2.4. Sistemi upravljanja bazama podataka i stručne sisteme

2.4.10. Stručne i studijske sisteme

Stručni sustavi su jedna od glavnih primjena umjetne inteligencije. Umjetna inteligencija jedan je od odjeljki informatike, koji se bavi zadacima hardvera i softverskog modeliranja tih vrsta ljudske aktivnosti koje se smatraju intelektualnim.

Rezultati studija o umjetnoj inteligenciji koriste se u inteligentnim sistemima koji su u stanju riješiti kreativne zadatke koji pripadaju određenom objektu, čiji se znanje pohranjuje u memoriju (baza znanja) sistema. Sistemi umjetne inteligencije usmjereni su na rješavanje velikog razreda, koji uključuju takozvane djelomično strukturirane ili nestrukturirane zadatke (slabo formalizirane ili neformalijevne zadatke).

Informacijski sustavi koji se koriste za rješavanje djelomično strukturiranih zadataka podijeljeni su u dvije vrste:

1. Izrada menadžerskih izvještaja (obavljanje obrade podataka: pretraživanje, sortiranje, filtriranje). Donošenje odluka vrši se na osnovu informacija sadržanih u ovim izvještajima.
2. Razvoj mogućih alternativa rješenjima. Donošenje odluka svodi se na izbor jedne od predloženih alternativa.

Informacioni sistemi koji razvijaju alternative rješenjima mogu biti model ili stručnjak:

1. Modelni informacioni sistemi pružaju korisnik modela (matematički, statistički, finansijski itd.) Koji pomažu u osiguravanju razvoja i evaluacije alternativa rješenju.
2. Stručni informacioni sistemi pružaju razvoj i procjenu moguće alternative od strane korisnika stvaranjem sistema zasnovanih na znanju primljenim od stručnjaka.

Stručni sustavi su programi za računare koji akumuliraju stručnjake za stručnošću u određenim predmetima koji su namijenjeni dobivanju prihvatljivih rješenja u procesu obrade podataka. Stručni sustavi transformiraju iskustvo stručnjaka u određenoj industriji u obliku heurističke pravila i namijenjeni su savjetovanju manje kvalificiranih stručnjaka.

Poznato je da znanje postoji u dvije vrste: kolektivno iskustvo, lično iskustvo. Ako je predmetno područje zastupljeno kolektivnim iskustvom (na primjer, najviša matematika), tada se ova predmet ne trebaju stručni sustavi. Ako je u predmetnom području većina znanja lično iskustvo stručnjaka na visokom nivou i tih znanja su nisko otporni, tada su takvi prostor potrebni stručne sisteme. Moderni ekspertski sistemi široko se koriste u svim oblastima ekonomije.

Baza znanja je srž stručnog sistema. Prelaz iz podataka u znanje posljedica je razvoja informacionih sistema. Baze podataka koriste se za pohranu podataka i za skladištenje znanja - bazu znanja. U bazi podataka, u pravilu, veliki niz podataka pohranjuju se s relativno malom vrijednošću, a u bazama znanja pohranjuju se malim jačinom, ali skupim informacijama o informacijama.

Baza znanja je ukupnost opisana znanja koristeći odabrani oblik njihove prezentacije. Ispunjavanje baze znanja jedan je od najtežih zadataka koji su povezani sa izborom znanja o njihovoj formalizaciji i tumačenju.

Stručni sistem se sastoji od:

• baza znanja (kao dio radne memorije i baze pravila), osmišljen za pohranu izvora i srednjih činjenica u radnoj memoriji (ona se naziva i bazom podataka) i pohranu modela i pravila za manipuliranje modela u ulozi pravila;
• zadatak (prevodilac), koji osiguravaju provedbu slijeda pravila za rješavanje određenog zadatka na temelju činjenica i pravila pohranjenih u bazama podataka i baza podataka;
• objašnjenja podsistema omogućava korisniku da dobije odgovore na pitanje: "Zašto je sistem usvojio takvu odluku?";
• podsistemi nabavke znanja, osmišljeni za dodavanje novih pravila bazi podataka, te izmjene postojećih pravila;
• korisničko sučelje, složeni programi, implementiranje korisničkog dijaloga sa sustavom u fazi unosa informacija i dobivanje rezultata.

Stručni sustavi se razlikuju od tradicionalnih sustava za obradu podataka u toj, u pravilu koriste simbol način zastupanja, karaktera izlaznog i heurističkog rješenja rješenja. Da bi se riješili slabo formalizirani ili neformalizirani zadaci, neuronske mreže ili neurokompjuteri su više obećavajući.

Osnova neurokomirača predstavljaju neuronske mreže - hijerarhijski organizirani paralelni spojevi adaptivnih elemenata - neurona, koji pružaju interakciju s predmetima u stvarnom svijetu na isti način kao i biološki nervni sustav.

Prilikom stvaranja ekspertnih sistema za samouralsku mrežu postiže se u velikoj neuralnoj mreži. Mreža je postavljena, I.E. Vlak, prolazeći kroz sve poznata rješenja i traženje potrebnih odgovora na izlazu. Postavka je izbor parametara neurona. Često koriste specijalizirani program učenja koji se bavi mrežnim treningom. Nakon učenja, sistem je spreman za rad.

Ako su njeni kreatori preliminarno leže na stručnom sustavu u određenom obliku, a zatim u neuronskim mrežama nepoznato je čak i programerima, kako se znanje formira u njegovoj strukturi u procesu učenja i samostalnosti, I.E. Mreža je crna kutija.

Nekrokompjuteri, kao umjetni obavještajni sustav, vrlo su obećavajući i mogu biti beskonačno poboljšani u svom razvoju.

Trenutno se umjetni obavještajni sustavi u obliku stručnih sistema i neuronskih mreža široko koriste u rješavanju financijskih i ekonomskih problema.