(दवा में, कंप्यूटर निदान विकल्प प्रदान करता है, परिषद देता है) विशेषज्ञ सिस्टम - ये कंप्यूटर के लिए प्रोग्राम हैं (यानी, विशेषज्ञों के ज्ञान - विशेषज्ञों के ज्ञान - विशिष्ट विषय क्षेत्रों में विशेषज्ञों का उद्देश्य जो प्रसंस्करण जानकारी की प्रक्रिया में स्वीकार्य समाधान प्राप्त करना है। विशेषज्ञ प्रणाली एक विशेष उद्योग में विशेषज्ञों के अनुभव को ह्यूरिस्टिक नियमों के रूप में बदलती है और परामर्श कम योग्य विशेष परामर्श के लिए है।
ज्ञान के आधार पर एक विशेषज्ञ प्रणाली के काम के सिद्धांत: विशेषज्ञ प्रणाली के लिए लाभ तथ्यों या अन्य जानकारी और परिणामस्वरूप विशेषज्ञ सलाह या विशेषज्ञ ज्ञान प्राप्त करता है।
विशेषज्ञ प्रणाली में शामिल हैं:
ज्ञान आधार (कार्य स्मृति और नियम आधार के हिस्से के रूप में), कामकाजी स्मृति में मूल और मध्यवर्ती तथ्यों को संग्रहीत करने के लिए डिज़ाइन किया गया (इसे डेटाबेस भी कहा जाता है) और नियमों में हेरफेर मॉडल के लिए मॉडल और नियम भंडारण
कार्य सॉल्वर (इंटरप्रेटर), जो डेटाबेस और ज्ञान आधारों में संग्रहीत तथ्यों और नियमों के आधार पर एक विशिष्ट कार्य को हल करने के लिए नियमों के अनुक्रम के कार्यान्वयन को सुनिश्चित करता है
सबसिस्टम स्पष्टीकरण, उपयोगकर्ता को प्रश्न के उत्तर प्राप्त करने की अनुमति देता है: "इस तरह के एक निर्णय ने क्यों अपनाया?"
नए नियमों के आधार और मौजूदा नियमों के संशोधनों के आधार पर नए नियम जोड़ने के लिए डिज़ाइन किए गए ज्ञान के अधिग्रहण के सबसिस्टम।
उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस, जटिल प्रोग्राम, सूचना प्रविष्टि चरण में सिस्टम के साथ उपयोगकर्ता संवाद को कार्यान्वित करना और परिणाम प्राप्त करना।
सामान्य रूप में कक्षा के विशेषज्ञ प्रणालियों, थ्रामा ओएसएन दिशाओं पर: कंप्यूटर के प्रकार के अनुसार, वास्तविक समय और हल करने योग्य कार्य के प्रकार से।
ईम के अनुसार ईएस क्लासिफ ऑन: सुपर कंप्यूटर; औसत प्रदर्शन का ईम; प्रतीकात्मक प्रोसेसर; व्यक्तिगत कम्प्यूटर्स।
वास्तविक समय के संबंध में क्लासिफ टू: स्टेटिक; Quasidinamic;
गतिशील।
हल करने योग्य कार्य के प्रकार से कक्षा के लिए: डेटा की व्याख्या; निदान; निगरानी; डिज़ाइन; पूर्वानुमान; योजना; नियंत्रण; समर्थन निर्णय लेने; प्रशिक्षण।
विशेषज्ञ का ज्ञान केवल एक विषय क्षेत्र में है, और इसमें समस्याओं को हल करने के लिए सामान्य तरीकों से विशेषज्ञ प्रणालियों के उपयोग के आधार पर विधियों के बीच अंतर शामिल है। विशिष्ट कार्यों के समाधान से संबंधित विशेषज्ञ का ज्ञान विशेषज्ञ के ज्ञान का क्षेत्र है।
ज्ञान के क्षेत्र में, विशेषज्ञ प्रणाली तर्क का आयोजन करती है या एक ही सिद्धांत पर तार्किक निष्कर्ष निकालती है, क्योंकि एक विशेषज्ञ व्यक्ति तर्क को हल करने के लिए तर्क या तार्किक तरीका होगा। इसका मतलब है कि तर्क से कुछ तथ्यों के आधार पर, एक तार्किक, औचित्य निष्कर्ष निकाला जाता है, जो इन तथ्यों से पालन करता है।
विशेषज्ञ प्रणालियों के पास कई आकर्षक जोर हैं:
· बढ़ी पहुंच। विशेषज्ञ ज्ञान तक पहुंच सुनिश्चित करने के लिए, किसी भी उपयुक्त कॉम्पैक्ट हार्डवेयर को लागू किया जा सकता है।
· कम लागत। एक अलग लाभ पर गणना में विशेषज्ञता के प्रावधान की हिस्सेदारी में काफी कमी आई है।
· कम खतरा। विशेषज्ञ सिस्टम ऐसे वातावरण में उपयोग कर सकते हैं, बिल्ली लोगों के लिए खतरनाक हो सकती है।
· स्थिरता। विशेषज्ञ ज्ञान कहीं भी गायब नहीं होता है। विशेषज्ञों के विपरीत, जो सेवानिवृत्त हो सकते हैं, काम या मरने से बाहर निकलें, विशेषज्ञ प्रणाली का ज्ञान अनिश्चित काल तक लंबे समय तक संरक्षित है।
· कई स्रोतों से विशेषज्ञ ज्ञान प्राप्त करने की संभावना। विशेषज्ञ प्रणालियों की मदद से, कई विशेषज्ञों के ज्ञान को दिन और रात के किसी भी समय एक साथ और लगातार किए गए कार्य पर काम करने के लिए एकत्र और आकर्षित किया जा सकता है। कई विशेषज्ञों के ज्ञान को जोड़कर विशेषज्ञता का स्तर व्यक्तिगत व्यक्ति के विशेषज्ञ के ज्ञान के स्तर से अधिक हो सकता है।
· बढ़ी हुई विश्वसनीयता। विशेषज्ञ प्रणालियों का उपयोग इस तथ्य में आत्मविश्वास की डिग्री में वृद्धि करना संभव बनाता है कि सही निर्णय लिया जाता है, व्यक्ति के क्यू या मध्यस्थ को कई विशेषज्ञों के बीच असंगत राय के संकल्प में एक और उचित राय प्रदान करके। (बेशक, असंगत राय को हल करने की इस विधि का उपयोग नहीं किया जा सकता है यदि विशेषज्ञ प्रणाली को राय के टकराव में शामिल विशेषज्ञों में से एक द्वारा प्रोग्राम किया गया है।) विशेषज्ञ प्रणाली का निर्णय हमेशा विशेषज्ञ के निर्णय के साथ मेल खाना चाहिए; गायब केवल एक विशेषज्ञ द्वारा की गई त्रुटि के कारण हो सकता है, जो केवल तभी हो सकता है जब विशेषज्ञ व्यक्ति थक गया हो या तनाव की स्थिति में हो।
· व्याख्या। विशेषज्ञ प्रणाली अपने तर्कों को विस्तार से समझाने में सक्षम है, बिल्ली ने एक निश्चित निष्कर्ष निकाला। और एक व्यक्ति बहुत थक सकता है, स्पष्टीकरण के लिए प्रवण नहीं होता है या हर समय ऐसा करने में असमर्थ होता है। स्पष्टीकरण प्राप्त करने की क्षमता इस तथ्य में विश्वास में सुधार करने में योगदान देती है कि सही निर्णय लिया गया था।
· तेजी से जवाब। कुछ अनुप्रयोगों के लिए, आपको वास्तविक समय में त्वरित प्रतिक्रिया या प्रतिक्रिया की आवश्यकता हो सकती है। उपयोग किए गए हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के आधार पर, विशेषज्ञ प्रणाली तेजी से प्रतिक्रिया कर सकती है और एक विशेषज्ञ व्यक्ति की तुलना में काम के लिए अधिक तैयार हो सकती है। कुछ चरम स्थितियों में, एक व्यक्ति की तुलना में एक तेज प्रतिक्रिया की आवश्यकता हो सकती है; इस मामले में, एक स्वीकार्य विकल्प वास्तविक समय में अभिनय एक विशेषज्ञ प्रणाली का उपयोग बन जाता है।
· हमेशा सही, भावनाओं से वंचित और किसी भी परिस्थिति में एक पूर्ण उत्तर। वास्तविक समय में और चरम परिस्थितियों में ऐसी संपत्ति बहुत महत्वपूर्ण हो सकती है जहां विशेषज्ञ व्यक्ति तनाव या थकान के प्रभाव के कारण अधिकतम दक्षता के साथ कार्य करने में असमर्थ हो सकता है।
· एक बुद्धिमान प्रशिक्षण कार्यक्रम के रूप में उपयोग करने की क्षमता। विशेषज्ञ प्रणाली छात्र को कार्यक्रमों के उदाहरण करने और सिस्टम तर्क किस पर आधारित है, यह समझाने के लिए एक बौद्धिक प्रशिक्षण कार्यक्रम के रूप में कार्य कर सकती है।
· एक बुद्धिमान डेटाबेस के रूप में आवेदन करने की संभावना।विशेषज्ञ सिस्टम एक बुद्धिमान पहुंच विधि का उपयोग कर डेटाबेस तक पहुंचने के लिए उपयोग कर सकते हैं।
25. शिक्षा में आईसीटी के उपयोग की संपत्ति
Yavl infor। सबसे महत्वपूर्ण सुधार तंत्र का गठन किया जाता है। उदाहरण के लिए, एसआईएस-हम रेटेड के लिए गुणवत्ता, पहुंच। और प्रभाव। शिक्षा।
COMP। तकनीक - बस "आयरन"। आज हमारे पास अन्य हैं। कार्य - खसखस। प्रभाव। उपयोग। उसके निदेशक निर्णय रणनीतिक पर। मॉडरेंस लक्ष्यों। Emipproof - raise उसकी गुणवत्ता।
लाभ:
1. इन्फोर Tekhnol। इसलिए। प्रशिक्षण की प्रस्तुति की संभावनाओं का विस्तार करें। रंग, ग्राफिक्स, ध्वनि, सभी उल्लू का उपयोग। वीडियो उपकरण आपको बच्चों की वास्तविक सेटिंग को फिर से बनाने की अनुमति देता है ..
2. कंप्यूटर आपको जाने की अनुमति देता है। सीखने की प्रेरणा बढ़ाएं।
3. आईसीटी में अध्ययन में लेखांकन शामिल है। प्रक्रिया, उनकी क्षमताओं के सबसे बड़े प्रकटीकरण में योगदान, मानसिक बच्चों को सक्रिय करें।
4. उपयोग करें। पाठ्यचर्या में वृद्धि। संभव के। उनके निर्णय की प्रक्रिया के शैक्षिक कार्यों और प्रबंधन की स्थापना। कंप्यूटर बनाना और विश्लेषण करना संभव बनाता है। विभिन्न वस्तुओं, परिस्थितियों, घटनाओं के मॉडल।
5. आईसीटी आपको गुणात्मक रूप से नियंत्रण बदलने की अनुमति देता है। यूच-ज़िया, पाठ्यक्रम प्रबंधन की लचीलापन सुनिश्चित करते हुए।
6. कंप्यूटर फॉर्म में योगदान देता है। विद्यार्थियों प्रतिबिंब हैं। प्रशिक्षण कार्यक्रम छात्रों को बिल्ली पर, समस्या को हल करने में अपने कार्यों, ओडीए के परिणाम को दृष्टि से पेश करने में सक्षम बनाता है। त्रुटि बनाई और इसे ठीक करें।
यह सभी देखें:
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विशेषज्ञ प्रणाली - यह एक या अधिक विशेषज्ञों के ज्ञान का उपयोग करके एक कंप्यूटर सिस्टम है, जो कुछ औपचारिक रूप में प्रस्तुत किया गया है, साथ ही किसी व्यक्ति-विशेषज्ञ द्वारा कठिन और अनौपचारिक कार्यों में निर्णय लेने का तर्क भी है।
विशेषज्ञ प्रणाली एक कठिन परिस्थिति (समय, सूचना या अनुभव की कमी के साथ) एक योग्य परामर्श (सलाह, एक संकेत) देने में सक्षम हैं जो उचित निर्णय लेने के लिए एक विशेषज्ञ (हमारे मामले में शिक्षक) में मदद करती हैं। इन प्रणालियों का मुख्य विचार इस विषय क्षेत्र में उच्च योग्य विशेषज्ञों के ज्ञान और अनुभव का उपयोग करना है, जिसमें उनके सामने उत्पन्न होने वाली समस्याओं को हल करने में एक ही विषय क्षेत्र में कम उच्च योग्यताएं हैं। ध्यान दें कि अध्यापन में अत्यधिक योग्य विशेषज्ञों को प्रयोगात्मक मेथोडिस्ट कहा जाता है। आम तौर पर, विशेषज्ञ सिस्टम संकीर्ण विषय क्षेत्रों में बनाए जाते हैं।
विशेषज्ञ सिस्टम एक विशेषज्ञ को प्रतिस्थापित नहीं करते हैं, और उनके सलाहकार, एक बौद्धिक साथी हैं। विशेषज्ञ प्रणाली का गंभीर लाभ यह है कि सिस्टम में संग्रहीत जानकारी की मात्रा व्यावहारिक रूप से असीमित है। एक बार कार में पेश किया गया, ज्ञान हमेशा के लिए बचाया जाता है। व्यक्ति के पास सीमित ज्ञान आधार है, और यदि डेटा लंबे समय तक उपयोग नहीं किया जाता है, तो वे हमेशा के लिए भूल जाते हैं और खो जाते हैं। पहली विशेषज्ञ मूल्यांकन प्रौद्योगिकियों के विकास के बाद और उनके सहायता के साथ पहले गंभीर परिणाम प्राप्त किए गए थे, उनके व्यावहारिक उपयोग की संभावनाएं बहुत अधिक अतिरंजित थीं। उनके उपयोग की वास्तविक संभावनाओं को सही ढंग से समझना आवश्यक है। बेशक, सभी मौजूदा समस्याओं को विशेषज्ञ आकलन की सहायता से हल नहीं किया जा सकता है। यद्यपि कई मामलों में विशेषज्ञ प्रौद्योगिकियों का सही उपयोग सूचित निर्णय लेने और अपनाने का एकमात्र तरीका बनी हुई है।
विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणाली किसी व्यक्ति के काम की नकल करने में सक्षम हैं - इस विषय क्षेत्र में एक विशेषज्ञ। यह निम्नानुसार होता है: विशेषज्ञ ज्ञान के आधार पर एक प्रणाली बनाने के चरण में, इस विषय क्षेत्र में एक प्रशिक्षु मॉडल का गठन किया जाता है, फिर छात्रों के ज्ञान की एक प्रणाली को काम करने की प्रक्रिया में निदान किया जाता है, प्रतिक्रियाओं में त्रुटियों और कठिनाइयों को दर्ज किया जाता है । कंप्यूटर की याद में, ज्ञान, कौशल, त्रुटियों पर डेटा, प्रत्येक प्रशिक्षु की क्षमताओं में प्रवेश किया जाता है। प्रणाली प्रत्येक प्रशिक्षु, समूह या कई समूहों की सीखने की गतिविधियों के परिणामों का विश्लेषण करती है, सबसे आम कठिनाइयों और त्रुटियों की पहचान करती है।
विशेषज्ञ प्रणालियों में निम्नलिखित शामिल हैं उपप्रणालियाँ: ज्ञान आधार, सूचना निष्कर्ष तंत्र, बुद्धिमान इंटरफ़ेस और स्पष्टीकरण उपप्रणाली। अधिक विस्तार से इन उपप्रणाली पर विचार करें।
ज्ञानधार इस मामले में, तथ्यों और नियमों के एक समूह के रूप में प्रस्तुत विशेषज्ञों के ज्ञान का औपचारिक विवरण शामिल है।
आउटपुट तंत्र या सॉल्वर - यह एक ब्लॉक है, जो एक ऐसा कार्यक्रम है जो सामान्य निष्कर्ष रणनीति के रूप में तर्क की प्रत्यक्ष या रिवर्स श्रृंखला को महसूस करता है। विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणालियों का उपयोग ज्ञान प्रस्तुत करने के साधन के रूप में किया जा सकता है, उपयोगकर्ता के बीच संवाद का संगठन और उपयोगकर्ता को एक सीखने के कार्य को हल करने के लिए उपयोगकर्ता को उपयोग करने के दौरान उपयोगकर्ता का उपयोग करने में सक्षम प्रणाली, छात्र को स्वीकार्य है।
के जरिए बुद्धिमान इंटरफ़ेस विशेषज्ञ प्रणाली उपयोगकर्ता को प्रश्न निर्धारित करती है और निष्कर्षों को प्रदर्शित करती है, आमतौर पर चरित्र रूप में उनका प्रतिनिधित्व करती है।
किसी व्यक्ति विशेषज्ञ के सामने विशेषज्ञ प्रणालियों का मुख्य लाभ एक व्यक्तिपरक दृष्टिकोण की अनुपस्थिति को शामिल कर सकता है जो कुछ विशेषज्ञों में निहित हो सकता है। यह प्रकट होता है, सबसे पहले उपयोग की संभावना में स्पष्टीकरण प्रणाली किसी समस्या या उदाहरण को हल करने की प्रक्रिया में बदलना। विशेषज्ञ प्रौद्योगिकियां आपको छात्रों और सामान्यीकृत शिक्षकों को सिफारिशें उत्पन्न करने की अनुमति देती हैं। सिस्टम द्वारा प्राप्त डेटा शिक्षकों को शैक्षिक सामग्री की गलतफहमी के कारणों का अध्ययन करने और उन्हें खत्म करने के लिए कमजोर रूप से सीखने वाले उन वर्गों की पहचान करने की अनुमति देगा।
प्रशिक्षण के क्षेत्र में, इस तरह के सिस्टम न केवल शैक्षणिक सामग्री की प्रस्तुति के लिए, बल्कि ट्यूटर स्तर पर कार्य समाधान के साथ ज्ञान, कौशल, कौशल को नियंत्रित करने के लिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है। इस मामले में, सिस्टम समस्या को हल करने की समस्या की शुद्धता के चरण-दर-चरण नियंत्रण करता है। ज्ञान, कौशल, कौशल प्रणाली के नियंत्रण के मामले में सीखने की सामग्री के स्तर का निदान करता है। शिष्य को सिस्टम और प्रक्षेपवक्र प्रक्षेपवक्र के साथ काम की गति चुनने में स्वतंत्रता प्रदान की जाती है।
हाइलाइट विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणालियों के लिए मुख्य शैक्षिक आवश्यकताओं.
1. न केवल तैयारी (कम, मध्यम, उच्च) और आकलन के स्तर (मान्यता, एल्गोरिदमिक, अनुमानी, रचनात्मक) का स्तर, बल्कि मनोवैज्ञानिक विशेषताओं, छात्र की व्यक्तिगत प्राथमिकताएं भी। उदाहरण के लिए: ऑपरेशन, कार्य दर, स्क्रीन डिज़ाइन, इंटरैक्टिव इंटरैक्शन विकल्प का चयन करें।
2. प्रश्नों के जवाब चुनने के साथ-साथ मदद या टिपिंग की संभावना को चुनने में अधिकतम स्वतंत्रता सुनिश्चित करना।
3. निर्णय की योग्यता प्राप्त करने की संभावना का कार्यान्वयन, सिस्टम क्रियाओं का स्पष्टीकरण प्राप्त करना, सिस्टम द्वारा उपयोग किए गए नियमों का प्लेबैक। सिस्टम को उपयोगकर्ता के तर्क में त्रुटियों को ठीक करना और याद रखना चाहिए ताकि यह किसी भी समय उन पर वापस आ सके। त्रुटियों का निदान किया जाना चाहिए, और उपयोगकर्ता की सहायता इन त्रुटियों के लिए पर्याप्त है।
एक विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणाली का उपयोग करने की दक्षता निम्नलिखित कारकों पर निर्भर करती है.
1. विशेषज्ञ अनुभव या विशेषज्ञों का समूह, जिसका सामान्य ज्ञान और अनुभव प्रणाली पर आधारित है।
2. शैक्षिक प्रक्रिया में उपयोग किए गए आईसीटी फंड की तकनीकी क्षमताओं।
3. विशिष्ट सॉफ्टवेयर की गुणवत्ता।
4. व्यक्तिगत प्रशिक्षण प्रभावों की पसंद के आधार पर व्यक्तिगत शिक्षा के व्यावहारिक कार्यान्वयन की डिग्री।
के अंतर्गत बौद्धिक शिक्षा प्रणाली यह संगठनात्मक और पद्धतिपरक, सूचना, गणितीय और सॉफ्टवेयर का एक परिसर का संकेत देने के लिए परंपरागत है। हालांकि, इस प्रणाली के "मानव" घटकों को इस अवधारणा, अर्थात् छात्र और शिक्षक में शामिल किया जाना चाहिए। इस संबंध में, बौद्धिक प्रशिक्षण प्रणाली को छात्र योजना में इंटरैक्टिव इंटरैक्शन मोड में संचालित एक जटिल व्यक्ति-मशीन सिस्टम के रूप में माना जाना चाहिए - एक शिक्षक प्रणाली। ऐसे सिस्टम एक विशिष्ट विषय क्षेत्र के लिए प्रथागत उन्मुख हैं।
बुद्धिमान प्रशिक्षण प्रणालियों में दो भाग होते हैं: मुख्य भाग, पाठ्यक्रम (शैक्षिक सामग्री) और सहायक भाग समेत, प्रसंस्करण प्रक्रिया के बुद्धिमान प्रबंधन को लागू करते हुए।
बौद्धिक शैक्षिक प्रणाली संरचना:
कार्यक्रम के मुख्य भाग में निम्नलिखित मॉड्यूल शामिल हैं: एक सूचना मॉडलिंग, गणना, नियंत्रण। सिस्टम के मुख्य भाग में विभिन्न प्रकार की प्रशिक्षण जानकारी शामिल है: टेक्स्ट, टेबल, चित्र, एनीमेशन, वीडियो वाक्यांश। पाठ में सक्रिय खिड़कियां हो सकती हैं जो उपयोगकर्ता को तैनात स्क्रीन में स्थानांतरित करने की अनुमति देती हैं, एक सेक्शन से दूसरे सेक्शन में एक मनमानी प्रक्षेपवक्र के साथ आगे बढ़ती हैं, जो आवश्यक जानकारी पर ध्यान केंद्रित करती हैं, जानकारी के साथ परिचितकरण के अनुक्रम का मनमाने ढंग से चयन करती हैं।
सूचना मॉड्यूल शैक्षिक ज्ञान का डेटाबेस और डेटाबेस शामिल है। डेटाबेस में शैक्षिक, सूचना, सूचना और संदर्भ सामग्री, छात्रों की सूची, अकादमिक प्रदर्शन इत्यादि शामिल हैं। ज्ञान आधार बनाने की प्रक्रिया में, मल्टीमीडिया प्रौद्योगिकी, हाइपरमीडिया और दूरसंचार की क्षमताओं का पूरा स्पेक्ट्रम संभव है।
में मॉडलिंग मॉड्यूल कंप्यूटर मॉडल निहित हैं (कंप्यूटर की नकल, कंप्यूटर नेटवर्क और अन्य पर डेटा स्थानांतरण को विज़ुअलाइज़ करें)। कंप्यूटर सिमुलेशन आपको विभिन्न घटनाओं और प्रक्रियाओं को देखने की अनुमति देता है जो सीधे अवलोकन नहीं होते हैं। कंप्यूटर मॉडल के साथ काम करने से आप जटिल प्रयोगों की तैयारी और संचालन के लिए समय को कम करने की अनुमति देते हैं, सबसे महत्वपूर्ण आवंटित करते हैं, एक दिलचस्प वैज्ञानिक अनुसंधान को व्यवस्थित करते हैं। प्रयोग की कई पुनरावृत्ति की संभावना छात्रों को प्रयोगात्मक परिणामों के परिणामों के विश्लेषण को प्राप्त करने की अनुमति देगी, प्राप्त परिणामों को सामान्यीकृत करने और निष्कर्ष निकालने की क्षमता का निर्माण करने की अनुमति होगी। मार्जिन में सामान्य कानूनों के आधार पर विशेष मामलों का अध्ययन करने की क्षमता है , या, इसके विपरीत, निजी कानून या पैटर्न का अध्ययन करने के परिणामस्वरूप।
निपटान मॉड्यूल विभिन्न गणनाओं को स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन किया गया।
नियंत्रण मॉड्यूल छात्रों के ज्ञान को नियंत्रित करने के लिए डिज़ाइन किए गए प्रश्न, कार्य, अभ्यास शामिल हैं।
सहायक भाग प्रणाली के "बौद्धिक" संचालन प्रदान करता है। यह यहां है कि प्रशिक्षण अनुक्रम का आरेख, सीखने की एक विशिष्ट वस्तु के लिए सिस्टम के अनुकूलन के तंत्र, शैक्षिक प्रक्रिया के संगठन और प्रबंधन के लिए आवश्यक ज्ञान की मात्रा और संरचना के बुद्धिमान विश्लेषण के साधन रखे गए हैं । इसके अलावा, सहायक भाग में अकादमिक प्रक्रिया के बौद्धिक प्रबंधन के उपप्रणाली शामिल हैं, जो सिस्टम के साथ एक इंटरैक्टिव उपयोगकर्ता संवाद को कार्यान्वित करते हैं; नियंत्रण और नैदानिक \u200b\u200bमॉड्यूल जो आपको प्रशिक्षण प्रभाव, कक्षाओं के प्रत्येक चरण में सीखने की इष्टतम रणनीति और रणनीति निर्धारित करने के लिए सीखने के विषय के पैरामीटर की गणना और मूल्यांकन करने की अनुमति देता है; ज्ञान, कौशल, कौशल, विभिन्न प्रकार के कार्यों को हल करने की शुद्धता, नियंत्रण परिणामों की सांख्यिकीय प्रसंस्करण, त्रुटि निदान का स्तर विशेषज्ञता। सिस्टम की नियंत्रण प्रतिक्रिया आमतौर पर परीक्षण प्रश्नों के लिए बेवकूफ प्रतिक्रियाओं द्वारा निर्धारित की जाती है। प्राकृतिक आवश्यकता यह है कि छात्र की विसंगति को उसमें स्थानांतरित जानकारी के साथ कम करना है। सिस्टम छात्र वर्गों के पारित होने पर नज़र रखता है और इस जानकारी को शिक्षक के कंप्यूटर पर प्रदर्शित करता है।
शिक्षक सिस्टम के साथ मिलकर काम करता है, सीखने की प्रक्रिया के पाठ्यक्रम के बारे में जानकारी प्राप्त करता है, अनुरोध भेजता है और प्रोग्राम में परिवर्तन में प्रवेश करता है। परिवर्तन करना केवल तभी संभव है जब सिस्टम खुला हो, तो सेवा मॉड्यूल इसमें मौजूद होना चाहिए। यह यह मॉड्यूल है जो शिक्षक को सिस्टम में आवश्यक परिवर्तन और परिवर्धन करने की अनुमति देता है। प्रत्येक मॉड्यूल स्वायत्त है, इसलिए जब आप मॉड्यूल में से किसी एक में परिवर्तन करते हैं, तो शेष मुख्य भाग मॉड्यूल की सामग्री नहीं बदली जाती है।
बुद्धिमान प्रशिक्षण प्रणाली का उपयोग न केवल पाठों में, बल्कि प्रशिक्षुओं के स्वतंत्र कार्य के दौरान, अनुसंधान गतिविधियों की प्रक्रिया में भी किया जा सकता है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि कृत्रिम बुद्धि की प्रणालियों को एक ही नुकसान के कारण विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणाली के रूप में विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणाली के रूप में व्यावहारिक कार्यान्वयन की कठिनाई और किसी विशेष शिक्षार्थी शिक्षक के व्यक्तिगत प्रशिक्षण की विशेषता के रूप में व्यावहारिक कार्यान्वयन की कठिनाई से जुड़े विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणाली । यह प्रावधान इस तथ्य के कारण होता है कि कृत्रिम बुद्धि केवल कुछ मानव गुणों जैसा दिखता है और मानव बुद्धि के साथ पहचाना नहीं जा सकता है।
हाइलाइट पाठ में बौद्धिक शिक्षा प्रणाली का उपयोग करने का मुख्य लाभ.
अध्यापक: एक पूरे छात्र और कक्षा की प्रशिक्षण गतिविधियों के परिणामों पर भरोसेमंद डेटा हो जाता है। विश्वसनीयता इस तथ्य से निर्धारित की जाती है कि सिस्टम छात्र के जवाबों में त्रुटियों और कठिनाइयों को रिकॉर्ड करता है, सबसे आम कठिनाइयों और त्रुटियों का खुलासा करता है, जो छात्र के ग़लत कार्यों के कारण बताता है और अपने कंप्यूटर पर प्रासंगिक टिप्पणियां और सिफारिशें भेजता है; छात्र के कार्यों का विश्लेषण करता है, प्रशिक्षण प्रभावों की एक विस्तृत श्रृंखला को लागू करता है, एक विशेष प्रशिक्षु के बुद्धिमान स्तर के आधार पर कार्य उत्पन्न करता है, इसके ज्ञान, कौशल, कौशल, इसकी प्रेरणा की विशेषताओं का स्तर, नौकरी भेजने आदि का प्रबंधन करता है, आदि ।
छात्र यह इस तरह के एक प्रणाली के चेहरे पर सिर्फ एक शिक्षक नहीं है, बल्कि एक विशिष्ट अनुशासन के अध्ययन में एक व्यक्तिगत सहायक।
बुद्धिमान प्रशिक्षण प्रणालियों की दक्षता कई स्थितियों के पालन पर निर्भर करती है:
एकीकृत ज्ञान और कौशल के गठन के लिए सीखने की प्रक्रिया के व्यक्तिगत प्रशिक्षण प्रभाव और प्रबंधन का चयन करने के लिए प्रत्येक प्रशिक्षित प्रत्येक को सीखने के परिणामों के बारे में ज्ञान जमा करने और लागू करने की क्षमता;
ज्ञान, कौशल, कौशल के स्तर का आकलन करने के लिए वैधता मानदंड; तैयारी का स्तर (निम्न, मध्यम, उच्च) या भौतिक आकलन (मान्यता, एल्गोरिदमिक, अनुमानी, रचनात्मक);
शिक्षार्थी की स्थिति को बदलने के लिए सिस्टम को अनुकूलित करने की क्षमता (छात्र को औसत स्तर पर संदर्भित किया गया था, लेकिन इस व्यवसाय में, उसका ज्ञान उच्च स्तर पर आ रहा है, इसके विपरीत, निम्न स्तर तक)।
शैक्षिक प्रक्रिया में बुद्धिमान प्रशिक्षण प्रणालियों की शुरूआत शैक्षिक जानकारी की भावनात्मक धारणा में वृद्धि होगी; प्रत्येक प्रशिक्षु के लिए आत्म-नियंत्रण, व्यक्तिगत, विभेदित दृष्टिकोण की संभावना के कारण सीखने की प्रेरणा बढ़ाएं; संज्ञानात्मक गतिविधि की प्रक्रियाओं का विकास; विभिन्न प्रकार की जानकारी का एक खोज और विश्लेषण करें; ज्ञान के एक स्वतंत्र अधिग्रहण के कौशल के गठन के लिए शर्तें बनाएं।
Pefepa Na:
"डेटाबेस ऑब्जेक्ट के रूप में एक रिपोर्ट बनाना। विशेषज्ञ और अध्ययन प्रणाली"
सामान्य
डेटाबेस ऑब्जेक्ट के रूप में एक रिपोर्ट बनाना
कन्स्ट्रक्टर रिपोर्ट संरचना
एक रिपोर्ट बनाने के तरीके
एक रिपोर्ट बनाना
डेटाबेस ऑब्जेक्ट के रूप में एक रिपोर्ट बनाना
रिपोर्ट एक स्वरूपित डेटा प्रस्तुति है, जो स्क्रीन पर, प्रिंट या फ़ाइल में प्रदर्शित होती है। वे आपको आधार से आवश्यक जानकारी निकालने और उन्हें एक ऐसे रूप में जमा करने की अनुमति देते हैं जो धारणा के लिए सुविधाजनक है, साथ ही डेटा को सामान्य बनाने और विश्लेषण करने के लिए पर्याप्त अवसर प्रदान करता है।
प्रिंटिंग टेबल और अनुरोध करते समय, लगभग उस फॉर्म में जानकारी जारी की जाती है जिसमें इसे संग्रहीत किया जाता है। पारंपरिक और आसानी से पढ़ने वाली रिपोर्टों के रूप में डेटा जमा करना अक्सर आवश्यक होता है। एक विस्तृत रिपोर्ट में तालिका या क्वेरी से सभी जानकारी शामिल होती है, लेकिन इसमें शीर्षक शामिल हैं और ऊपरी और निचले पाद लेखों को इंगित करने वाले पृष्ठों में विभाजित हैं।
कन्स्ट्रक्टर रिपोर्ट संरचना
माइक्रोसॉफ्ट एक्सेस रिपोर्ट में एक क्वेरी या तालिका से डेटा प्रदर्शित करता है जो उनके लिए टेक्स्ट तत्व जोड़कर जो इसकी धारणा को सरल बनाते हैं।
इन तत्वों में शामिल हैं:
हेडर। यह खंड केवल रिपोर्ट के पहले पृष्ठ के शीर्ष पर मुद्रित है। डेटा आउटपुट करने के लिए उपयोग किया जाता है, जैसे रिपोर्ट हेडर टेक्स्ट, दिनांक या दस्तावेज़ के पाठ का विवरण, जिसे रिपोर्ट की शुरुआत में एक बार मुद्रित किया जाना चाहिए। रिपोर्ट हेडर क्षेत्र को जोड़ने या हटाने के लिए, आपको व्यू कमांड में दृश्य शीर्षक / नोट कमांड का चयन करना होगा।
पेज हैडर। डेटा को आउटपुट करने के लिए उपयोग किया जाता है, जैसे कॉलम हेडर, तिथियां, या पेज नंबर, रिपोर्ट के प्रत्येक पृष्ठ पर ऊपर से प्रिंटिंग। शीर्ष पादक जोड़ने या हटाने के लिए, आपको मेनू में कमांडर कमांड में कमांड का चयन करना होगा। माइक्रोसॉफ्ट एक्सेस एक साथ ऊपरी और पाद लेख जोड़ता है। एक पाद लेख को छिपाने के लिए, आपको 0 गुणों के गुणों को सेट करने की आवश्यकता है।
पृष्ठ के ऊपरी और निचले पाद के बीच स्थित डेटा क्षेत्र। रिपोर्ट का मुख्य पाठ शामिल है। यह खंड तालिका में उन अभिलेखों में से प्रत्येक के लिए मुद्रित डेटा या अनुरोध पर दिखाई देता है जिस पर रिपोर्ट आधारित है। क्षेत्र क्षेत्र में समायोजित करने के लिए, फ़ील्ड के नियंत्रण और तत्व पैनल का उपयोग किया जाता है। डेटा क्षेत्र को छिपाने के लिए, आपको ऊंचाई मान 0 का मान निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है।
पाद लेख। यह खंड प्रत्येक पृष्ठ के नीचे दिखाई देता है। रिपोर्ट के प्रत्येक पृष्ठ पर मुद्रित किए गए पृष्ठों की अंतिम मान, तिथियों या संख्याओं जैसे डेटा आउटपुट करने के लिए उपयोग किया जाता है।
ध्यान दें। डेटा आउटपुट के लिए उपयोग किया जाता है, जैसे निष्कर्ष का पाठ, सामान्य अंतिम मान या हस्ताक्षर, जिसे रिपोर्ट के अंत में एक बार मुद्रित किया जाना चाहिए। इस तथ्य के बावजूद कि डिजाइन मोड में, रिपोर्ट का "नोट" अनुभाग रिपोर्ट के निचले भाग में है, यह रिपोर्ट पृष्ठ के अंतिम पृष्ठ पर पृष्ठ के निचले पाद लेख से ऊपर मुद्रित होता है। रिपोर्ट नोट्स को जोड़ने या हटाने के लिए, आपको व्यू कमांड में शीर्षक / नोट कमांड का चयन करना होगा। माइक्रोसॉफ्ट एक्सेस एक साथ हेडर क्षेत्र को जोड़ता है और हटाता है और नोट्स रिपोर्ट करता है।
एक रिपोर्ट बनाने के तरीके
माइक्रोसॉफ्ट एक्सेस में, आप विभिन्न तरीकों से रिपोर्ट बना सकते हैं:
निर्माता
मास्टर रिपोर्ट
ऑटो रिपोर्ट: कॉलम में
ऑटो रिपोर्ट: रिबन
मास्टर चार्ट
डाक स्टिकर
विज़ार्ड आपको ग्रुपिंग रिकॉर्ड्स के साथ रिपोर्ट बनाने की अनुमति देता है और रिपोर्ट बनाने का सबसे आसान तरीका है। यह चयनित फ़ील्ड को रिपोर्ट में रखता है और इसके डिज़ाइन की छह शैलियों की पेशकश करता है। विज़ार्ड को पूरा करने के बाद, प्राप्त रिपोर्ट को कन्स्ट्रक्टर मोड में अंतिम रूप दिया जा सकता है। ऑटो रिपोर्ट फ़ंक्शन का उपयोग करके, आप तुरंत रिपोर्ट बना सकते हैं, और फिर उन्हें कुछ बदलाव कर सकते हैं।
ऑटो रिपोर्ट बनाने के लिए, आपको निम्न चरणों को करना होगा:
डेटाबेस विंडो में, रिपोर्ट टैब पर क्लिक करें और फिर बनाएं बटन पर क्लिक करें। नई रिपोर्ट संवाद बॉक्स प्रकट होता है।
सूची आइटम में आवंटित ऑटो रिपोर्ट: कॉलम या ऑटो रिपोर्ट में: रिबन।
डेटा स्रोत फ़ील्ड में, तीर पर क्लिक करें और डेटा स्रोत के रूप में तालिका या क्वेरी का चयन करें।
ठीक बटन पर क्लिक करें।
ऑटो डिटेक्शन विज़ार्ड एक कॉलम या रिबन (उपयोगकर्ता द्वारा चयन करके) को ऑटो रिपोर्ट बनाता है, और इसे पूर्वावलोकन मोड में खोलता है, जो आपको यह देखने की अनुमति देता है कि मुद्रित फॉर्म में रिपोर्ट कैसे दिखाई देगी।
रिपोर्ट डिस्प्ले का प्रदर्शन बदलें
प्रदर्शन पैमाने को बदलने के लिए, एक आवर्धक ग्लास के लिए एक सूचक का उपयोग करें। पूरे पृष्ठ को देखने के लिए, आपको रिपोर्ट में कहीं भी क्लिक करने की आवश्यकता है। शेड्यूल पृष्ठ स्क्रीन पर प्रदर्शित होता है।
बड़े प्रदर्शन पैमाने पर लौटने के लिए फिर से रिपोर्ट पर क्लिक करें। रिपोर्ट प्रतिनिधित्व मोड में वृद्धि, जिस बिंदु पर आपने क्लिक किया था वह स्क्रीन के केंद्र में होगा। रिपोर्ट पृष्ठों के माध्यम से स्क्रॉल करने के लिए विंडो के नीचे संक्रमण बटन का उपयोग करें।
रिपोर्ट प्रिंट करें
एक रिपोर्ट मुद्रित करने के लिए, आपको निम्नलिखित करना होगा:
फ़ाइल मेनू पर, प्रिंट कमांड पर क्लिक करें।
प्रिंट क्षेत्र में, पृष्ठ संस्करण पर क्लिक करें।
केवल पहले रिपोर्ट पृष्ठ को मुद्रित करने के लिए, "सॉफ़्टवेयर" फ़ील्ड में "C" और 1 फ़ील्ड में 1 दर्ज करें।
ठीक बटन पर क्लिक करें।
एक रिपोर्ट प्रिंट करने से पहले, इसे पूर्वावलोकन मोड में देखने के लिए सलाह दी जाती है कि आप व्यू मेनू में पूर्वावलोकन का चयन करना चाहते हैं।
यदि रिपोर्ट के अंत में प्रिंट करते समय एक खाली पृष्ठ प्रकट होता है, तो सुनिश्चित करें कि रिपोर्ट नोट्स के लिए ऊंचाई पैरामीटर के पास 0 का मान है। यदि आप एक मध्यवर्ती पृष्ठ पृष्ठ प्रिंट करते हैं, तो सुनिश्चित करें कि आकार की चौड़ाई की राशि या रिपोर्ट और बाएं और दाएं फ़ील्ड चौड़ाई पृष्ठ पैरामीटर संवाद बॉक्स (फ़ाइल मेनू) में निर्दिष्ट पेपर चौड़ाई से अधिक नहीं है।
एक रिपोर्ट लेआउट विकसित करते समय, निम्न सूत्र का पालन करें: रिपोर्ट चौड़ाई + बाएं फ़ील्ड + सही फ़ील्ड
रिपोर्ट आकार को समायोजित करने के लिए, आपको निम्न तकनीकों का उपयोग करना होगा:
रिपोर्ट चौड़ाई का मूल्य बदलें;
फ़ील्ड की चौड़ाई को कम करें या पृष्ठ के अभिविन्यास को बदलें।
एक रिपोर्ट बनाना
1. माइक्रोसॉफ्ट एक्सेस चलाएं। डेटाबेस खोलें (उदाहरण के लिए, decanted डेटाबेस)।
2. ऑटो रिपोर्ट बनाएं: एक तालिका का उपयोग करके टेप (उदाहरण के लिए, छात्रों) डेटा स्रोत के रूप में। रिपोर्ट पूर्वावलोकन मोड में खुलती है, जो आपको यह देखने की अनुमति देती है कि मुद्रित फॉर्म में रिपोर्ट कैसे दिखाई देगी।
3. कन्स्ट्रक्टर मोड पर जाएं और रिपोर्ट को संपादित करें और प्रारूपित करें। पूर्वावलोकन मोड से डिजाइनर मोड में जाने के लिए, आपको एक्सेस एप्लिकेशन विंडो टूलबार पर बंद कमांड पर क्लिक करना होगा। डिज़ाइनर मोड में स्क्रीन पर एक रिपोर्ट दिखाई देगी।
संपादन:
1) शीर्ष पाद लेख और डेटा क्षेत्र में छात्र कोड फ़ील्ड हटाएं;
2) बाईं ओर सभी फ़ील्ड को शीर्ष पाद लेख और डेटा क्षेत्र में ले जाएं।
3) शीर्षक पृष्ठ में शिलालेख बदलें
रिपोर्ट शीर्षक अनुभाग में, छात्र शिलालेख हैं।
माउस पॉइंटर को शब्द छात्रों के दाईं ओर रखें ताकि पॉइंटर ने वर्टिकल फीचर (इनपुट कर्सर) के रूप को स्वीकार कर सकें और इस स्थिति में क्लिक करें।
एनटीयू "केपीआई" दर्ज करें और एंटर दबाएं।
4) शिलालेख को ले जाएं। पाद लेख में, फ़ील्ड का चयन करें \u003d अब () और छात्रों के नाम के लिए इसे रिपोर्ट हेडर में खींचें। तिथि शीर्षक के तहत प्रदर्शित की जाएगी।
5) रिपोर्ट डिजाइनर के टूलबार पर, रिपोर्ट देखने के लिए पूर्वावलोकन बटन पर क्लिक करें।
स्वरूपण:
1) NTU "KPI" के हेडर छात्रों को हाइलाइट करें
2) फ़ॉन्ट के हेडसेट, सिलाई और रंग, साथ ही साथ डालने वाली पृष्ठभूमि का रंग बदलें।
3) रिपोर्ट डिजाइनर के टूलबार पर, रिपोर्ट देखने के लिए पूर्वावलोकन बटन पर क्लिक करें।
शैली परिवर्तन:
शैली बदलने के लिए, निम्न कार्य करें:
रिपोर्ट कन्स्ट्रक्टर टूलबार पर, ऑटोफॉर्मेट बटन पर क्लिक करें, ऑटोफॉर्मैट डायलॉग बॉक्स खुलता है।
"रिपोर्ट - ऑटोफॉर्मेट" ऑब्जेक्ट की शैलियों की सूची में, सख्त बिंदु पर क्लिक करें और फिर ओके बटन पर क्लिक करें। रिपोर्ट सख्त शैली में स्वरूपित की जाएगी।
पूर्वावलोकन मोड पर स्विच करें। रिपोर्ट आपके द्वारा चुनी गई शैली में प्रदर्शित की जाएगी। महिला ऑटो रिपोर्ट फ़ंक्शन का उपयोग करके बनाई गई सभी रिपोर्टों में सख्त शैली होगी जब तक कि आप ऑटोफॉर्मेट विंडो में एक और शैली निर्दिष्ट नहीं करेंगे।
विशेषज्ञ और अध्ययन प्रणाली
विशेषज्ञ प्रणाली कृत्रिम बुद्धि के मुख्य अनुप्रयोगों में से एक हैं। कृत्रिम बुद्धि सूचना विज्ञान के वर्गों में से एक है, जो उन प्रकार की मानव गतिविधि के हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर मॉडलिंग के कार्यों को संबोधित करती है जिन्हें बौद्धिक माना जाता है।
कृत्रिम बुद्धि पर अध्ययन के परिणाम बुद्धिमान प्रणालियों में उपयोग किए जाते हैं जो किसी विशिष्ट विषय क्षेत्र से संबंधित रचनात्मक कार्यों को हल करने में सक्षम होते हैं, जिसका ज्ञान प्रणाली के स्मृति (ज्ञान आधार) में संग्रहीत होता है। कृत्रिम खुफिया सिस्टम एक बड़े वर्ग के कार्य को हल करने पर केंद्रित हैं, जिसमें तथाकथित आंशिक रूप से संरचित या असंरचित कार्य (कमजोर औपचारिक या अनौपचारिक कार्य) शामिल हैं।
आंशिक रूप से संरचित कार्यों को हल करने के लिए उपयोग की जाने वाली सूचना प्रणाली को दो प्रकारों में विभाजित किया गया है:
प्रबंधकीय रिपोर्ट बनाना (डेटा प्रोसेसिंग करना: खोज, सॉर्टिंग, फ़िल्टरिंग)। निर्णय लेने से इन रिपोर्टों में निहित जानकारी के आधार पर किया जाता है।
समाधान के लिए संभावित विकल्प विकसित करना। प्रस्तावित विकल्पों में से एक के चयन के लिए निर्णय लेने के लिए निर्णय आता है।
सूचना प्रणाली जो समाधान के विकल्प विकसित करती हैं वे मॉडल या विशेषज्ञ हो सकती हैं:
मॉडल सूचना प्रणाली मॉडल (गणितीय, सांख्यिकीय, वित्तीय, आदि) का उपयोगकर्ता प्रदान करती है जो समाधान के विकल्पों के विकास और मूल्यांकन को सुनिश्चित करने में मदद करती है।
विशेषज्ञ सूचना प्रणाली विशेषज्ञों से प्राप्त ज्ञान-आधारित सिस्टम बनाकर उपयोगकर्ता द्वारा संभावित विकल्प का विकास और मूल्यांकन प्रदान करती है।
विशेषज्ञ सिस्टम उन कंप्यूटरों के लिए कार्यक्रम हैं जो विशिष्ट विषय क्षेत्रों में विशेषज्ञता विशेषज्ञों को जमा करते हैं जिनका उद्देश्य सूचना की प्रक्रिया में स्वीकार्य समाधान प्राप्त करना है। विशेषज्ञ सिस्टम एक विशेष उद्योग में विशेषज्ञों के अनुभव को ह्यूरिस्टिक नियमों के रूप में बदलते हैं और कम योग्य विशेषज्ञों से परामर्श करने के लिए हैं।
यह ज्ञात है कि ज्ञान दो प्रकारों में मौजूद है: सामूहिक अनुभव, व्यक्तिगत अनुभव। यदि विषय क्षेत्र को सामूहिक अनुभव (उदाहरण के लिए, उच्चतम गणित) द्वारा दर्शाया गया है, तो इस विषय क्षेत्र को विशेषज्ञ प्रणालियों की आवश्यकता नहीं है। यदि विषय क्षेत्र में अधिकांश ज्ञान उच्च स्तरीय विशेषज्ञों का व्यक्तिगत अनुभव है और ये ज्ञान कम प्रतिरोधी हैं, तो ऐसे क्षेत्र को विशेषज्ञ प्रणालियों की आवश्यकता है। आधुनिक विशेषज्ञ प्रणालियों का व्यापक रूप से अर्थव्यवस्था के सभी क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है।
ज्ञान आधार विशेषज्ञ प्रणाली का मूल है। डेटा से ज्ञान तक संक्रमण सूचना प्रणाली के विकास का एक परिणाम है। डेटाबेस का उपयोग डेटा स्टोर करने के लिए किया जाता है, और ज्ञान भंडारण - ज्ञान आधार के लिए। डेटाबेस में, एक नियम के रूप में, बड़े डेटा सरणी को अपेक्षाकृत छोटे मूल्य के साथ संग्रहीत किया जाता है, और ज्ञान के अड्डों में मात्रा द्वारा छोटे संग्रहीत होते हैं, लेकिन महंगी जानकारी सरणी होती हैं।
ज्ञान आधार उनकी प्रस्तुति के चयनित रूप का उपयोग करके वर्णित ज्ञान की एक कुलता है। नॉलेज बेस भरना सबसे कठिन कार्यों में से एक है जो उनके औपचारिकता और व्याख्या के ज्ञान की पसंद से जुड़े हुए हैं।
विशेषज्ञ प्रणाली में शामिल हैं:
ज्ञान आधार (कार्य स्मृति और नियम आधार के हिस्से के रूप में), कामकाजी स्मृति में मूल और मध्यवर्ती तथ्यों को संग्रहीत करने के लिए डिज़ाइन किया गया (इसे डेटाबेस भी कहा जाता है) और नियमों में हेरफेर मॉडल के लिए मॉडल और नियम भंडारण
कार्य सॉल्वर (इंटरप्रेटर), जो डेटाबेस और ज्ञान आधारों में संग्रहीत तथ्यों और नियमों के आधार पर एक विशिष्ट कार्य को हल करने के लिए नियमों के अनुक्रम के कार्यान्वयन को सुनिश्चित करता है
सबसिस्टम स्पष्टीकरण, उपयोगकर्ता को प्रश्न के उत्तर प्राप्त करने की अनुमति देता है: "इस तरह के एक निर्णय ने क्यों अपनाया?"
नए नियमों के आधार और मौजूदा नियमों के संशोधनों के आधार पर नए नियम जोड़ने के लिए डिज़ाइन किए गए ज्ञान के अधिग्रहण के सबसिस्टम।
उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस, जटिल प्रोग्राम, सूचना प्रविष्टि चरण में सिस्टम के साथ उपयोगकर्ता संवाद को कार्यान्वित करना और परिणाम प्राप्त करना।
विशेषज्ञ सिस्टम पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम से भिन्न होते हैं, जिसमें वे एक नियम के रूप में, प्रतिनिधित्व, चरित्र उत्पादन और समाधान के ह्यूरिस्टिक समाधान की प्रतीक विधि का उपयोग करते हैं। कमजोर रूप से औपचारिक या अनौपचारिक कार्यों को हल करने के लिए, तंत्रिका नेटवर्क या न्यूरोकोम्प्यूटर अधिक आशाजनक हैं।
न्यूरोकोम्प्यूटर का आधार तंत्रिका नेटवर्क का गठन - अनुकूली तत्वों के पदानुक्रमित संगठित समानांतर यौगिक - न्यूरॉन्स, जो जैविक तंत्रिका तंत्र के समान ही वास्तविक दुनिया की वस्तुओं के साथ बातचीत प्रदान करते हैं।
स्व-सीखने विशेषज्ञ प्रणालियों के दौरान बड़े तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग हासिल किया जाता है। नेटवर्क स्थापित किया गया है, यानी। ट्रेन, सभी प्रसिद्ध समाधानों के माध्यम से और बाहर निकलने पर आवश्यक प्रतिक्रियाओं की मांग। सेटिंग न्यूरॉन पैरामीटर का चयन है। अक्सर एक विशेष शिक्षण कार्यक्रम का उपयोग करें जो नेटवर्क प्रशिक्षण में लगी हुई है। सीखने के बाद, सिस्टम काम करने के लिए तैयार है।
यदि इसके निर्माता प्रारंभिक रूप से विशेषज्ञ प्रणाली पर एक निश्चित रूप में रखते हैं, तो तंत्रिका नेटवर्क में यह डेवलपर्स के लिए भी अज्ञात है, सीखने और आत्म-अध्ययन की प्रक्रिया में अपनी संरचना में ज्ञान कैसे बनाया गया है, यानी नेटवर्क एक काला बॉक्स है।
एक कृत्रिम बुद्धि प्रणाली के रूप में नेक्राकोम्प्यूटर्स, बहुत ही आशाजनक हैं और उनके विकास में असीम रूप से सुधार किए जा सकते हैं। वर्तमान में, विशेषज्ञ प्रणालियों और तंत्रिका नेटवर्क के रूप में कृत्रिम बुद्धि प्रणाली का व्यापक रूप से वित्तीय और आर्थिक समस्याओं को हल करने में उपयोग किया जाता है।
Topic1। विशेषज्ञों के गहन प्रशिक्षण के एक घटक के रूप में ईओएस।
व्याख्यान 8. विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणाली।
प्रबंधन में विशेषज्ञ प्रणालियों के आवेदन का दायरा।
विशेषज्ञ प्रणालियों की लागत।
एक्सपेक्ट सिस्टम का विकास।
पिछले बीस वर्षों में, बौद्धिक प्रणालियों के क्षेत्र में विशेषज्ञ शिक्षा के लिए इच्छित विशेषज्ञ प्रणालियों के निर्माण और उपयोग के क्षेत्र में सक्रिय शोध कार्य करते हैं। विशेषज्ञ प्रणालियों का एक नया वर्ग - विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणाली - ज्ञान प्रक्रियात्मक के पक्ष में कार्यक्रम शैक्षिक साधन में सुधार की सबसे आशाजनक दिशा।
विशेषज्ञ प्रणाली कंप्यूटर सॉफ्टवेयर का एक परिसर है जो किसी व्यक्ति को सूचित निर्णय लेने में मदद करती है। विशेषज्ञ सिस्टम विशेषज्ञों से पहले से प्राप्त जानकारी का उपयोग करते हैं - जो लोग किसी भी क्षेत्र में सबसे अच्छे विशेषज्ञ हैं।
विशेषज्ञ प्रणालियों को:
- एक विशिष्ट विषय क्षेत्र (घटनाओं, घटनाओं और पैटर्न के विवरण) का ज्ञान रखें;
- सीमित प्राकृतिक भाषा में उपयोगकर्ता के साथ संवाद करने में सक्षम होने के लिए (यानी, प्रश्न पूछें और उत्तरों को समझें);
- नए ज्ञान को हटाने, पैटर्न की पहचान करने, विरोधाभासों का पता लगाने के लिए तार्किक उपकरण का एक जटिल है;
- कार्य को अनुरोध पर रखें, अपने उत्पादन को स्पष्ट करें और समाधान ढूंढें;
- उपयोगकर्ता को समझाएं कि निर्णय कैसे प्राप्त किया गया था।
यह भी वांछनीय है कि विशेषज्ञ प्रणाली कर सकते हैं:
- ऐसी जानकारी की रिपोर्ट करें जो विशेषज्ञ प्रणाली में उपयोगकर्ता के आत्मविश्वास को बढ़ाती है;
- "अपनी खुद की संरचना के बारे में अपने बारे में बात करें
विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणाली (ईओएस) एक ऐसा कार्यक्रम है जो कुछ विषय क्षेत्र में विशेषज्ञ ज्ञान के आधार पर एक विशेष शैक्षिक लक्ष्य को लागू करता है, जबकि प्रशिक्षण और प्रबंधन प्रबंधन का निदान करता है, साथ ही विशेषज्ञों (विषय विशेषज्ञों, पद्धतियों, मनोवैज्ञानिकों) के व्यवहार का प्रदर्शन करता है। ईओएस का खर्च प्रशिक्षण विधि के अनुसार ज्ञान की उपस्थिति में है, जिसके लिए यह शिक्षकों को सिखाता है, और छात्रों को सीखने में मदद करता है।
विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणाली के आर्किटेक्चर में दो मुख्य घटक शामिल हैं: ज्ञान आधार (ज्ञान भंडारण) और ज्ञान और प्रसंस्करण ज्ञान के लिए एक सॉफ्टवेयर उपकरण, जिसमें निष्कर्ष (समाधान), ज्ञान प्राप्त करने, परिणामों और बौद्धिक इंटरफ़ेस को समझाते हुए ज्ञान प्राप्त करना शामिल है।
प्रशिक्षुओं और ईओएस के बीच डेटा एक्सचेंज बौद्धिक इंटरफ़ेस का कार्यक्रम करता है जो छात्र के संदेशों को समझता है और उन्हें ज्ञान आधार की प्रस्तुति में परिवर्तित करता है और इसके विपरीत, छात्र प्रारूप में प्रसंस्करण परिणाम के आंतरिक प्रतिनिधित्व का अनुवाद करता है और देता है आवश्यक वाहक के लिए एक संदेश। ईओएस वार्तालाप के संवाद के संगठन की सबसे महत्वपूर्ण आवश्यकता प्राकृतिक है, जिसका अर्थ यह नहीं है कि प्राकृतिक भाषा के प्रस्तावों के छात्र की आवश्यकताओं को तैयार करना। यह महत्वपूर्ण है कि समस्या को हल करने का अनुक्रम लचीला है, छात्र के विचारों का पालन करता है और पेशेवर शर्तों में आयोजित किया जाता है।
स्पष्टीकरण की एक विकसित प्रणाली की उपस्थिति (सीओ) ईओएस के लिए बेहद महत्वपूर्ण है, सीखने के क्षेत्र में काम कर रही है। सीखने की प्रक्रिया में, ऐसा ईओएस न केवल "शिक्षक" की सक्रिय भूमिका निभाएगा, बल्कि संदर्भ पुस्तक की भूमिका भी करेगा जो प्रशिक्षु को लागू क्षेत्र के मॉडलिंग का उपयोग करके सिस्टम में होने वाली आंतरिक प्रक्रियाओं का अध्ययन करने में मदद करेगा। विकसित सीओ में दो घटक होते हैं: सक्रिय, संचालन की प्रक्रिया में प्रशिक्षु को जारी किए गए सूचना संदेशों का एक सेट समेत, सिस्टम द्वारा पूरी तरह से परिभाषित समस्या को हल करने के विशिष्ट तरीके के आधार पर; निष्क्रिय (सीओ का मुख्य घटक), प्रशिक्षु के कार्यों को शुरू करने पर केंद्रित है।
सह का सक्रिय घटक सिस्टम द्वारा प्राप्त कार्यों और परिणामों के साथ एक विस्तृत टिप्पणी है। सीओ का निष्क्रिय घटक एक गुणात्मक रूप से नई प्रकार की सूचना समर्थन ज्ञान के आधार पर ज्ञान में निहित है। इस घटक, प्रशिक्षु के कारण विकसित सहायता प्रणाली के अलावा, समस्या को हल करने की समस्या का एक सिस्टम स्पष्टीकरण है। मौजूदा ईओएस में स्पष्टीकरण प्रणाली विभिन्न तरीकों से लागू की गई है। यह हो सकता है: सिस्टम की स्थिति पर सूचना संदर्भों का एक सेट; वितरण पथ प्रणाली का पूर्ण या आंशिक विवरण पारित किया गया; सत्यापित परिकल्पनाओं की परिकल्पनाओं की सूची (उनके गठन के लिए आधार और उनके सत्यापन के परिणाम); लक्ष्य प्रबंधन लक्ष्यों की सूची, और उन्हें प्राप्त करने के तरीके।
विकसित सीओ की एक महत्वपूर्ण विशेषता प्रशिक्षु के साथ संचार की प्राकृतिक भाषा का उपयोग करना है। "मेनू" सिस्टम का व्यापक उपयोग न केवल सूचना को अलग करने की अनुमति देता है, बल्कि प्रशिक्षु के प्रशिक्षण के स्तर का न्याय करने के लिए विकसित ईओएस में, अपने मनोवैज्ञानिक चित्र बनाने की अनुमति देता है।
हालांकि, छात्र हमेशा एक समाधान के पूर्ण आउटपुट में दिलचस्पी नहीं ले सकते हैं जिसमें कई अनावश्यक विवरण शामिल हैं। इस मामले में, प्रणाली को अपने महत्व और छात्र के ज्ञान के स्तर को ध्यान में रखते हुए, केवल मुख्य बिंदुओं से चुनने में सक्षम होना चाहिए। ऐसा करने के लिए, ज्ञान आधार में, शिक्षार्थी के ज्ञान मॉडल और इरादों का समर्थन करना आवश्यक है। यदि प्रशिक्षु प्राप्त प्रतिक्रिया को समझने के लिए जारी नहीं है, तो सिस्टम को एक संवाद में एक संवाद में होना चाहिए या अन्य ज्ञान टुकड़ों को प्रशिक्षित करने के लिए समस्या ज्ञान के एक समर्थित मॉडल के आधार पर, यानी। विशेष अवधारणाओं और निर्भरताओं को अधिक विस्तार से खुलासा किया जाता है, अगर इन भागों को सीधे आउटपुट में उपयोग नहीं किया जाता है।
कंप्यूटर प्रशिक्षण प्रणाली का वर्गीकरण
कंप्यूटर प्रशिक्षण निधि में विभाजित हैं:
कंप्यूटर पाठ्यपुस्तकें;
- विषय-उन्मुख वातावरण;
- प्रयोगशाला कार्यशालाएं;
- सिमुलेटर;
- ज्ञान नियंत्रण प्रणाली;
- शैक्षणिक उद्देश्यों के निर्देशिकाओं और डेटाबेस;
- वाद्य प्रणाली;
- विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणाली।
स्वचालित प्रशिक्षण प्रणाली (एओएस) - सॉफ्टवेयर और तकनीकी और शिक्षण सुविधाओं के परिसरों जो सक्रिय सीखने की गतिविधियों को सुनिश्चित करते हैं। एओसी न केवल विशिष्ट ज्ञान के लिए प्रशिक्षण प्रदान करता है, बल्कि छात्रों के जवाबों की जांच करता है, टिपिंग की संभावना, सामग्री की विशालता का अध्ययन किया जा रहा है, आदि।
एओसी जटिल व्यक्ति-मशीन सिस्टम हैं, जिसमें कई विषयों को संयुक्त किया जाता है: शैक्षिक (वैज्ञानिक रूप से प्रमाणित लक्ष्यों, सामग्री, पैटर्न और सीखने के सिद्धांत); मनोविज्ञान (चरित्र और आध्यात्मिक गोदाम की विशेषताओं को ध्यान में रखा जाता है); मॉडलिंग, मशीन ग्राफिक, आदि
एओसी के साथ प्रशिक्षु की बातचीत का मुख्य साधन - वार्ता। एक शिक्षण प्रणाली संवाद दोनों प्रशिक्षु और प्रणाली दोनों को नियंत्रित किया जा सकता है। पहले मामले में, छात्र स्वयं एओसी के साथ अपने काम के तरीके को निर्धारित करता है, जो अपनी व्यक्तिगत क्षमताओं से संबंधित सामग्री का अध्ययन करने के लिए एक विधि चुनता है। दूसरे मामले में, सामग्री का अध्ययन करने की पद्धति और विधि प्रणाली का चयन करती है, छात्र को शैक्षिक सामग्री और उनके प्रश्नों के फ्रेम की स्क्रिप्ट के अनुसार रोकती है। शिक्षार्थी सिस्टम के अपने उत्तरों में प्रवेश करता है, जो अपने लिए अपने अर्थ की व्याख्या करता है और प्रतिक्रिया के चरित्र के बारे में एक संदेश देता है। उत्तर की शुद्धता की डिग्री, या छात्र प्रणाली के मुद्दों पर निर्भर करता है, प्रणाली सीखने की रणनीति चुनने और छात्र के ज्ञान के स्तर पर अनुकूलन करने के विभिन्न तरीकों के लॉन्च का आयोजन करती है।
विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणाली (ईओएस)। प्रशिक्षण कार्यों को लागू करें और एक निश्चित संकीर्ण पर्याप्त क्षेत्र का ज्ञान शामिल करें। ईओएस में अध्ययन के तहत विषय वस्तु की समस्या को हल करने के लिए रणनीति और रणनीति की व्याख्या करने की क्षमता है और प्रशिक्षण के परिणामों के आधार पर त्रुटियों के निदान के साथ ज्ञान, कौशल और कौशल के स्तर पर नियंत्रण सुनिश्चित करने की क्षमता है।
शैक्षणिक डेटाबेस (यूबीडी) और ज्ञान प्रशिक्षण अड्डों (यूबीएस) ने कुछ विषय क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित किया। यूबीडी आपको किसी दिए गए सीखने के कार्य के लिए डेटा सेट उत्पन्न करने और इन सेटों में निहित जानकारी की पसंद, सॉर्टिंग, विश्लेषण और प्रसंस्करण करने की अनुमति देता है। यूबीजेड, एक नियम के रूप में, विषय क्षेत्र की बुनियादी अवधारणाओं का विवरण, समस्याओं को हल करने की रणनीति और रणनीति; प्रस्तावित अभ्यास, उदाहरण क्षेत्र के उदाहरणों और उद्देश्यों के साथ-साथ प्रशिक्षु की संभावित त्रुटियों की एक सूची और उनके सुधार के लिए जानकारी; डेटाबेस जिसमें पद्धतिगत तकनीकों और प्रशिक्षण के संगठनात्मक रूपों की एक सूची शामिल है।
मल्टीमीडिया सिस्टम। गहन तरीकों और प्रशिक्षण के रूपों की अनुमति दें, ऑडियोविज़ुअल जानकारी प्रसंस्करण के आधुनिक साधनों के उपयोग के माध्यम से प्रशिक्षण की प्रेरणा में वृद्धि, भावनात्मक सूचना धारणा के स्तर को बढ़ाएं, स्वतंत्र सूचना प्रसंस्करण गतिविधियों के विभिन्न रूपों को लागू करने की क्षमता बनाएं।
मल्टीमीडिया सिस्टम का व्यापक रूप से उनके सिमुलेशन के आधार पर विभिन्न प्रकृति की प्रक्रियाओं का अध्ययन करने के लिए उपयोग किया जाता है। यहां आप भौतिकी का अध्ययन करते समय माइक्रोमीटर के प्राथमिक कणों की स्पष्ट रूप से अदृश्य प्रकृति बना सकते हैं, मूर्तिकला और स्पष्ट रूप से अमूर्त और एन-आयामी दुनिया के बारे में स्पष्ट रूप से बताते हुए, यह समझा जा सकता है कि एक या किसी अन्य एल्गोरिदम कैसे काम करता है और जैसे काम करता है। असली प्रक्रिया को संशोधित करने के लिए रंग और ध्वनि संगतता के साथ गुणात्मक रूप से नए चरण के लिए प्रशिक्षण बढ़ाता है।
प्रणाली<Виртуальная реальность>। रचनात्मक-ग्राफिक, कलात्मक और अन्य कार्यों को हल करने में उपयोग किया जाता है, जहां अपने ग्राफिकल प्रतिनिधित्व के अनुसार एक निश्चित वस्तु का मानसिक स्थानिक डिजाइन बनाने की क्षमता का विकास आवश्यक है; स्टीरियोमेट्री और ड्राइंग का अध्ययन करते समय; तकनीकी प्रक्रियाओं, परमाणु सुविधाओं, विमानन, समुद्री और भूमि परिवहन के कम्प्यूटरीकृत सिमुलेटर में, जहां इस तरह के उपकरणों के बिना आधुनिक अल्ट्रा-खाली और खतरनाक तंत्र और घटनाओं के साथ मानव बातचीत के कौशल को काम करना मौलिक रूप से असंभव है।
शैक्षिक कंप्यूटर दूरसंचार नेटवर्क। दूरस्थ शिक्षा प्रदान करने की अनुमति (पहले) - एक दूरी पर प्रशिक्षण जब शिक्षक और प्रशिक्षित स्थानिक रूप से और (या) द्वारा अलग किए जाते हैं, और शैक्षिक प्रक्रिया मुख्य रूप से इंटरनेट के आधार पर दूरसंचार प्रक्रिया का उपयोग करती है। एक ही समय में कई लोगों को घर पर शिक्षा में सुधार करने का अवसर मिलता है (उदाहरण के लिए, वयस्क लोगों ने व्यवसाय और पारिवारिक चिंताओं के साथ बोझ किया, ग्रामीण क्षेत्रों या छोटे शहरों में रहने वाले युवा)। अपने जीवन की किसी भी अवधि में एक व्यक्ति को अपनी योग्यता बढ़ाने और क्षितिज का विस्तार करने और दुनिया के लगभग किसी भी वैज्ञानिक या शैक्षणिक केंद्र में दूरस्थ रूप से एक नया पेशा प्राप्त करने का अवसर प्राप्त होता है।
शैक्षिक अभ्यास में, सभी प्रमुख प्रकार के कंप्यूटर दूरसंचार का उपयोग किया जाता है: ईमेल, इलेक्ट्रॉनिक विज्ञापन, दूरसंचार और अन्य इंटरनेट क्षमताओं। वीडियो, सीडी इत्यादि पर रिकॉर्ड किए गए पाठ्यक्रमों के स्वायत्त उपयोग के लिए प्रदान करता है। कंप्यूटर दूरसंचार प्रदान करते हैं:
- इंटरनेट के माध्यम से जानकारी के विभिन्न स्रोतों तक पहुंचने और इस जानकारी के साथ काम करने की क्षमता;
- शिक्षक के साथ या प्रशिक्षण पाठ्यक्रम में अन्य प्रतिभागियों के साथ संवाद के दौरान परिचालन प्रतिक्रिया की संभावना;
- अंतरराष्ट्रीय, दूरसंचार परियोजनाओं सहित संयुक्त दूरसंचार परियोजनाओं को आयोजित करने की संभावना, इस कोर्स में किसी भी प्रतिभागी के साथ विचारों का आदान-प्रदान करने की संभावना, एक शिक्षक, सलाहकार, दूरसंचार के माध्यम से इस मुद्दे के किसी भी प्रश्न पर जानकारी का अनुरोध करने की संभावना।
- रिमोट कॉन्फ्रेंस, रिमोट में भागीदारी जैसे दूरस्थ रचनात्मकता विधियों को लागू करने की संभावना<мозговой штурм> नेटवर्क क्रिएटिव वर्क्स, डब्ल्यूडब्ल्यूडब्ल्यूडब्ल्यू, दूरस्थ शोध कार्य, सामूहिक शैक्षणिक परियोजनाओं, व्यापार खेलों, कार्यशालाओं, वर्चुअल भ्रमणों में जानकारी का तुलनीय विश्लेषण डॉ।
सहयोग छात्रों को अपने स्वयं के परिणामों के आकलन पर अतिरिक्त जानकारी की खोज द्वारा अध्ययन की गई समस्या पर विभिन्न दृष्टिकोणों के साथ खुद को परिचित करने के लिए प्रेरित करता है।
विषय 2.3। सॉफ्टवेयर प्रस्तुतिकरण और कार्यालय प्रोग्रामिंग की मूल बातें
विषय 2.4।
2.4.11। मुख्य कीबोर्ड फॉर्म "ट्रेनिंग_स्टुडेंट्स" के साथ शैक्षिक डेटाबेस - डाउनलोड करें
डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली और विशेषज्ञ प्रणाली
2.4। डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली और विशेषज्ञ प्रणाली
2.4.10। विशेषज्ञ और अध्ययन प्रणाली
विशेषज्ञ प्रणाली कृत्रिम बुद्धि के मुख्य अनुप्रयोगों में से एक हैं। कृत्रिम बुद्धि सूचना विज्ञान के वर्गों में से एक है, जो उन प्रकार की मानव गतिविधि के हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर मॉडलिंग के कार्यों को संबोधित करती है जिन्हें बौद्धिक माना जाता है।
कृत्रिम बुद्धि पर अध्ययन के परिणाम बुद्धिमान प्रणालियों में उपयोग किए जाते हैं जो किसी विशिष्ट विषय क्षेत्र से संबंधित रचनात्मक कार्यों को हल करने में सक्षम होते हैं, जिसका ज्ञान प्रणाली के स्मृति (ज्ञान आधार) में संग्रहीत होता है। कृत्रिम खुफिया सिस्टम एक बड़े वर्ग के कार्य को हल करने पर केंद्रित हैं, जिसमें तथाकथित आंशिक रूप से संरचित या असंरचित कार्य (कमजोर औपचारिक या अनौपचारिक कार्य) शामिल हैं।
आंशिक रूप से संरचित कार्यों को हल करने के लिए उपयोग की जाने वाली सूचना प्रणाली को दो प्रकारों में विभाजित किया गया है:
- प्रबंधकीय रिपोर्ट बनाना (डेटा प्रोसेसिंग करना: खोज, सॉर्टिंग, फ़िल्टरिंग)। निर्णय लेने से इन रिपोर्टों में निहित जानकारी के आधार पर किया जाता है।
- समाधान के लिए संभावित विकल्प विकसित करना। प्रस्तावित विकल्पों में से एक के चयन के लिए निर्णय लेने के लिए निर्णय आता है।
सूचना प्रणाली जो समाधान के विकल्प विकसित करती हैं वे मॉडल या विशेषज्ञ हो सकती हैं:
- मॉडल सूचना प्रणाली मॉडल (गणितीय, सांख्यिकीय, वित्तीय, आदि) का उपयोगकर्ता प्रदान करती है जो समाधान के विकल्पों के विकास और मूल्यांकन को सुनिश्चित करने में मदद करती है।
- विशेषज्ञ सूचना प्रणाली विशेषज्ञों से प्राप्त ज्ञान-आधारित सिस्टम बनाकर उपयोगकर्ता द्वारा संभावित विकल्प का विकास और मूल्यांकन प्रदान करती है।
विशेषज्ञ सिस्टम उन कंप्यूटरों के लिए कार्यक्रम हैं जो विशिष्ट विषय क्षेत्रों में विशेषज्ञता विशेषज्ञों को जमा करते हैं जिनका उद्देश्य सूचना की प्रक्रिया में स्वीकार्य समाधान प्राप्त करना है। विशेषज्ञ सिस्टम एक विशेष उद्योग में विशेषज्ञों के अनुभव को ह्यूरिस्टिक नियमों के रूप में बदलते हैं और कम योग्य विशेषज्ञों से परामर्श करने के लिए हैं।
यह ज्ञात है कि ज्ञान दो प्रकारों में मौजूद है: सामूहिक अनुभव, व्यक्तिगत अनुभव। यदि विषय क्षेत्र को सामूहिक अनुभव (उदाहरण के लिए, उच्चतम गणित) द्वारा दर्शाया गया है, तो इस विषय क्षेत्र को विशेषज्ञ प्रणालियों की आवश्यकता नहीं है। यदि विषय क्षेत्र में अधिकांश ज्ञान उच्च स्तरीय विशेषज्ञों का व्यक्तिगत अनुभव है और ये ज्ञान कम प्रतिरोधी हैं, तो ऐसे क्षेत्र को विशेषज्ञ प्रणालियों की आवश्यकता है। आधुनिक विशेषज्ञ प्रणालियों का व्यापक रूप से अर्थव्यवस्था के सभी क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है।
ज्ञान आधार विशेषज्ञ प्रणाली का मूल है। डेटा से ज्ञान तक संक्रमण सूचना प्रणाली के विकास का एक परिणाम है। डेटाबेस का उपयोग डेटा स्टोर करने के लिए किया जाता है, और ज्ञान भंडारण - ज्ञान आधार के लिए। डेटाबेस में, एक नियम के रूप में, बड़े डेटा सरणी को अपेक्षाकृत छोटे मूल्य के साथ संग्रहीत किया जाता है, और ज्ञान के अड्डों में मात्रा द्वारा छोटे संग्रहीत होते हैं, लेकिन महंगी जानकारी सरणी होती हैं।
ज्ञान आधार उनकी प्रस्तुति के चयनित रूप का उपयोग करके वर्णित ज्ञान की एक कुलता है। नॉलेज बेस भरना सबसे कठिन कार्यों में से एक है जो उनके औपचारिकता और व्याख्या के ज्ञान की पसंद से जुड़े हुए हैं।
विशेषज्ञ प्रणाली में शामिल हैं:
- ज्ञान आधार (कार्य स्मृति और नियम आधार के हिस्से के रूप में), जो काम की स्मृति में स्रोत और मध्यवर्ती तथ्यों को स्टोर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है (इसे डेटाबेस भी कहा जाता है) और नियमों की भूमिका में मॉडल में हेरफेर करने के लिए मॉडल और नियम भंडारण;
- टास्क क्लर्क (इंटरप्रेटर), जो डेटाबेस और डेटाबेस में संग्रहीत तथ्यों और नियमों के आधार पर एक विशिष्ट कार्य को हल करने के लिए नियमों के अनुक्रम के कार्यान्वयन को सुनिश्चित करता है;
- सबसिस्टम स्पष्टीकरण, उपयोगकर्ता को प्रश्न के उत्तर प्राप्त करने की अनुमति देता है: "प्रणाली ने इस तरह के फैसले को क्यों अपनाया?";
- ज्ञान के अधिग्रहण के सबसिस्टम, डेटाबेस में नए नियम जोड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया, और मौजूदा नियमों के संशोधन;
- उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस, जटिल प्रोग्राम, सूचना प्रविष्टि चरण में सिस्टम के साथ उपयोगकर्ता संवाद को कार्यान्वित करना और परिणाम प्राप्त करना।
विशेषज्ञ सिस्टम पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम से भिन्न होते हैं, जिसमें वे एक नियम के रूप में, प्रतिनिधित्व, चरित्र उत्पादन और समाधान के ह्यूरिस्टिक समाधान की प्रतीक विधि का उपयोग करते हैं। कमजोर रूप से औपचारिक या अनौपचारिक कार्यों को हल करने के लिए, तंत्रिका नेटवर्क या न्यूरोकोम्प्यूटर अधिक आशाजनक हैं।
न्यूरोकोम्प्यूटर का आधार तंत्रिका नेटवर्क का गठन - अनुकूली तत्वों के पदानुक्रमित संगठित समानांतर यौगिक - न्यूरॉन्स, जो जैविक तंत्रिका तंत्र के समान ही वास्तविक दुनिया की वस्तुओं के साथ बातचीत प्रदान करते हैं।
स्व-सीखने विशेषज्ञ प्रणालियों के दौरान बड़े तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग हासिल किया जाता है। नेटवर्क स्थापित किया गया है, यानी। ट्रेन, सभी प्रसिद्ध समाधानों के माध्यम से और बाहर निकलने पर आवश्यक प्रतिक्रियाओं की मांग। सेटिंग न्यूरॉन पैरामीटर का चयन है। अक्सर एक विशेष शिक्षण कार्यक्रम का उपयोग करें जो नेटवर्क प्रशिक्षण में लगी हुई है। सीखने के बाद, सिस्टम काम करने के लिए तैयार है।
यदि इसके निर्माता प्रारंभिक रूप से विशेषज्ञ प्रणाली पर एक निश्चित रूप में रखते हैं, तो तंत्रिका नेटवर्क में यह डेवलपर्स के लिए भी अज्ञात है, सीखने और आत्म-अध्ययन की प्रक्रिया में अपनी संरचना में ज्ञान कैसे बनाया गया है, यानी नेटवर्क एक काला बॉक्स है।
एक कृत्रिम बुद्धि प्रणाली के रूप में नेक्राकोम्प्यूटर्स, बहुत ही आशाजनक हैं और उनके विकास में असीम रूप से सुधार किए जा सकते हैं।
वर्तमान में, विशेषज्ञ प्रणालियों और तंत्रिका नेटवर्क के रूप में कृत्रिम बुद्धि प्रणाली का व्यापक रूप से वित्तीय और आर्थिक समस्याओं को हल करने में उपयोग किया जाता है।
