- IT4361 HỆ CƠ SỞ TRI 1. - Tên học phần: HỆ CƠ SỞ TRI THỨC 2. - Mục tiêu học phần: Học phần nhằm cung cấp sinh viên những kỹ thuật cơ bản nhằm xây dựng các bộ sinh hệ cơ sở tri thức (công cụ tạo lập hệ cơ sở tri thức, hệ cơ sở tri thức vỏ, hệ cơ sở tri thức rỗng), trên cơ sở đó cài đặt các hệ cơ sở tri thức ứng dụng cụ thể. - Học phần còn yêu cầu sinh viên thực hiện, thể nghiệm các hệ cơ sở tri thức ứng dụng sử dụng môi trường/ngôn ngữ lập trình cụ thể. - Học phần giúp sinh viên nắm được các khái niệm cơ bản về hệ cơ sở tri thức, biết cách phân tích, thiết kế và xây dựng các hệ chuyên gia/hệ cơ sở tri thức ứng dụng. - Nội dung vắn tắt học phần: Nội dung học phần bao gồm các phần cơ bản sau: Đại cương về hệ cơ sở tri thức (Cấu trúc một hệ cơ sở tri thức, Quá trình tạo lập hệ cơ sở tri thức, Sự khác biệt giữa hệ cơ sở tri thức và các hệ tin học truyền thống, Các lớp bài toán thực tế, Phạm vi áp dụng HCG). - Thu thập tri thức. - Quản trị tri thức. - Các bước xây dựng hệ cơ sở tri thức ứng dụng. - Tài liệu học tập & tham khảo: Sách, giáo trình chính Nguyễn Thanh Thủy, “Kỹ nghệ xử lý tri thức và hệ cơ sở tri thức”, ĐHBKHN Bài giảng Nguyễn Thanh Thủy, “Hệ cơ sở tri thức: Kỹ thuật và ứng dụng”, ĐHBKHN Phần mềm: Ngôn ngữ lập trình PROLOG hoặc các ngôn ngữ lập trình thông dụng khác Sách tham khảo: Xem phần tài liệu tham khảo 9. - Phương pháp học tập và nhiệm vụ của sinh viên: Hệ cơ sở tri thức hay còn gọi là Hệ chuyên gia là một dạng hệ thống thông tin giải quyết các bài toán tư vấn, dựa trên tri thức, nên một trong những đặc thù quan trọng là phải xác định được nguồn tri thức, chuyên gia con người trong lĩnh vực chuyên môn và kỹ sư xử lý tri thức. - Sinh viên phải nắm được những kỹ thuật cơ bản xây dựng hệ cơ sở tri thức, cài đặt các hệ cơ sở tri thức ứng dụng cụ thể trong một lĩnh vực chuyên môn cụ thể. - Trí tuệ nhân tạo và hệ cơ sở tri thức 1.2. - Ý nghĩa thực tiễn của việc xây dựng các hệ cơ sở 1 Không tri thức 1.3. - Cấu trúc một hệ cơ sở tri thức 1.4. - Quá trình tạo lập hệ cơ sở tri thức 1.5. - Sự khác biệt giữa hệ cơ sở tri thức và các hệ tin 2 học truyền thống Không 1.6 Các lớp bài toán thực tế. - Hệ cơ sở tri thức MYCIN 2.1. - Làm việc của hệ cơ sở tri thức MYCIN Lựa chọn hệ 2.2. - Suy diễn với tri thức bất định Lựa chọn hệ 2.6. - Các kỹ thuật xử lý tri thức trong MYCIN 4 tư vấn sẽ được 2.8. - Hệ cơ sở tri thức MYCIN và công cụ tạo lập hệ thực hiện trong thống chuyên gia MYCIN BTL Tạo lập hệ có sở tri thức Xác định bài toán 3.1. - Kiến trúc của công cụ tạo lập hệ cơ sở tri thức thức phục vụ xây 3.3. - Lựa chọn phương pháp biểu diễn tri thức dựng hệ CSTT/CG trong BTL Tạo lập hệ có sở tri thức 6 3.4.1 Quản trị tri thức Xây dựng mô đun quản trị tri thức cho hệ CSTT/CG trong BTL Tạo lập hệ có sở tri thức 3.4.2 Mô tơ suy diễn Xây dựng mô tơ 7 suy diễn trong hệ CSTT/CG của BTL Tạo lập hệ có sở tri thức Xây dựng mô đun 8 3.4.3 Hỏi đáp hỏi đáp trong hệ CSTT/CG của BTL Tạo lập hệ có sở tri thức Xây dựng mô đun 9 3.4.4 Giao diện giao diện trong hệ CSTT/CG của BTL Tạo lập hệ có sở tri thức 10 3.5. - Các công cụ tạo lập hệ cơ sở tri thức 3.6. - Ngôn ngữ lập trình hệ cơ sở tri thức Xây dựng hệ cơ sở tri thức ứng dụng Kỹ thuật thu thập Kỹ thuật thu thập tri thức chuyên môn từ chuyên gia tri thức chuyên và tài liệu chuyên môn môn từ chuyên gia 11 và tài liệu chuyên môn trong hệ CSTT/CG của BTL Xây dựng hệ cơ sở tri thức ứng dụng Tích hợp các mô Xây dựng hệ cơ sở tri thức cỡ nhỏ đun trong hệ 12 CSTT/CG của BTL Xây dựng hệ cơ sở tri thức ứng dụng Tích hợp các mô Xây dựng hệ cơ sở tri thức phân tán đun trong hệ 13 CSTT/CG phân tán của BTL Đánh giá hệ cơ sở tri thức ứng dụng Đánh giá hệ 14 - Tri thức thu thập được CSTT/CG của - Chất lượng tư vấn BTL 15 Một số vấn đề phát triển Nội dung bài tập lớn Xây dựng hệ cơ sở tri thức, hệ chuyên gia ứng dụng giải quyết bài toán tư vấn trong một lĩnh vực cụ thể. - Rule - based ES: The MTCIN experirments of the Standford heuristic programming project, Addision - Wesley Publishing company, 1988. - Nguyễn Thanh Thủy, “Kỹ nghệ xử lý tri thức và hệ cơ sở tri thức”, ĐHBKHN Lecturer Hai V. - Pham, Thang C., Cooper E. - and Kamei K., Hybrid Kansei-SOM Model using Risk Management and Company Assessment for Stock Trading, Information Sciences, Elsevier. - Pham, Thang C., and Kamei K., Hybrid Artificial Intelligent Model using Collaborative Decision Making for Evaluation of Food Biotechnology, Journal of Science and Technology, Vol.49, No.1, pp.153-160, August, 2011. - and Kamei K., A Group Decision Support System Using Hybrid Kansei-SOM Model for Stock Market Investment Strategies and Its Application, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.7, No.7(A), pp. - and Kamei K., A Proposal of Hybrid Kansei-SOM Model for Stock Market Investment, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.7, No.5(B), pp May 2011. - (SCI index - Impact factor: 2.9) [5] Hai V. - and Kamei K., Web- based Decision Support System using Hybrid SOM-AHP Model for Stock Market Investment, Journal of Japanese Symposium on Analytic Hierarchy Process, Vol.1, No.2, pp.1-17, May 2010. - 24, No.4, pp.189-200, September 2008. - Pham, Kamei K., Hybrid Intelligent Decision Support System Model for Simulation of Disaster and Weather Forecasting, to appear in Proc. - of the 3rd Annual Asian Simulation Technology Conference, (accepted) February 2012, Kyoto, Japan [2 ] Hai V. - Pham, Kamei K., A novel approach using Hybrid Artificial Neural Networks for prediction of TBM performance and disaster risk in complex geological environments, to appear in Proc. - of the 3rd Annual Asian Simulation Technology Conference, (accepted) February 2012, Kyoto, Japan [3 ] Hai V. - Pham, Fujita Yuji and Kamei Katsurari, Neural Networks Integrated with Fuzzy Reasoning Evaluation Model for TBM Performance Prediction in Uncertain Underground Conditions, Proceedings of the 2012 International Conference on Embedded Systems and Intelligent Technology (ICESIT 2012), pp. - and Kamei K., Hybrid Artificial Neural Networks for TBM Utilization and Performance Prediction in Complex Underground Conditions, Proceedings of the 2011 IEEE International Symposium on System Integration, IEEE, pp December 2011, Kyoto, Japan. - Eric, and Kamei K., Stochastic Investment Trading Model for Selection of Companies Under Uncertainty in Stock Markets, Proceedings of 43rd ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, ISCIE, pp.118-119, October 2011, Shiga, Japan, [6] Hai V. - Tran, and Kamei K., A New Approach using Dynamic Group Decision Making for Selection of multiple Alternatives under Risk and Uncertainty, Proceedings of The third of International conference on Knowledge and Systems Engineering, IEEE, pp.176-178, October 2011, Hanoi, Vietnam. - Eric, Thang C., and Kamei K., Fuzzy Reasoning Inference Model Integrated with Self-Organizing Map for Forecasting Investment Companies Under Uncertain Conditions, Proceedings of The second of International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications, IEICE, pp.533-536, September 2011, Kobe, Japan. - Kamei, Human Reasoning Awareness quantified by Self-Organizing Map using Collaborative Decision Making for Multiple Investment Models, Proceedings of The Fifth International Conference on Complex, Intelligent, and Software Intensive Systems (CISIS-2011), IEEE, pp.101-108, June 2011, Seoul, Korea. - Pham, Thang C., Khang D.Tran, and Kamei K., Kansei Evaluation using Expert Sensibilities and Emotions for Collaborative Decision Making in Uncertain Environments, Proceedings of the 4th International Workshop on Cybernetics, pp.102- 106, March 2011, Tsukuba, Japan. - Pham, Thang C., and Kamei K., Hybrid Artificial Intelligent Model using Collaborative Decision Making for Evaluation of Food Biotechnology, Proceedings of the 3rd Regional Conference in Biotechnology, pp.62-68, March, 2011, Hanoi, Vietnam. - and Kamei K., A Proposal of Hybrid Kansei-SOM Model for Stock Market Investment, Proceedings of the 1st International Workshop on Aware Computing, pp Aizu, Japan. - and Kamei K., Web- based DSS Using SOM-AHP Model for Stock Market Investment, Proceedings of International Japan Symposium Analytic Hierarchy Process 2009, pp Tokyo, Japan. - Pham, An Expert System for Managing in a University in Market Economics, Proceedings of the 1st International Workshop on Policies for Teachers and Educational Leaders in the World, pp.402-410, December, 2009, Hanoi, Vietnam. - Pham, Thang C., Nakaoka I., Kushida J., Cooper E., Kamei K., A Hybrid Kansei-Neuron Networks model in Strategic Innovation of Core Competencies, Proceedings of the Second Asian Joint Workshop on Information Technologies, pp.67- 68, September 2009, Kusatsu, Japan. - Pham, Vatcharaporn E., A Web-based Decision Support System for Evaluation of Educational Management: A case study of University in Vietnam, Proceedings of International Conference on Computing and Information Technology, pp.205-210, April 2008, Mahasarakam, Thailand. - Proceedings of the Second Asian Joint Workshop on Information Technologies, p67-68. - of the 2nd Conference on Sustainable Future for Human Security - SUSTAIN 2011, pp.101-106, October, 2011, Kyoto, Japan. - of special Issue of Vietnam National Project applied IT in educational economics, pp.105-125, Feb.2009 , Hanoi, Vietnam. - of Conference on Education organized by MOET, Vietnam, pp.200- 210,Sep.2004. - of VITTI-VNU national conference, pp.78-86, Oct.2001, Hanoi- Vietnam. - of VITTI workshop, pp.57-68, May,2000, Hanoi, Vietnam.