Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 523256)
Консорциум Контекстум Информационная технология сбора цифрового контента
Уважаемые СТУДЕНТЫ и СОТРУДНИКИ ВУЗов, использующие нашу ЭБС. Рекомендуем использовать новую версию сайта.

Интеллектуальные технологии в менеджменте: инструменты и системы (100,00 руб.)

0   0
Первый авторГаврилова Т. А.
АвторыМуромцев Д. И., Высшая школа менеджмента СПбГУ
ИздательствоСПб.: Высшая школа менеджмента
Страниц498
ID207753
АннотацияПособие знакомит читателя с современными интеллектуальными технологиями, применяемыми в менеджменте - от разработки систем, основанных на знаниях, до аналитических систем Business intelligence. Основной акцент поставлен на технологиях инженерии знаний - извлечении и структурировании данных и знаний для поддержки принятия решения. Авторы рассматривают практические методы структурирования с упором на визуализацию, анализируют проблемы разработки систем управления корпоративными знаниями.
Кому рекомендованоКнига станет полезной слушателям программ MBA, менеджерам, в том числе бизнес-аналитикам, разработчикам информационных и интеллектуальных систем, преподавателям вузов и всем, кто интересуется данной проблематикой.
ISBN978-5-9924-0017-5
УДК005
ББК65.050.2
Гаврилова, Т. А. Интеллектуальные технологии в менеджменте: инструменты и системы [Электронный ресурс] : учеб. пособие / Д. И. Муромцев, Высшая школа менеджмента СПбГУ, Т. А. Гаврилова .— 2-е изд. — СПб. : Высшая школа менеджмента : Изд-во С.‑Петерб. ун-та, 2008 .— 498 с. : ил. — ISBN 978-5-9924-0017-5 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/207753

Предпросмотр (выдержки из произведения)

ISBN 978-5-9924-0017-5 Пособие знакомит читателя с современными интеллектуальными технологиями, применяемыми в менеджменте — от разработки систем, основанных на знаниях до аналитических систем Business intelligence. <...> Рассмотрены практические методы структурирования с упором на визуализацию. <...> Системы онтологического инжиниринга и прикладные онтологии в бизнесе ................. 339 <...> В главах 7–9 описываются онтологический инжиниринг, системы управления знаниями и системы Business Intelligence. <...> Краткая история искусственного интеллекта Искусственный интеллект (англ. <...> Краткая история искусственного интеллекта а не вычислительных задач. <...> Существенный вклад в становление новой науки внесли ее «пионеры»: Маккарти (автор первого языка программирования для задач ИИ — ЛИСПа), Минский (автор идеи фрейма и фреймовой модели представления знаний), Ньюэлл, Саймон, Шоу, Хант и другие (табл. <...> В это время Шенк (Roger Schank) создал теорию концептуальной зависимости [Шенк, 1980], упрощающую синтаксический и семантический разбор предложений 1975 Минский (Marvin Minsky) предлагает теорию фреймов, абстрактных моделей для представления знаний о стереотипных объектах и ситуациях («A Framework for Representing Knowledge») Середина 70-х Появление первых экспертных систем в США. <...> Шортлиф (Edward Shortliffe), аспирант из Стэнфорда, под руководством Буханана (Bruce Buchanan) создает ЭС «МИЦИН» (MYCIN) для диагностики инфекций крови и их лечения ~1977 Успех теории Шенка (Roger Schank) по анализу ЕЯтекстов, например, в программе «САЙРУС» (CYRUS) Конец 1970-х Успех одной из первых коммерческих экспертных систем (ЭС) «XCON» (for eXpert CONfigurer), созданной Джоном Мак-Дермоттом (John McDermott) в университете Карнеги Меллон (Carnegie Mellon) для компании DEC (Digital Equipment Company). <...> Система определяла до 80% существующих неисправностей и выдавала рекомендации по ремонту; · на рынке продаются десятки «пустых» ЭС, или «оболочек» (shells), для быстрой разработки ЭС. <...> Были разработаны специальные модели представления ситуаций — представления знаний [Поспелов, 1986]. <...> Только в США <...>
Интеллектуальные_технологии_в_менеджменте_инструменты_и_системы.pdf
САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ВЫСШАЯ ШКОЛА МЕНЕДЖМЕНТА Т.А. Гаврилова, Д. И. Муромцев ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В МЕНЕДЖМЕНТЕ: ИНСТРУМЕНТЫ И СИСТЕМЫ Учебное пособие 2-е издание Издательство «Высшая школа менеджмента» Издательский дом С.-Петербургского государственного университета 2008
Стр.1
ББК 65.050.2 Ã12 Рецензенты: д-р экон. наук, проф. Б. З. Мильнер (Институт экономики РАН, Государственный университет управления); ä-ð ôèç.-ìàò. íàóê, ïðîô. Ã. Í. Осипов (ин-т системного анализа РАН) Печатается по постановлению редакционно-издательского совета Санкт-Петербургского государственного университета Ã12 Гаврилова Т. А., Муромцев Д.И. Интеллектуальные технологии в менеджменте: инструменты и ñèñòåìû: Ó÷åá. ïîñîáèå. 2-å èçä. / Ò. À. Гаврилова, Д. И.Муромцев; Высшая школа менеджмента СПбГУ. — СПб.: Изд-во «Высшая школа менеджмента»; Издат. дом Ñ.-Ïåòåðá. ãîñ. óí-òà, 2008.— 488 ñ. ISBN 978-5-9924-0017-5 Пособие знакомит читателя с современными интеллектуальными технологиями, применяемыми в менеджменте — от разработки систем, основанных на знаниях до аналитических систем Business intelligence. Основной акцент поставлен на технологиях инженерии знаний — извлечении и структурировании данных и знаний для поддержки принятия решения. Рассмотрены практические методы структурирования с упором на визуализацию. Обсуждаются также проблемы разработки систем управления корпоративными знаниями, основываясь на результатах инженерии знаний. Книга будет полезна слушателям программ MBA, менеджерам, в том числе бизнес-аналитикам, разработчикам информационных и интеллектуальных систем, а также преподавателям ВУЗов и специалистам, интересующимся данной проблематикой. ББК 65.050.2 © Ò.À. Гаврилова, Ä.È. Ìóðîìöåâ, 2007; 2008 ISBN 978-5-9924-0017-5 © Высшая школа менеджмента ÑÏáÃÓ, 2008
Стр.2
Содержание Введение .............................................................................5 Глава 1. Обзор технологий искусственного интеллекта ............. 9 1.1. Краткая история искусственного интеллекта .......9 1.2. Современные направления исследований в области ИС ................................................. 25 1.3. Вопросы и упражнения ................................... 33 Глава 2. Интеллектуальные системы, основанные на знаниях .................................................. 35 2.1. Экспертные системы: определение и классификации ........................................... 35 2.2. Технология разработки экспертных систем ....... 46 2.3. Прикладные интеллектуальные ñèñòåìû........... 64 2.4. Вопросы и упражнения ................................... 69 Глава 3. Основы инженерии знаний ............................................ 71 3.1. Введение в инженерию çíàíèé......................... 71 3.2. Ментальные модели ........................................ 90 3.3. Теоретические аспекты инженерии знаний и данных ..................................................... 100 3.4. Методы извлечения знаний ........................... 128 3.5. Вопросы и упражнения ................................. 169 Глава 4. Практические методы инженерии çíàíèé................. 171 4.1. Стратегии получения знаний ......................... 171 4.2. Методы структурирования знаний и данных ... 185 4.3. Вопросы и упражнения ................................. 212 Глава 5. Машинные модели представления çíàíèé................ 213 5.1. Роль моделей представления çíàíèé............... 213 5.2. Таблицы решений и таблицы операторов ........ 214 5.3. Семантические ñåòè: история и примеры ........ 222 5.4. Фреймы и множественное íàñëåäîâàíèå.......... 245 5.5. Продукционная модель ................................. 256 5.6. «×èñòàÿ» объектно-ориентированная модель ... 271 5.7. Вопросы и упражнения ................................. 275 3
Стр.3
Глава 6. Нечеткие и неопределенные знания .......................... 277 6.1. Источники неопределенности çíàíèé.............. 277 6.2. Рассуждения и нечеткий вывод в экспертных ñèñòåìàõ.................................. 283 6.3. Немонотонные логические ðàññóæäåíèÿ.......... 291 6.4. Нечеткие множества и лингвистические переменные .................................................. 296 6.5. Вероятностные рассуждения .......................... 306 6.6. Вопросы и упражнения ................................. 317 Глава 7. Онтологии для представления знаний ....................... 319 7.1. От философии к èíôîðìàòèêå........................ 319 7.2. Когнитивные принципы формирования îíòîëîãèé.................................................... 330 7.3. Языки формализации онтологий (Web Ontology Language) .............................. 334 7.4. Системы онтологического инжиниринга и прикладные онтологии в бизнесе ................. 339 7.5. Вопросы и упражнения ................................. 354 Глава 8. Системы управления знаниями .................................. 355 8.1. Современный подход к управлению знаниями (ÓÇ).............................................. 355 8.2. Жизненный цикл знаний в системах управления знаниями (ÑÓÇ) .......................... 360 8.3. Semantic Web и онтологии в управлении знаниями ..................................................... 370 8.4. Корпоративная память .................................. 373 8.5. Порталы знаний и другие примеры СУЗ на предприятиях ........................................... 377 8.6. Вопросы и упражнения ................................. 386 Глава 9. Системы Business Intelligence ..................................... 387 9.1. История появления систем BI ........................ 387 9.2. Основные понятия и особенности систем BI ..... 391 9.3. Архитектура и жизненный цикл системы систем BI .................................................... 396 9.4. Классификация прикладных систем BI ........... 403 9.5. Тенденции развития BI ................................. 407 9.6. Вопросы и упражнения ................................. 416 Заключение ..................................................................... 418 Приложение 1. Когнитивные аспекты представления знаний .... 420 Приложение 2. Экспертные системы в бизнесе ..................... 443 Литература ...................................................................... 465 4
Стр.4
Введение Есть формы и ритмы, недоступные взгляду наблюдателя, но доступные взгляду АНАЛИТИКА. Р. Фейнман В XXI в. проблемы менеджмента напрямую связаны с управлением информацией. Из вспомогательного ресурса информация становится царицей, а информационные технологии— критическим фактором эффективности организации. Менеджер современной компании захлебывается в информационном море. Компьютер мог бы стать помощником, но зачастую становится дополнительным источником лишней и бесполезной информации. Интеллектуальные технологии предлагают разумный выход из сложившейся ситуации информационного «беспредела»— переложить в машину часть знаний специалистов-экспертов, помогающих им обрабатывать информацию. Эти знания включают правила, закономерности, опыт, наблюдения, почерпнутые из практического опыта. Интеллектуальные системы, аккумулирующие и тиражирующие этот опыт, призваны помочь специалистам при принятии решений, анализе и интерпретации данных. Но для создания любой компьютерной системы необходим АНАЛИТИК, или человек, предварительно изучивший и понявший проблему. Аналитик выступает буфером-интерфейсом между экспертом и машиной. Предлагаемое учебное пособие освещает вопросы домашинного этапа разработки интеллектуальных систем и применения их в менеджменте. Оно предназначено для будущих аналитиков. Так сложилось, что первыми о проблеме обработки знаний задумались разработчики интеллектуальных систем. Одно из центральных направлений исследований в области искусственного интеллекта касается инженерии знаний, молодой науки об извлечении, структурировании, представлении и обработке 5
Стр.5