IT4361 HỆ CƠ SỞ TRI HỆ CƠ SỞ TRI THỨC Tên học phần: Mã số: IT4361 Khối lượng: 2(2-1-0-4) a Lý thuyết: b Bài tập/BTL: c Thí nghiệm: 30 15 Đối tượng tham dự: Sinh viên đại học ngành công nghệ thông tin, hệ thống thông tin, khoa học máy tính, … từ học kỳ 5 Điều kiện học phần: d Học phần tiên quyết: e Học phần học trước: f Học phần song hành: IT4040 Mục tiêu học phần: Học phần nhằm cung cấp sinh viên kỹ thuật nhằm xây dựng sinh hệ sở tri thức (công cụ tạo lập hệ sở tri thức, hệ sở tri thức vỏ, hệ sở tri thức rỗng), sở cài đặt hệ sở tri thức ứng dụng cụ thể Học phần yêu cầu sinh viên thực hiện, thể nghiệm hệ sở tri thức ứng dụng sử dụng môi trường/ngôn ngữ lập trình cụ thể Học phần giúp sinh viên nắm khái niệm hệ sở tri thức, biết cách phân tích, thiết kế xây dựng hệ chuyên gia/hệ sở tri thức ứng dụng Nội dung vắn tắt học phần: Nội dung học phần bao gồm phần sau: Đại cương hệ sở tri thức (Cấu trúc hệ sở tri thức, Quá trình tạo lập hệ sở tri thức, Sự khác biệt hệ sở tri thức hệ tin học truyền thống, Các lớp toán thực tế, Phạm vi áp dụng HCG); Thu thập tri thức; Quản trị tri thức; Mô tơ suy diễn; Giao diện hệ thống; Mô đun giải thích; Các bước xây dựng hệ sở tri thức ứng dụng; Tài liệu học tập & tham khảo: Sách, giáo trình Nguyễn Thanh Thủy, “Kỹ nghệ xử lý tri thức hệ sở tri thức”, ĐHBKHN Bài giảng Nguyễn Thanh Thủy, “Hệ sở tri thức: Kỹ thuật ứng dụng”, ĐHBKHN Phần mềm: Ngôn ngữ lập trình PROLOG ngôn ngữ lập trình thông dụng khác Sách tham khảo: Xem phần tài liệu tham khảo Phương pháp học tập nhiệm vụ sinh viên: Hệ sở tri thức hay gọi Hệ chuyên gia dạng hệ thống thông tin giải toán tư vấn, dựa tri thức, nên đặc thù quan trọng phải xác định nguồn tri thức, chuyên gia người lĩnh vực chuyên môn kỹ sư xử lý tri thức Sinh viên đóng vai trò hay vai trò tập lớn Sinh viên phải nắm kỹ thuật xây dựng hệ sở tri thức, cài đặt hệ sở tri thức ứng dụng cụ thể lĩnh vực chuyên môn cụ thể Nhiệm vụ sinh viên: Dự lớp: đầy đủ theo quy chế Bài tập lớn: hoàn thành tập lớn học phần 10 Đánh giá kết quả: • Điểm trình: trọng số 0.3 - Bài tập lớn làm đầy đủ Kiểm tra kỳ • Thi cuối kỳ (tự luận): trọng số 0.7 11 Nội dung kế hoạch học tập cụ thể Tuần Nội dung Bài giảng BTL Nhập môn 1.1 Trí tuệ nhân tạo hệ sở tri thức 1.2 Ý nghĩa thực tiễn việc xây dựng hệ sở Không tri thức 1.3 Cấu trúc hệ sở tri thức 1.4 Quá trình tạo lập hệ sở tri thức 1.5 Sự khác biệt hệ sở tri thức hệ tin học truyền thống 1.6 Các lớp toán thực tế Hệ sở tri thức MYCIN 2.1 Làm việc hệ sở tri thức MYCIN 2.2 Khả hệ MYCIN 2.3 Cấu trúc hệ MYCIN 2.4 Tổ chức lưu trữ liệu hệ MYCIN 2.5 Suy diễn với tri thức bất định 2.6 Phiên làm việc hệ MYCIN 2.7 Các kỹ thuật xử lý tri thức MYCIN 2.8 Hệ sở tri thức MYCIN công cụ tạo lập hệ thống chuyên gia MYCIN Tạo lập hệ có sở tri thức 3.1 Mở đầu 3.2 Kiến trúc công cụ tạo lập hệ sở tri thức 3.3 Lựa chọn phương pháp biểu diễn tri thức Tạo lập hệ có sở tri thức 3.4.1 Quản trị tri thức Không Lựa chọn hệ chuyên gia tư vấn thực BTL Lựa chọn hệ CSTT/chuyên gia tư vấn thực BTL Xác định toán tư vấn nguồn tri thức phục vụ xây dựng hệ CSTT/CG BTL Xây dựng mô đun quản trị tri thức cho hệ CSTT/CG BTL Tạo lập hệ có sở tri thức 3.4.2 Mô tơ suy diễn Xây dựng mô tơ suy diễn hệ CSTT/CG BTL Tạo lập hệ có sở tri thức 3.4.3 Hỏi đáp Xây dựng mô đun hỏi đáp hệ CSTT/CG BTL Tạo lập hệ có sở tri thức 3.4.4 Giao diện Xây dựng mô đun giao diện hệ CSTT/CG BTL 10 Tạo lập hệ có sở tri thức 3.5 Các công cụ tạo lập hệ sở tri thức 3.6 Ngôn ngữ lập trình hệ sở tri thức Xây dựng hệ sở tri thức ứng dụng Kỹ thuật thu thập tri thức chuyên môn từ chuyên gia tài liệu chuyên môn 11 12 13 14 15 Xây dựng hệ sở tri thức ứng dụng Xây dựng hệ sở tri thức cỡ nhỏ Xây dựng hệ sở tri thức ứng dụng Xây dựng hệ sở tri thức phân tán Đánh giá hệ sở tri thức ứng dụng - Tri thức thu thập - Chất lượng tư vấn Một số vấn đề phát triển Nội dung tập lớn Kỹ thuật thu thập tri thức chuyên môn từ chuyên gia tài liệu chuyên môn hệ CSTT/CG BTL Tích hợp mô đun hệ CSTT/CG BTL Tích hợp mô đun hệ CSTT/CG phân tán BTL Đánh giá CSTT/CG BTL hệ Xây dựng hệ sở tri thức, hệ chuyên gia ứng dụng giải toán tư vấn lĩnh vực cụ thể 12 Tài liệu tham khảo Stuart Russell, Peter Norvig, “Artificial Intelligence: A modern approach”, Pearson Education, 2007 Donald Waterman A guide to Expert System Addision - Wesley Publishing company, 1987 Bruce G.Buchanan, Edward h Shortliffe Rule - based ES: The MTCIN experirments of the Standford heuristic programming project, Addision - Wesley Publishing company, 1988 Robert I Levine, Diane E Drang, Biarry Edelson A compehensive guide to AI & ES, Mc Graw - Hill book company, 1999 Michel Gondran An introduction to ES, McGraw Hill Book Com.,1984 S Weiss, C Kulikowski A practical guide to desining ES, Rowman & Allanhed Publishers, 1988 I Bratko PROLOG programming for AI, Addision - Wesley Publishing company, 1986 A Kabbaj IA en LISP et PROLOG, Masson 1991 A Walker, M Mc Cord, J Sowa, W Wilson Knowledge Systems and Prolog, Addison-Wesley Publishing company, 1987 10 Jean - Louis Ermine Systèmes Experrs: Technique et Documentation, Lavoisier, 1989 11 W Black Systèmes intelligents basés sur connaissance, Maisson, 1985 12 Nguyễn Thanh Thủy, “Kỹ nghệ xử lý tri thức hệ sở tri thức”, ĐHBKHN Lecturer Hai V Pham, Email : haivnu@yahoo.com / hai@spice.ci.ritsumei.ac.jp Other Teaching Ressources Major Publications REFEREED JOURNAL PUBLICATIONS [1] Hai V Pham, Thang C., Cooper E W and Kamei K., Hybrid Kansei-SOM Model using Risk Management and Company Assessment for Stock Trading, Information Sciences, Elsevier (Accepted, paper in presses), to appear in 2012) SCI index - Impact factor: 3.29 [2] Hai V 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 [3] Hai V Pham, Thang C., Nakaoka I., Kushida J., Cooper E W 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 3659-3678, July 2011 (SCI index - Impact factor: 2.9) [4] Hai V Pham, Thang C., Nakaoka I., Cooper E W 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.2863-2880, May 2011 (SCI index - Impact factor: 2.9) [5] Hai V Pham, Thang C., Nakaoka I., Kushida J., Cooper E W and Kamei K., Webbased 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 [6] Hai V Pham, Vatcharaporn E., A Web-Based Decision Support System for the Evaluation and Strategic Planning using ISO 9000 Factors in Higher Education, Journal of Sciences: Mathematics, Vol 24, No.4, pp.189-200, September 2008 REFEREED INTERNATIONAL CONFERENCE / WORKSHOP PUBLICATIONS [1 ] Hai V 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 77-82, January 2012, Nara, Japan [4] Hai V Pham, Fujita Y 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.1149-1154, December 2011, Kyoto, Japan [5] Hai V Pham, Cooper W 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 Pham, Cooper W Eric, Thang C., Khang D 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 [7] Hai V Pham, Cooper W 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 [8] Hai V Pham, Cooper W Eric, Thang C., Khang D.Tran, and K 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 [9] Hai V 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.102106, March 2011, Tsukuba, Japan [10] Hai V 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 (Selected and invited as a high quality paper for publication in the Journal of Science and Technology) [11] Hai V Pham, Thang C., Nakaoka I., Cooper E W and Kamei K., A Proposal of Hybrid Kansei-SOM Model for Stock Market Investment, Proceedings of the 1st International Workshop on Aware Computing, pp.638-643, 2009, Aizu, Japan (Selected and invited as a high quality paper for publication in the International Journal of Innovative Computing, Information and Control) [12] Hai V Pham, Thang C., Nakaoka I., Kushida J., Cooper E W and Kamei K., Webbased DSS Using SOM-AHP Model for Stock Market Investment, Proceedings of International Japan Symposium Analytic Hierarchy Process 2009, pp.1-17, 2009, Tokyo, Japan (Selected and invited as a high quality paper for publication in the Journal of Japanese Symposium on Analytic Hierarchy Process) [13] Hai V 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 [14] Hai V 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.6768, September 2009, Kusatsu, Japan [15] Hai V 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 DEMO POSTERS & INVITED TALKS [1] Hai V Pham, and K Kamei:" A new Approach using Hybrid Intelligent Decision Support Systems for Forecasting Alternatives under Uncertainty: A Case Study of Stock Market Investment" Innovation Fair 2011 – Society of Advancement and Technology at Ritsumeikan, (December 2011, Shiga, Japan) Poster & Talk Best Poster Research Award in Dec 2011 [2] Hai V Pham, and K Kamei:" Hybrid Kansei-SOM model for Evaluation of Investment Companies on stock market" Innovation Fair 2010 – Society of Advancement and Technology at Ritsumeikan, (December 2010, Shiga, Japan) Poster & Talk Best Poster Research Award in Dec 2010 [3] Hai V Pham, T Cao, I Nakaoka, J Kushida, E Cooper, K Kamei, "A Hybrid Kansei-Neuron Networks model in Strategic Innovation of Core Competencies" Proceedings of the Second Asian Joint Workshop on Information Technologies, p67-68 (September 2009, Shiga, Japan) Poster & Talk [4] Hai V Pham, and K Kamei:"An Intelligent Decision Support System for Stock Market Investment", Innovation Fair 2009 – Society of Advancement and Technology at Ritsumeikan, (December 2009, Shiga, Japan) Poster & Talk Best Poster Research Award in Dec 2009 DOMESTIC / NATIONAL WORKSHOPS, CONFERENCES, AND SYMPOSIUMS [1] Hai V Pham, and K Kamei, Kansei Evaluation integrated with SOM model for dynamic evaluation of Bio-food technology, Proc of the 2nd Conference on Sustainable Future for Human Security - SUSTAIN 2011, pp.101-106, October, 2011, Kyoto, Japan [2] Hai V Pham, "ICT role in Vietnam, National ICT " Proc of special Issue of Vietnam National Project applied IT in educational economics, pp.105-125, Feb.2009 , Hanoi, Vietnam [3] Hai V Pham, "The effective application model in E-learning applies in Faculty of Education, VNU", Proc of Educational International conference of EDUF, VNU, pp.107-120, 2005, Hanoi,Vietnam [4] Hai V Pham, TS Pham, “The effeteness of E-learning for students in higher education”, Proc of Conference on Education organized by MOET, Vietnam, pp.200210,Sep.2004 [5] Hai V Pham, "Network application services of VNU" Proc of VITTI-VNU national conference, pp89-96 Oct.2002, Hanoi,Vietnam [6] Hai V Pham, "Network Introduction, application and administration of VITTI" Proc of VITTI-VNU national conference, pp.78-86, Oct.2001, Hanoi- Vietnam [7] Hai V Pham, "Fundamentals of Network and network administration of VITTI" Proc of VITTI workshop, pp.57-68, May,2000, Hanoi, Vietnam ... pp.286 3-2 880, May 2011 (SCI index - Impact factor: 2.9) [5] Hai V Pham, Thang C., Nakaoka I., Kushida J., Cooper E W and Kamei K., Webbased Decision Support System using Hybrid SOM-AHP Model for... Vol.7, No.7(A), pp 365 9-3 678, July 2011 (SCI index - Impact factor: 2.9) [4] Hai V Pham, Thang C., Nakaoka I., Cooper E W and Kamei K., A Proposal of Hybrid Kansei-SOM Model for Stock Market Investment,... Educational Leaders in the World, pp.40 2-4 10, December, 2009, Hanoi, Vietnam [14] Hai V Pham, Thang C., Nakaoka I., Kushida J., Cooper E., Kamei K., A Hybrid Kansei-Neuron Networks model in Strategic