Основы построения интеллектуальных систем
Учебное пособие
Покупка
Тематика:
Общая информатика
Издательство:
Финансы и статистика
Автор:
Рыбина Галина Валентиновна
Год издания: 2021
Кол-во страниц: 432
Дополнительно
Вид издания:
Учебное пособие
Уровень образования:
ВО - Бакалавриат
ISBN: 978-5-00184-030-5
Артикул: 124350.04.99
Доступ онлайн
282 ₽
В корзину
Даются основы теории и технологии построения современных интеллектуальных систем, основанных на знаниях, и интеллектуальных диалоговых систем, воспринимающих информацию на естественном языке. Рассматривается их архитектура, приводятся базовые понятия, определения и классификации, описываются модельные и алгоритмические основы построения базовых компонентов, а также методы приобретения, представления и обработки знаний в интеллектуальных системах. Особое внимание уделено практическим вопросам построения прототипов систем и их компонентов.
Для студентов старших курсов, обучающихся по направлениям подготовки «Прикладная информатика», «Прикладная математика и информатика», «Автоматизированные системы обработки информации и управления», а также для аспирантов и специалистов, занимающихся проектированием интеллектуальных систем.
Тематика:
ББК:
УДК:
ОКСО:
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
ÔÈÍÀÍÑÛ È ÑÒÀÒÈÑÒÈÊÀ 2021 Ìîñêâà ÝËÅÊÒÐÎÍÍÎÅ ÈÇÄÀÍÈÅ
© ООО «Издательство «Финансы и статистика», 2021 © Рыбина Г.В., 2010, 2014, 2021 РЕЦЕНЗЕНТЫ: Кафедра кибернетики Московского государственного института электроники и математики (технического университета) (заведующий кафедрой – В.Н. Афанасьев, доктор технических наук, профессор); А.П. Еремеев, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой прикладной математики Московского энергетического института (технического университета) УДК 004.8(075.8) ББК 32.813я73 Р93 ISBN 978-5-00184-030-5
Предисловие ................................................................................ 9 Список принятых сокращений ................................................... 11 Введение ...................................................................................... 13 П е р в ы й р а з д е л ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ ........................................ 17 Ч а с т ь 1. Основы теории и технологии построения систем, основанных на знаниях.......................... 17 Лекция 1. Общее представление о восприятии человеком окружающего мира ............................. 17 Лекция 2. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта ................. 22 2.1. Искусственный интеллект: исторический аспект...................................................................... 22 2.2. Искусственный интеллект: современные направления исследований и разработок............ 25 Лекция 3. Архитектуры интеллектуальных систем и их эволюция ....................................................... 27 3.1. Два подхода к процессу решения задач .............. 27 3.2. Эволюция основных целей разработчиков интеллектуальных систем ..................................... 28 3.3. Схема обобщенной системы искусственного интеллекта (взгляд 1970-х гг.) .............................. 30 3.4. Классификация прикладных интеллектуальных систем ..................................... 32 3.5. Архитектура статической и динамической системы, основанной на знаниях (экспертной системы) ........................................... 35 Лекция 4. Основные понятия и определения ...................... 38 Лекция 5. Отличия знаний от данных .................................. 44
Лекция 6. Сравнение систем, основанных на знаниях (экспертных систем), и обычных программных систем ..................................................................... 48 Лекция 7. Общие сведения о представлении знаний в интеллектуальных системах ............................... 52 Лекция 8. Обработка знаний в интеллектуальных системах (на примере систем, основанных на знаниях) ... 57 8.1. Формальные основы систем, основанных на знаниях (экспертных систем).......................... 57 8.2. Машина вывода ..................................................... 59 8.3. Пример прямого и обратного вывода ................. 63 Лекция 9. Сетевые модели представления знаний: семантические сети ............................................... 68 Лекция 10.Сетевые модели представления знаний: фреймы ................................................................... 71 Лекция 11.Получение и структурирование знаний в интеллектуальных системах ............................... 75 11.1.Основные понятия и определения ...................... 75 11.2.НЕ-факторы знаний .............................................. 79 Лекция 12.Методы и модели получения знаний .................. 82 Лекция 13.Средства автоматизированного приобретения знаний..................................................................... 87 Лекция 14.Методология и технология разработки интеллектуальных систем (на примере систем, основанных на знаниях) ....................................... 93 Лекция 15.Системный анализ проблемной области на применимость технологии систем, основанных на знаниях (экспертных систем) .... 97 15.1.Выбор формализма для представления знаний .. 102 15.2.Выбор «идеального» эксперта .............................. 103 15.3.Выбор инструментальных средств ....................... 106 15.4.Выбор технологии создания систем, основанных на знаниях (экспертных систем).......................... 110 Лекция 16.Интегрированные интеллектуальные системы (на примере интегрированных экспертных систем) .................................................................... 114 16.1.Основные понятия, определения и классификации ИЭС ......................................... 115 16.2.Общая характеристика задачно-ориентированной методологии построения ИЭС ............................. 120
16.3.Особенности построения динамических ИЭС на основе задачно-ориентированной методологии ........................................................... 126 16.4.Построение имитационных моделей сложных технических систем для ИЭС РВ......................... 129 Контрольные вопросы ............................................................... 136 Список литературы к части 1 ................................................... 138 Ч а с т ь 2. Основы теории и технологии построения интеллектуальных диалоговых систем............... 142 Лекция 1. Введение в интеллектуальные диалоговые системы .................................................................. 142 Лекция 2. Обобщенная функциональная схема интеллектуальной диалоговой системы .............. 150 2.1. Основные понятия и определения ...................... 150 2.2. Обобщенная схема интеллектуальной диалоговой системы .............................................. 152 Лекция 3. Понимание входных высказываний .................... 156 3.1. Язык общения: фундаментальные аспекты ........ 156 3.2. Свойства деловой прозы ....................................... 160 Лекция 4. Семиотические аспекты понимания ЕЯ-текстов ............................................................. 162 4.1. Треугольник Фреге и знаковая система .............. 162 4.2. Формальные основы построения интеллектуальной диалоговой системы .............. 164 Лекция 5. Построение лингвистической модели входного подъязыка .............................................. 166 5.1. Представление лингвистических знаний: общие вопросы ...................................................... 166 5.2. Декларативные синтаксические и семантические знания ....................................... 170 Лекция 6. Анализ слов, предложений и текстов: основные подходы и методы ................................ 173 Лекция 7. Методы и алгоритмы ЕЯ- анализа (на примере системы ПОЭТ) ............................... 178 7.1. Морфологический анализ (МА) .......................... 178 7.2. Синтаксический анализ (СИА): основные понятия ................................................. 180 7.3. Обобщенный алгоритм синтаксического анализа.................................................................... 182 7.4. Семантический анализ (СЕА) .............................. 185
Лекция 8. Интерпретация входных высказываний ............ 191 8.1. Основные понятия и определения .................... 191 8.2. Семантическая интерпретация входного предложения и формирование ответа (на примере системы ПОЭТ) ............................. 194 Лекция 9. Пример модели входного подъязыка технической прозы. Методы и алгоритмы обработки ЕЯ-текстов подъязыка ...................... 196 9.1. Общая характеристика модели входного подъязыка ............................................................. 196 9.2. Формальное описание словарей ........................ 199 9.3. Описание алгоритмов и методов обработки ЕЯ-текстов ......................................... 206 Лекция 10. Управление диалогом .......................................... 208 10.1. Структура диалога, понятие сценария .............. 208 10.2. Языки описания сценариев ................................ 214 10.3. Язык описания сценариев для построения диалоговых компонентов ИЭС .......................... 219 Лекция 11. Архитектура диалогового процессора................ 222 Лекция 12. Типовая структура лингвистического процессора ........................................................... 227 Лекция 13. Эволюция и развитие интеллектуальных диалоговых систем .............................................. 234 13.1. Настройка и адаптация интеллектуальных диалоговых систем .............................................. 234 13.2. Модель взаимодействия (коммуникации) интеллектуальных агентов .................................. 237 Лекция 14. Извлечение лингвистических знаний................ 241 14.1. Метод «языкового эксперимента» ..................... 241 14.2. Методы интервью и свободного диалога .......... 244 Лекция 15. Извлечение информации из текстов и системы автоматического резюмирования для веб .................................................................. 247 15.1. Современные методы и технологии обработки естественных языков ........................................... 247 15.2. Пример обработки естественных языков в системах класса IE ........................................... 249 Контрольные вопросы ............................................................... 250 Список литературы к части 2 ................................................... 252
В т о р о й р а з д е л ТЕХНОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ ........................................ 256 Ч а с т ь 3. Технология построения прототипов статических интегрированных экспертных систем на основе использования инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ .............................................. 256 Работа 1. Освоение инструментария инженера по знаниям ............................................................. 256 План работы........................................................... 257 Архитектура типового прототипа интегрированной экспертной системы, созданного средствами комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ............................. 257 Методические указания к работе ........................ 259 Задание для внеаудиторной работы..................... 274 Работа 2. Разработка прототипа интегрированной экспертной системы .............................................. 275 План работы........................................................... 275 Представление и обработка знаний универсальным решателем комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ .. 275 Методические указания к работе ........................ 277 Задание для внеаудиторной работы..................... 283 Работа 3. Интеграция с базами данных ............................... 284 План работы........................................................... 284 Принципы интеграции прикладных программ и СУБД с ядром ИЭС, разрабатываемых с помощью комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ ........ 284 Методические указания к работе ........................ 286 Задание для внеаудиторной работы..................... 291 Работа 4. Интеграция с прикладной программой вычислительного характера .................................. 292 План работы........................................................... 292 Программный интерфейс компонентов в составе прототипа интегрированной экспертной системы .............................................. 292 Методические указания к работе ........................ 294 Задание для внеаудиторной работы..................... 295 Список литературы к части 3 ................................................... 295
Ч а с т ь 4. Технология построения прототипов динамических интеллектуальных систем на основе использования лицензионной системы G2 ......................................................... 296 Предварительные сведения ....................................................... 296 Работа 1. Моделирование проблемной области средствами системы G2 ............................................................ 302 Работа 2. Правила G2. Прямой и обратный вывод ............ 321 Работа 3. Средства взаимодействия с пользователем в G2......................................................................... 353 Зачетная работа (задание, процедура сдачи зачетной работы) ................................................................... 372 Список литературы к части 4 ................................................... 373 Заключение ................................................................................. 375 Приложения ................................................................................ 376 Приложение 1. Наиболее известные зарубежные инструментальные системы ..................... 376 Приложение 2. Дополнительная лингвистическая информация к семантическому языку CAREL ....................................................... 388 Приложение 3. Язык представления знаний .................... 392 Приложение 4. Язык описания сценариев диалога ......... 403 Список рекомендованной дополнительной литературы ........... 415
В настоящее время ведущие университеты страны включают в свои учебные программы дисциплины, связанные с теми или иными направлениями искусственного интеллекта. Однако, несмотря на обилие книг на эту тему, до сих пор нет универсального вузовского учебника для будущих математиков, системных аналитиков, программистов, экономистов, менеджеров и т.д. В связи с этим выход данного учебного пособия является весьма своевременным. Его основное содержание составляют теория и технология построения наиболее распространенных классов современных интеллектуальных систем – систем, основанных на знаниях (статических, динамических и интегрированных экспертных систем), и интеллектуальных диалоговых систем, в том числе обеспечивающих обработку текстов на естественном языке. Материал книги разбит на два раздела – теоретический и практический. В первом разделе (части 1 и 2) даны теоретические основы построения интеллектуальных систем; во втором разделе (части 3 и 4) представлена технология построения таких систем. Каждая часть теоретического раздела состоит из тематических лекций, количество которых соответствует общепринятым семестровым циклам (15–16 недель), что позволяет преподавателям компоновать материал в соответствии со спецификой учебного плана конкретного вуза и направления подготовки студентов. Характерной особенностью пособия является сочетание теоретических основ построения систем рассматриваемых классов с технологическими вопросами реализации отдельных компонентов на основе использования как авторского инструментария – комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, так и лицензионных программных средств типа известной системы G2 (Gensym Corp.). В 16 лекциях части 1 рассматриваются вопросы построения систем, использующих знания экспертов для анализа и решения неформализованных (слабоструктурированных) задач, разработки моделей получения, структурирования и представления знаний, обсуждаются особенности создания баз знаний и средств вывода на знаниях с использованием современных технологий и специальных инструментальных средств.
В 15 лекциях части 2 представлены результаты исследований, проводимых в таких научных дисциплинах, как искусственный интеллект, прикладная математика, информатика и вычислительная техника, компьютерная лингвистика, когнитивная психология. Объединяющей их и центральной для данного учебного пособия является проблема взаимодействия человека с компьютером, поиски ответа на вопрос: как помочь человеку в решении сложных задач удовлетворения его реальных информационных потребностей? Детально рассматриваются общие принципы построения интеллектуальных диалоговых систем, даются основные понятия и определения, описывается обобщенная функциональная схема таких систем. Части 3 и 4 (второй раздел) содержат практические упражнения, цель которых – на примере простейших прототипов интегрированных экспертных систем привить читателю навыки и умения, касающиеся создания конкретных компонентов систем, основанных на знаниях. При этом материал части 4, ориентированный на практическую поддержку таких курсов, как «Динамические интеллектуальные системы», «Многоагентные системы», «Интеллектуальное имитационное моделирование» и др., включает задания, методику их выполнения, а также контрольные вопросы и упражнения для самостоятельной работы и подготовки к зачету, в силу чего этот материал может быть использован на факультативных занятиях или для самостоятельного изучения. В конце каждой части приведен список литературы, ссылки на которую даны в тексте и сносках данной части. Общий список дополнительной рекомендованной литературы помещен в конце книги. Пособие снабжено приложениями, в которых представлена краткая информация о наиболее известных зарубежных инструментальных системах, а также дополнительная информация о языках представления знаний и описания сценариев диалога. В заключение следует отметить, что сделанные акценты на прикладные интеллектуальные системы и работу со знаниями позволяют автору надеяться, что эта книга поможет в подготовке уникальных специалистов – инженеров по знаниям, постановщиков задач, системных аналитиков, менеджеров информационных технологий и др.
Автор признателен аспирантам, активно участвовавшим в создании различных версий программного обеспечения комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, – С.В. Пышагину, В.В. Смирнову, Д.Е. Левину, Р.В. Душкину (первое и второе поколение комплекса), Д.В. Демидову, М.Г. Иващенко и К.В. Сикану (третье поколение комплекса), а также студентам-дипломникам Е.А. Калининой, А.С. Татарникову, Ю.С. Сидоркиной, А.Г. Володину, А.Ю. Юрьеву, реализовавшим отдельные компоненты комплекса. Особую благодарность автор выражает студентам лаборатории «Системы искусственного интеллекта» кафедры кибернетики МИФИ С.Ю. Арифулиной, Д.С. Кузнецову, Л.В. Торопчиной, М.В. Юсовой за техническую помощь при работе над рукописью данной книги. АРМ – автоматизированное рабочее место АС – атрибутивная структура АСТ – анализ системных требований пользователя АТТЕХНОЛОГИЯ – автоматизированная технология БД – база данных БЗ – база знаний БНФ – форма Бэкуса–Наура ГТ – гипертекст ГО – гипотетическая основа ДИС – динамическая интеллектуальная система ЕЯ – естественный язык ЖЦ – жизненный цикл ЗОМ – задачно-ориентированная методология ИГ – именная группа ИДС – интеллектуальная диалоговая система ИИ – искусственный интеллект ИМ – имитационное моделирование ИнСист – интеллектуальная система ИПП – информационные потребности пользователя ИС – инструментальное средство ИЭС – интегрированная экспертная система КЛ-режим – режим контролируемого индексирования
КМПЗ – комбинированный метод приобретения знаний КС – конкретная сеть ЛП – лингвистическая переменная МА – морфологический анализ МАС – многоагентная система МИ – морфологическая информация МРТЗ – модель решения типовой задачи МУ – модель управления НКФ – нормальная каноническая форма НЛ-режим – режим неконтролируемого индексирования НУ – начальные условия НФ-задача – неформализованная задача ОО – объектно-ориентированный ОУ – объект управления ПАС – предикатно-аргументная структура ПЗ – поле знаний ПИК – повторно используемый компонент ППП – пакет прикладных программ ПрО – проблемная область ПС – программное средство / программная система РВ – реальное время РП – рабочая память / рабочее пространство СГ – семантический граф СГС – словарь готовых словоформ СЕА – семантический анализ СИ – смешанные индикаторы СИА – синтаксический анализ СИО – синтаксическое отношение СОЗ – система, основанная на знаниях СППР – система поддержки принятия решений ССА – синтактико-семантический анализ СТС – сложная техническая система СУ – система управления ФП – функция принадлежности ЭС – экспертная система ЭФК – электрофизический комплекс ЯОД – язык описания диалогов ЯПЗ – язык представления знаний CASE – Computer Aided Software Engineering
Памяти моих учителей – Александра Борисовича Преображенского и Льва Тимофеевича Кузина В 2006 г. мировая научная общественность широко отмечала золотую дату в истории искусственного интеллекта (ИИ) – 50летний юбилей ИИ как области научного знания. Торжества проходили в рамках очередной XVII европейской конференции по ИИ ECAI-06, Х национальной конференции по ИИ с международным участием КИИ-2006 и др., а также в виде специальных мероприятий, например, под эгидой Российской Ассоциации искусственного интеллекта (РАИИ) был проведен конкурс работ молодых ученых, аспирантов и студентов, посвященный юбилею ИИ и памяти выдающегося ученого Л.Т. Кузина. В связи с этим следует прокомментировать некоторые вопросы подготовки специалистов в области ИИ в целом, проанализировав отечественный опыт за прошедший период. В настоящее время продолжают активно работать и осуществлять подготовку специалистов в области искусственного интеллекта такие известные вузовские центры, как кафедра кибернетики Московского инженерно-физического института (государственного университета) (МИФИ)*, где впервые в стране в конце 1970-х гг. по инициативе Л.Т. Кузина была начата подготовка специалистов в области ИИ, и кафедра прикладной математики Московского энергетического института (технического университета) (МЭИ). В последние десятилетия активно включились в эту работу столичные вузы: МГТУ им. Баумана, МИРЭА, МАИ, МГУ, МЭСИ, РУДН, РГГУ, МГИЭМ, МАДИ и др. Среди вузов других регионов России наиболее известными в области подготовки специалистов по ИИ являются Таганрогский государствен * С апреля 2009 г. – Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (НИЯУ МИФИ).
ный радиотехнический институт (ТРТИ), где сложилась признанная научная школа по нечетким системам и эволюционным моделям, и совсем еще молодой университет г. Переславля-Залесского (Ярославская область), деятельность которого во многом направляется и поддерживается Институтом программных систем (ИПС) РАН. Специалистов по отдельным направлениям искусственного интеллекта готовят также ведущие университеты Санкт-Петербурга, Ульяновска, Твери, Самары, Саратова, Иркутска, Новосибирска, Казани, Рыбинска, Владивостока, Волгограда, Воронежа и других городов России. К сожалению, следует отметить, что в России в перечне специальностей и направлений подготовки кадров в высшей школе до сих пор отсутствует специальность «искусственный интеллект», в отличие, например, от Республики Беларусь, где подобная специальность введена с 1995 г., и Украины, где в университетах Киева, Донецка, Херсона, Харькова и в вузах других городов ведется подготовка специалистов по ряду официальных специальностей искусственного интеллекта. В России подготовка специалистов по искусственному интеллекту осуществляется, в основном, в рамках специальностей «прикладная математика и информатика», «прикладная информатика» или близких к ним. С учетом этого фактора и своей конкретной специфики каждый вуз действует самостоятельно и либо создает внутри специальности соответствующую профилирующую специализацию по ИИ, либо ограничивается введением в учебные планы по конкретной специальности дополнительных курсов и дисциплин. Отдельно следует упомянуть опыт МИРЭА, к сожалению, непродолжительный, по организации в 1990-х гг. четырех профилирующих кафедр по различным направлениям, так или иначе связанным с ИИ. Хорошо зарекомендовала себя практика создания учебно-научных лабораторий по отдельным направлениям ИИ, например, в МИФИ (по инициативе профессора Г.В. Рыбиной), в МЭИ (по инициативе профессоров Д.А. Поспелова, В.Н. Вагина, А.П. Еремеева), в РУДН (по инициативе Президента РАИИ профессора Г.С. Осипова) и в других вузах. До середины 1990-х гг. многие учебные заведения для осуществления подготовки специалистов по ИИ могли одновременно использовать свою, как правило, хорошо организован
ную и разветвленную сеть системы переподготовки кадров в виде различных институтов и факультетов повышения квалификации. Например, на ФПК СП МИФИ в свое время читали лекции и проводили занятия А.Б. Преображенский, В.Ф. Хорошевский, Б.С. Кирсанов, Л.Я. Поспелова и другие известные ученые и специалисты по искусственному интеллекту. Большой популярностью в Москве пользовался ФПК МИРЭА, работу которого курировала профессор Л.С. Болотова, а в Санкт-Петербурге – ИПК «ЛИМТУ», возглавляемый профессором Т.А. Гавриловой, куда охотно приезжали проводить занятия многие преподаватели и ученые из других городов. Однако система переподготовки кадров, хорошо функционировавшая в СССР в условиях планового повышения квалификации сотрудников государственных предприятий и организаций, сегодня не может служить вузам серьезным методическим и практическим подспорьем в решении проблем подготовки специалистов по ИИ. Конечно, отдельные попытки юридического закрепления в государственных образовательных стандартах давно существующего направления и специальности подготовки кадров по ИИ в вузах России предпринимались неоднократно (достаточно вспомнить инициативы профессора В.П. Кутепова из МЭИ), однако успех сопутствовал только профессору В.К. Финну и его сподвижникам, которым удалось в «недрах» РГГУ открыть несколько лет назад специальность «искусственный интеллект в гуманитарных приложениях». Таким образом, несмотря на достаточно длительный путь, который прошла отечественная высшая школа в области подготовки специалистов по искусственному интеллекту, в России не создано единой образовательной концепции в этой области, нет специальности «искусственный интеллект» и, как следствие, отсутствуют единые профессиональные образовательные программы, номенклатуры курсов и дисциплин по различным направлениям ИИ, соответствующие методические пособия и учебная литература. Введение государственных образовательных стандартов (ГОС) второго поколения в вузах Российской Федерации и организационно-правовое обеспечение подготовки кадров по направлениям (специальностям) лишь закрепило де-юре существовавшую де-факто раздробленность подготовки специалистов по искусственному интеллекту.
В настоящее время важное место в подготовке специалистов по искусственному интеллекту отводится методическому обеспечению учебного процесса: это учебники и учебные пособия, в том числе принадлежащие отечественным ученым – Г.С. Поспелову, Д.А. Поспелову, Л.Т. Кузину, Э.В. Попову, А.Н. Аверкину, В.Н. Вагину, Т.А. Гавриловой, В.В. Емельянову, А.П. Еремееву, О.П. Кузнецову, В.М. Курейчику, Г.С. Осипову, А.Б. Преображенскому, Г.В. Рыбиной, В.А. Стефанюку, В.Б. Тарасову, Ю.Ф. Тельнову, В.К. Финну, И.Б. Фоминых, В.Ф. Хорошевскому, А.И. Эрлиху, Н.Г. Ярушкиной и др. Написанные ими в разные годы монографии, учебные пособия и основополагающие статьи составляют и сегодня мощную фундаментальную базу для студентов, аспирантов и всех специалистов, занимающихся различными направлениями искусственного интеллекта. Наивысшим достижением отечественной научно-педагогической школы в области ИИ явилось присуждение в 2000 г. Премии Президента РФ в области образования авторскому коллективу из представителей МЭИ (ТУ), МИФИ ГУ, МГТУ им. Баумана, МЭСИ и РосНИИ ИТиАП за создание и внедрение учебно-методического комплекса «Модели, методы и программные средства конструирования интеллектуальных систем принятия решений и управления» для высших учебных заведений. Впервые в отечественной практике ИИ объединенный коллектив преподавателей и научных сотрудников четырех учебных и одного научно-исследовательского института был удостоен столь высокой награды за разработку и внедрение результатов исследований в учебный процесс высшей школы (В.Н. Вагин, В.П. Кутепов, А.П. Еремеев, Э.В. Попов, Е.Б. Кисель, И.Б. Фоминых, В.В. Емельянов, Г.В. Рыбина, Ю.Ф. Тельнов).
Доступ онлайн
282 ₽
В корзину