Метою дисципліни є:
– отримання студентами фундаментальних систематизованих знань про підходи, моделі і методи, розроблені у рамках наукового напряму «штучний інтелект»;
– освоєння студентами основних методів пошуку рішень, вживаних в системах штучного інтелекту,
– ознайомлення студентів з новими методами і підходами до рішення традиційних завдань, що розробляються у рамках напряму «штучний інтелект»,
– формування у студентів аналітичних здібностей, які б дозволяли їм робити обгрунтований вибір вивчених моделей і методів при рішенні завдань з проблемної області, в якій вони спеціалізуються.
Завданнями дисципліни є:
‑ придбання знань і навичок в області принципів побудови та технології розробки систем штучного інтелекту;
‑ побудови моделей та використання інтелектуальних методів розв’язання задач у слабоформалізованих галузях;
‑ побудови нейронних мереж і навчання в нейронних мережах.
По завершені вивчення дисципліни студенти повинні:
знати:
‑ знати сучасні інтелектуальні системи;
‑ основні поняття теорії графів
‑основні поняття і конструкції мов програмування (процедури, функції, покажчики, класи, методи)
‑ основи теорії баз даних
‑ основні методи і засоби отримання, зберігання, переробки інформації.
вміти:
‑ здійснювати пошук інформації в глобальних комп'ютерних мережах;
‑ формалізувати твердження засобами математичної логіки;
‑ організувати логічний висновок в моделях числення предикатів першого порядку;
‑ проектувати і «розуміти» програми, написані на мові програмування високого рівня.
Компетенції:
‑ здатність використовувати системний підхід у процесі аналізу предметної області дослідження;
‑ здатність проводити попередній аналіз даних на основі використання статистичних пакетів;
‑ здатність проводити аналіз розподілу даних (вибірки);
‑ здатність визначати оцінку адекватності моделей;
‑ здатність будувати, модифікувати, навчати й експлуатувати нейроні мережі різної архітектури;
‑ здатність використовувати можливості моделювання нейронних мереж засобами пакету Matlab;
‑ здатність використовувати генетичні алгоритми для рішення оптимізаційних задач.
- Викладач: Біньковська Анжела