Моделі та алгоритми в задачах штучного інтелекту
Освітня програма: Прикладна Математика
Структурний підрозділ: Факультет комп'ютерних наук та кібернетики
Назва дисципліни
Моделі та алгоритми в задачах штучного інтелекту
Код дисципліни
ДВС.3.03.03
Тип модуля
Вибіркова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Перший
Рік навчання
2022/2023
Семестр / Триместр
5 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
4
Результати навчання
РН08. Поєднувати методи математичного та 12 комп’ютерного моделювання з неформальними процедурами експертного аналізу для пошуку оптимальних рішень.
Форма навчання
Дистанційне навчання
Попередні умови та додаткові вимоги
Знати: теорію керування, методи математичного моделювання.
Вміти: застосовувати знання з теорії керування та методів математичного моделювання.
Володіти елементарними навичками: розв’язувати задачі з теорії керування та методів математичного моделювання.
Зміст навчальної дисципліни
Опанування основними методами та засобами розв’язання задач штучного інтелекту незалежно від їх природи, а також засвоєння навичок та їх використання. Дисципліна має такі розділи: нейронні мережі різних типів, математичні моделі та алгоритми в задачах штучного інтелекту, методи машинного навчання. Основним завданням є надати студентам базові знання з усього арсеналу методів та засобів по ключовим моделям та алгоритмам задач штучного інтелекту та набуття досвіду по роботі з нейронними мережами та відповідним програмним забезпечення при розв’язанні прикладних задач. Використовує поняття з теорії машинного навчання, нейронних мереж, математичного аналізу та алгебри.
Рекомендована та необхідна література
1. Трушевський В.М., Шинкаренко Г.А., Щербина В.М. Метод скінченних елементів і штучні нейронні мережі. Львів: ЛНУ імені Івана Франка, 2014.-396 с.
2. Довгий С.О., Ляшко С.І., Черній Д.І. Алгоритми методу дискретних особливостей для обчислювальних технологій. // Кибернетика и системный анализ. 2017, №6, сс.147-159.
3. Довгий С.А., Лифанов И.К., Черний Д.И. Метод сингулярних интегральных уравнений и вычислительные технологи. - К.: Издательство «Юстон» 2016, 380с.
4. Глибовець М.М., Олецький О.В. Системи штучного інтелекту. — К.: КМ Академія, 2002.- 366 с.
5. Руденко О. Г., Бодянський Є. В. Штучні нейронні мережі: Навчальний посібник. — Харків: ТОВ "Компанія СМІТ", 2006. — 404 с.
6. Субботін С.О. Подання й обробка знань у системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішень. Запоріжжя: ЗНТУ, 2008. — 341 с.
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Лекції, практичні заняття.
Методи та критерії оцінювання
Семестрове оцінювання:
1. Контрольні роботи, поточне оцінювання: 80 балів/48 балів.
2. Поточне оцінювання, самостійна робота: 20 балів/12 балів.
Залік виставляється за результатами роботи студента впродовж усього семестру і не передбачає додаткових заходів оцінювання для успішних студентів.
Мова викладання
Українська
Викладачі
Ця дисципліна викладаеться наступними викладачами
Василь
Сергійович
Мостовий
Моделювання складних систем
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики
Ярослав
Павлович
Троценко
Моделювання складних систем
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики
Кафедри
Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни
Моделювання складних систем
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики
Моделювання складних систем
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики