Інфопакет

Математична логіка і теорія алгоритмів

ННД.11.03

Обов’язкова дисципліна для ОП

Перший

2023/2024

2 Семестр

2

ПРН 3. Організовувати процес свого навчання й самоосвіти. ПРН 18. Мати навички управління комплексними діями або проектами при розв’язанні складних проблем у професійній діяльності в галузі комп'ютерної лінгвістики та нести відповідальність за прийняття рішень у непередбачуваних умовах. ПРН 22. Знати базовий математичний понятійний апарат та математичні методи фундаментальних розділів математики та використовувати їх у спеціалізованих завданнях комп’ютерної лінгвістики. ПРН 27. Знати і застосовувати відповідні математичні поняття, методи доменного, системного і об’єктно-орієнтованого аналізів та математичного моделювання, сучасні мови програмування для розробки програмного забезпечення. ПРН 29. Знати і застосовувати методи розробки алгоритмів, конструювання програмного забезпечення та структур даних і знань.

Очна форма

До початку вивчення цього курсу студенти мають знати базові поняття дискретної математики: основи теорії множин, теорії відношень, теорії булевих функцій. Вміти встановлювати основні теоретико-множинні співвідношення, використовувати апарат теорії булевих функцій.

Мета дисципліни – засвоєння базових знань з основ математичної логіки, включаючи вивчення семантичних моделей та формальних мов логіки, їх можливостей для опису предметних областей; вивчення формально-аксіоматичних логічних систем та систем пошуку доведень, можливостей їх застосування в прикладних областях.

Зубенко В.В., Шкільняк С.С. Основи математичної логіка: навчальний посібник -. К.: НУБіП України, 2020. - 102 с. Нікітченко М.С., Шкільняк С.С. Математична логіка та теорія алгоритмів. – К., 2008. Шкільняк С.С.Теорія алгоритмів. Приклади та задачі: Навчальний посібник. – Київ: Видавничо-поліграфічний центр "Київський університет", 2012. – 77 с. Перебийніс В.І.. Математична лінгвістика. – Київ, Вид. центр КНЛУ, 2014. Belnap N., Steel T. The logic of questions and answers. – New Haven and London: Yale Univ. Press, 1976. Праці Першої Української конференції «ЛОГІКА ТА ЇЇ ЗАСТОСУВАННЯ». – Київ: «АВАНПОСТ-ПРИМ», 2019. Русіна Н.Г. Автоматична генерація задач для студентів з курсу «математична логіка»// Розвиток інтелектуальних умінь і творчих здібностей учнів та студентів у процесі навчання дисциплін природничо-математичного циклу «ІТМ*плюс – 2018»

Методи викладання: вербальні, наочні, практичні, які сприяють формуванню вмінь, навичок та компетентностей (лекція, пояснення, демонстрація, ілюстрація, дискусія, контрольна робота, тестові завдання, презентація (доповідь) самостійна робота).

Оцінювання семестрової роботи: 1. Поточне оцінювання, тестові завдання, контрольні роботи: РН 1.1-1.3, 2.1-2.2, 3.1 – 30/50 балів. 2. Презентація (доповідь): РН 2.1 - 2.2, 3.1, 4.1 – 6/10 балів. (7 балів за підготовку + 3 бали за захист). Підсумкове оцінювання: Іспит у письмовій формі: РН1.1-1.3, 2.1., 3.1, 4.1 – 24/40 балів.

Українська