Інфопакет

Байєсовські мережі

ОК.21

Обов’язкова дисципліна для ОП

Другий

2023/2024

1 Семестр

4

Знати і розуміти основні алгоритми логіко-імовірнісного виведення у байєсівських мережах довіри та в алгебраїчних байєсівських мережах. Вміти застосовувати апарат байєсівських мереж, використовуючи алгоритми усунення змінних і символьні обчислення, кластеризацію та алгоритми пропагації повідомлень між вузлами мережі.

Очна форма

Знати: основи математичного аналізу, алгебри, теорії ймовірностей, математичної статистики. Вміти: формалізувати задачі та складати алгоритми для реалізації поставлених задач. Володіти елементарними навичками: роботи зі стохастичними об’єктами.

Одержання студентами базових знань про методи моделювання процесів довільної природи, які відбуваються в умовах невизначеності, за допомогою апарату байєсівських мереж, розв’язування задач прогнозування, медичної та технічної діагностики, прийняття управлінських рішень, автоматичного керування.

Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. – М.: Мир, 1984. Попов Ю. Д. Линейное и нелинейное программирование. – К.: УМК ВО, 1988. Тулупьев А. Л., Николенко С. И., Сироткин А. В. Байесовские сети: логико-вероятностный подход. – СПб: Наука, 2006. – 608 с.. Лебєдєв Є. О., Шарапов М. М. Курс лекцій з теорії ймовірностей. – К.: Норіта-плюс, 2007. Волкович В.Л., Волошин А.Ф., Заславский В.А., Ушаков И.А. Модели и методы оптимизации надежности слож-ных систем / Под ред.Михалевича В.С. − К.: Наукова думка, 1993. – 312 с. Neapolitan R. E. Learning Bayesian Networks. Pearson Prentice Hall, 2004. Nguen H. Т., Walker E. W. A First Course in Fuzzy Logic. – N.Y., London, Washington: Chapman & Hall/CRC, 2000. – 373 p. Ершов Ю.А., Палютин Е.А. Математическая логика. – М.: Наука, 1977. – 336 с. Тулупьев А. Л. Алгебраические байесовские сети: теоретические основы и непротиворечивость. – СПб.: СПИИРАН, 1995. – 76 с.

Лекція, контрольна робота, самостійна робота.

Контрольна робота, іспит.

українська