Штучний інтелект

Освітня програма: Системи і методи прийняття рішень

Структурний підрозділ: Факультет комп'ютерних наук та кібернетики

Назва дисципліни
Штучний інтелект
Код дисципліни
ДВС.3.02.01
Тип модуля
Вибіркова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Другий
Рік навчання
2021/2022
Семестр / Триместр
3 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
3
Результати навчання
Знати основні моделі, методи та алгоритми, що використовуються для побудови систем штучного інтелекту. Знати теорію та технології машинного навчання. Вміти розробляти системи штучного інтелекту з використанням сучасних технологій та мов програмування (спеціалізованих бібліотек для розробки моделей машинного навчання, обробки природної мови і т.д.).
Форма навчання
Очна форма
Попередні умови та додаткові вимоги
1. Знати: основи з дисциплін “Програмування”, “Дискретна математика”, “Теорія імовірностей”, “Побудова та аналіз алгоритмів”. 2. Вміти застосовувати інформаційні технології та мови програмування для розвязання прикладних задач та проведенні наукових досліджень. 3. Володіти елементарними навичками із складення та аналізу алгоритмів, та програмування на мовах Python, Java, C++ .
Зміст навчальної дисципліни
Навчальна дисципліна "Штучний інтелект" є складовою освітньо-професійної програми підготовки фахівців за освітньо-кваліфікаційним рівнем «магістр» галузі знань 12 «Інформаційні технології» спеціальності 124 «Системний аналіз», освітньої програми «Системи і методи прийняття рішень». Вона є базовою дисципліною закладів вищої освіти, які спеціалізуються у галузі інформаційних технологій, а також ефективний інструмент розв’язування наукових та інженерних задач. Метою і завданням навчальної дисципліни є ознайомлення з одним із основних наукових напрямків у галузі комп’ютерних технологій “Штучний інтелект” та оволодіння технологією розв’язання широкого класу задач науки та техніки (зокрема, задач штучного інтелекту) за допомогою методів, підходів та алгоритмів штучного інтелекту.
Рекомендована та необхідна література
Основна: 1. Искусственный интеллект: В 3-х т. – М., 1990. 2. Эндрю А. Искусственный интеллект. – М., 1985. 3. Уинстон П. Искусственный интеллект. – М., 1980. 4. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. – М.,1991. 5. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. – М.,1985. 6. С. Рассел П. Норвиг Искусственный интеллект. Современный подход. – М.,2006. 7. Анисимов А.В. Информатика. Творчество. Рекурсия. - Киев: Наукова думка,1988.-234 с. 8. Анисимов А.В. Компьютерная лингвистика для всех: Мифы. Алгоритмы. Язык. -Киев: Наукова думка, 1991 9. Nirenburg S., Raskin V. Ontological Semantics, 2001,//crl. nmsu. edu/stuff. pages/Techial/book/index-book. Html Додаткова: 10. Скороходько Ф.Ф. Семантические сети и автоматическая обработка текста. - Киев: Наукова думка, 1983 11. Miller, G., Wordnet: An online lexical database, International Journal of Lexicography, 3 (4), 1990. 12. Pusteyovsky James. The Generative Lexicon. p. 69-72. MIT, London.
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Лекція, лабораторна робота, самостійна робота.
Методи та критерії оцінювання
Контрольна робота, захист лабораторної роботи, залік.
Мова викладання
українська

Кафедри

Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни

Математичної Інформатики
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики