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
2023/2024
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