Логiка та автоматизоване мислення

Освітня програма: Штучний інтелект

Структурний підрозділ: Факультет комп'ютерних наук та кібернетики

Назва дисципліни
Логiка та автоматизоване мислення
Код дисципліни
ННД.18
Тип модуля
Обов’язкова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Другий
Рік навчання
2023/2024
Семестр / Триместр
3 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
5
Результати навчання
ПРН16. Знати та вміти застосовувати логічні формалізми.
Форма навчання
Дистанційне навчання
Попередні умови та додаткові вимоги
Знати: основні методи математичної логіки, методи доведення теорем в логіці предикатів, методи формалізації програмних систем та систем штучного інтелекту. Вміти: доводити теореми в логіці предикатів, розробляти програмні системи на основі їх формальних моделей та доводити властивості таких систем.
Зміст навчальної дисципліни
Мета дисципліни дати сучасні знання про математичну логіку, методи автоматизованого мислення та їх застосування для розв’язання проблем штучного інтелекту; розвинути здатності формулювати наукову проблему та робочі гіпотези на основі осмислення наявних і створення нових цілісних знань, а також професійної практики, розвивати й реалізовувати нові конкурентоздатні ідеї в галузі інформаційних технологій. Анотація навчальної дисципліни: Навчальна дисципліна «Логіка та автоматизоване мислення» є складовою освітньої програми підготовки фахівців за освітньо-кваліфікаційним рівнем «магістр» галузі знань 12 «Інформаційні технології» зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки», освітньо-наукової програми «Штучний інтелект». Дана дисципліна є обов’язковою навчальною дисципліною за освітньо-науковою-програмою «Штучний інтелект» за спеціальності «Комп’ютерні науки». Викладається у 3 семестрі 2 курсу магістратури в обсязі – 150 год. (5 кредитів ECTS) зокрема: лекцій – 42 год., консультацій – 2 год., самостійна робота – 106 год. У курсі передбачено 3 частини та 3 контрольні роботи. Завершується дисципліна – іспитом у 3 семестрі.
Рекомендована та необхідна література
1. Нікітченко М.С., Шкільняк С.С. Прикладна логіка. – К., 2013. 2. Нікітченко М.С. Теорія програмування.– К., 2020. 3. chneider K.: Verification of Reactive Systems. Formal Methods and Algorithms. – Berlin-Heidelberg: Springer-Verlag, 2004. 4. Nielson H.R. Semantics with Applications: A Formal Introduction / H.R. Nielson, F. Nielson // John Wiley & Sons Inc. P. 240., 1992 5. Dijkstra E.W. A Discipline of Programming / E.W. Dijkstra // Prentice-Hall, Englewwod Cliffs, New Jersey, 1976.
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Лекції, самостійна робота.
Методи та критерії оцінювання
Семестрове оцінювання / 1. Контрольна робота 1: РН 1.1, РН 2.1, РН3.1 – 20 балів/12 балів. 2. Контрольна робота 2: РН1.2, РН2.2, РН3.1 – 10 балів/06 балів. 3. Контрольна робота 3: РН1.2, РН2.2, РН3.1 – 20 балів/12 балів. 4. Поточне оцінювання: РН3.1, РН4.1, РН4.2 – 10 балів /06 балів. Підсумкове оцінювання: екзамен. - максимальна кількість балів які можуть бути отримані: 40 балів; - результати навчання які будуть оцінюватись: PH1.1, PH1.2, PH1.3, PH1.4; - форма проведення і види завдань: письмова робота. Рекомендований мінімум – 24 балів.
Мова викладання
Українська, англійська

Кафедри

Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни

Теорії та технології програмування
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики