Основи штучного інтелекту

Освітня програма: Прикладна математика (м)

Структурний підрозділ: Факультет комп'ютерних наук та кібернетики

Назва дисципліни
Основи штучного інтелекту
Код дисципліни
ННД.04
Тип модуля
Обов’язкова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Другий
Рік навчання
2023/2024
Семестр / Триместр
3 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
3
Результати навчання
ПРН5. Вміння здійснювати ефективну комунікативну діяльність роботи команди з розроблення проекту. ПРН7. Вміння організовувати, конфігурувати та розробляти Web-системи, використовуючи принципи розподілених систем, гіпертекстових систем, відповідні технічні та програмні засоби.
Форма навчання
Очна форма
Попередні умови та додаткові вимоги
Для успішного вивчення дисципліни студент повинен відповідати наступним вимогам: 1. Знати: основні відомості з математичного аналізу і теорії множин, лінійної алгебри, методів оцінювання і ідентифікації, математичного моделювання та моделювання динамічних систем теорії програмування, математичної логіки, математичної статистики 2. Вміти: розв’язувати системи лінійних алгебраїчних рівнянь з параметрами, застосовувати різні оптимізаційні методи для оцінки параметрів (наприклад метод найменших квадратів, методи типу градієнтного спуску), вміло користуватися поняттями теорії множин і методів оптимізації. 3. Володіти навичками: побудови, аналізу та застосування математичних моделей при розв’язанні прикладних задач.
Зміст навчальної дисципліни
Мета дисципліни „Основи штучного інтелекту” полягає в опануванні методології вирішення задач на основі методів штучного інтелекту при аналізі та проектуванні інформаційно-керуючих систем і відповідних технологій.
Рекомендована та необхідна література
1. С. Рассел, П. Норвиг. Искусственный интеллект. – М., С.-П., К.: Вильямс, - 2006. – 1408 с.
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Лекції, самостійна робота.
Методи та критерії оцінювання
Семестрове оцінювання: Максимальна кількість балів які можуть бути отримані студентом: 60 балів: Контрольна робота №1: – 20/12 балів. Контрольна робота № 2: – 20/12 балів. Поточне оцінювання – 20/12 балів. Підсумкове оцінювання у формі іспиту.
Мова викладання
Українська

Кафедри

Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни

Моделювання складних систем
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики