Основи штучного інтелекту

Освітня програма: Прикладна математика (м)

Структурний підрозділ: Факультет комп'ютерних наук та кібернетики

Назва дисципліни
Основи штучного інтелекту
Код дисципліни
ОК.04
Тип модуля
Обов’язкова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Другий
Рік навчання
2024/2025
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. Stuart J Russel, Peter Norvig. Artificial Intelligence. A modern Approach. – Prentice Hall, New Jersey. – 2003. 2. Tom Mitchell. Machine Learning. – McGraw Hill., 1997. – 414 p. 3. Toshinori Munakata. Fundamentals of the New Artificial Intelligence. – Springer-Verlag, London Limited, – 2008. – 255 p. 4. Глибовець М.М., Олецький О.В. Штучний інтелект. – К.: КМ Академія, 2002. – 366 с. 5. Rolland Fioritto. Ai And Machine Learning: Importance Of Turing Test In Artificial Intelligence: Alan Turing Facts Ks3 Paperback. – 2021. 6. Binto George, Gail Carmichael, Susan Mathai. Artificial Intelligence Simplified: Understanding Basic Concepts Paperback. – 2021.
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