Інфопакет

Системи штучного інтелекту

ДВС.1.06

Вибіркова дисципліна для ОП

Перший

2021/2022

8 Семестр

3

ПРН-1. Знати, аналізувати, цілеспрямовано шукати і вибирати необхідні для вирішення професійних завдань інформаційно-довідникові ресурси і знання з урахуванням сучасних досягнень науки і техніки. ПРН-5. Знати і застосовувати відповідні математичні поняття, методи доменного, системного і об’єктно-орієнтованого аналізів та математичного моделювання для розробки програмного забезпечення. ПРН-13. Знати і застосовувати методи розробки алгоритмів, конструювання програмного забезпечення та структур даних і знань. ПРН-15. Мотивовано обирати мови програмування та технології розробки для розв’язання завдань створення і супроводження програмного забезпечення. ПРН-17. Вміти застосовувати методи компонентної розробки програмного забезпечення. ПРН-28.1. Знати та мати навички реалізації основних алгоритмів та структур даних програмування.

Очна форма

. Успішне опанування курсу: «Нейронні мережі». 2. Знати: принципи розробки програмного забезпечення з використанням сучасних мов програмування; базові знання теорії ймовірності та дискретної математики. 3. Вміти: працювати з базами даних. 4. Володіти навичками: програмування мови C, C++ або Python.

Мета дисципліни – навчити студентів вирішувати задачі вибору алгоритмів пошуку розв'язків та моделей подання знань при проектуванні системи штучного інтелекту; розвивати у студентів навички формалізації знань та використання формальних методів пошуку розв'язання задач на базі формалізованих знань. В результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен: знати основні моделі та методи розв'язання задач, які традиційно вважаються інтелектуальними; знати сучасні інструментальні засоби для побудови систем штучного інтелекту; знати сфери застосування штучного інтелекту; вміти застосовувати методи та засоби штучного інтелекту для формулювання та розв'язання інтелектуальних задач; вміти користуватись технологіями побудови систем штучного інтелекту.

1. Russell, Stuart J. (Stuart Jonathan). Artificial intelligence: a modern approach. – Publisher: Alan Apt, 1995. – 932 р. – ISBN 0-13-103805-2. 2. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представленню знаний в информатике. М.: Радио и связь, 1990. – 286 с. 3. Искусственньїй интеллект. Справочник. Кн. 1-3. М., 1990. – 304 с. 4. Логический подход к искусственному интеллекту. От классической логики к логическому программированию. М.: Мир, 1990. – 430 с. 5. Нечеткие множества и теория возможностей. М.: Радио и связь, 1986. – 409 с. 6. Нильсон Н. Искусственньїй интеллект. М.: Мир, 2012. – 274 с. 7. Стерлинг Л., Шапиро Е.. Искусство программирования на язьіке ПРОЛОГ. М.: Мир, 2012. 235 с. 8. Чень Ч., Ли Р. Математическая логика и автоматическое доказательство теорем. М.: Наука, 2013. – 360 с

Лекції, лабораторні заняття, самостійна робота, контрольні роботи, захист лабораторних робіт, залік.

Семестрове оцінювання. Максимальна кількість балів які можуть бути отримані студентом протягом семестру – 100/60 балів. Підсумкове оцінювання (у формі заліку): - залікові бали визначаються як сума оцінок/балів за всіма успішно оціненими результатами навчання передбачених даною програмою; - мінімальний пороговий рівень для сумарної оцінки за всіма компонентами становить 60% від максимально можливої кількості балів.

Українська