Штучний інтелект

Освітня програма: Інформаційні системи (Магістр)

Структурний підрозділ: Факультет інформаційних технологій

Назва дисципліни
Штучний інтелект
Код дисципліни
ВБ 4.4.А
Тип модуля
Вибіркова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Другий
Рік навчання
2021/2022
Семестр / Триместр
2 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
3
Результати навчання
Уміння продемонструвати знання та розуміння ключових понять, цілей та завдань використання методів штучного інтелекту; методологічні основи застосування алгоритмів ШІ. Застосовувати алгоритми ШІ, для вирішення задач, інтерпретувати отримані результати. Уміння ефективно формувати комунікаційну стратегію через точність аргументації, самостійно розв’язувати професійні задачі і нести відповідальність за отримані розв'язки.
Форма навчання
Очна форма
Попередні умови та додаткові вимоги
Наявність ступеня бакалавра. Володіти елементарними навичками вищої математики, теорії алгоритмів, програмування.
Зміст навчальної дисципліни
Вивчення дисципліни «Штучний інтелект» спрямована на набуття теоретичних знань і практичних навичок з методів та систем штучного інтелекту, оволодіння студентами інструментарієм для роботи з інтелектуальними інформаційними системами, а також придбання навичок дослідника і розробника математичних моделей, методів і алгоритмів, які призначені для вирішення задач штучного інтелекту. Метою викладання навчальної дисципліни є забезпечити майбутніх фахівців теоретичною та практичною основою сукупності знань, методів та інструментів, необхідних для вирішення актуальних задач штучного інтелекту з застосуванням сучасних методів та підходів в даній галузі, можливими практичними реалізаціями.
Рекомендована та необхідна література
1. Булгакова О.С., Зосімов В.В., Поздєєв В.О. Методи та системи штучного інтелекту: теорія та практика: Навчальний посібник.- Херсон.:Олді плюс, 2020. 341 с. 2. Степашко В.С., Зосімов В.В., Булгакова О.С. Ітераційні алгоритми індуктивного моделювання: [монографія] – Київ, Наукова думка 2018. 190 . 3. Моделі та методи штучного інтелекту у комп’ютерних іграх. Л.О. Нікітіна, С. О. Нікітін. X.: «Друкарня Мадрид», 2018. 102 с. 4. М.А. Новотарський, Б.Б. Нестеренко. Штучні нейронні мережі: обчислення http://www.immsp.kiev.ua/postgraduate/Biblioteka_trudy/ShtuchnNejronMeregNester2004.pdf
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Лекції, лабораторні заняття, самостійна робота
Методи та критерії оцінювання
Рівень досягнення всіх запланованих результатів навчання визначається за результатами захисту виконання практичних робіт та індивідуальних завдань самостійної роботи. Підсумкова кількість балів з дисципліни (максимум 100 балів) визначається як сума балів за систематичну роботу впродовж семестру з урахуванням контрольної роботи. Залік виставляється за результатами роботи студента впродовж усього семестру. Для студентів, які набрали сумарно меншу кількість балів, ніж рекомендований мінімум – 48 балів, для одержання заліку необхідно відпрацювати пропущений матеріал і здати залік. За бажанням студента, за наявності залікових балів можна покращити свій результат, він має право здавати залік, який оцінюється в 20/12 балів, але сумарна кількість балів при цьому не може перевищувати 100 балів. Таким чином, підсумкова оцінка з дисципліни (мінімум 60, максимум 100 балів) складається із суми кількості балів за семестрову роботу.
Мова викладання
Українська

Кафедри

Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни

Кафедра прикладних інформаційних систем
Факультет інформаційних технологій