Інфопакет

Проєктування експертних систем та систем підтримки прийняття рішень

ВК 2.7

Вибіркова дисципліна для ОП

Перший

2021/2022

7 Семестр

5

Використовувати інструментальні засоби розробки клієнт-серверних застосувань, проєктувати концептуальні, логічні та фізичні моделі баз даних, розробляти та оптимізувати запити до них, створювати розподілені бази даних, сховища та вітрини даних, бази знань, у тому числі на хмарних сервісах, із застосуванням мов веб-програмування; Застосовувати сучасні технології автоматизації аналізу, проєктування та розробки складних об’єктів та систем на різних етапах їх життєвого циклу; Використовувати знання та практичні навички з архітектури та технології розробки сучасних інтелектуальних програмних систем.

Знати основи теорії прийняття рішень, дискретної математики, методи і технології алгоритмізації і програмування. Вміти виконувати аналіз інформаційного простору задач з метою структуризації вхідної та вихідної інформації, інформації, що циркулює в системі та потрібна для вирішення конкретних задач. Володіти елементарними навичками роботи в будь-якому інструментальному середовищі програмування, розробляти програми мовами високого рівня для реалізації поставленої задачі.

У рамках дисципліни «Проектування експертних систем та систем підтримки прийняття рішень» розглядаються класифікація проблем прийняття рішень, деякі особливості інформації, експертне оцінювання, деякі аспекти прийняття рішень, характеристика та особливості СППР, етапи проектування СППР, проектування архітектури СППР, проектування інтерфейсу користувача СППР, загальні відомості про експертні системи, експертні системи, що ґрунтуються на правилах, проектування експертних систем, життєвий цикл експертної системи. Мета дисципліни - забезпечити формування у студентів теоретичних знань та практичних навичок проектування експертних систем та систем підтримки прийняття рішень з використанням останніх наукових досліджень та сучасного програмного забезпечення.

1. Бідюк П.І., Коршевнюк Л.О. Проектування комп’ютерних інформаційних систем підтримки прийняття рішень: Навчальний посібник. – Київ: ННК «ІПСА» НТУУ «КПІ», 2010. – 340 с. 2. Вітлінський В. В. Теорія інтелектуальних систем прийняття рішень [Електронний ресурс] : навч. посіб. / В.В. Вітлінський, В. І. Скіцько. – К. : КНЕУ, 2014. – 506 с. 3. Гнатієнко Г. М., Снитюк В. Є. Експертні технології прийняття рішень: монографія. К.: ТОВ «Маклаут», 2008. 444 с. 4. Каденко С.В., Циганок В.В. Підходи до оцінки ефективності експертних методів // Реєстрація, зберігання і обробка даних. 2019. Т.21. №2. С.56-71. 5. Системи і методи підтримки прийняття рішень. [Електронний ресурс] навч. посіб. ./ П.І.Бідюк, О.Л.Тимощук, А.Є.Коваленко; Л.О.Коршевнюк КПІ ім. Ігоря Сікорського ;. Електронні текстові дані (1 файл: 3.445 Мбайт). Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020. 259 c.

Лекції, лабораторні роботи, самостійна робота

Рівень досягнення всіх запланованих результатів навчання визначається за результатами написання письмових контрольних робіт, виконання лабораторних та самостійних ї робіт. Оцінювання студентів здійснюється впродовж семестру з усіх видів робіт. Загальний бал за семестр утворюється як зважена сума балів напрацьованих студентом за різними видами робіт. Максимальна кількість балів, яку може отримати студент за роботу в семестрі не перевищує 100 балів. Загальний бал = контрольні роботи (30%) + лабораторні роботи (50%) + самостійні роботи (20%). Залік виставляється студенту за результатами роботи у продовж семестру. При отримані результуючої підсумкової кількості балів від 60 та вище студенту ставиться зараховано. При бажанні студента, за наявності залікових балів, покращити свій результат, він має право здавати залік на який виноситься 20 балів, але сумарна кількість балів при цьому не може бути більшою за 100 балів.

Українська