(ДВ3 ММСЕП) Системи штучного інтелекту
Тип: На вибір студента
Кафедра: математичного моделювання соціально-економічних процесів
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 9 | 4 | Залік |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 9 | 32 | доцент Хімка У. Т. | ПМа-52м |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 9 | 16 | ПМа-52м | доцент Хімка У. Т., Коркуна А. М. |
Опис курсу
Навчальну дисципліну «Системи штучного інтелекту» розроблено таким чином, щоб надати здобувачам вищої освіти необхідні знання та практичні навички для розуміння задач штучного інтелекту, розробки та застосування інтелектуальних систем у задачах системного аналізу складних систем різної природи. Курс охоплює основні моделі, методи та інструменти штучного інтелекту (нейронні мережі, еволюційні алгоритми, нечітка логіка, теорія ігор, розподілений штучний інтелект тощо), їх інтеграцію в системи підтримки прийняття рішень, експертні та рекомендаційні системи, а також питання захисту інтелектуальної власності та комерціалізації результатів.
Мета вивчення вибіркової дисципліни «Системи штучного інтелекту» полягає в тому, щоб навчити здобувачів застосовувати системи штучного інтелекту для розв’язання задач системного аналізу, обробки слабо структурованих даних, прийняття рішень в умовах невизначеності, ризику та конфлікту, а також розробки інтелектуальних інформаційних систем.
Цілі курсу:
- сформувати системне розуміння архітектури та принципів функціонування сучасних інтелектуальних систем;
- опанувати основні методи та алгоритми штучного інтелекту для моделювання та аналізу складних систем;
- навчити застосовувати інструменти штучного інтелекту в задачах системного аналізу, підтримки прийняття рішень та управління ризиками;
- розвинути навички створення та впровадження експертних, рекомендаційних систем і систем високонавантажених обчислень;
- ознайомити з етичними, правовими та комерційними аспектами використання результатів штучного інтелекту.
Рекомендована література
1. Булгаков О.С. Методи та системи штучного інтелекту: Теорія та
практика. Навчальний посібник. / О.С. Булгаков, В.В. Зосімов,
В.О. Позднєв . – Київ: Гельветика, 2020. – 356 с.
2. Hopgood A. A. Intelligent Systems for Engineers and Scientists: A
Practical Guide to Artificial Intelligence /Adrian A. Hopgood/4th
Edition, 10 December 2021, Boca Raton, Imprint CRC Press. P.514
(DOI https://doi.org/10.1201/9781003226277)
3. Савченко А.С. Методи та системи штучного інтелекту:
Навчальний посібник / А. С. Савченко О. О. Синельніков. – К. :
НАУ, 2017. – 190с.
4. Глибовець М. М., Олецький О.В. Штучний інтелект. — Київ :
«Києво-Могилянська академія», 2002. — 364 с.
5. Мартинов С. Ю. Інформаційні технології в наукових розробках :
навч. посіб. / С. Ю. Мартинов, В. О. Орлов. – Рівне, 2013. – 184 с.
2
6. Збірник законодавчих і нормативних документів у сфері науки,
інновацій та інформатизації / уклад.: Л. А. Кургузенкова, Л. В.
Волошенюк. – К. : УкрІНТЕІ, 2011. – 356 с.
7. Основи Інтернет-технологій : навч. посіб. / під ред. О. В.
Карпухіна. – Х. : Компанія СМІТ, 2010. – 394
8. Stuart J. Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern
Approach. — 3. — Pearson, 2015.
Матеріали
Електронний навчальний курс
https://e-learning.lnu.edu.ua/enrol/index.php?id=3085