Дослідження та аналіз комп'ютерних систем штучного інтелекту

Код модуля:

Тип модуля: вибiрковий

Обсяг модуля:

Загальна кількість годин – 150 (кредитів ЄКТС – 5), аудиторні години – 54 (лекції – 24 , лабораторні заняття –30 )

Лектор:  старший викладач Юдіна Анна Леонідівна

Результати навчання:

У результаті вивчення  модуля студент повинен:

  • Знати тенденції розвитку науки і техніки в галузі комп’ютерної інженерії та систем штучного інтелекту; способи представлення знань і методи пошуку, структуру експертних систем і методи їх розробки, аналізу та дослідження, основні методи, що використовуються при створенні, аналізі та дослідженнях   штучних нейронних мереж, методи проектування експертних систем та штучних нейронних мереж із застосуванням різноманітних алгоритмічних мов.
  • Вміти використовувати основні методи представлення і рішення інтелектуальних задач, орієнтуватися в різноманітних методах розробки експертних систем та нейронних мереж, використовувати існуючи методи їх аналізу та дослідження, розробляти алгоритми функціонування експертних систем, розробляти типові процедури штучного інтелекту

Необхідні обов’язкові попередні та супутні модулі:

  • вища математика;
  • алгоритми та методи обчислень;
  • обробка сигналів та зображень;
  • методи оптимізації;
  • аналіз даних;
  • програмування;
  • технології проектування комп’ютерних систем.

Зміст навчального модуля:

Основні концепції штучного інтелекту. Форми та моделі представлення знань. Розробка, аналіз та дослідження експертних систем. Системи обробки природної мови. Розробка, аналіз та дослідження штучних нейронних мереж. Системи, побудовані з використанням нечіткої логіки.

Рекомендована література:

  1. Барсегян А.А. и др. Технологии анализа данных: Data Mining, Text Mining, OLAP. – 2-е изд., перераб. И доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 384 с.: ил.
  2. Костров Б.В., Ручкин В.Н., Фулин В.Н. Основы искусственного интеллекта. – М.: «ДЕСС», «ТехБук», 2007. – 192 с.: ил. 52, табл. 8. Библиогр.: 16 назв.
  3. Сырецкий Г.А Информатика. Фундаментальный курс. Том Информационные технологии и системы. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 848 с.: ил.
  4. Рутковская Д. и др. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И.Д. Рудинского. – М.: Горячая линия – Телеком, 2006. – 452 с.: ил.
  5. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход = Artificial Intelligence: a ModernApproach / Пер. с англ. и ред. К. А. Птицына. — 2-е изд. — М.: Вильямс, 2006. — 1408 с
  6. Дюк В., Самойленко А. Data Mining: учебный курс. – СПб.: Питер, 2001. – 368 с.: ил.
  7. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб.: Питер, 2001. – 384 с.: ил.
  8. Козлов В.Н. Математика и информатика. – СПб.: Питер, 2004. – 266 с.: ил. – (Серия «Учебное пособие»)
  9. Рыжиков Ю.И. Информатика. Лекции и практикум. – СПб.: КОРОНА принт, 2000. – 256 с.
  10. Косоруков О.А,, Мищенко А.В. Исследование операций: Учебник/Под общ. ред. д.э.н., проф. Н.П. Тихомирова. — М: Издательство «Экзамен», 2003. – 448 с.
  11. Эддоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений/ Пер. с англ. под ред. член-корр. РАН И.И. Елисеевой. — М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997. – 590 с.
  12. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. – М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. – 288 с. – (Пробл. искусственного интеллекта)

Форми та методи навчання:

лекції, лабораторні заняття, виконання розрахункової роботи, самостійна робота.

Методи і критерії оцінювання:

  • Поточний контроль (30%), контроль під час навчання
  • Підсумковий контроль (70%, іспит)

Мова навчання:   українська

 

Teachers: 
alyudina's picture

Yudina Anna