Код: 315496

Назва:

Основи штучного інтелекту

Анотація: Метою і завданням навчальної дисципліни "Основи штучного інтелекту" є висвітлення основних підходів до проектування і програмування інтелектуальних програмних систем, які базуються на знаннях, орієнтовані на розв'язання недостатньо формалізованих задач, та які вимагають постійного розвитку і реорганізації. Предмет навчальної дисципліни "Основи штучного інтелекту" включає основні розділи і поняття з основ застосування класичних методів штучного інтелекту та найважливіших паттернів проектування інтелектуальних систем; центральне місце займають методи подання знань та навчання. Детально розглядаються онтологічний та логічний підходи до проектування знань, а також основні підходи до вирішення задач на основі нейронних мереж, генетичні алгоритми. Розглядаються важливі прикладні застосування, зокрема розпізнавання образів, ігрові задачі тощо.

Тип дисципліни: вибіркова

Рік навчання: 4

Семестр: осінній

Кількість кредитів: 4 (загальна кількість годин - 120 год.; аудиторні години - 42 год.; лекції - 14 год.; практичні заняття - 28 год.; самостійна робота - 78 год.)

Форма контролю: залік

Викладач(і): Глибовець М.М., д.н., проф., Гуминський В.В., к.н.

Результати навчання: Після завершення цього курсу студент буде:
- знати:
основні поняття та визначення галузі штучного інтелекту; історію його виникнення, розвитку та особливості сучасного етапу; задачі, які вирішуються з використанням засобів і систем штучного інтелекту; методи і алгоритми пошуку, які застосовуються у штучному інтелекті; основні підходи, які використовуються для створення систем штучного інтелекту; способи подання інтелектуальної задачі та методи пошуку рішень; роль знань та особливості їх представлення у системах штучного інтелекту; проблеми, які виникають у системах, які засновані на знаннях; роль і значення штучних нейронних мереж, машинного та глибокого навчання і особливості їх застосування у сучасних засобах штучного інтелекту; особливості та проблеми сучасних тенденцій та підходів до створення систем штучного інтелекту; проблеми, у т. ч. й апаратного плану, які постають в галузі штучного інтелекту, і сучасні підходи до їх вирішення.
-вміти:
вчитися і оволодівати сучасними знаннями; проводити аналіз об'єктів проектування та предметної області; застосовувати набуті знання в практичних ситуаціях; вибирати потрібний метод вирішення задачі; вибирати і обґрунтовувати метод представлення задачі та підхід, необхідний для вирішення конкретної проблеми; використовувати сучасні технології проектування в розробці алгоритмічного та програмного забезпечення інформаційних систем; використовувати методи формального опису систем, а також математичні та комп'ютерні моделі для обробки, аналізу, синтезу та оптимізації результатів.


Спосіб навчання: аудиторний

Необхідні обовязкові попередні й супутні модулі: Студент повинен знати: основи матаналізу та алгебри, дискретної математики, математичної логіки, процедурне та об'єктно-орієнтоване програмування, базові комп'ютерні алгоритми. Курс "Основи штучного інтелекту" забезпечує студентів теоретичною базою для вивчення таких нормативних дисциплін, як "Логічне програмування", "Аналіз великих даних", "Машинне навчання", ", "Інтелектуальні мережі"

Зміст дисципліни: Дисципліна "Основи штучного інтелекту" призначена для вивчення основ штучного інтелекту та розуміння основних підходів, які використовуються для створення його систем. Вивчаються роль знань, особливості їх отримання, представлення, подання при різних підходах у створенні систем ШІ та їх використанні. Розглядаються особливості побудови одного з найпоширеніших видів систем ШІ - "класичних" експертних систем, а також сучасні підходи до створення таких систем - зокрема, роль і значення застосування в сучасних системах штучного інтелекту штучних нейронних мереж, машинного та глибокого навчання, генетичних алгоритмів. Звертається увага на деякі апаратні проблеми, які виникають в процесі розвитку наукового прогресу і штучного інтелекту як невід'ємної його частини, та можливі шляхи і підходи щодо їх вирішення.


Рекомендована література: 1. Глибовець М.М. Штучний інтелект / М.М.Глибовець, О.В.Олецький. - ?.: ?? Академія, 2002. -366с.
2. В.В. Литвин, В.В. Пасічник, Ю.В. Яцишин Інтелектуальні системи, Видавництво "Новий світ - 2000", Львів - 2009, 309с.

3. Джарратано Д., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программмирование, 4-е изд.: Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильяме", 2007. - 1152 с.
4. 4. Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных/ пер. с англ. А. А. Слинкина. - М.: ДМК Пресс, 2015. - 400 с.
5. 6. Глибовець А. М., Гулаєва Н. М. Еволюційні алгоритми. М. - К.: НаУКМА, 2013., 828с.

Форми та методи навчання: лекції, практичні заняття, самостійна робота

Методи й критерії оцінювання: рейтингове оцінювання за 100-бальною системою: поточний контроль - 60 балів (опитування, тести на комп'ютерах, індивідуальне завдання на комп'ютері); підсумковий контроль - 40 балів (залік).

Мова навчання: українська