Код: 318496

Назва:

Системи та методи штучного інтелекту

Анотація: Метою курсу “Системи та методи штучного інтелекту” є ознайомлення з сучасними підходами до побудови інтелектуальних систем. Предмет навчальної дисципліни "Системи та методи штучного інтелекту" включає: - базові поняття штучного інтелекту; - інтелектуальні методи прийняття рішень та пошуку; - методи інтелектуального аналізу даних; - агентно-орієнтований підхід; - основні методи навчання з підкріпленням; - основні поняття нейронних мереж; - моделі подання знань. Усі концепції та підходи уточнюються розглядом типових прикладів та програмуванням типових задач. Індустріальна орієнтованість курсу забезпечується написанням учбових завдань, які ілюструють вирішення окремих типових проблем.

Тип дисципліни: нормативна

Рік навчання: 1

Семестр: весняний

Кількість кредитів: 4 (загальна кількість годин - 120; лекційні заняття - 20; практичні заняття - 22 годин; самостійна робота - 78 години)

Форма контролю: іспит

Викладач(і): Олецький О.В.

Результати навчання: в результаті проходження навчального курсу студенти повинні:

знати:

- базові поняття штучного інтелектуальних систем;

- типові підходи до розв’язання інтелектуальних задач

вміти:

- програмування типових алгоритмів штучного інтелекту;

мати навички:

- дослідження алгоритмів штучного інтелекту
мати навички:
використання алгоритмів machine learning;
прогнозування на основі нейронних мереж


Спосіб навчання: аудиторний, дистанційний

Необхідні обовязкові попередні й супутні модулі: немає

Зміст дисципліни: Метою курсу “Системи та методи штучного інтелекту” є ознайомлення з сучасними підходами до побудови інтелектуальних систем. Предмет навчальної дисципліни "Системи та методи штучного інтелекту" включає: - базові поняття штучного інтелекту; - інтелектуальні методи прийняття рішень та пошуку; - методи інтелектуального аналізу даних; - агентно-орієнтований підхід; - основні методи навчання з підкріпленням; - основні поняття нейронних мереж; - моделі подання знань. Усі концепції та підходи уточнюються розглядом типових прикладів та програмуванням типових задач. Індустріальна орієнтованість курсу забезпечується написанням учбових завдань, які ілюструють вирішення окремих типових проблем.


Рекомендована література: 1. Глибовець М.М., Олецький О.В. Штучний інтелект. Підручник для студентів вищих навчальних закладів, які навчаються за спеціальностями “Комп’ютерні науки” та “Прикладна математика” – К.:Вид.дім “Академія”, 2002. – 366 с.

2. https://neurohives.io

3. https://openai.com/

Інші джерела до окремих тем наводяться додатково



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

Методи й критерії оцінювання: Оцінювання студентів здійснюється за рейтинговою системою. Максимальна кількість балів, яку можна отримати як оцінку за курс – 100 балів. Максимальна оцінка за роботу в семестрі – 60 балів. Максимальна оцінка на іспиті або заліку – 40 балів. Необхідною умовою задовільної оцінки є допуск до іспиту/заліку, для якого студент повинен набрати за роботу в семестрі певну порогову кількість балів. Цей поріг складає 30 балів. Контроль знань передбачає: - поточний контроль (активність в семестрі, вдалі відповіді на лекціях та практичних, виконання поточних вправ) – 15 балів; у випадку відсутності студента на занятті з поважних причин недобрані бали можуть бути компенсовані додатковим опитуванням з пропущеної теми; - контроль завдань на самостійну роботу – 35 балів; завдання публікуються на distedu.ukma.edu.ua; студент має завантажити результат на distedu в зархівованому вигляді і захистити завдання шляхом усної співбесіди з викладачем. Для виконання і здачі завдань встановлюються контрольні терміни, які публікуються на distedu для кожного завдання. При здачі завдань після контрольних термінів оцінка знижується в 2 рази; - фінальне опитування – 40 балів. Іспит вважається не зданим, якщо сумарна кількість балів з дисципліни складає менше 60 балів. Підсумкова оцінка «x» з дисципліни у балах (100 – бальна шкала) переводиться у чотирибальну (національну шкалу) з розрахунку: 60<= х <71 – задовільно, 71<= х <91 – добре, 91<= х <=100 – відмінно.

Мова навчання: українська