Системи штучного інтелекту (126 Інформаційні системи та технології)

Тип: Нормативний

Кафедра: оптоелектроніки та інформаційних технологій

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
35Залік

Лекції

СеместрК-сть годинЛекторГрупа(и)
332доцент Грабовський В. А.ФеС-21, ФеС-22, ФеС-23

Лабораторні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
332ФеС-21доцент Грабовський В. А., Русиняк М. О.
ФеС-22Русиняк М. О., Русиняк М. О.
ФеС-23доцент Грабовський В. А., доцент Грабовський В. А.

Опис навчальної дисципліни

Метою викладання навчальної дисципліни “Основи штучного інтелекту” є надати студентам представлення про штучний інтелект як напрямок наукової і практичної діяльності, задачі, які вирішуються з використанням систем штучного інтелекту, підходів, які використовуються при їх використанні, проблем, які виникають при їх створенні, та сформувати засади отримання навичок практичного використання набутих знань для розв’язування прикладних задач.

Основними завданнями вивчення дисципліни “Основи штучного інтелекту” є отримання знань студентами щодо загального стану справ у галузі штучного інтелекту, методів і засобів, які використовуються при створенні систем штучного інтелекту, сучасних підходів до їх створення і використання.

Результати навчання:

Після засвоєння програми навчальної дисципліни студенти повинні:

 знати: основні поняття та визначення галузі штучного інтелекту; історію 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; структуру інтелектуальних систем та їх архітектуру;  проблеми, які виникають у системах, які засновані на знаннях;особливості використання нейронних мереж та їх роль у створенні сучасних інтелектуальних систем;  роль машинного навчання та глибокого навчання і особливості їх застосування у сучасних засобах штучного інтелекту; особливості сучасних тенденцій та підходів до створення систем штучного інтелекту.

вміти: використовувати набуті знання в галузі штучного інтелекту для розв’язку прикладних задач; вибирати потрібний метод вирішення задачі, яка потребує застосування методів штучного інтелекту; вибирати і обґрунтовувати метод представлення інтелектуальної задачі та підхід, необхідний для вирішення конкретної проблеми; використовувати потрібний вид системи штучного інтелекту, який найкраще підходить для вирішення конкретної проблеми; отримувати потрібні знання та використовувати доступні джерела знань, у т. ч. і розподілені інформаційні середовища, для отримання потрібної інформації.

Рекомендована література

Базова

  1. Рассел Стюарт, Норвиг Питер. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд..: Пер. с англ. – М.: Издательский дом “Вильяме”, 2006. — 1408 с.
  2. Ручкин В.Н., Фулин В.А. Универсальный искусственный интеллект и экспертные системы. / СПб., «БХВ-Петербург», – 240 с.
  3. Субботін С. О. Подання й обробка знань у системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішень: Навч. посібник. – Запоріжжя, ЗНТУ, 2008. – 431 с.
  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. Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение / пер. с анг. А. А. Слинкина. – 2-е изд., испр. – М.: ДМК Пресс, 2018. – 652 с.

Допоміжна

  1. Смолин Д. В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. – 208 с.
  2. А. П. Частиков Т. А. Гаврилова Д. Л.Белов. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. /  СПб., «БХВ-Петербург», – 608 с.
  3. Соловьев В.Д., Добров Б.В., Иванов В.В., Лукашевич Н.В. Онтологии и тезаурусы: Учебное пособие. – Казань, Москва: Казанский государственный университет, МГУ им. М.В. Ломоносова, 2006. – 157 с.
  4. Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение. – СПб.: Питер, 2018. – 480 с.

Мюллер А., Гвидо С. Введение в машинное обучение с помощью PYTHON. Руководство для специалистов по работе с данными. Пер. с англ. – СПб, «Альфа-книга», 2017. – 480 с.

Матеріали

  1. МЕТОДИ ПОШУКУ У СИСТЕМАХ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ Уклав: В. А. Грабовський/Методичні рекомендації щодо виконання лабораторних робіт (Рекомендовано до друку Вченою радою факультету електроніки та комп’ютерних технологій Протокол No 3/9 від 23 квітня 2018 р.) див. тут

Навчальна програма

Завантажити навчальну програму

Силабус:

Завантажити силабус