Навчання > Системи штучного інтелекту (126 Інформаційні системи та технології)

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

Лабораторні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
332ФеС-21доцент 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

Основна література:

  1. Stuart Russell and Peter Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach. Fourth Edition.– Pearsons, 2021. – 1152 c.
  2. Joseph C. Giarratano and Gary D. Riley.  Expert Systems: Principles and Programming. Fourth Edition. – Course Technology, Boston, MA, 2004. – 856 p.
  3. Peter Flach. Machine Learning. The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data – Cambridge University Press, Edition 2012. – 416 p.
  4. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville:Deep learning. – The MIT Press, 2016. – 800 p.
  5. Eyal Wirsansky. Hands-On Genetic Algorithms with Python – Birmingham – Mumbai, 2020. – 334
  6. Субботін С. О. Подання й обробка знань у системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішень: Навч. посібник. – Запоріжжя, ЗНТУ, 2008. – 431 с.
  7. Ethem Alpaydın. Introduction to Machine Learning. Fourth Edition. –The MIT Press; 2020. – 712 p.
  8. Колесницький О. К., Месюра В. І. Нейромережеві моделі та технології обчислювального інтелекту. Нейрокомп’ютери. Частина 1: навч. посібник. – Вінниця: ВНТУ, 2021. – 66 с.
  9. Katoch, S., Chauhan, S.S. & Kumar, V. A review on genetic algo­rithm: past, present, and future. // Multimed Tools Appl 2021, 80. – рр. 8091–8126
  10. Кононюк А.Ю. Нейроні мережі і генетичні алгоритми – К.:«Корнійчук», 2008. – 446 с.
  11. Кургаєв О.П. Методи та системи штучного інтелекту /[Елек­трон­ний ресурс]: конспект лекцій для студентів напряму підготовки 6.050101 «Комп’ютерні науки» денної та заочної форм навчання / О.П.Кургаєв – К.: НУХТ, 2014. – 279 с.
  12. Huawei Technologies Co., Ltd. Artificial Intelligence Technology. – Springer Singapore, 2023. –308 p.
  13. Технології Інтернету речей. Навчальний посібник [Електронний ресурс]: навч. посіб. для студ. спеціальності 126 «Інформаційні системи та технології», спеціалізація «Інформаційне забезпечення робототехнічних систем» / Б. Ю. Жураковський, І.О. Зенів; КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. – 271 с.
  14. Марченко О.О., Россада Т.В. Актуальні проблеми Data Mining: Навчальний посібник для студентів факультету комп’ютерних наук та кібернетики. – Київ. – 2017. – 150 с.
  15. Інтелектуальні системи управління: Експертні системи – основи проектування та застосування в системах автоматизації [Електронний ресурс] : навч. посіб. для студ. спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» / КПІ ім. Ігоря Сікорського; уклад.: Л. Д. Ярощук. – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019. – 136с.
  16. Gupta I, Nagpal G. Artificial Intelligence and Expert Systems. – Berlin, Boston: Mercury Learning and Information, 2020. – 424
  17. Методи пошуку у системах штучного інтелекту: Методичні рекомендації щодо виконання лабораторних робіт з курсу «Методи і системи штучного інтелекту» / В. А. Грабовський. – Львів : ЛНУ імені Івана Франка, 2018 р. – 63 с.  https://electronics.lnu.edu.ua/wp-content/uploads/Metodychka-z-lab-z-SMSH-end.pdf

Додаткова:

  1. Субботін С. ). Нейронні мережі : теорія та практика : навч. посіб. – Житомир: Вид. Щ. Щ. Євенок, 2020. – 184 с.
  2. Beam AL, Drazen JM, Kohane IS, et al. Artificial Intelligence in Medicine. – N. Engl. J., 2023, 388(13) – Pp. 1220-1221. doi: 10.1056/NEJMe2206291.PMID: 36988598.
  3. Y. S. J.Aquino et al. Utopia versus dystopia: Professional perspectives on the impact of healthcare artificial intelligence on clinical roles and skills // International Journal of Medical Informatics. 2023, Volume 169, January, 104903 https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2022.104903
  4. Sarker I. H. Deep Learning: A Comprehensive Overview on Tech­ni­ques, Taxonomy, Applications and Research Directions. // SN COMPUT. SCI.,2021, 2. https://doi.org/10.1007/s42979-021-00815-1
  5. Purwono P. et al. Understanding of Convolutional Neural Network (CNN): A Re-view. // International Journal of Robotics and Control Systems. – 2023.– Vol. 2(4) – P. 739-748 .

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