Каталог вибіркових навчальних дисциплін
Штучний інтелект
Кафедра, яка викладає навчальну дисципліну:
Викладач
Короткий опис навчальної дисципліни
В дисципліні вивчаються методи, алгоритми та технології сучасного штучного інтелекту, що застосовуються в інженерії програмного забезпечення. Серед них такі системи: нечіткої логіки, нейронних мереж, генетичних алгоритмів, машинного навчання, комп’ютерного зору.
Загальні компетентності:
Здатність застосовувати знання у практичних ситуаціях.
Вміння виявляти, ставити та вирішувати проблеми за професійним спрямуванням;
Володіння знаннями про інформаційні моделі даних, здатність створювати програмне забезпечення для зберігання, видобування та опрацювання даних.
Здатність до алгоритмічного та логічного мислення;
Здатність виконувати моніторинг процесів функціонування інформаційних, інформаційно-телекомунікаційних (автоматизованих) систем згідно встановленої політики інформаційної та/або кібербезпеки.
Курс підходить тим студентам, що мають навики в моделюванні та програмуванні.
Цілі та задачі навчальної дисципліни
Мета дисципліни – Ознайомити студентів з теоретичними основами та прикладними аспектами застосування досягнень штучного інтелекту при рішенні задач інженерії програмного забезпечення.
Цілі навчання: підготовка фахівців, здатних ставити і розв’язувати завдання, що пов’язані з розробкою, супроводженням та забезпеченням якості програмного забезпечення з елементами штучного інтелекту.
Результати навчання
– Аналізувати, цілеспрямовано шукати і вибирати необхідні для вирішення професійних завдань інформаційно-довідникові ресурси і знання з урахуванням сучасних досягнень науки і техніки.
– Уміння вибирати та використовувати відповідну задачі методологію створення програмного забезпечення.
– Знати і застосовувати методи розробки алгоритмів, конструювання програмного забезпечення та структур даних і знань, що застосовують методи штучного інтелекту.
– Знати та вміти застосовувати інформаційні технології обробки зберігання та передачі даних.
Перелік тем
– основи штучного інтелекту;
– нечіткі множини;
– нейронні мережі;
– генетичні алгоритми;
– машинне навчання;
– методи комп’ютерного зору.
Система оцінювання
Система оцінювання
(як розподіляється 100 балів за курс) 100 балів за виконання лабораторних завдань,
або 100 балів - екзамен
Форма контролю
екзамен