Штучний інтелект в задачах комп'ютерної інженерії

На сьогоднішній день методи штучного інтелекту широко застосовуються для рішення цілого ряду задач комп’ютерної інженерії, тому вивчення їх дозволить майбутнім фахівцям оволодіти перспективними технологіями в обраній спеціалізації. В дисципліні вивчаються методи: машинного навчання, нейронних мереж, генетичних алгоритмів, нечіткої логіки, комп’ютерного зору. Для успішного проходження курсу необхідно мати початкові навички програмування мовою Python.

Метою навчальної дисципліни є набуття студентами знань, умінь і здатностей (компетенцій) щодо розробки та застосування методів штучного інтелекту в задачах комп’ютерної інженерії для ефективного вирішення завдань професійної діяльності.

Завданнями вивчення навчальної дисципліни є:

– отримання студентами фундаментальних систематизованих знань про підходи, моделі і методи, розроблені в рамках наукового напрямку «штучний інтелект» за весь період його існування;

– освоєння студентами основних методів штучного інтелекту, що застосовуються в системах комп’ютерної інженерії;

– ознайомлення студентів з новими методами і підходами до вирішення традиційних завдань, що розробляються в рамках напряму "штучний інтелект" та застосовуються для рішення завдань комп’ютерної інженерії;

– формування у студентів аналітичних здібностей, які б дозволяли їм робити обґрунтований вибір вивчених моделей і методів при вирішенні завдань з проблемної області, в якій вони спеціалізуються (комп’ютерна інженерія).

Навички, що отримає студент після курсу:

– Аналізувати, цілеспрямовано шукати і вибирати необхідні для вирішення професійних завдань методи, алгоритми та технології штучного інтелекту з урахуванням сучасних досягнень науки і техніки.

– Уміння створення та використання відповідних до задачі контейнерів машинного навчання.

– Знати і застосовувати методи розробки алгоритмів, конструювання програмного забезпечення та структур даних і знань, що застосовують методи штучного інтелекту.

– Знати та вміти застосовувати технології штучного інтелекту для обробки зберігання та передачі даних.

Тема 1. Застосування штучного інтелекту в комп’ютерній інженерії.

Тема 2. Машинне навчання в задачах комп’ютерної інженерії.

Тема 3. Нейронні мережі та їх застосування

Тема 4. Теоретичні основи інтелектуальних програмних агентів

Тема 5. Еволюційне моделювання та генетичні алгоритми

Тема 6. Представлення знань і вивід на знаннях

Тема 7. Нечіткі множини та логіко-лінгвістичне моделювання.

Тема 8. Комп’ютерний зір та обробка зображень

100 балів за виконання поточних завдань протягом семестру, або 100 балів – екзамен. Робота на лекційних заняттях (16 лекцій) – 32 бали. Виконання та захист лабораторних робіт (8 ЛР) – 68 балів. Разом – 100 балів. Бали за лекцію нараховуються після відповіді на тест по лекції. Тест проводиться по 4 лекціях. Додаткові бали можна отримати за: тези доповідей по темі дисципліни – 5 б; наукова стаття по дисципліні – 10 б; індивідуальне завдання (оформлене наукове дослідження) – 10 б; участь в олімпіаді чи конкурсі студентських робіт – 10 б. (призове місце - 15 б.).

До складання екзамену допускаються здобувачі вищої освіти, які отримали не менше 50 балів за результатами поточної успішності та виконали всі ЛР. Підсумкове оцінювання здійснюється або за результатами роботи здобувача вищої освіти впродовж усього семестру (сумарна оцінка), або за результатами здачі екзамену (підсумкове тестування).