Інтелектуальні системи аналізу консолідованої інформації (122 “Комп’ютерні науки”, спеціалізація “Консолідована інформація”)

Тип: Нормативний

Кафедра: інформаційних систем у менеджменті

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
105Іспит

Лекції

СеместрК-сть годинЛекторГрупа(и)
1032доцент Прийма С. С.ЕКІМ-51с

Лабораторні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
1032ЕКІМ-51сдоцент Прийма С. С.

Практичні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
1016ЕКІМ-51сдоцент Прийма С. С.

Опис курсу

Метою вивчення дисципліни «Інтелектуальні системи аналізу консолідованої інформації» є ознайомлення студентів із загальними принципами побудови та функціонування інтелектуальних систем, методами, програмними продуктами та інструментальними засобами, які використовуються для аналізу даних. Підготувати студента до ефективного використання сучасних методів обчислювального інтелекту, які необхідні фахівцям з інформаційних технологій.

Після завершення курсу студент буде

Знати:

  • технології розробки та проектування інтелектуальних систем;
  • відмінності між звичайними та інтелектуальними системами;
  • класифікацію задач та видів систем штучного інтелекту;
  • типи моделей штучного інтелекту;
  • базові та адаптивні алгоритми кластеризації;
  • інтелектуальні методи класифікації та регресії;
  • алгоритми машинного навчання;
  • технологію експертних систем;
  • технологію нечітких систем;
  • технологію нейромережних систем;
  • технологію генетичних алгоритмів;
  • інтелектуальні задачі і методи їх рішення.

Вміти:

  • обґрунтовувати й аналізувати вибір конкретного типу моделі та методу обчислювального інтелекту при розв’язані практичних задач;
  • використовувати сучасні програмні засоби для дослідження інтелектуальних систем;
  • здійснювати вибір програмних засобів для вирішення задач штучного інтелекту;
  • застосовувати в різних предметних областях сучасні методи формалізації та обробки нечіткості і невизначеності експертних знань;
  • використовувати інтелектуальні методи класифікації та регресії;
  • використовувати алгоритми машинного навчання;
  • застосовувати при вирішенні задач принципи побудови та навчання нейронних мереж;
  • будувати моделі прийняття рішень на основі теорії нейромереж та нечіткої логіки;
  • вирішувати задачі автоматизації підтримки прийняття рішень, діагностики, класифікації та аналізу даних;
  • володіти методами та технологіями об’єктно-орієнтованого програмування для вирішення задач штучного інтелекту.

 

 

Рекомендована література

  1. Дранишников Л.В. Інтелектуальні методи в управлінні : навчальний посібник / Л.В. Дранишников; Міністерство освіти і науки України, Дніпровський державний технічний університет (ДДТУ). Кам’янське : ДДТУ, 2018. – 415 с.
  2. Субботін С.О. Інтелектуальні системи : навчальний посібник / С.О. Субботін, А.О. Олійник; під загальною редакцією С.О. Субботіна ; Міністерство освіти і науки України, Запорізький національний технічний університет. – 2014.
  3. Литвин В.В., Пасічник В.В., Яцишин Ю.В. Інтелектуальні системи: Підручник – Львів «Новий світ – 2000», 2008. – 406 с.
  4. Черняк О.І., Захарченко П.В. Інтелектуальний аналіз даних: Підручник – Київ, 2010 . – 837 с.
  5. Інтелектуальний аналіз даних : навчальний посібник /А.О. Олійник, С.О. Субботін, О.О. Олійник.- Запоріжжя: ЗНТУ, 2012. – 277 с.

Силабус

Завантажити силабус