Системи штучного інтелекту

Тип: На вибір студента

Кафедра: економічної кібернетики

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
114Залік

Лекції

СеместрК-сть годинЛекторГрупа(и)
1124доцент Панчишин А. І.ЕККМ-61с

Лабораторні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
1116ЕККМ-61сдоцент Панчишин А. І., доцент Панчишин А. І.

Опис курсу

Мета: формування теоретичних знань, практичних навичок та компетентностей щодо використання понять штучного інтелекту, розробки та застосування методів й алгоритмів обробки і подання знань в інтелектуальних системах.

Завдання: засвоєння сучасних методів і технологій штучного інтелекту, розробка та застосовування моделей представлення знань для побудови інтелектуальних систем, засоби мислення людини та методи їх реалізації з використанням комп’ютерної техніки.

Загальні компетентності (ЗК):

ЗК 6. Здатність розробляти та управляти проєктами.

Спеціальні (фахові, предметні) компетентності (СК):

СК 3. Здатність збирати, аналізувати та обробляти статистичні дані, науково-аналітичні матеріали, які необхідні для розв’язання комплексних економічних проблем, робити на їх основі обґрунтовані висновки.

СК 4. Здатність використовувати сучасні інформаційні технології, методи та прийоми дослідження економічних та соціальних процесів, адекватні встановленим потребам дослідження.

Фахові компетентності (СКС):

СКС 4. Здатність  застосовувати нейро-нечіткі технології, системи штучного інтелекту, евристичні алгоритми, інтелектуальні системи ухвалення рішень для моделювання економічних процесів.

          Програмні результати навчання (ПРН):

ПРН 8. Збирати, обробляти та аналізувати статистичні дані, науково-аналітичні матеріали, необхідні для вирішення комплексних економічних завдань.

ПРН 10. Застосовувати сучасні інформаційні технології та спеціалізоване програмне забезпечення у соціально-економічних дослідженнях та в управлінні соціально-економічними системами.

ПРН 15. Організовувати розробку та реалізацію соціально-економічних проєктів із врахуванням інформаційного, методичного, матеріального, фінансового та кадрового забезпечення.

ПРН 17. Аналізувати соціально-економічні та еколого-економічні об’єкти і процеси на засадах класичних та сучасних методів моделювання, розробляти управлінські рішення з альтернативними варіантами за допомогою інформаційних технологій.

ПРН 19. Використовувати нейро-нечіткі технології, системи штучного інтелекту, евристичні алгоритми, інтелектуальні системи ухвалення рішень для моделювання економічних процесів.

 

Рекомендована література

  1. Антоненко В. М. Сучасні інформаційні системи і технології: управління знаннями: навчальний посібник / В. М. Антоненко, С. Д. Мамченко, Ю. В. Рогушина. – Ірпінь: Національний університет ДПС України, 2016. – 212 с.
  2. Гнатюк. В. Вступ до R на прикладах. Харків: Харківський національний економічний університет. – 2010. – 101 с. – Електронна книга, адреса доступу: https://cran.r-project.org/doc/contrib/Hnatyuk-R-book-ua.pdf 14. Самсонов Т.Є. Візуалізація і аналіз географічних даних на мові R. М.: МГУ, 2020. DOI:10.5281/zenodo.901911.
  3. Інтелектуальні системи управління: навч. посіб. для студ. / КПІ ім. Ігоря Сікорського; уклад.: Л. Д. Ярощук, В. І. Бородін. – Електронні текстові дані. – Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018. – 81 с.
  4. Пратик Джоші. Штучний інтелект з прикладами на Python: Пер. з англ. – К .: ТОВ “Діалектика”, 2019. — 448 с.
  5. Учбовий курс “Системи штучного інтелекту”: адреса доступу https://www.victoria.lviv.ua/library/students/ai/index.html
  6. Шитіков В.К., Мастицький С.Є. Класифікація, регресія, алгоритми Data Mining з використанням R. 2017 – Електронна книга, адреса доступу: https://github.com/ranalytics/data-mining.
  7. Brett Lantz. Machine Learning with R. Publishing Ltd. October 2013. 375 p.
  8. Roger D. Peng. R Programming for Data Science. Lean Publishing. 2014- 2015. Електронна книга, адреса доступу: https://www.cs.upc.edu/~robert/teaching/estadistica/rprogramming.pdf
  9. N. Venables, D. M. Smith. An Introduction to R. Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics – Електронна книга, адреса доступу: http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio_N/R_Rus/Venables.pdf

Навчальна програма

Завантажити навчальну програму