Мета - надання майбутньому спеціалісту чіткого розуміння про моделі і методи та програмні засоби для вирішення інтелектуальних задач та для побудови інтелектуальних систем.

Завдання - надання студентам комплексу знань, необхідних для розуміння проблем, які виникають під час побудови та при використанні сучасних інтелектуальних програмних систем та ознайомити студентів з основними принципами побудови систем штучного інтелекту. У процесі вивчення дисципліни у студента повинні сформуватися знання, уміння та навички, необхідні для створення програмних засобів з елементами штучного інтелекту.

У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен

знати:

• типи моделей штучного інтелекту;
• алгоритми та розв'язання задач штучного інтелекту;
• відмінності між звичайними та інтелектуальними системами;
• принципи побудови систем штучного інтелекту;
• класифікацію задач та видів систем штучного інтелекту;
• основні визначення та методи теорії розпізнавання образів;
• принципи створення гібридних інтелектуальних систем на основі розпізнавання образів;
• принципи та критерії аналізу алгоритмів штучного інтелекту;
• застосування дисперсійного аналізу та теорії кореляції при вирішенні задач розпізнавання образів;
• основи моделювання;
• дерева пошуку, подання графів, обхід дерев в глибину та в ширину;

вміти:

• володіти методами та технологіями організації та застосування даних у задачах штучного інтелекту;
• застосовувати емпіричні методи та засоби інженерії програмних засобів для створення інтелектуальних систем;
• моделювати різні аспекти інтелектуальної системи, для якої створюється програмний засіб;
• розв'язувати математичні задачі шляхом створення відповідних застосувань;
• здійснювати вибір програмних засобів для вирішення задач штучного інтелекту;
• будувати моделі прийняття рішень на основі теорії розпізнавання образів, нейромереж та нечіткої логіки;
• порівнювати методи та моделі штучного інтелекту;
• створювати гібридні інтелектуальні системи;
• вирішувати задачі автоматизації підтримки прийняття рішень, розпізнавання образів, діагностики, класифікації та аналізу даних;
• аргументовано переконувати колег у правильності пропонованого рішення, вміти донести до інших свою позицію;
• визначати та вимірювати атрибути якості моделей штучного інтелекту та програмних засобів, що їх реалізують;
• володіти методами та технологіями об'єктно-орієнтованого програмування для вирішення задач штучного інтелекту.