Мета викладання дисципліни:

Вивчення сучасних теоретичних, методичних і алгоритмічних основ розробки мобільного програмного забезпечення для його використання під час розв'язання прикладних і наукових завдань в області інформаційних систем і технологій у майбутній професійної діяльності.

Внаслідок вивчення дисципліни студенти повинні:

Мати уявлення:

• про основні методи та способи розробки нових перспективних програмних продуктів для широкого кола задач;
• про перспективи розвитку та використання сучасних мобільних пристроїв для обробки інформації в корпоративних інформаційно-аналітичних системах.

Знати:

• основні можливості застосування мобільних пристроїв, методи пошуку та обробки інформації;
• основи функціонування мобільних пристроїв та принципів їх взаємодії;
• особливості додатків для мобільних пристроїв та етапи їх проектування; засоби розробки мобільних рішень;
• основні операційні системи (платформи) для мобільних пристроїв і особливості їх функціонування.

Вміти:

• розробляти додатки для мобільних пристроїв на розповсюджених мовах та технологіях програмування;
• здійснювати аналіз можливостей сучасних інструментальних середовищ розробки програм для мобільних пристроїв та їх інсталяцію на ПК;
• користуватися раніше складеними програмами і здійснювати супровід програм, вносити зміни в програму, виконувати відлагодження програм за допомогою інструментальних засобів;
• встановлювати програмні продукти на мобільних пристроях.

Мати навички:

• створення різноманітних архітектур програмного забезпечення, технологій створення додатків, які широко використовуються в сучасних мобільних платформах а також техніки їх відлагоджування.

Мета викладання дисципліни

Метою вивчення дисципліни „Програмування інтернет-застосувань” є опанування теорії, методик та отримання досвіду з проектування та програмування інформаційних вузлів мережі Internet (WEB-сайтів).

Внаслідок вивчення дисципліни студенти повинні:

Мати уявлення:

• про структуру інформаційних сайтів, особливості їх реалізації, принципи розповсюдження інформації в інтернет.

Знати:

• основні етапи створення програмного продукту;
• методи та засоби тестування розробок;
• способи ефективної реалізації WEB-інтерфейсу до баз даних;
• протоколи обміну інфоромацією між клієнтськими браузерами та WEB серверами.

Вміти:

• розробляти модель та структуру інформаційного вузла Internеt;
• інтегрувати зовнішні дані, програмні продукти до інформаційного вузла Internet;
• розробляти інтерактивні WEB-сторінки для локальних комп’ютерних мереж та мережі Internet в процесі підготовки довідково-рекламної інформації за допомогою програмних і технічних засобів;
• використовуючи текстові, графічні та HTML-редактори, технології розподілених застосувань;
• використовувати сучасні засоби графічного моделювання та дизайну в умовах проектування WEB-сторінок та WEB-застосувань за допомогою мов сценаріїв, використовуючи технології розподілених застосувань для інтерактивної взаємодії користувача з WEB-сторінками.

Мати навички:

• орієнтування та використання сучасних напрямків розвитку WEB технологій;
• використання основних методів і засобів проектування програмного забезпечення WEB сайтів;
• використання додаткових бібліотек та пакетів при програмуванні;

Мета - надання майбутньому спеціалісту чіткого розуміння про моделі і методи та програмні засоби для роботи із нейронними мережами, зокрема при вирішенні завдань побудови інтелектуальних систем.

Завдання - надання студентам комплексу знань, необхідних для розуміння проблем, які виникають під час побудови та при використанні сучасних програмних систем, що вирішують інтелектуальні завдання, та ознайомити студентів з основними принципами побудови нейронних мереж. У процесі вивчення дисципліни у студента повинні сформуватися знання, уміння та навички, необхідні для створення програмних засобів із застосуванням нейронних мереж.

У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен

знати:

• нейромережні методи інтелектуальної обробки даних;
• методи обробки результатів нейромоделювання;
• критерії оцінювання точності і адекватності нейромоделей;
• типи нейромоделей;
• елементи теорії штучних нейромереж;
• розподільні обчислення на основі нейронних мереж;
• основні поняття та визначення нейроiнформатики;
• моделi нейроелементiв та їхнi властивостi;
• моделi та методи навчання штучних нейромереж;
• сучаснi програмнi засоби для побудови нейромережевих моделей;
• критерiї порiвняння моделей та методiв навчання нейромереж;

вміти:

• володіти методами та технологіями організації та застосування даних у задачах штучного інтелекту;
• застосовувати емпіричні методи та засоби інженерії програмних засобів для створення інтелектуальних cистем;
• розв'язувати математичні задачі шляхом створення відповідних застосувань;
• здійснювати вибір програмних засобів для вирішення задач штучного інтелекту;
• порівнювати методи та моделі штучного інтелекту;
• вирішувати задачі автоматизації підтримки прийняття рішень, розпізнавання образів, діагностики, rласифікації 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;
• використовувати методи ідентифікації та класифікації інформації;
• ідентифікувати параметри математичної моделі, аналізувати адекватність моделі реальному об’єкту або процесу;
• розробляти розподілені системи штучного інтелекту в умовах обмеження ресурсів та необхідності декомпозиції задач обробки інформації;
• будувати моделі прийняття рішень на основі нейромереж ;
• порівнювати методи навчання та моделі нейромереж;
• вирішувати задачі автоматизації підтримки прийняття рішень, розпізнавання образів, діагностики, класифікації та аналізу даних на основі нейромереж.
• обґрунтовувати та аналiзувати вибiр конкретного типу моделi та методу навчання нейромережi для вирiшення вiдповiдних практичних задач;
• використовувати сучаснi програмнi засоби для моделювання нейромереж та вирiшення оптимiзацiйних задач на основi еволюцiйного пiдходу;
• створювати програми на алгоритмiчних мовах програмування для побудови та використання нейромережевих моделей багатомiрних залежностей за точковими даними;
• здiйснювати пiдготовку та первинну обробку даних для побудови нейромережевих моделей;
• використовувати нейроннi мережi та еволюцiйнi алгоритми для вирiшення практичних задач технiчної та бiомедичної дiагностики, прогнозування у економiцi, технiцi, соцiологiї.
• подавати результати нейрообчислень у графічній та табличнiй формах;
• аналiзувати результати побудови та використання нейромережевих моделей й вирiшення оптимiзацiйних задач на основi еволюцiйних алгоритмів.

Метою курсу є вивчення математичного апарату подання знань у системах штучного інтелекту.

Внаслідок вивчення дисципліни студенти повинні:

• розуміти проблеми, які виникають під час побудови та при використанні сучасних систем штучного інтелекту;
• ознайомитися з основними принципами побудови баз знань;
• знати особливості основних математичних моделей подання знань.

У результаті вивчення дисципліни студенти повинні

знати:

• формально-логічні засади систем штучного інтелекту;
• етапи проектування баз знань експертних систем;
• принципи побудови баз знань;
• математичні методи подання знань в експертних системах;
• основні принципи побудови продукційних моделей;
• основні принципи побудови семантичних мереж;
• основні принципи побудови фреймових моделей;
• методи інтелектуальної обробки даних;
• основні операції та визначення нечіткої логіки;
• стратегії та методи виведення для моделей подання знань;

вміти:

• проектувати елементи математичного та лінгвістичного забезпечення обчислювальних систем
• проектувати людино-машинний інтерфейс інформаційних систем
• розробляти семантичні портали знань
• розробляти та застосовувати моделі представлення знань, стратегії логічного виведення, технологій інженерії знань, технологій і інструментальних засобів побудови інтелектуальних систем
• вибирати формальний апарат для подання знань в умовах розробки експертних систем, виходячи з особливостей застосувань;
• аналізувати та застосовувати існуючі, а при необхідності створювати нові, засоби реалізації дескриптивних моделей та стратегій і методів виведення для логічних, продукційних, мережних та об’єктних моделей подання знань в умовах автоматизованого або неавтоматизованого проектування за допомогою сучасних програмних і технічних засобів, використовуючи процедури вибору та проектування;
• будувати продукційну модель знань для розв’язання задач з області штучного інтелекту за допомогою формальних мов, використовуючи факти та правила;
• здійснювати вибір програмних засобів для створення баз знань;
• розробляти бази знань за інформацією, отриманою з різноманітних джерел або експертів в умовах багатоекспертного середовища за допомогою мов подання знань, мов програмування штучного інтелекту, використовуючи методи виведення і прийняття рішень з нечіткими та конфліктуючими знаннями, методи оптимізації рішень;
• розробляти базу знань в умовах проектування інтелектуальних систем за допомогою відповідного програмного забезпечення, використовуючи результати обстеження, запити, особливості обраного способу подання знань;
• розробляти експертні системи за знаннями експертів предметної галузі в умовах слабо структурованих предметних галузей за допомогою оболонок експертних систем, використовуючи технології набуття експертних та емпіричних знань, методи розпізнавання образів;
• розробляти засоби придбання знань та механізм пояснень в умовах розробки експертних систем та рішення задач з області штучного інтелекту за допомогою програмного забезпечення;
• розробляти стратегії та методи виведення для логічних, продукційних, мережних та об’єктних моделей подання знань;
• розробляти, оцінювати та використовувати механізми логічного виведення в умовах розробки систем штучного інтелекту.