Ви є тут

Головна

Метою викладання дисципліни є підготовка фахівців у сфері автоматизації завдань, що складно формалізуються та вважаються прерогативою людини; формування у студентів уявлень про основні напрями моделювання штучного інтелекту; отримання знань, що закладають основи для засвоєння дисциплін: «Експертні системи», «Системи підтримки прийняття рішень», «Інтелектуальні системи».

У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен

знати:

  • основні напрями розвитку методів моделювання штучного інтелекту;
  • методи представлення знань в інтелектуальних системах ;
  • основні поняття нечіткої математики;
  • основи побудови та застосування байєсовських мереж.

вміти:

  • будувати систему нечіткого виведення для прийняття рішення;
  • виконувати арифметичні дії над нечіткими числами;
  • розраховувати байєсовські мережі;
  • будувати семантичні мережі.

Викладач дисципліни: Бакурова Анна Володимирівна, професор кафедри Системного аналізу та обчислювальної математики

Найменування показників Галузь знань, напрям підготовки, освітній ступень Характеристика навчальної дисципліни
денна форма навчання заочна форма навчання
Кількість кредитів – 3 Галузь знань: 0403 – Системні науки і кібернетика нормативна
Напрям підготовки: 6.040303 – Системний аналіз
Змістових модулів – 2 Кваліфікація (професійне спрямування): Напрям підготовки: 6.040303 – Системний аналіз Рік підготовки:
3-й 3-й
Індивідуальне науково-дослідне завдання – Семестр
Загальна кількість годин – 90 7 7
Лекції
Тижневих годин для денної форми навчання:
 аудиторних – 3,
 самостійної роботи студента – 4;
 
Освітньо-кваліфікаційний рівень: бакалавр 26 год. 6 год.
Практичні, семінарські
   
Лабораторні
12 год. 2  год.
Самостійна робота
58 год. 88 год.
Індивідуальні завдання: 1
Вид контролю:  іспит

 
Розподіл балів, які отримують студенти

Приклад для іспиту

Поточне тестування та самостійна робота Сума
Змістовий модуль 1 Змістовий модуль 2 100
Т1 Т2 Т3 Т4
15 35 35 15