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 |