Вибрані розділи штучного інтелекту

Викладач:
кандидат фіз.-мат. наук, доцент Шатирко Андрій Володимирович
Кафедра:
Моделювання складних систем
Web-сторінка:
Форма контролю:
іспит
Кількість годин:
  • лекції – 4 год.
  • семінари - 14 год.
  • консультації – 2 год.
  • самостійна робота – 70 год.
  • загалом - 3 кредити ECTS.

Актуальність дисципліни, практичне застосування

Навчальна дисципліна "Вибрані розділи штучного інтелекту" (ВРШІ) є складовою освітньо-професійної програми підготовки фахівців за освітньо-кваліфікаційним рівнем «магістр».

Завдання навчальної дисципліни ВРШІ – на основі отриманих теоретичних знань (наприклад з дисципліни „Основи штучного інтелекту”, яка читалася магістрам 2 курсу за напрямком підготовки «Прикладна математика» в 3 семестрі) поглибити знання з такого розділу штучного інтелекту, як нейронні мережі, виробити у студентів уміння користуватися існуючими, а також створювати власні системи розпізнавання образів, штучні нейронні мережі.

Метою навчальної дисципліни є вивчення студентами методів і способів створення засобів штучного інтелекту в спеціалізованих комп’ютерних системах, отримання відомостей про основи штучного інтелекту, основні поняття про системи розпізнавання образів, штучні нейронні мережі.

В результаті вивчення дисципліни студенти повинні:

  • ЗНАТИ основні методи розпізнавання образів, основні методи представлення знань, будову і принципи функціонування штучних нейронних мереж.
  • ВМІТИ проектувати, створювати, навчати і використовувати штучні нейронні мережі, розв’язувати оптимізаційні задачі.

Структура дисципліни

Студентам буде запропонована до виконання лабораторна робота «Навчання штучної нейронної мережі методом зворотного розповсюдження помилки» яка містить: тему і мету роботи; опис обладнання (персональний комп’ютер) та програмних засобів (система MatLab із пакетом Neural Network Toolbox), потрібних для її виконання; список літератури; короткі теоретичні відомості, необхідні для виконання; порядок виконання роботи; контрольні запитання для самоперевірки. В цій роботі розглядаються принципи побудови та навчання штучних нейронних мереж методом зворотного розповсюдження помилки; виконується розпізнавання зображень символів за допомогою нейромережі.