Artificial Intelligence Systems and Technologies

2024/2025

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

6

ECTS credits

Delivered at:

Department of Information Technologies in Business (Faculty of Computer Science, Economics, and Social Sciences)

Course type:

Compulsory course

When:

2 year, 1, 2 module

Instructor

Yasnitsky, Leonid

Программа дисциплины

Аннотация

В рамках дисциплины изучаются теоретические основы трех основных технологий создания систем искусственного интеллекта: нейронные сети, экспертные системы, генетические алгоритмы, причем основной упор делается на нейросетевые технологии.Материал осваивается на примерах создания и применения нейросетевых моделей для решения задач извлечения знаний, прогнозирования, управления, оптимизации в экономике, промышленности, медицине, политологии, социологии, психологии, спорте и др. Курс позволяет студентам разных направлений и специализаций, не имеющих специальных ИТ-навыков и знаний языков программирования, быстро и легко получить необходимый минимум теоретических знаний, целостное представление о предмете, приобрести практические навыки разработки и применения нейросетевых интеллектуальных систем для решения широкого круга задач в различных предметных областях.

Цель освоения дисциплины

• Освоение математического аппарата и программного инструментария создания интеллектуальных систем. Приобретение навыков использования технологий создания и применения систем искусственного интеллекта для решения практических задач.

Планируемые результаты обучения

• Студент должен знать области применения и виды систем искусственного интеллекта;
• Студент должен знать принцип действия и основные технологии создания систем искусственного интеллекта;
• Студент должен знать основные проблемы, препятствующие созданию и применению систем искусственного интеллекта и пути их преодоления;
• Студент должен знать способы тестирования и доказательства адекватности систем искусственного интеллекта;
• Студент должен знать методы извлечения знаний с помощью систем искусственного интеллекта с целью разработки практических рекомендаций; технологию разработки алгоритмов и программ, методы отладки и решения задач на ЭВМ в различных режимах.
• Студент должен уметь выполнять постановку задач создания систем искусственного интеллекта, разрабатывать системы искусственного интеллекта, применять системы искусственного интеллекта для решения практических задач оптимизации, прогнозирования, управления, извлечения знаний распознавания образов.
• Студент должен владеть навыками постановки задач для разработки систем искусственного интеллекта, навыками работы с различными прикладными программными продуктами проектирования систем искусственного интеллекта, навыками программной реализации и тестирования систем искусственного интеллекта, навыками практического применения систем искусственного интеллекта.

Содержание учебной дисциплины

• Раздел 1. История и основные технологии создания интеллектуальных систем.
• Раздел 2. Системы искусственного интеллекта на основе нейронных сетей.

Элементы контроля

• Блиц-опрос
• Самостоятельная работа
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 2nd module
  0.2 * Блиц-опрос + 0.6 * Самостоятельная работа + 0.2 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Кудрявцев, В. Б.  Интеллектуальные системы : учебник и практикум для вузов / В. Б. Кудрявцев, Э. Э. Гасанов, А. С. Подколзин. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 165 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-07779-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/491107 (дата обращения: 27.08.2024).

Рекомендуемая дополнительная литература

• Глубокое обучение - 978-5-496-02536-2 - Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. - 2019 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/bookshelf/356955 - 356955 - iBOOKS

Авторы

• Ясницкий Леонид Нахимович
• Карпович Марина Валерьевна