Кто читает:: Кафедра информационных технологий в бизнесе (Пермь) (Факультет социально-экономических и компьютерных наук)

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 2-й курс, 1, 2 модуль

Abstract

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.

Learning Objectives

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

Expected Learning Outcomes

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.

Course Contents

Раздел 1. Основные технологии создания интеллектуальных систем. Условия применения, основные архитектурные паттерны.
Раздел 2. Системы искусственного интеллекта на основе нейронных сетей.

Assessment Elements

Блиц-опрос
Устно или с использованием системы онлайн-викторин
Экзамен
Самостоятельная работа

Interim Assessment

2026/2027 2nd module
0.5 * Самостоятельная работа + 0.3 * Блиц-опрос + 0.2 * Экзамен

Bibliography

Recommended Core Bibliography

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: 02.07.2026).

Recommended Additional Bibliography

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

Authors

Iasnitskii Leonid Nakhimovich
Karpovich Marina Valerevna

Магистерская программа «Бизнес-аналитика»

Artificial Intelligence Systems and Technologies

Course Syllabus