Размер шрифта
Цветовая схема
Изображения
Обычная версия сайта

Системы искусственного интеллекта

УМКД дисциплины

Рабочая программа и аннотация - СИИ МОАИС 2018.pdf - для просмотра файла необходимо авторизоваться

Методические рекомендации - МР_СИИ_МОАИС_2018.pdf

Аннотация

Аннотация к дисциплине «Системы искусственного интеллекта» 1. Цели и задачи изучения дисциплины Целью изучения данной дисциплины является формирование целостного представления о современном состоянии области искусственного интеллекта «Системы искусственного интеллекта». Задачи дисциплины: 1. сформировать представление о методах, алгоритмах и средствах искусственного интеллекта; 2. cформировать представление о технологиях создания систем искусственного интеллекта; 3. cформировать умения по применению методов, алгоритмов и средств искусственного интеллекта; 4. cформировать навыки исследования, проектирования и разработки систем искусственного интеллекта. 2. Краткая характеристика учебной дисциплины Дисциплина «Системы искусственного интеллекта» призвана дать общее представление о системах искусственного интеллекта; сформировать базовое представление, умения и навыки по применению технологий, методов и средств искусственного интеллекта. Дисциплина обеспечивает совершенствование навыков, полученных при изучении естественно-научных дисциплин. Также она призвана расширить кругозор в области системного моделирования при исследовании и проектировании систем искусственного интеллекта. 3. Место дисциплины в структуре образовательной программы Дисциплина входит в вариативную часть «Блок 1» образовательной программы бакалавриата, реализуется на 4-м году обучения с трудоемкостью освоения - 6.0 Зет. 4. Взаимосвязь дисциплины с предшествующими и последующими дисциплинами учебного плана подготовки Предшествующие дисциплины – Математический анализ, Линейная алгебра и аналитическая геометрия, Методы дискретной математики, Дискретная математика, Математическая логика, Вычислительная математика, Теория вероятностей и математическая статистика, Учебная практика, Основы теории систем, Мягкие вычисления, Практикум по логике предикатов, Практикум по пакетам прикладных программ моделирования, Теория вычислительных процессов и структур, Теория формальных грамматик, Производственная практика, Организация и функционирование компьютерных систем, Базы данных, Визуальное программирование в Eclipse, Системы поддержки принятия решений, Web-программирование, Параллельное программирование, Имитационное моделирование, Функциональное и логическое программирование, Методы интеллектуального анализа данных. Последующие дисциплины – Нейрокомпьютерные системы, Мультиагентные системы, Комбинаторный анализ, Введение в text-mining, Преддипломная практика, Защита ВКР, Администрирование информационных систем. 5. Ожидаемые результаты освоения дисциплины В результате освоения дисциплины, у обучающихся должны быть сформированы следующие компетенции: ОПК-2 – Способность применять в профессиональной деятельности знания математических основ информатики. ПК-1 – Готовность к использованию метода системного моделирования при исследовании и проектировании программных систем.