Штучний інтелект в інформаційних системах

Спеціальність: Кібербезпека
Код дисципліни: 8.125.00.M.30
Кількість кредитів: 3.00
Кафедра: Захист інформації
Лектор: Професор Хома В.В.
Семестр: 3 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання: Внаслідок вивчення навчальної дисципліни студент повинен бути здатним продемонструвати такі результати: 1. Знати основні підходи до постановки та вирішення завдань в сфері інтелектуальних систем. 2. Знати основні моделі і засоби представлення знань. 3. Вміти конструювати означення інтелектуальних систем, що адекватні виконуваним завданням. 4. Вміти трансформувати опис ситуації в задачу, адекватну постановнику завдання. 5. Вміти вибрати засоби представлення знань, адекватні розв'язуваної задачі. 6 Володіти методами формалізації та інтерпретації інтелектуальних систем і їх компонентів. 7. Володіти методами пошуку; моделями та засобами подання знань (за вибором).
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Основи наукових досліджень та організація науки Комп’ютерні методи високорівневого проектування систем захисту Актуальні науково-прикладні задачі у галузі захисту інформації
Короткий зміст навчальної програми: Дана дисципліна належить циклу дисциплін спеціальності. Курс присвячений огляду тематики систем штучного інтелекту, що базуються на застосуванні сучасних комп’ютерних технологій та машинному навчанні. Курс дозволяє студентам отримати уявлення про таку складну і багатогранну область знань, що динамічно розвивається, як штучний інтелект (ШІ). Дисципліна включає двох розділів. Перший загальний розділ включає в себе три лекції, де розглядаються історія виникнення та розвитку систем штучного інтелекту, дається огляд напрямків, що розглядаються в рамках даного курсу, методи представлення і опрацювання знань, а також архітектура та основні складові частини систем ШІ. Другий розділ, що складається з чотирьох лекцій присвячений окремим технологіям, які найчастіше лежать у основі систем ШІ, що реально використовуються на практиці. Це, насамперед, експертні системі і системі, засновані на знаннях. Наступна лекція присвячена нейронним мережам та алгоритмам їх навчання. Ця тема є ключовою для курсу, оскільки лабораторні заняття дають змогу поглибленого вивчення і практичного засвоєння цієї перспективної технології ШІ. Дві оснанні лекції дають відомості про використання нечітких множин для представлення та опрацювання знань, а також про еволюційні алгоритми, як один із підходів, що застосовується у галузі ШІ.
Методи та критерії оцінювання: Поточний контроль: лабораторні роботи (30), представлення реферату (10); Екзаменаційний контроль: письмова компонента (50), усна компонента(10).
Рекомендована література: 1. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход, 3-е изд. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2013. – 1408 с. 2. Люнгер Джордж Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. - М.: Вильямс, 2005. - 864 с. 3. Рутковская Д., Пилинский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Горячая линия-Телком, 2013, 384 с. 4. Гари Райли, Джозеф Джарратано. Экспертные системы: принципы разработки и программирование.4-изд. - М.: Вильямс, 2006.-1152 с. 5. Хайкин Саймон. Нейронные сети: полный курс 2-е издание. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2005. – 1104 с.