Інтелектуальні інформаційні системи
Спеціальність: Інформаційні системи та технології (освітньо-наукова програма)
Код дисципліни: 7.126.00.M.016
Кількість кредитів: 7.00
Кафедра: Інформаційні системи та мережі
Лектор: д.т.н., проф. Назаркевич М.А.
Семестр: 3 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування у здобувачів освіти компетентностей:
інтегральна:
Здатність розв’язувати складні спеціалізовані задачі та практичні проблеми системного аналізу у професійній діяльності або в процесі навчання, що передбачають застосування теоретичних положень та методів системного аналізу та інформаційних технологій і характеризуються комплексністю та невизначеністю умов.
загальні компетентності:
К01. Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу.
К02. Здатність застосовувати знання у практичних ситуаціях.
К03. Здатність планувати і управляти часом.
К04. Знання та розуміння предметної області та розуміння професійної діяльності.
К13. Здатність працювати в міжнародному контексті.
К14. Здатність оцінювати та забезпечувати якість виконуваних робіт.
К16. Здатність зберігати та примножувати моральні, культурні, наукові цінності і досягнення суспільства на основі розуміння історії та закономірностей розвитку предметної області, її місця у загальній системі знань про природу і суспільство та у розвитку суспільства, техніки і технологій, використовувати різні види та форми рухової активності для активного відпочинку та ведення здорового способу життя.
фахові компетентності:
К22. Здатність до комп’ютерної реалізації математичних моделей реальних систем і процесів; проектувати, застосовувати і супроводжувати програмні засоби моделювання, прийняття рішень, оптимізації, обробки інформації, інтелектуального аналізу даних.
К23. Здатність використовувати сучасні інформаційні технології для комп’ютерної реалізації математичних моделей та прогнозування поведінки конкретних систем а саме: об’єктно-орієнтований підхід при проектуванні складних систем різної природи, прикладні математичні пакети, застосування баз даних і знань.
К24. Здатність організовувати роботу з аналізу та проектування складних систем, створення відповідних інформаційних технологій та програмного забезпечення.
Результати навчання: Предмет та задачі дисципліни інтелектуальні інформаційні системи.
• знання орієнтовані інформаційні технології, призначені для аналізу, розуміння, інтерпретації, генерації текстової інформації, та цифрові технології змістовної обробки текстової інформації;
• інформаційні нейромережеві технології для ефективної обробки знань.
• зорові інтелектуальні інформаційні технології, призначені для сприйняття та розпізнавання зображень;
• мовленнєві інформаційні технології, призначені для сприйняття, розпізнавання та синтезу природної людської мови
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: • Системний аналіз
• Операційні системи
• Об’єктно-орієнтоване програмування
• Організація баз даних та знань.
• Криптографія
Короткий зміст навчальної програми: Підготовка ІТ-фахівців, здатних на високому професійному рівні здійснювати постановку та вирішення складних виробничих завдань щодо розробки, забезпечення якості впровадження та супроводження інтелектуальних інформаційних технологій, забезпечувати сталий розвиток ІТ-компаній щодо використання методів та засобів штучного інтелекту під час вирішення прикладних і наукових завдань в області інформаційних систем і технологій. Студенти мають змогу глибше оволодіти методами штучного інтелекту, інтелектуальними ІТ, методикою розроблення та застосування технологій інженерії, методологічними принципами аналізу та синтезу інтелектуальних ІТ різного призначення; професійним прикладним ПЗ, сучасними мовами програмування, технологіями та концепціями софторингу
Опис: 1. Методи штучного інтелекту
2 Нейронні мережі
3.Навчання з учителем (Supervised Learning). Навчання без вчителя (Unsupervised Learning) Навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning)
Типи задач машинного навчання: а. Регресія б. Класифікація. с. Кластеризація
d. Прогнозування
e. Зменшення розмірності
f. Виявлення аномалій
g. Пошук правил
4. Генетичні алгоритми
5. Методи евристичного пошуку
6. Розгортання ML
Методи та критерії оцінювання: Діагностика знань відбувається шляхом оцінювання виконаних лабораторних робіт та залікового контролю (письмової компоненти) у формі тестових запитань трьох рівнів складності.
Критерії оцінювання результатів навчання: письмові звіти з лабораторних робіт, усне опитування, контрольна робота (45%)
• підсумковий контроль (екзамен): письмово-усна форма (55%)
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: 1. Носенко Т.І. Інформаційні технології навчання: начальний посібник / Т.І. Носенко. – К.: Київ. ун-т ім. Бориса Грінченка, 2011. – 184 c.
2. Дасгупты Д. Искусственные иммунные системы и их применение / Д. Дасгупты. Пер. с англ. под ред А.А. Романюхи. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. – 344 с.
3. Нікітін С. О. Основи комп’ютерних ігор та ігрових програм : довідник модуля. / С. О. Нікітін, Л. О. Нікітіна. – Х. : «Друкарня Мадрид», 2018. – 138 с.
4. Егоров В. В. Когнитивные технологии : учеб. пособие / В. В. Егоров. – Минск : БГУИР, 2017. – 240 с.
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою:
вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112
E-mail: nolimits@lpnu.ua
Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).