Artificial Intelligence Technologies in Computer and Cyber-Physical Systems

Major: Computer Systems and Networks
Code of subject: 7.123.01.O.005
Credits: 3.00
Department: Electronic Computing Machines
Lecturer: Professor Kuryliak Dozyslav Bohdanovych
Semester: 1 семестр
Mode of study: денна
Мета вивчення дисципліни: Виробити у студентів систематизоване уявлення про основні положення та принципи теорії інтелектуальних систем, методи машинного навчання та принципи самоорганізації; надати навички практичної реалізації автономних інтелектуальних систем.
Завдання: General competences: ZK5. Ability to generate new ideas (creativity). ZK6. Ability to identify, pose and solve problems. Professional competences: SK5. Ability to build architecture and create system and application software of computer systems and networks. SK6. The ability to use and implement new technologies, including technologies of smart, mobile, green and secure computing, to participate in the modernization and reconstruction of computer systems and networks, various embedded and distributed applications, in particular with the aim of increasing their efficiency. SK7. Ability to research, develop and select technologies for creating large and ultra-large systems.
Learning outcomes: know: fields of applications of CSAI, knowledge base, models of knowledge representation; logical models of knowledge representation in CSAI; the resolution method; fuzzy sets; methods of derivation under fuzzy conditions; semantic networks; production models; frames; artificial neural networks; methods of making decision; recognition of images; types of problems recognition; methods and algorithms of classification of images; theoretical aspects of machine translation; levels of understanding and their classification; specifications of design and exploiting of expert systems
Required prior and related subjects: prerequisites: - computer systems; - systems programming; - technologies of computer systems designing
Summary of the subject: Modern methods of CSAI and their application; Methods of database knowledge formation; Operation with knowledge models; Application for CSAI designing
Опис: 1. Інтелектуальна система. Поняття штучного інтелекту. Основні напрямки досліджень в області штучного інтелекту. Основні концепції штучного інтелекту. Використання методів штучного інтелекту для побудови інтелектуальних систем. Основні ідеї та визначення ТІС. Поняття інтелектуальної системи. Проблема розробки інтелектуальних систем. Прийняття рішень в умовах невизначенності. 2. Mоделювання простих форм цілеспрямованої поведінки. Математичне моделювання простих форм цілеспрямованої поведінки. Стаціонарне випадкове середовище. Автомати, що навчаються (learning automata). Асимптотично-оптимальні послідовності симетричних автоматів, що навчаються. Випадкове середовище з перемиканням станів. Поведінка автоматів, що навчаються, в випадкових середовищах з перемиканням станів. Каскад двох автоматів з лінійною тактикою. Стохастичні автомати зі змінною структурою. Колективна поведінка автоматів, що навчаються. 3. Навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning). Навчання обчислювальних машин (machine learning). Класифікація методів навчання машин (machine learning). Навчання з підкріпленням (reinforcement learning). Постановка узагальненої задачі навчання з підкріпленням. Класифікація задач навчання з підкріпленням. Однофакторне випадкове середовище (Мulti-armed bandit problem). Метод зваженної оцінки дій (action-value method). Узагальнена форма методів зваженої оцінки дій. Метод експоненціального (зваженого по давнині) усереднення. Метод нормованої експоненціальної функції (softmax action selection). Метод на основі стохастичного градієнтного підйому. Метод верхньої довірчої межі (Upper-Confidence-Bound action selection). Порівняння ефективності методів навчання з підкріпленням в однофакторному випадковому середовищі. Однофакторне випадкове середовище з контекстною залежністю (Contextual bandit). Марківський процес прийняття рішень (Markov Decision Process). Пошук оптимальної стратегії для відомої моделі MDP. Методи навчання з підкріпленням на основі часових різниць (Temporal difference learning). Метод адаптивної евристичної оцінки (Adaptive Heuristic Critic). Метод навчання з підкріпленням SARSA. Метод навчання з підкріпленням Q-learning. 4. Архітектура інтелектуального агента. Поняття архітектури інтелектуального агента. Архітектури агентів на основі моделей логічного мислення. Архітектура інтегрального підпорядкування (Р.Брукс). Порівняння когнітивних та реактивних архітектур інтелектуальних агентів. Комбіновані архітектури інтелектуальних агентів. Напрямки розвитку архітектур інтелектуальних агентів. 5. Багатоагентні системи (Multi-agent systems). Поняття багатоагентної системи. Концептуальна модель багатоагентної системи. Алгоритмічне забезпечення багатоагентних систем. Механізми координації колективної поведінки інтелектуальних агентів. Навчання з підкріпленням в багатоагентних системах. Проблема розпізнавання стану та інтерпретації відгуку середовища. Класифікація задач колективного навчання з підкріпленням. Моделі колективного навчання. Інформаційна взаємодія агентів в процесі навчання. Моделі інформаційної взаємодії інтелектуальних агентів. Навчання розподілу обов'язків в багатоагентній системі (learning organizational roles). 6. Розробка автономних інтелектуальних систем на основі принципів самоорганізації. Поняття самоорганізації. Способи оцінки процесу самоорганізації. Оцінка процесу самоорганізації на основі шенонівської ентропії. Модель процесу самоорганізації Гайнца фон Фьорстера. Самоорганізація в автономних децентралізованих системах. Моделі структурної самоорганізації.
Assessment methods and criteria: Final control (exam), writing (50%), oral form (50%).
Критерії оцінювання результатів навчання: The semester grade is issued on the condition that the student completes the study plan. The semester grade is formed from the results of current monitoring of laboratory work and semester testing. The result of the semester testing is the product of the result of the semester test in the virtual learning environment and the coefficient of the lecture tests in the virtual learning environment. Maximum score in points - 100. Current control - 40. Examination control: written component - 50, verbal component - 10.
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 points – (“excellent”) is awarded for a high level of knowledge (some inaccuracies are allowed) of the educational material of the component contained in the main and additional recommended literary sources, the ability to analyze the phenomena being studied in their interrelationship and development, clearly, succinctly, logically, consistently answer the questions, the ability to apply theoretical provisions when solving practical problems; 87–71 points – (“good”) is awarded for a generally correct understanding of the educational material of the component, including calculations, reasoned answers to the questions posed, which, however, contain certain (insignificant) shortcomings, for the ability to apply theoretical provisions when solving practical tasks; 70 – 50 points – (“satisfactory”) awarded for weak knowledge of the component’s educational material, inaccurate or poorly reasoned answers, with a violation of the sequence of presentation, for weak application of theoretical provisions when solving practical problems; 49-26 points - ("not certified" with the possibility of retaking the semester control) is awarded for ignorance of a significant part of the educational material of the component, significant errors in answering questions, inability to apply theoretical provisions when solving practical problems; 25-00 points - ("unsatisfactory" with mandatory re-study) is awarded for ignorance of a significant part of the educational material of the component, significant errors in answering questions, inability to navigate when solving practical problems, ignorance of the main fundamental provisions.
Recommended books: 1. Stuart Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th edition, Pearson, 2020. - 1136 p. 2. Richard S. Sutton, Andrew G. Barto, Reinforcement Learning: An Introduction, A Bradford Book, 2 ed., MIT Press, Cambridge, MA, 2018. - 322 p. 3. Multiagent Systems, by Gerhard Weiss (Editor), 2nd edition, The MIT Press, 2013. - 920 p. 4. Adrian A. Hopgood, Intelligent Systems for Engineers and Scientists: A Practical Guide to Artificial Intelligence, 4th ed., CRC Press, 2021. – 515 p. 5. Narendra, K. and Thathachar, M. A. L., Learning Automata: An Introduction, 2nd ed., Dover Publications, 2013. - 496 p. 6. K. Najim, A.S. Poznyak, Learning Automata: Theory and Applications, Elsevier, 2014. – 236 p. 7. Chowdhary, Chiranji Lal, Intelligent systems: advances in biometric systems, soft computing, image processing, and data analytics, Apple Academic Press, 2020. – 320 p. 8. Maxim Lapan, Deep Reinforcement Learning Hands-On, 2nd edition, Packt Publishing, 2020. - 798 p. 9. Richard E. Neapolitan, Xia Jiang, Artificial Intelligence: With an Introduction to Machine Learning, Chapman and Hall, 2018. - 480 p. 10. Laurence Moroney, AI and Machine Learning for Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence, O'Reilly Media, 2020. - 390 p. 11. Leon Reznik, Intelligent Security Systems: How Artificial Intelligence, Machine Learning and Data Science Work For and Against Computer Security, Wiley-IEEE Press, 2021. – 371 p. 12. Artificial Intelligence-based Internet of Things Systems, Souvik Pal, Debashis De, Rajkumar Buyya (eds.), Springer, 2022. – 513 p.
Уніфікований додаток: Lviv Polytechnic National University ensures the realization of the right of persons with disabilities to obtain higher education. Inclusive educational services are provided by the Service of accessibility to learning opportunities "Without restrictions", the purpose of which is to provide permanent individual support for the educational process of students with disabilities and chronic diseases. An important tool for the implementation of the inclusive educational policy at the University is the Program for improving the qualifications of scientific and pedagogical workers and educational and support staff in the field of social inclusion and inclusive education. Contact at: St. Karpinsky, 2/4, 1st floor, room 112 E-mail: nolimits@lpnu.ua Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: The policy regarding the academic integrity of the participants of the educational process is formed on the basis of compliance with the principles of academic integrity, taking into account the norms "Regulations on academic integrity at the Lviv Polytechnic National University" (approved by the academic council of the university on June 20, 2017, protocol No. 35).