Artificial Intelligence Technologies in Computer and Cyber-Physical Systems

Major: System Programming
Code of subject: 7.123.02.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: 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.
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: 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.
Assessment methods and criteria: Final control (exam), writing (50%), oral form (50%).
Критерії оцінювання результатів навчання: 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.
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. Левитин К.Е., Поспелов Д.А. Будущее искусственного интеллекта.- М.: Наука, 1991. 2. Искусственный интеллект. Кн. 1-3. Под ред. Поспелова Д.А. - М.: Радио и Связь, 1990. 3. Нильсон Л. Принципы искусственного интеллекта. - М.: Радио и Связь, 1985.
Уніфікований додаток: 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).
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).