Системи із самоорганізацією та самонавчанням
Спеціальність: Комп'ютерні науки
Код дисципліни: 6.122.03.E.157
Кількість кредитів: 5.00
Кафедра: Системи автоматизованого проектування
Лектор: к.т.н., доцент Юрчак Ірина Юріївна
Семестр: 5 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання: 1. Теоретичні основи адаптивних систем. Особливості систем з самоорганізацією та самонавчанням. Можливості інтелектуальних систем.
2. Базові поняття машинного навчання. Класи завдань для машинного навчання. Види машинного навчання - навчання з вчителем, без вчителя, з підкріпленням. Технології машинного та глибокого навчання. Основні напрямки технологій обробки великих даних.
3. Основні категорії алгоритмів для машинного навчання – класичні та природні алгоритми, ройовий та колективний інтелект, нейронні мережі.
4. Алгоритми роботи пошукових систем, як приклад систем самонавчання.
5. Інтелектуальні прикладні системи з самонавчанням: комп’ютерний та машинний зір, діалогові системи та чат-боти, системи машинного перекладу.
6. Блокчейн мережа, як система з самоорганізацією. Реалізація сервісів, що базуються на блокчейні: електронна валюта, розумні контракти, керування цифровими ідентифікаційними даними, гарантійні документи, логістика.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Прикладне програмування
Об’єктно-орієнтоване програмування
Алгоритмізація та програмування
Інтелектуальний аналіз даних
Методи та системи штучного інтелекту
Управління ІТ-проектами
Короткий зміст навчальної програми: Дисципліна “Системи з самоорганізацією та самонавчанням” надає обсяг знань щодо теоретичних основ адаптивних систем, що спроможні до самоорганізації та самонавчання. Розглядаються особливості машинного і глибокого навчання. Оглядаються основні категорії алгоритмів для машинного навчання – класичні та природні алгоритми, ройовий та колективний інтелект, нейронні мережі. Надано інформацію щодо популярних інтелектуальних систем та сервісів, що демонструють інтелектуальні здібності: пошукові системи, комп’ютерний та машинний зір, діалогові системи та чат-боти, системи машинного перекладу. Проаналізовано можливості самоорганізації блокчейн технологій для вирішення низки проблем: електронна валюта, розумні контракти, керування цифровими ідентифікаційними даними, гарантійні документи, логістика.
Методи та критерії оцінювання: Поточний контроль (40%): Результати захисту лабораторних робіт, виконання комплексної роботи, усне опитування
Підсумковий контроль (60%, екзамен): тестування, усне опитування.
Рекомендована література: • Онлайн збірка методичних вказівок для дисципліни (Лекції, методичні вказівки до виконання лабораторних та самостійної робіт) (https://www.victoria.lviv.ua/library/students/sss/)
• Матеріали дисципліни у ВНС Національного університету «Львівська політехніка»
(https://vns.lpnu.ua/course/view.php?id=6437)
8. Рекомендована література
1. Макс Теґмарк . Життя 3.0. Доба штучного інтелекту – Наш формат, 2019, 344с..
2. Тарік Рашид. Створюємо нейронну мережу. - Діалектика-Вільямс, 2020, 272с.
3. Метт Харрісон. Машинне навчання: кишеньковий довідник. - Діалектика-Вільямс, 2020, 320с.
4. Джордж Ґілдер. Життя після Google. Занепад великих даних і становлення блокчейн-економіки. – BookChef, 2021, 320с.
5. Малкольм Фрэнк, Пол Рериг, Бен Принг. Що робити, коли машини почнуть робити все. – Форм, 2019, 320с.
6. Дон Тапскотт, Алекс Тапскотт. Блокчейн-революція.- Літопис, 2019, 492с.
7. Шон Кеннел, Бенджі Тревіс. Секрети YouTube. – BookChef, 2020, 204с..
8. Марк Рандольф. NETFLIX. Ця ідея ніколи не спрацює. – BookChef, 2019, 196с.
9. Дрозд Валентина. Цифрова валюта у світі та в Україні. - Центр навчальної літератури (ЦНЛ), 2022, 298с.
10. Марманіс Х., Бабенко Д.. Алгоритми інтелектуального інтернету. Символ, 2018, - 480 с.