Базовая информация по дисциплине
«Введение в искусственный интеллект» 6семестр
|
Информация об авторах |
Ахмадов Нурсултан Авуханович – старший преподаватель кафедры «Информационные технологии» |
|
Цели и задачи дисциплины |
Цели дисциплины: формирование теоретических знаний в области искусственного интеллекта (ИИ); получение навыков проектирования систем искусственного интеллекта и работы с инструментальными средствами реализации принципов искусственного интеллекта. Задачи дисциплины: -изучение принципы работы искусственного интеллекта; изучение основ функционирования интеллектуальных информационно-поисковых систем; развитие навыков самостоятельной разработки алгоритмов решения задач и их анализа. Длительность изучения дисциплины: 16 недель Трудоемкость дисциплины: 3 зачетные единицы В результате освоения дисциплины студент должен: знать: -методы и средства решения практических задач с помощью технологий искусственного интеллекта; методы и средства решения практических задач обработки данных с помощью технологий искусственного интеллекта. уметь: -решать задачи обработки данных средствами технологий искусственного интеллекта; решать задачи обработки данных средствами CASE-технологий. владеть: - основами проектирования систем искусственного интеллекта. |
Структура дисциплины
|
Теоретический материал |
Количество модулей – 2 Количество тем/лекций в каждом модуле - 2; 2. |
|
Практический материал |
По данной дисциплине предусматривается выполнение лабораторных работ по двум рассматриваемым модулям. Всего 6 лабораторных работ. |
|
Контрольно-измерительные материалы |
В комплекте тестовых заданий имеется по 20 вопросов к каждому модулю, на ответы отводится 40минут. |
Программа дисциплины
|
Модуль |
Темы/Лекции |
Материалы для сопровождения дисциплины |
Контрольно- измерительные материалы |
Направления подготовки |
|
Модуль 1. Введение в искусственный интеллект |
1. Презентация 2. Лабораторные работы |
Тест |
09.03.02 Информационные системы и технологии бакалавриат |
|
|
Модуль 2. Современное машинное обучение |
1.Обучение с учителем. Задачи классификации и регрессии. 2.Работа с категориальными данными. Введение в MongoDB. |
1. Презентация 2. Лабораторные работы |
Тест |
Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
1.Сысоев Д.В. Введение в теорию искусственного интеллекта: учебное пособие / Сысоев Д.В., Курипта О.В., Проскурин Д.К. – Воронеж: Воронежский государственный архитектурно-строительный университет, ЭБС АСВ, 2014. – 171 c. – Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/30835.html.
2.Потапов А.С. Технологии искусственного интеллекта / Потапов А.С. – Санкт-Петербург: Университет ИТМО, 2010. – 218 c. – Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/68201.html.
3.Боровская Е.В. Основы искусственного интеллекта: учебное пособие / Боровская Е.В., Давыдова Н.А. – Москва: Лаборатория знаний, 2020. – 128 c. – Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/98551.html.
4.Теория и практика машинного обучения: учебное пособие / В.В. Воронина [и др.]. – Ульяновск: Ульяновский государственный технический университет, 2017. – 291 c. – Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/106120.html.
5.Орлов А. И. Искусственный интеллект: экспертные оценки: учебник / А. И. Орлов. — Москва: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 436 c. – Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/117030.html
6.Филипова И. А. Правовое регулирование искусственного интеллекта: учебное пособие / И. А. Филипова. — Москва: Ай Пи Ар Медиа, 2022. — 293 c. – Режим доступа: https://www.iprbookshop.ru/121114.html.