Ви переглядаєте архівну версію офіційного сайту НУЛП (2005-2020р.р.). Актуальна версія: https://lpnu.ua

Системи штучного інтелекту

Спеціальність: Комп'ютерні науки та інформаційні технології
Код дисципліни: 8.122.00.O.17
Кількість кредитів: 4
Кафедра: Системи штучного інтелекту
Лектор: Шаховська Н.Б.
Семестр: 3 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання:
1. Володіння поглибленими професійно-профільними знання і практичними навичками для оптимізації проектування інформаційних систем будь-якої складності, для вирішення конкретних завдань проектування інтелектуальних інформаційних систем з керування об'єктами різної фізичної природи, які представлені зоровими образами.
2. Розуміння принципів і методів аналізу та оцінювання коло завдань, які сприяють подальшому розвитку ефективного використання інформаційних ресурсів систем прийняття рішень.
3. Отримання знань для здатності проводити оцінку наявних технологій та на основі аналізу формувати вимоги до розроблення перспективних інформаційних технологій в області рухомих робототехнічних систем.
4. Знання та навики здійснювати ефективну комунікативну діяльність роботи команди з розроблення проекту інформаційної системи.
5. Знання та навики з побудови моделі інформаційних потоків, проектування сховища і простору даних, бази знань, використовуючи діаграмну техніку і стандарти розроблення інформаційних систем.
6. Здатність володіти достатніми знаннями з дослідження та виявлення проблем замовника та оформлення їх у вигляді вимог з подальшим знаходженням найефективнішого їхнього розв’язку.
7. Здатність володіти різними інструментами та стратегіями, що мають відношення до діагностування та аналізу різних типів складних управлінських проблем на рівні, що дасть можливість їхнього працевлаштування в наукових установах, здатність ефективно використовувати на практиці теоретичні концепції наукового менеджменту та ділового адміністрування.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни:
Методи аналізу та оптимізації складних систем
Короткий зміст навчальної програми:
Знання отримані в процесі вивчення даної дисципліни базуються як натрадиційних методах опрацювання зображень (лінійні фільтри, перетворення Фур’є,регресія, класифікація, кластеризація), так і на сучасних методах та інструментахмашинного навчання. 
Рекомендована література:
1. Ткаченко Р. О. Нейромережеві засоби штучного інтелекту: навчальний посібник / Р.О. Ткаченко, П. Р. Ткаченко, І. В. Ізонін - Львів: Видавництво Львівської політехніки,2017. - 240 с. ISBN 978-966- 941-011- 52. Шапиро Л. Компьютерное зрение / Л. Шапиро, Дж. Стокман. – М. : Бином.Лаборатория знаний, 2006. – 716 с.3. Форсайт Д. Компьютерное зрение. Современный подход / Д. Форсайт, Ж. Понс. – М. :Вильямс, 2004. – 928 с.4. Савиных В. П. Аэрокосмическая фотосьемка / В. П. Савиных, А. С. Кучко, А. Ф.Стеценко. – М. : КартоГеоЦентр Геоиздат, 1997. – 378 с.5. Янтуш Д. А. Дешифрирование азрокосмических снимков / Д. А. Янтуш. – М. : Недра,1991. – 240 с.6. Цифровая обработка изображений в информационных системах / И. С. Грузман, В. С.Киричук и др. – Новосибирск : НГТУ, 2002. ? 352 с. 
Методи і критерії оцінювання:
Лабораторні роботи  - 40 балів, екзамен - 60 балів