У результаті вивчення модуля студент повинен знати: теоретичні і професійно-практичні знання і компетенції в області самоорганізації та самонавчання інформаційних систем.

Методи синтезу та оптимізації, Моделювання систем, Інтелектуальний аналіз даних, Інтелектуальна обробка даних, Функційне та логічне програмування

Технології ІІС. Web Mining. Інтелектуальний аналіз веб простору. Базові категорії Web Content Mining, Web Structure Mining, Web Usage Mining. Задачі, що вирішують технології. Обґрунтування застосування та перспективи розвитку. Технології пошуку та видобування даних. Веб-алгоритми пошуку. Проблеми структурування та ранжирування інформації. Інтелектуальний семантичний пошук. Видобування фактів, знань, структура WebSQL. Семантичний Веб. Об’єкти та моделі. Сучасний стан та перспективи розвитку.

• Ian H. Witten, Eibe Frank and Mark A. Hall. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. — Morgan Kaufmann, 2016. — P. 654.
• Педро Домингос. Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир - Манн, Иванов и Фербер, 2016 г. – 336c.
• Ник Бостром: Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии - Манн, Иванов и Фербер, 2016 г. – 496c.
• Нейронные сети - Портал искусственного интеллекта - http://www.aiportal.ru/
• BaseGroup Labs. Технологии анализа данных - https://basegroup.ru/
• Business Analytics & Intelligence Software Development – http://www.prognoz.com/

Поточний контроль (40%): Результати захисту лабораторних робіт, виконання комплексної роботи, усне опитування
Підсумковий контроль (60%, екзамен): тестування, усне опитування.