В результаті вивчення дисципліни «Методи та системи штучного інтелекту» студент повинен знати:
- методики представлення знань;
- архітектури систем штучного інтелекту;
- принципи функціонування систем штучного інтелекту;
- методологічні підходи до побудови систем штучного інтелекту;
- методологію використання знань та технології інженерії знань.

- дискретна математика;
- основи програмування;
- алгоритмічні мови.

Курс «Методи та системи штучного інтелекту» містить опис основних методів штучного інтелекту та використання цих методів при вирішенні практичних задач. Теоретичні та практичні навички роботи з використанням методів штучного інтелекту дають змогу швидко розв’язувати реальні задачі, пов’язані із складністю опрацювання та зберігання великих масивів різнорідної інформації в інтелектуальних інформаційних системах, використовувати нові інформаційні технологій та сучасні програмні продукти, що базуються на методах штучного інтелекту в роботі різних організацій, на підприємствах та у повсякденному житті.

1. Нікольський Ю.В., Пасічник В.В. Системи штучного інтелекту. – Львів, Магнолія-Плюс, 2013. – 315 с.
2. Stuart J. Russell, Peter Norvig. Artificial intelligence. A modern approach. Third Edition. ISBN-10: 0-13-604259-7, ISBN-13: 978-0-13-604259-4
3. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам – М.: Мир, 1989.
4. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. – М.: Финансы и статистика, 1996.
5. Питер Джексон. Введение в экспертные системы. – Изательский дом “Вильямс”, Москва, Санкт-Петербург, Киев. 2001.
6. В.В.Девятков. Системы искусственного интеллекта. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2001.

Методи і критерії оцінювання включають в себе:
- поточний контроль (40%): письмові звіти з лабораторних робіт, усне опитування;
- підсумковий контроль (60%, екзамен): письмово-усна форма.