Ви переглядаєте архівну версію офіційного сайту НУЛП (2005-2020р.р.). Актуальна версія: https://lpnu.ua
Еволюційне програмування
Спеціальність: Системи штучного інтелекту
Код дисципліни: 7.122.04.E.30
Кількість кредитів: 5
Кафедра: Системи штучного інтелекту
Лектор: Швороб І.
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: заочна
Результати навчання:
Вміти формулювати та вдосконалювати важливу дослідницьку задачу, для її вирішення збирати необхідну інформацію та формулювати висновки, які можна захищати в науковому контексті.
Використовувати професійно-профільні знання і практичні навички для оптимізації проектування інформаційних систем будь-якої складності, для вирішення конкретних завдань проектування інтелектуальних інформаційних систем з керування обєктами різної фізичної природи.
Вміти аналізувати та оцінювати коло завдань, які сприяють подальшому розвитку ефективного використання інформаційних ресурсів систем прийняття рішень.
Використовувати професійно-профільні знання і практичні навички для оптимізації проектування інформаційних систем будь-якої складності, для вирішення конкретних завдань проектування інтелектуальних інформаційних систем з керування обєктами різної фізичної природи.
Вміти аналізувати та оцінювати коло завдань, які сприяють подальшому розвитку ефективного використання інформаційних ресурсів систем прийняття рішень.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни:
Попередні навчальні дисципліни
Інтелектуальний аналіз даних
Методи та засоби інтеграції даних
Теорія прийняття рішень
Супутні і наступні навчальні дисципліни
Управління процесами виконання проекту
Візуалізація даних
Машинне навчання
Інтелектуальний аналіз даних
Методи та засоби інтеграції даних
Теорія прийняття рішень
Супутні і наступні навчальні дисципліни
Управління процесами виконання проекту
Візуалізація даних
Машинне навчання
Короткий зміст навчальної програми:
Метою викладання навчальної дисципліни «Еволюційне програмування» є вивчення та практичне засвоєння методів та алгоритмів еволюційногопрограмування, підготовка студентів до ефективного використання сучаснихеволюційних методів для
створення автоматизованих систем у подальшійпрофесійній діяльності; надбання практичних навичок роботи з програмнимизасобами для побудови інтелектуальних моделей на основі методів еволюційноїоптимізації.
Рекомендована література:
1. Encyclopediaofartificialintelligence / Eds.: J. R. Dopico, J. D. delaCalle,A. P. Sierra. – NewYork :InformationScienceReference, 2009. – Vol. 1-3. – 1677 p.
2. Gen M. Geneticalgorithmsandengineeringdesign / M. Gen, R. Cheng. –NewJersey :JohnWiley&Sons, 1997. – 352 p.
3. Haupt R. Practicalgeneticalgorithms / R. Haupt, S. Haupt. – NewJersey :JohnWiley&Sons,2004. – 261 p.
4. Емельянов В. В. Теория и практика эволюционного моделирования /В. В. Емельянов, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик. – М. :Физматлит, 2003. – 432 с.
5. Курейчик В. М. Генетические алгоритмы: монография /В. М. Курейчик. – Таганрог : ТРТУ, 1998. – 242 с.
2. Gen M. Geneticalgorithmsandengineeringdesign / M. Gen, R. Cheng. –NewJersey :JohnWiley&Sons, 1997. – 352 p.
3. Haupt R. Practicalgeneticalgorithms / R. Haupt, S. Haupt. – NewJersey :JohnWiley&Sons,2004. – 261 p.
4. Емельянов В. В. Теория и практика эволюционного моделирования /В. В. Емельянов, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик. – М. :Физматлит, 2003. – 432 с.
5. Курейчик В. М. Генетические алгоритмы: монография /В. М. Курейчик. – Таганрог : ТРТУ, 1998. – 242 с.
Методи і критерії оцінювання:
40 - лабораторні роботи
60 - екзамен
60 - екзамен
Еволюційне програмування (курсова робота)
Спеціальність: Системи штучного інтелекту
Код дисципліни: 7.122.04.E.31
Кількість кредитів: 2
Кафедра: Системи штучного інтелекту
Лектор:
Швороб І.
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: заочна
Результати навчання:
Вміти формулювати та вдосконалювати важливу дослідницьку задачу, для її вирішення збирати необхідну інформацію та формулювати висновки, які можна захищати в науковому контексті.
Використовувати професійно-профільні знання і практичні навички для оптимізації проектування інформаційних систем будь-якої складності, для вирішення конкретних завдань проектування інтелектуальних інформаційних систем з керування обєктами різної фізичної природи.
Вміти аналізувати та оцінювати коло завдань, які сприяють подальшому розвитку ефективного використання інформаційних ресурсів систем прийняття рішень.
Використовувати професійно-профільні знання і практичні навички для оптимізації проектування інформаційних систем будь-якої складності, для вирішення конкретних завдань проектування інтелектуальних інформаційних систем з керування обєктами різної фізичної природи.
Вміти аналізувати та оцінювати коло завдань, які сприяють подальшому розвитку ефективного використання інформаційних ресурсів систем прийняття рішень.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни:
Попередні навчальні дисципліни
Інтелектуальний аналіз даних
Методи та засоби інтеграції даних
Теорія прийняття рішень
Супутні і наступні навчальні дисципліни
Управління процесами виконання проекту
Візуалізація даних
Машинне навчання
Інтелектуальний аналіз даних
Методи та засоби інтеграції даних
Теорія прийняття рішень
Супутні і наступні навчальні дисципліни
Управління процесами виконання проекту
Візуалізація даних
Машинне навчання
Короткий зміст навчальної програми:
Метою викладання навчальної дисципліни «Еволюційне програмування» є вивчення та практичне засвоєння методів та алгоритмів еволюційногопрограмування, підготовка студентів до ефективного використання сучаснихеволюційних методів для
створення автоматизованих систем у подальшійпрофесійній діяльності; надбання практичних навичок роботи з програмнимизасобами для побудови інтелектуальних моделей на основі методів еволюційноїоптимізації.
Рекомендована література:
1. Encyclopediaofartificialintelligence / Eds.: J. R. Dopico, J. D. delaCalle,A. P. Sierra. – NewYork :InformationScienceReference, 2009. – Vol. 1-3. – 1677 p.
2. Gen M. Geneticalgorithmsandengineeringdesign / M. Gen, R. Cheng. –NewJersey :JohnWiley&Sons, 1997. – 352 p.
3. Haupt R. Practicalgeneticalgorithms / R. Haupt, S. Haupt. – NewJersey :JohnWiley&Sons,2004. – 261 p.
4. Емельянов В. В. Теория и практика эволюционного моделирования /В. В. Емельянов, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик. – М. :Физматлит, 2003. – 432 с.
5. Курейчик В. М. Генетические алгоритмы: монография /В. М. Курейчик. – Таганрог : ТРТУ, 1998. – 242 с.
2. Gen M. Geneticalgorithmsandengineeringdesign / M. Gen, R. Cheng. –NewJersey :JohnWiley&Sons, 1997. – 352 p.
3. Haupt R. Practicalgeneticalgorithms / R. Haupt, S. Haupt. – NewJersey :JohnWiley&Sons,2004. – 261 p.
4. Емельянов В. В. Теория и практика эволюционного моделирования /В. В. Емельянов, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик. – М. :Физматлит, 2003. – 432 с.
5. Курейчик В. М. Генетические алгоритмы: монография /В. М. Курейчик. – Таганрог : ТРТУ, 1998. – 242 с.
Методи і критерії оцінювання:
курсова робота - 100 балів
курсова робота - 100 балів