знати загальні принципи побудови, архітектуру та призначення автономних інтелектуальних систем;
розуміти концептуальні основи функціонування базових вузлів та блоків, що реалізують основну функціональність автономних інтелектуальних систем;
знати принципи машинного навчання (machine learning), зокрема принципи та методи навчання з підкріпленням (reinforcement learning);
розуміти принципи організації роботи інтелектуальних агентів (intelligent agents) та багатоагентних систем (multi-agent systems);
вміти створювати, конфігурувати та налагоджувати роботу автономних інтелектуальних систем.

попередні: Комп’ютерна логіка, Комп’ютерні системи,
супутні: Комп'ютерні системи штучного інтелекту

Поняття інтелектуальної системи. Математичне моделювання простих форм цілеспрямованої поведінки. Цілеспрямовані автомати (Learning automata). Машинне навчання (Machine learning). Навчання з підкріпленням (Reinforcement learning). Марківський процес прийняття рішень. Архітектура інтелектуального агента. Багато-агентні системи (БАС). Алгоритмічне забезпечення БАС. Координація колективної поведінки інтелектуальних агентів. Поняття самоорганізації. Самоорганізація в автономних децентралізованих системах.

1. Stuart Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd edition, Pearson, 2009. - 1152 p.
2. David L. Poole, Alan K. Mackworth, Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents, Cambridge University Press, 2010. - 682 p.
3. Multiagent Systems, by Gerhard Weiss (Editor), 2nd edition, The MIT Press, 2013. - 920 p.

Письмові звіти з лабораторних робіт, усне опитування (30%)
Підсумковий контроль (70 %, контрольних захід, екзамен): письмово-усна форма (70%)