Системы и технологии искусственного интеллекта

Магистратура 2024/2025

Статус: Курс обязательный (Бизнес-аналитика)

Направление: 38.04.05. Бизнес-информатика

Кто читает: Кафедра информационных технологий в бизнесе (Пермь)

Где читается: Факультет экономики (Пермь)

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Ясницкий Леонид Нахимович

Прогр. обучения: Бизнес-аналитика

Язык: русский

Кредиты: 6

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

В рамках дисциплины изучаются теоретические основы трех основных технологий создания систем искусственного интеллекта: нейронные сети, экспертные системы, генетические алгоритмы, причем основной упор делается на нейросетевые технологии.Материал осваивается на примерах создания и применения нейросетевых моделей для решения задач извлечения знаний, прогнозирования, управления, оптимизации в экономике, промышленности, медицине, политологии, социологии, психологии, спорте и др. Курс позволяет студентам разных направлений и специализаций, не имеющих специальных ИТ-навыков и знаний языков программирования, быстро и легко получить необходимый минимум теоретических знаний, целостное представление о предмете, приобрести практические навыки разработки и применения нейросетевых интеллектуальных систем для решения широкого круга задач в различных предметных областях.

Цель освоения дисциплины

Освоение математического аппарата и программного инструментария создания интеллектуальных систем. Приобретение навыков использования технологий создания и применения систем искусственного интеллекта для решения практических задач.

Планируемые результаты обучения

Студент должен знать области применения и виды систем искусственного интеллекта;
Студент должен знать принцип действия и основные технологии создания систем искусственного интеллекта;
Студент должен знать основные проблемы, препятствующие созданию и применению систем искусственного интеллекта и пути их преодоления;
Студент должен знать способы тестирования и доказательства адекватности систем искусственного интеллекта;
Студент должен знать методы извлечения знаний с помощью систем искусственного интеллекта с целью разработки практических рекомендаций; технологию разработки алгоритмов и программ, методы отладки и решения задач на ЭВМ в различных режимах.
Студент должен уметь выполнять постановку задач создания систем искусственного интеллекта, разрабатывать системы искусственного интеллекта, применять системы искусственного интеллекта для решения практических задач оптимизации, прогнозирования, управления, извлечения знаний распознавания образов.
Студент должен владеть навыками постановки задач для разработки систем искусственного интеллекта, навыками работы с различными прикладными программными продуктами проектирования систем искусственного интеллекта, навыками программной реализации и тестирования систем искусственного интеллекта, навыками практического применения систем искусственного интеллекта.