Machlearn programme09

Требования к студентам
Изучение дисциплины требует предварительных знаний в объеме первых курсов стандартной бакалавриат-программы, основам дифференциального и интегрального исчисления, а также таких учебных дисциплин как “Дискретная математика”, “Информатика и программирование”, “Объектно-ориентированный анализ и программирование”.


Цель курса
Целью преподавания дисциплины "Методы и технологии искусственного интеллекта" является формирование у студентов профессиональных компетенций, на основе теоретических знаний и практических навыков в области в области искусственного интеллекта, позволяющих обеспечить проектирование и реализацию интеллектуальных агентов — автономных искусственных систем, способных к анализу ситуации, принятию решения и его выполнению.


Аннотация

Дисциплина «Методы и технологии искусственного интеллекта» ориентирована на изучение основных парадигм в области искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI), методов и технологий проектирования, реализации и анализа интеллектуальных агентов. Автономные интеллектуальные агенты являются программными системами и/или физическими устройствами, оснащенными сенсорами и манипуляторами. Интеллектуальная система должна воспринимать изменения в окружающей ее среде, действовать рационально с целью выполнения поставленных перед ней задач, взаимодействовать с другими агентами и с человеком. Эти способности последовательно рассматриваются во всех разделах курса. Способности интеллектуальных систем основываются на большом наборе общих и специализированных методов представления знаний, механизмах рассуждения и решения задач, алгоритмах поиска и методах машинного обучения, которые составляют основное содержание дисциплины и кумулятивно изучаются на протяжении всего курса.

Кроме того, в курсе предусмотрен обзор возможностей, которые предоставляет искусственный интеллект для решения задач, которые сложно или нерационально решать с помощью других методов. Эти задачи включают в себя эвристический поиск и алгоритмы планирования, формализмы для представления знаний и рассуждения, методы обучения машины, методы очувствления, проблемы распознавания речи и понимания естественного языка, компьютерное зрение, робототехника и другие.
Учащийся должен быть в состоянии определить, в каких случаях методы искусственного интеллекта применимы для данной задачи, выбрать походящий метод и реализовать его.
Содержание курса соответствует своду знаний по искусственному интеллекту и интеллектуальным системам (IS), описанному в документе Software Engineering 2004 (SE 2004), определяющему руководящие принципы создания учебных планов для преподавания программной инженерии в высших учебных заведениях.