Вибіркова дисципліна
Методологія розробки інтелектуальних ІС
Обсяг освітнього компонента:
• у кредитах ЄКТС — 4.5.
Кількість аудиторних занять:
Лекційних занять - 15, лабораторних занять 7.
Самостійна робота:
91 годин.
Семестровий контроль:
Залік.
Освітню компоненту забезпечує:
Викладач:
Анотація:
Анотація навчальної дисципліни
Метою вивчення дисципліни є формування та розвиток компетентностей для проведення досліджень та/або здійснення інновацій, розв’язанням комплексних професійних задач, пов’язаних з розробкою інтеллектуальних інформаційних систем.
Завдання вивчення дисципліни:
Набуття здатності до розв’язання задач дослідницького та/або інноваційного характеру в процесі розробки інформаційних та інтелектуальних комп’ютерних систем та технологій шляхом створення та дослідження методик обробки та аналізу великих даних різної природи та підтримки прийняття рішень з урахуванням наявних обмежень та ресурсів.
Практичне значення та використання отриманих знань:
Набуття знань практичних навичок щодо застосування CRISP-DM методології створення ІІС, використання методів регресійного та кластерного аналізів та машинне навчання зі вчителем для проєктування ІІС, методик розробки ІІС на прикладах рекомендаційних ІС, ІІС з аналізу даних соціологічного моніторингу, аналізу та прогнозування часових рядів, а також розробки інтелектуального управління в системах IoT та розробки систем штучного ігрового інтелекту
Тематика та види навчальних занять
Лекційні заняття
Лекція 1. Gartner: стратегічні тренди розвитку ІТ (Спадкоємність трендів
2018-2023, Прогноз трендів на 2024р.)
Лекція 2. CRISP-DM методологія (Теоретичні відомості).
Лекція 3. CRISP-DM методологія (Практичні приклади застосування).
Лекція 4. Регресійний аналіз та машинне навчання для проектування ІІС.
Лекція 5. Кластерний аналіз на машинне навчання для проектування ІІС.
Лекція 6. Методи машинного навчання зі вчителем для проектування ІІС
Лекція 7. Методика розробки рекомендаційних ІС на основі колаборативної фільтрації.
Лекція 8. Методика розробки рекомендаційних ІС на основі фільтрації вмісту.
Лекція 9. Методика розробки ІІС з аналізу даних соціологічного моніторингу. Етап попередньої обробки
Лекція 10. Методика розробки ІІС з аналізу даних соціологічного моніторингу. Етап моделювання
Лекція 11. Методика розробки ІІС прогнозування часових рядів із використанням методів машинного навчання зі вчителем
Лекція 12. Методика розробки інтелектуального управління в системах IoT
Лекція 13. Методика розробки систем штучного ігрового інтелекту
Лабораторні заняття:
Лабораторна робота 1. Обґрунтування напряму магістерського дослідження на основі
порівняння можливостей ІС та ІІС та етапів їх розробки
Мета заняття – Продемонструвати вміння аналізувати проблеми предметної галузі та формулювати вимоги до розробки ІІС при обґрунтуванні напряму магістерського дослідження у відповідності до етапів методології розробки ІІС
Характер заняття - дослідно-аналітичний
Лабораторна робота 2. Аналіз об’єкта дослідження – постановка загальної задачі дослідження
Мета заняття - Продемонструвати вміння визначити та проаналізувати об’єкт наукового дослідження згідно із обґрунтованим напрямком в галузі комп’ютерних наук задля обґрунтування актуальності проведення магістерського дослідження
Характер заняття - дослідно-аналітичний
Лабораторна робота 3. Аналіз предмета дослідження – аналіз існуючих моделей, методів, алгоритмів, методик, технологій для вирішення загальної задачі дослідження
Мета роботи – Продемонструвати вміння визначити та проаналізувати предмет наукового дослідження згідно із обґрунтованим напрямком в галузі комп’ютерних наук задля визначення ступеню вивченості та наукової розробленості загальної задачі дослідження.
Характер заняття - дослідно-аналітичний
Лабораторна робота 4. Змістовна постановка задачі магістерського дослідження.
Мета роботи – здобуття практичних навичок щодо формулювання об'єкта, предмета, мети, гіпотези та задач дослідження кваліфікаційної роботи магістра в галузі комп’ютерних наук задля створення структурно-логічної схеми змісту магістерського дослідження
Характер заняття – дослідно-аналітичний
Лабораторна робота 5. Розробка методики створення ІІС, яка спрямована на вирішення задачі магістерського дослідження.
Мета роботи – здобуття практичних навичок щодо математичної або експериментальна розробка нових або удосконалення існуючих метода / моделі / алгоритмів /методики/ інтелектуальної інформаційної технології, виходячи із необхідності вирішення сформульованої складної задачі дослідницького та/або інноваційного характеру
Характер заняття – дослідно-аналітичний
Консультації здійснюються впродовж семестру згідно встановленого розкладу.
Форми контрольних заходів та оцінювання результатів навчання
Поточний контроль полягає у виконанні:
1) завдань на лабораторних роботах у семестрі передбачено 5 лабораторних робіт, які виконуються на 7 лабораторних заняттях, за кожну лабораторну роботу здобувач може отримати максимальну оцінку у 8 балів (разом 40 балів);
2) 2-х модульних контрольних робіт. Модульні контрольні роботи складаються з теоретичної і практичної частин та проводяться у формі письмового тестування. Бездоганне виконання кожної модульної контрольної роботи становить 30 балів;
Підсумковий контроль-залік. Залік накопичувальний.
Компетентності:
К1. Здатність до розв’язання задач дослідницького та/або інноваційного характеру в процесі розробки інформаційних та інтелектуальних комп’ютерних систем та технологій шляхом створення та дослідження методик обробки та аналізу великих даних різної природи та підтримки прийняття рішень з урахуванням наявних обмежень та ресурсів.
Передумови вивчення дисципліни:
Знання методів та моделей машинного навчання, штучного інтелекту та інтелектуального аналізу даних
Результати навчання:
РН1. Розробляти концептуальну модель інтелектуальної ІС.
РН2. Володіти методиками розробки проектування інтелектуальних ІС.
РН3. Розробляти та досліджувати моделі та методи машинного навчання та штучного інтелекту при проєктуванні та реалізації інтелектуальних ІС та технологій.
▪ 2024 рік