Тенденції та перспективи розвитку інтелектуальних комп'ютеризованих систем управління

Анотація навчальної дисципліни
Мета вивчення дисципліни: формування уявлення про основні етапи, сучасні тенденції та перспективи розвитку інтелектуальних комп’ютеризованих систем управління; оволодіння основними принципами використання інтелектуальних систем у промисловості; оволодіння принципами створення генетичних алгоритмів як одного з основних сучасних підходів до побудови систем штучного інтелекту; оволодіння основними поняттями з генетичних алгоритмів.
Практичне значення та використання отриманих знань: формування здатності застосовувати сучасні технології  для моделювання та оптимізації інтелектуальних систем управління; набуття практичних навичок самостійної побудови комп’ютеризованих систем управління з елементами штучного інтелекту для розв’язання різноманітних задач прикладного характеру; набуття практичних навичок з моделювання, оптимізації та використання генетичних алгоритмів при створенні інтелектуальних комп’ютеризованих систем управління.

Тематика та види навчальних занять
Для денної форми здобуття освіти
Лекційні заняття
Лекція 1. «Основні етапи розвитку інтелектуальних систем та передумови їх використання у промисловості».
Лекція 2. «Ознаки інтелекту виробничих систем».
Лекція 3. «Сучасні тенденції розвитку інтелектуальних виробничих систем».
Лекція 4. «Штучний інтелект у роботизованих системах». 
Лекція 5. «Приклад генетичного алгоритму».
Лекція 6. «Основні поняття генетичних алгоритмів».
Лекція 7. «Методи вибору батьків та відтворення». 
Лекція 8. «Кросинговер та мутація». 
Лекція 9. «Різноманітність генетичних алгоритмів».
Лекція 10. «Паралельне виконання генетичних алгоритмів».
Лекція 11. «Модернізація генетичних алгоритмів».
Лекція 12. «Символьна модель генетичних алгоритмів. Переваги та недоліки генетичних алгоритмів».
Практичні заняття
Практичне заняття 1. «Відмінності між класичною та інтелектуальною системами управління».
Мета заняття: з’ясувати основні відмінності між класичною та інтелектуальною системами управління при трансформації в інтелектуальну систему системи управління, яка була побудована за класичними принципами.
Практичне заняття 2. «Моделювання генетичного алгоритму».
Мета заняття: отримати навичку моделювання генетичного алгоритму при знаходженні глобального мінімуму алгебраїчної  функції на заданому інтервалі.
Практичне заняття 3. «Методи проміжної та лінійної рекомбінації».
Мета заняття: вивчити методи проміжної та лінійної рекомбінації при знаходженні глобального мінімуму алгебраїчної  функції на заданому інтервалі.
Практичне заняття 4. «Знаходження мінімуму цільової функції».
Мета заняття: отримати навичку вирішення оптимізаційних завдань у SciLab при розробці генетичного алгоритму, коли популяція представлена у вигляді дійсних чисел.
Практичне заняття 5. «Налаштування і повертання  параметрів генетичного алгоритму».
Мета заняття: отримати навичку побудови та використання генетичних алгоритмів у MATLAB.
Практичне заняття 6. «Векторизація цільової функції».
Мета заняття: отримати навичку прискореного моделювання генетичних алгоритмів у MATLAB.
Практичне заняття 7. «Мінімізація функції однієї змінної».
Мета заняття: отримати навичку побудови генетичного алгоритму в SciLab при мінімізації функцію однієї змінної.
Практичне заняття 8. «Максимізація функції двох змінних».
Мета заняття: отримати навичку побудови генетичного алгоритму в SciLab при максимізації функції двох змінних.
Практичне заняття 9. «Створення нових генетичних алгоритмів».
Мета заняття: отримати навичку створення нових генетичних алгоритмів в SciLab, моделюючи оператори та параметри алгоритму.

Для заочної форми здобуття освіти
Лекційні заняття
Лекція 1. «Сучасні тенденції розвитку інтелектуальних виробничих систем».
Лекція 2. «Різноманітність генетичних алгоритмів».
Практичні заняття
Практичне заняття 1. «Відмінності між класичною та інтелектуальною системами управління».
Мета заняття: з’ясувати основні відмінності між класичною та інтелектуальною системами управління при трансформації в інтелектуальну систему системи  управління, яка була побудована за класичними принципами.
Практичне заняття 2. «Моделювання генетичного алгоритму».
Мета заняття: отримати навичку моделювання генетичного алгоритму при знаходженні глобального мінімуму алгебраїчної  функції на заданому інтервалі.

 Індивідуальна робота
Для денної форми здобуття освіти
не передбачено
Для заочної форми здобуття освіти
не передбачено

Форми контрольних заходів та оцінювання результатів навчання
Для денної та заочної форми здобуття освіти
Кожний навчальний семестр містить два модульних контролі. Кожна з двох Модульних контрольних робіт складається з теоретичних та практичних частин. Теоретична частина оцінюється в 20 балів, по 5 балів кожне питання рівної складності, та практична частина, яка оцінюється в 10 балів. Кожний модульний контроль оцінюється у максимально можливі 50 балів.
Якщо підсумковою формою контролю є залік, то підсумкова оцінка формується як накопичувальна за результатами оцінювання всіх навчальних елементів, які заплановані на семестр для виконання здобувачами вищої освіти. Оцінку «зараховано» отримують здобувачі вищої освіти, які виконали всі навчальні елементи не менш, ніж на 60 %.
Критерії оцінювання кожного навчального елемента визначені в робочій програмі навчальної дисципліни і доводяться до відома здобувачів на першому в семестрі занятті відповідно до положення про робочу програму навчальної дисципліни.
Оприлюднення змісту навчальної дисципліни та критеріїв оцінювання здійснюється через силабуси дисциплін, які розміщені на офіційному веб-сайті університету.
Здобувачі зобов’язані дотримуватись принципів академічної доброчесності при виконанні модульних контрольних робіт, поточних контрольних завдань, індивідуальних завдань з дисципліни.

 Політика освітнього процесу та умови допуску до підсумкового контролю
Здійснюється відповідно до «Положення про організацію освітнього процесу», затвердженого Вченою радою (протокол від 31 серпня 2021 р. № 1), та уведеного наказом ректора від 01 вересня 2021 року № 82/1.
Здобувач зобов'язаний своєчасно та якісно виконувати всі отримані завдання; за необхідністю, з метою з'ясування всіх не зрозумілих під час самостійної роботи питань, відвідувати консультації викладача. Дотримуватись принципів академічної доброчесності.
Викладач на першому аудиторному занятті надає повну інформацію щодо усіх складових дисципліни, роз'яснює кількісне та якісне наповнення змістовних модулів, рекомендує відповідну фахову літературу, інформує щодо критеріїв оцінювання рівня навчальних досягнень здобувача з усіх видів та форм навчання та термінів контрольних заходів. 
Викладач здійснює консультації відповідно до затвердженого завідувачем кафедри графіка консультацій.
Виконаний не свій варіант завдання здобувачем не оцінюється.
Робота, яка виконана після встановлених викладачем термінів, не приймається.
Відсутність здобувача на екзамені або на контрольній роботі відповідає оцінці «0».
Під час лекції здійснювати телефонні дзвінки забороняється.