Системы искусственного интеллекта

Реализуемая технология
смешанная (часть материалов студенты проходят самостоятельно на платформе, часть материалов (м.б. закрепление материала, решение практических задач и т.д.) совместно с преподавателем в аудитории либо онлайн)

Структура курса
количество лекций – 17 часов (MS Teams, онлайн) / лабораторные – 34 часа
продолжительность курса - 1 семестр
схема набора баллов за семестр (домашние работы, практики, посещение лекций) – 100 бальная система
аттестация – зачет
лимиты (60 студентов)

Состав курса (виды работ)
видеолекции;
чтение электронного конспекта;
выполнение заданий кейсов для отработки практических навыков;
лабораторные работы.

Программа(тематика) курса
Общая характеристика и классификация интеллектуальных информационных систем (ИИС).
Представление и использование знаний в ИИС.
Экспертные системы.
Системы динамического прогнозирования (альтернативные экспертным).
Мультиагентные системы.

Особенности (позиционирование, реклама) курса
Курс традиционный, классический.
Дисциплина «Системы искусственного интеллекта» направлена на формирование компетенций в разработке и использовании интеллектуальных систем, основанных на следующих подходах: кибернетики черного ящика, нейрокибернетики, гибридного подхода.
Изучаются и применяются средства разработки интеллектуальных систем: вопросно-ответная система «ТВИН»; Rasa Core & Rasa NLU; комплекс BPsim (система динамического мультиагентного моделирования BPsim.MAS и система поддержки принятия решений BPsim.DSS); автоматизированная система выпуска металлургической продукции.
В рамках лабораторных работ разрабатываются модельные и программные системы следующих классов: системы управления; планировщики; имитационные, экспертные и мультиагентные модели для принятия решений; агенты анализа текстовой информации и чат-боты.