Жасанды зияткерліктің әдістері

Сипаттама: Студенттерге жасандылық тарихы мен құрылымы туралы түсінік береді интеллект. Ақпаратты ұсыну, іздеуде секцияларда мәселелерді шешу әдістерін ұсынады үлкен мемлекеттік кеңістік, жоспарлау, машина жасау, өңдеу табиғи тіл.

Кредиттер саны: 5

Пәннің еңбек сыйымдылығы:

Жұмыс түрлері	сағат
Дәрістер	15
Практикалық жұмыстар
Зертханалық жұмыстар	30
СӨЖО	30
СӨЖ	75
Қорытынды бақылау нысаны	емтихан
Қорытынды бақылауды жүргізу нысаны

Компонент: ЖОО компоненті

Цикл: Кәсіптік пәндер

Мақсат

• Формирование у магистрантов в области мехатроники и автоматизации теоретических знаний и практических навыков для решения научно-исследовательских и прикладных задач связанных с проектированием сложных управляемых систем на основе использования технологий искусственного интеллекта для решения задач управления сложными системами, функционирующих в условиях неопределенности.

Міндет

• изучить теоретические вопросы создания, развития и современные проблемы систем искусственного интеллекта
• сформировать у обучающихся знания о способах представления и методах работы со знаниями при разработке интеллектуальных систем управления техническими системами, об основных принципах построения интеллектуальных систем управления
• освоить способы представления и методы работы со знаниями при разработке интеллектуальных систем управления техническими системами
• освоить математический аппарат принятия решений на основе экспертных систем, нечеткой логики, искусственных нейронных сетей и генетических алгоритмов для построения систем управления техническими системами
• выработать навыки компьютерной реализации методов искусственного интеллекта
• выработать навыки моделирования и работы с универсальными и специальными пакетами прикладных программ при проведении исследования
• развить умения самостоятельно приобретать и углублять знания, полученные при изучении курса

Оқыту нәтижесі: білу және түсіну

• основные идеи и понятия, лежащие в основе применяемых на практике методов искусственного интеллекта, а также методы их реализации
• области практического использования и проблемах, связанных с реализацией методов искусственного интеллекта
• программные и аппаратные средства, позволяющие применять методы искусственного интеллекта к решению конкретных технических задач

Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану

• оценка перспективности использования методов искусственного интеллекта для решения конкретной задачи и выбор наиболее подходящих методов ее решения
• работа с программным обеспечением, реализующим методы искусственного интеллекта

Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру

• формулировать аргументы и решать проблемы в области автоматизации, информатизации и управления
• осуществлять сбор и интерпретацию информации в области автоматизации, информатизации и управления с учетом социальных, этических и научных соображений

Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер

• сообщать информацию, идеи, проблемы и решения в области организации работ по разработке и эксплуатации систем искусственного интеллекта, как специалистам, так и неспециалистам
• развить коммуникационные способности, необходимые для работы в команде

Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі

• выбирать подходящие методы ИИ к решению практических задач и оценивать целесообразность применения методов ИИ в конкретных задачах
• составлять математические модели процессов и систем, необходимые для применения методов искусственного интеллекта
• использование программных продуктов, предназначенных для реализации методов ИИ
• применять методы ИИ в проектировании систем управления

Оқыту әдістері

технологии учебно-исследовательской деятельности

коммуникативные технологии

информационно-коммуникационные технологии

Дәріс сабақтарының тақырыптары

• Основные понятия искусственного интеллекта
• Основы теории нечетких множеств Способы представления нечеткой информации
• Нечеткие и лингвистические переменные Нечеткие величины, числа и интервалы
• Основы нечеткой логики
• Системы нечеткого вывода Основная структура и принцип работы системы нечёткой логики
• Искусственный нейрон
• Многослойные нейронные сети
• Системы, основанные на знаниях
• Генетические алгоритмы и мультиагентные системы Понятие генетического алгоритма

Негізгі әдебиет

• Борисов В. В., Федулов А. С., Зернов М. М. Основы нечеткого логического вывода: учебное пособие для вузов. – М.: Горячая линия-Телеком, 2014. – 122 с.
• Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации. – [Электронный ресурс]. – режим доступа: http://www.intuit.ru/studies/courses/87/87/lecture/20499
• Рутковская Д., Пилиньский М., РутковскийЛ. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. – М., 2006 – 383с.
• Станкевич Л.А. Искусственный интеллект и искусственный разум в робототехнике : учеб. пособие / Л.А. Станкевич, Е.И. Юревич. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2012. – 167с.
• Смолин Д.В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций. – М.:ФИЗМАТЛИТ, 2004. – 208 с.
• Яхъева Г.Э. Основы теории нечетких множеств. – [Электронный ресурс]. – режим доступа: http://www.intuit.ru/studies/courses/87/87/lecture/20499

Қосымша әдебиеттер

• Круглов В. В., Дли М.И., Голунов Р. Ю. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети: Учеб. Пособие. – М.: Издательство Физико-математической литературы, 2001. – 224 с.
• Matlab 6.5 SP1/7/7 SP1/7 SP2 + Simulink 5/6. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатика. Серия «Библиотека профессионала». – М.:СОЛОН-ПРЕСС, 2006. – 456 с.
• Кочура А.В. Генетические алгоритмы в MatLAB: методические указания. – Курск, 2010. – 19 с.
• Панченко Т. В. Генетические алгоритмы: учебно-методическое пособие. – Астрахань: Издательский дом «Астраханский университет», 2007. – 87 с.
• Спицын В.Г., Цой Ю.Р. Представление знаний в информационных системах: учебное пособие. – Томск: Изд-во ТПУ, 2006. – 146 с.