CCC'2019

Системи з самоорганізацією та самонавчанням

Системи з самоорганізацією - адаптивні система, в яких накопичення досвіду, запам'ятовування і структуризація інформації виражається в зміні структури системи і рівня її організації. Здатна до адаптації в умовах постійних змін зовнішніх і внутрішніх факторів.

Системи з самонавчанням - системи, в яких накопичення досвіду (запам'ятовування інформації) виражається в зміні параметрів, важливих для мети системи. Відповідно до змін зовнішнього середовища змінюється спосіб функціонування системи.

Читати лекції

Основні складові курсу дисципліни

Метою курсу «Системи з самоорганізацією та самонавчанням» є опанування студентами необхідного обсягу теоретичного та практичного матеріалу стосовно сучасних інтелектуальних інформаційних систем, основних засад самонавчання та саморозвитку систем, новітніх технологій семантичних пошукових систем.

Курс лекцій

Лабораторні роботи

Самостійна робота

Наукові доповіді

Проміжний контроль

Іспит

16

Лекцій

10

Лабораторних робіт

1

Самостійна робота

2

Наукові доповіді

Теми лекцій

Курс лекцій охоплює відомості про сучасні підходи щодо систем з саморганізацією та самонавчанням.

Тема 1

Системи з самоорганізацією та самонавчанням

Тема 2

Нейронні мережі

Тема 3

Природні алгоритми

Тема 4

Алгоритми подібної поведінки, нечітка логіка

Тема 5

Технології видобутку та аналізу

Тема 6

Пошукові системи

  • Топ-10 технологій штучного інтелекту

    1. Генерація природної мови
    2. Розпізнавання мови
    3. Віртуальні помічники
    4. Платформи машинного навчання
    5. Оптимізоване під ІІ «залізо»
    6. Управління рішеннями
    7. Платформи глибокого навчання
    8. Біометрика
    9. Автоматизація роботизованих процесів
    10. Аналітика текстів та обробка природної мови

  • Витрати на втілення інтелектуальних систем ($млрд.дол)

    • 2015 (5)
    • 2016 (8)
    • 2017 (13)
    • 2018 (20)
    • 2019 (34)
    • 2020 (46)

  • Топ-10 ІТ 2019 року

    1. Самоврядні машини і пристрої
    2. «Доповнена» аналітика
    3. Розробка програмного забезпечення з застосуванням ШІ
    4. Цифрові двійники
    5. Інтелектуальні граничні технології
    6. Імерсивні технології
    7. Блокчейн
    8. Інтелектуальні простори
    9. Цифрова етика і прайвесі
    10. Квантові обчислення
    11. Адаптивна архітектура безпеки

Практичне засвоєння матеріалу

Метою виконання лабораторних тем з дисципліни «Системи з самоорганізацією та самонавчанням» є практичне ознайомлення із новітніми інтелектуальними технологіями. Лабораторні теми містять кілька практичних завдань, які потребують людської інтуїції і використовують різноманітні алгоритми самонавчання та самоорганізації.
Інтелектуальні Веб-сервіси

Інтелектуальні Веб-сервіси
Природні алгоритми

Природні алгоритми
Еволюційні моделі

Еволюційні моделі
Нейромережі для класифікації

Нейромережі для класифікації
Нейромережі для передбачення

Нейромережі для перебачення
Пошукові системи

Пошукові системи
Розпізнавання образів

Розпізнавання образів
Діалогові системи

Діалогові системи
Рекомендаційні системи

Рекомендаційні системи
Цифровий слід та безпека

Цифровий слід та безпека
Самостійна робота

Самостійна робота
Лекції

Лекції

Я думаю, що наш розум - це програма, в той час як мозок - аналог комп'ютера. Теоретично можливо скопіювати вміст мозку на комп'ютер і таким чином створити форму вічного життя. Сьогодні, однак, це не в наших силах.

Стівен Хокінг - фізик-теоретик, астрофізик, математик

Спроби передбачити кінець світу через розвиток в майбутньому штучного інтелекту не мають жодних підстав. Більш того, в майбутньому штучний інтелект зіграє тільки позитивну роль, зробивши життя людини краще і простіше.

Марк Цукерберг - голова Facebook

Проблема полягає в тому, що поки ми не можемо в цілому визначити, які обчислювальні процедури ми хочемо називати інтелектуальними. Ми розуміємо деякі механізми інтелекту і не розуміємо інші. Тому під інтелектом в межах цієї науки розуміється тільки обчислювальна складова здатності досягати цілі.

Джон Маккарті - американський інформатик, автор терміну «штучний інтелект»

Розподіл балів

Підсумкове оцінювання засвоєння предмету враховує основні складові

Лабораторні теми

30 балів

2*(5 робіт*3 бали)


Самостійна робота

20 балів

1 робота


Контрольні роботи

40 балів

2*20 балів


Наукові доповіді

10 балів

2*5 балів


Контактна інформація

Доцент кафедри САПР

Розклад занять

(067) 947-61-21, (095) 814-25-68, (063) 01-66-921

irinavictoria3000@gmail.com

irinavictoria.yurchak

Журнал Вікторія