Дисциплина «Методы искусственного интеллекта в информационных системах» отражает современные перспективы в области IT:
- необходимость проектирования систем, основанных на опыте
- системы, реализующие вероятностные принципы управления
- необходимость обработки больших объемов данных
- системы, ориентированные на параллельную обработку данных
- встраиваемые системы
Цель
Цель дисциплины: сформировать у студентов целостный взгляд на современные тенденции в областях машинного обучения, искусственного интеллекта, анализа данных; сформировать систему компетенций.
Описание
Дисциплина «Методы искусственного интеллекта в информационных системах» читается магистрам направления 09.04.02 Информационные системы и технологии (в рамках различных магистерских программ). Фактически, дисциплина охватывает подмножество технологий построения систем искусственного интеллекта — методы машинного обучения. Дисциплина рассчитана настудентов, обладающих теоретическими знаниями в области проектирования приложений и практическими навыками программирования (предпочтительно языки C++, C#, Python, R).
Краткое содержание дисциплины
- Метрические методы классификации
- Логические методы классификации
- Линейные методы классификации
- Восстановление регрессии
- Искусственные нейронные сети
- Байесовские методы классификации