Системы искусственного интеллекта

Цели и задачи дисциплины
Целью дисциплины является изучение методов управления сложными техническими объектами с использованием интеллектуальных технологий. Задачи: 1. Изучение методов представления объектов и процессов управления на основе нечетких моделей. 2. Изучение нейросетевых представлений неизвестных знаний и закономерностей. 3. Решение задач адаптации и самоорганизации систем управления на основе генетических алгоритмов. 4. Изучение систем представления знаний.
Краткое содержание дисциплины
1. Представления объектов и процессов управления на основе нечетких моделей. 2. Нейросетевые представления неизвестных знаний и закономерностей. 3. Метод обратного распространения ошибки в обучении нейронных сетей. 4. Модельно-упреждающее управление на основе использования нейронных сетей. 5. Решение задач адаптации и самоорганизации систем управления на основе генетических алгоритмов. 6. Системы представления знаний.
Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
Выпускник должен обладать:
  • ОПК-5 способностью использовать основные приемы обработки и представления экспериментальных данных
  • ПК-2 способностью проводить вычислительные эксперименты с использованием стандартных программных средств с целью получения математических моделей процессов и объектов автоматизации и управления
  • ПК-3 готовностью участвовать в составлении аналитических обзоров и научно-технических отчетов по результатам выполненной работы, в подготовке публикаций по результатам исследований и разработок
You are reporting a typo in the following text:
Simply click the "Send typo report" button to complete the report. You can also include a comment.