Анализ требований и проектирование систем искусственного интеллекта

Цели и задачи дисциплины

Преподаваемая дисциплина посвящена изучению двух важных этапов жизненного цикла программного обеспечения - анализу предметной области и проектированию архитектуры для систем искусственного интеллекта. Преподавание и изучение дисциплины следует рассматривать как полезную составляющую профессиональной подготовки. Целью преподавания дисциплины является обучение студентов методам выявления, анализа и разработки требований и методам проектирования программных систем с использованием искусственного интеллекта. Задачи дисциплины заключаются в том, чтобы студенты овладели навыками анализа предметной области, создания и описания объектно-ориентированных моделей предметной области, выполнения системного анализа и разработки на его основе архитектуры, алгоритмических и программных решений системного и прикладного программного обеспечения, систем с использованием искусственного интеллекта; навыками создания спецификаций, как для всей системы в целом, так для отдельных подсистем и модулей.

Краткое содержание дисциплины

Основы управления требованиями к программному обеспечению. Методы выявления требований и заинтересованных лиц. Выявление задач автоматизации. Оценивание пригодности исходных данных. Спецификация требований. Требования к типичным системам. Согласование требований и управление рисками. Проблемы разработки сложных программ. Структурный подход в проектировании ПО и классификация структурных методологий. Архитектура ПО, влияние архитектуры на свойства ПО. Унифицированный язык моделирования UML. Применения шаблонов проектирования к системам искусственного интеллекта. Проектирование интеллектуальных компонент и способы их интеграции. Классификация CASE-систем и их сравнительная характеристика. CASE-средства для разработки интеллектуальных систем

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ПК-3 (ПК-1 модели) Способен классифицировать и идентифицировать задачи искусственного интеллекта, выбирать адекватные методы и инструментальные средства решения задач искусственного интеллекта
ПК-4 (ПК-2 модели) Способен разрабатывать и тестировать программные компоненты решения задач в системах искусственного интеллекта
ПК-5 (ПК-4 модели) Способен разрабатывать и применять методы машинного обучения для решения задач