Методы оптимизации в искусственном интеллекте

Цели и задачи дисциплины

Целью дисциплины является изучение методов оптимизации, связанных с технологиями искусственного интеллекта, инспирированных природными системами, моделей и технологий искусственного интеллекта для решения задач оптимизации Задачи дисциплины: изучить основные стратегии, принципы и концепции методов искусственного интеллекта, получить представление о возможностях оптимизации посредством технологии искусственного интеллекта.

Краткое содержание дисциплины

Введение в технологию искусственного интеллекта. Методы оптимизации. Эвристические алгоритмы. Совместные схемы локального и генетического поиска. Инструментальные средства эволюционных вычислений.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ОПК-3 Способен решать задачи системного анализа и управления в технических системах на базе последних достижений науки и техники
ОПК-7 Способен выбирать методы и разрабатывать на их основе алгоритмы и программы для решения задач автоматического управления сложными объектами
ОПК-9 Способен разрабатывать новые и модифицировать существующие методы системного анализа для адаптивного и робастного управления техническими объектами в условиях регулярной и хаотической динамики