Штучний інтелект в ігрових застосуваннях
Спеціальність: Системи штучного інтелекту
Код дисципліни: 7.122.04.O.008
Кількість кредитів: 5.00
Кафедра: Системи штучного інтелекту
Лектор: Кривенчук Ю.П.
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування у здобувачів освіти компетентностей:
загальні компетентності (ЗК):
ЗК1. Уміння спілкуватися другою мовою;
ЗК2. Здатність навчатися;
ЗК3. Уміння спілкуватися усно та в письмовій формі першою мовою;
ЗК5. Уміння ідентифікувати, формулювати та розв’язувати задачі;
ЗК6. Уміння застосовувати знання в практичних ситуаціях;
ЗК7. Уміння приймати обґрунтовані рішення;
ЗК8. Уміння проводити дослідження на відповідному рівні;
ЗК9. Уміння працювати в команді;
ЗК11. Уміння спілкуватися з нефахівцями однієї галузі;
ЗК12. Уміння думати абстрактно, аналізувати та синтезувати;
ЗК13. Уміння розробляти та керувати проектами;
ЗК14. Уміння працювати самостійно.
фахові компетентності (ФК):
ФК1. Здатність гнучкого способу мислення, який дає можливість зрозуміти й розв’язати проблеми та задачі, зберігаючи при цьому критичне відношення до усталених наукових концепцій;
ФК2. Здатність використовувати поглиблені теоретичні та фундаментальні знання в галузі штучного інтелекту для розроблення складних систем;
ФК3. Здатність формулювати, аналізувати та синтезувати рішення наукових проблем на абстрактному рівні шляхом їхньої декомпозиції на складові, які можна дослідити окремо в їх більш та менш важливих аспектах;
ФК4. Здатність будувати відповідні моделі складних систем, досліджувати їх для побудови проектів інформаційних систем;
ФК5. Здатність розробляти і впроваджувати моделі інформаційних систем засобами комп’ютерного моделювання;
ФК6. Здатність комунікувати з колегами з даної області щодо наукових досягнень, як на загальному рівні, так і на рівні спеціалістів, здатність робити усні та письмові звіти, обговорювати наукові теми рідною та англійською мовами;
ФК7. Здатність провести усну презентацію та написати зрозумілу статтю за результатами проведених досліджень, а також щодо сучасних концепцій у системах штучного інтелекту та методів опрацювання природної мови;
ФК8. Здатність аналізувати та формулювати висновки для різних типів складних управлінських задач у різних галузях народного господарства;
ФК9. Здатність формулювати (роблячи презентації, або представляючи звіти) нові гіпотези та наукові задачі в області штучного інтелекту та опрацювання природної мови, вибирати належні напрями і відповідні методи для їхнього розв’язування;
фахові компетентності спеціалізації (ФКС):
Для лінії систем глибинного машинного навчання
ФКС1.1. Здатність ефективно використовувати методи глибинного навчання для прикладних задач;
ФКС1.2. Здатність на основі математичних моделей і методів штучного інтелекту здійснювати проектування та параметризацію компонентів інтелектуальної інформаційної системи;
ФКС1.3. Здатність формувати вимоги до розроблення інтелектуальних систем;
Для лінії систем штучного інтелекту
ФКС2.1. Здатність зорієнтуватися на рівні спеціаліста в певній вузькій області систем штучного інтелекту, яка лежить поза межами вибраної спеціалізації;
ФКС2.2. Здатність ефективно проводити системний аналіз, здійснювати вибір концептуальної моделі середовища інформаційної системи на основі математичних моделей і методів штучного інтелекту, параметризацію компонентів інтелектуальної інформаційної системи;
Результати навчання: 1) Здатність формулювати та вдосконалювати важливу дослідницьку задачу, для її вирішення збирати необхідну інформацію та формулювати висновки, які можна захищати в науковому контексті.
2) Здатність використовувати професійно-профільні знання і практичні навички для оптимізації проектування інформаційних систем будь-якої складності, для вирішення конкретних завдань проектування інтелектуальних інформаційних систем з керування об'єктами різної фізичної природи.
3) Здатність аналізувати та оцінювати коло завдань, які сприяють подальшому розвитку ефективного використання інформаційних ресурсів систем прийняття рішень.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Організація баз даних та знань
Теорія розподілених систем а обчислень
Короткий зміст навчальної програми: Реляційні оператори. Реляційна алгебра. Функціональні залежності. Покриття функціональних залежностей. Багатозначні залежності, залежності з’єднання та нормальні форми. Кортежні змінні і правильно побудовані формули.
Невизначені значення, неоднорідна інформація і семантика баз даних. Деякі властивості схем баз даних, існування програми повної редукції.
Синтаксичні умови на схеми баз даних, ациклічні гіперграфи, дерева з’єднань, властивість квазістягуваності перетинів, еквівалентність умов.
Бази знань. Онтології. Оператори трансформації
NoSQL бази даних
Метрики якості даних
Опис: Реляційні оператори. Реляційна алгебра. Функціональні залежності. Покриття функціональних залежностей. Багатозначні залежності, залежності з’єднання та нормальні форми. Кортежні змінні і правильно побудовані формули.
Невизначені значення, неоднорідна інформація і семантика баз даних. Деякі властивості схем баз даних, існування програми повної редукції.
Синтаксичні умови на схеми баз даних, ациклічні гіперграфи, дерева з’єднань, властивість квазістягуваності перетинів, еквівалентність умов.
Бази знань. Онтології. Оператори трансформації
NoSQL бази даних
Метрики якості даних
Методи та критерії оцінювання: 1. Виконання лабораторних робіт та їх захист.
2. Написання контрольних робіт.
3. Написання розрахунково-графічної роботи
4. Екзамен.
Критерії оцінювання результатів навчання: Лабораторна робота, Розрахунково-графічна робота - 40 балів
Екзамен, Усна компонента - 60 балів
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: 1. Д.Мейер Теория реляционных баз данных: Пер. с англ. — М.: Мир, 1987. — 608 с., ил.
2. Берко А.Ю., Верес О.М., Пасічник В.В. Системи баз даних та знань. Книга 1. Організація баз даних та знань: Навчальний посібник. — Львів: «Магнолія 2006», 2008. — 456 с.
3. К. Дж. Дейт. Введение в системы баз данных, 8-е изд.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. — 1328 с.: ил. — Парал. тит. англ.
4. Пасічник В. В. Організація баз даних та знань. / В. В. Пасичник, В. А. Резніченко. — К.: Видавнича група BHV, 2006. — 384 с.
5. Ульман Дж. Основы систем баз данных. Пер. с англ. — М.: Финансы и статистика, 1983. — 334 с.
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою:
вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112
E-mail: nolimits@lpnu.ua
Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).