Системы искусственного интеллекта

2022/2023

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

6

Кредиты

Кто читает:

Департамент компьютерной инженерии

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

4-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватели

Зунин Владимир Викторович

Романов Александр Юрьевич

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина «Системы искусственного интеллекта» включает в себя рассмотрение основных вопросов теории обработки данных с помощью современных программных средств и библиотек, а также реализацию нейронных сетей на аппаратном уровне.

Цель освоения дисциплины

• Приобретение студентами базовых знаний в области методов обработки и анализа больших данных
• Приобретение студентами основных знаний и навыков в области систем искусственного интеллекта и их использовании

Планируемые результаты обучения

• Использует язык программирования Python для задач искусственного интеллекта
• Различать типы больших данных; использовать методы подготовки данных, метрики качества и методы валидации
• Решать задачи по обработке табличных данных различными методами
• Уметь использовать нейронных сети для обработки данных разного рода: изображения, табличные, текстовые и звуковые данные
• Использовать различные устройства для расчета на нейронных сетях

Содержание учебной дисциплины

• Введение в методы обработки и анализа больших данных и язык программирования Python
• Методы обработки табличных данных и градиентный бустинг
• Методы работы с нейронными сетями для обработки больших данных разного рода
• Аппаратные реализации нейронных сетей

Элементы контроля

• Активность на лекциях
• Практические работы
• Домашнее задание
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 2 модуль
  0.16 * Домашнее задание + 0.2 * Экзамен + 0.4 * Практические работы + 0.24 * Активность на лекциях

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Нейронные сети: основы теории / А.И. Галушкин. - М.: Гор. линия-Телеком, 2012. - 496 с.: ил.; 60x90 1/16. (обложка) ISBN 978-5-9912-0082-0, 1000 экз. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/353660

Рекомендуемая дополнительная литература

• Дэвид, М. Х. Цифровая схемотехника и архитектура компьютера / М. Х. Дэвид, Л. Х. Сара. — Москва : ДМК Пресс, 2017. — 792 с. — ISBN 978-5-97060-522-6. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/97336 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Максфилд, К. Проектирование на ПЛИС. Курс молодого бойца : учебное пособие / К. Максфилд. — Москва : ДМК Пресс, 2010. — 407 с. — ISBN 978-5-94120-147-1. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/60987 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы, Рутковская, Д., 2008
• Обработка изображений с помощью OpenCV / Б. Г. Глория, Д. С. Оскар, Л. Э. Хосе, С. Г. Исмаэль. — Москва : ДМК Пресс, 2016. — 210 с. — ISBN 978-5-97060-387-1. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/90116 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Харрис, Д. М. Цифровая схемотехника и архитектура компьютера. Дополнение по архитектуре ARM / Д. М. Харрис, С. Л. Харрис , перевод с английского А. А. Слинкин. — Москва : ДМК Пресс, 2019. — 356 с. — ISBN 978-5-97060-650-6. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/111431 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.