Интеллектуальные информационные системы
Аннотация
В цифровую эпоху владение интеллектуальными информационными системами обеспечивает высокий уровень конкурентоспособности специалиста.О курсе
Курс посвящен
Курс посвящен изучению основных понятий интеллектуальных информационных систем и возможностей их использования в различных задачах цифровой экономики.
В курсе рассматриваются теоретические основы методологий, технологий разработки интеллектуальных систем, практические приемы программирования и использования готовых программных продуктов и сред.
Расписание курса
Модуль: Модели и методы решения и планирования задач.
Классификация ИИС
- Цифровой гражданин (Рубежный тест)
- Интеллектуальные ИС. Основные понятия. Классификация (Традиционная лекция)
- Интеллектуальные ИС. Основные понятия. Классификация (Домашнее задание)
- Интеллектуальные ИС. Основные понятия. Классификация (Дополнительный материал)
Описание и формализация проблемы
- Описание и формализация проблемы (Традиционная лекция)
- Описание и формализация проблемы (Домашнее задание)
Модуль: Data Mining - технологии обработки данных.
Технологии анализа данных
- Технологии обработки данных (Учебное пособие)
- Технологии обработки данных (Проектное задание)
- Text Mining - извлечение ключевых слов (Лабораторная работа)
- Элементарные экспертные системы (Традиционная лекция)
Модуль: Теория искусственных нейронных сетей.
Системы распознавания образов
- Теория искусственных нейронных сетей. Основные понятия (Электронный учебник)
- Теория искусственных нейронных сетей. Основы (Лабораторная работа)
- Нейронные сети (Домашнее задание)
Системы понимания естественного языка
- Распознавание текстов (Видеолекция)
- Правила написания промтов (Лабораторная работа)
- Питон для чайников (Дополнительный материал)
Модуль: Интеллектуальный интерфейс.
Интеллектуальный интерфейс ИС
- Основные понятия. Классификация (Традиционная лекция)
- Интеллектуальный интерфейс (Проектное задание)
Модуль: Итоговый контроль.
Интеллектуальные технологии и методы обработки данных
- Интеллектуальные технологии и методы обработки данных (Расчетно-графическая работа)
- Подготовка к итоговой аттестации (Дополнительный материал)
Оценивание и документы
Правила Формирования оценки
|
№ |
Наименование оценочного средства |
Шкала оценивания |
|
1 |
Лабораторная работа (3 работы) |
10 баллов |
|
2 |
Домашнее задание (3 задания) |
5 баллов |
|
3 |
Проектное задание (2 работы) |
10 баллов |
|
4 |
Расчетно-графическая работа |
20 баллов |
Система оценивания
Максимальное количество баллов за курс - 81. Студент должен предоставить ВСЕ работы, необходимые при изучении курса.
0 – 54 % от максимально возможной суммы баллов – «неудовлетворительно»
55 – 74 % от максимально возможной суммы баллов – «удовлетворительно»
75 – 80 % от максимально возможной суммы баллов – «хорошо»
81 – 100 % от максимально возможной суммы баллов – «отлично»