Назад
III уровень Искусственный интеллект

Искусственный интеллект

Башкирский ГАУ
72,00 часа длительность
Онлайн формат
Начальный уровень

Описание

Область профессиональной деятельности слушателя, прошедшего обучение по программе повышения квалификации – применение технологий искусственного интеллекта в управлении бизнес-процессами.

В рамках программы изучаются такие понятия как искусственный интеллект, интеллектуальные информационные системы, интеллектуальный анализ данных, нейросетевые технологии, экспертные системы, методы представления знаний, основные перспективы и направления развития интеллектуальных информационных систем и др.

Программа курса (72 часа)

Модуль 1. Основные понятия искусственного интеллекта и интеллектуальных информационных систем (14 час.).

Модуль 2. Интеллектуальный анализ данных. Большие данные (Big Data). (20 час.).

Модуль 3. Понятие о нейросетевых технологиях (16 час.).

Модуль 4. Примеры и основные перспективы развития интеллектуальных информационных систем (18 час.).

Модуль «Итоговая аттестация» (включая подготовку к итоговой аттестации, экзамен)  (4 час.).

Курс включает следующий лабораторный практикум:

Лабораторная работа №1. Формализация знаний

Лабораторная работа №2. Построение деревьев решений и ассоциативных правил

Лабораторная работа №3. Кластеризация данных с использованием самоорганизующихся карт Кохонена

Лабораторная работа №4. Анализ данных с использованием нейронной сети

Лабораторная работа №5. Прогнозирование с помощью нейронной сети

Лабораторная работа №6. Применение интеллектуальных систем в профессиональной деятельности

--

формат: online         

Цель программы
Цель программы: формирование у слушателей профессиональных компетенций, необходимых для профессиональной деятельности в области управления бизнес-процессами с использованием интеллектуальных информационных технологий, с учетом актуальных требований цифровой экономики.

Требования

К освоению программы допускаются лица,  имеющие среднее профессиональное или высшее образование.

Требования (пререквизиты) для обучающихся: знание основ информационных технологий, навыки применения информационных технологий в профессиональной деятельности (без знания языков программирования).

Иные требования и рекомендации для обучения по программе

К освоению программы допускаются лица,  имеющие среднее профессиональное или высшее образование.

Требования (пререквизиты) для обучающихся: знание основ информационных технологий, навыки применения информационных технологий в профессиональной деятельности (без знания языков программирования).

Модули

свернуть
Модуль 1 Основные понятия искусственного интеллекта
Понятие искусственного интеллекта, интеллектуальной информационной системы (ИИС), основные свойства. Классификация интеллектуальных систем, тенденции в их развитии. Формы и модели представления знаний. Нечеткий вывод знаний. Нечеткая логика. Лингвистические переменные.
Подробнее
Модуль 3 Понятие о нейросетевых технологиях
Искусственные нейронные сети. Анализ данных с использованием нейронной сети. Прикладные нейросетевые технологии. Модели нейронных сетей.
Подробнее
Модуль 5 Итоговая аттестация
Подготовка к итоговой аттестации, экзамен
Подробнее
Модуль 2 Интеллектуальный анализ данных. Big Data
Технология Data Mining. Построение ассоциативных правил и деревьев решений. Методы анализа многомерных данных. Кластерный анализ. Аналитика больших данных. Big Data.
Подробнее
Модуль 4 Примеры и основные перспективы развития ИИС
Обзор основных направлений развития интеллектуальных информационных систем: машинное обучение, экспертные системы, генетические алгоритмы и др. Робототехника. Место и роль интеллектуальных информационных систем в программе развития цифровой экономики
Подробнее
Модуль 1 Основные понятия искусственного интеллекта
Понятие искусственного интеллекта, интеллектуальной информационной системы (ИИС), основные свойства. Классификация интеллектуальных систем, тенденции в их развитии. Формы и модели представления знаний. Нечеткий вывод знаний. Нечеткая логика. Лингвистические переменные.
Подробнее
Модуль 2 Интеллектуальный анализ данных. Big Data
Технология Data Mining. Построение ассоциативных правил и деревьев решений. Методы анализа многомерных данных. Кластерный анализ. Аналитика больших данных. Big Data.
Подробнее
Модуль 3 Понятие о нейросетевых технологиях
Искусственные нейронные сети. Анализ данных с использованием нейронной сети. Прикладные нейросетевые технологии. Модели нейронных сетей.
Подробнее
Модуль 4 Примеры и основные перспективы развития ИИС
Обзор основных направлений развития интеллектуальных информационных систем: машинное обучение, экспертные системы, генетические алгоритмы и др. Робототехника. Место и роль интеллектуальных информационных систем в программе развития цифровой экономики
Подробнее
Модуль 5 Итоговая аттестация
Подготовка к итоговой аттестации, экзамен
Подробнее

Преподаватели

Шамсутдинова

Татьяна Михайловна

Башкирский ГАУ

Прокофьева

Светлана Владиславовна

Башкирский ГАУ
Авторизуйтесь чтобы записаться

Ответственный за программу

tsham@rambler.ru

+7(917)4175360