| Kods | DE0743 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nosaukums | Mākslīgais intelekts biznesā | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statuss | Obligātais/Ierobežotās izvēles | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Līmenis un tips | Augstākā līmeņa, Akadēmiskais | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tematiskā joma | Datorika | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Struktūrvienība | Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mācībspēks | Ilze Andersone | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kredītpunkti | 6.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Daļas | 1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Anotācija |
Mākslīgais intelekts iekļauj salīdzinoši jaunas tehnoloģijas, ko var izmantot sarežģītu biznesa problēmu risināšanai dažādās nozarēs. Informācijas tehnoloģijas speciālistam ir jāspēj izvēlēties piemērotas mākslīgā intelekta tehnoloģijas biznesa problēmu risināšanai. Kursa pamattēma ir intelektuāli aģenti un to lietošana dažādu biznesa problēmu risināšanai. Lai ilustrētu aģentorientētas programmatūras izcelsmi un atšķirības no citām programmatūras pieejām, tiek apskatītas dažādas programmatūras pieejas. Tiek analizēti daudzveidīgi aģenti un tādi aģentos izmantotie intelektuālie mehānismi kā pārmeklēšana, plānošana, zināšanu atspoguļošana, spriešana un mašīnu apmācība. Kursa ietvaros tiek veikta esošo aģentu projektu analīze, norādot, kādās sfērās dažādi aģentu veidi ir pielietojami. Kursa praktiskajā daļā tiek realizēti mākslīgajā intelektā izmantotie algoritmi un aplūkots aģentorientētas programmatūras izstrādes process.. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa saturs |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
Studiju kursa mērķis ir jaunāko mākslīgā intelekta risinājumu izpratne un prasme tos praktiski pielietot dažādu biznesa problēmu risināšanā. Galvenie kursa uzdevumi ir šādi: Apgūt dažādas programmēšanas pieejas, it īpaši aģentorientēto programmēšanu. Apgūt intelektuālus aģentus, daudzaģentu sistēmas, to izstrādi un pielietojumu, kā arī spēt tos pielietot dažādu mākslīgā intelekta problēmu risināšanā. Apgūt citus mākslīgā intelekta risinājumus un zināt to pielietojumu. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Pārzina dažādu veidu intelektuālus aģentus, to īpašības, kā arī spēj izvēlēties piemērotākos aģentus un lietot tos dažādu sfēru biznesa problēmu risināšanā. - Laboratorijas darbs par dažādu mākslīgā intelekta aģentu tipu būtību.
Praktiskie darbi nodarbībās.
Atbilstoši jautājumi eksāmenā un ieskaitēs.
Pārzina klasiskās mākslīgā intelekta metodes, kā arī spēj izvēlēties piemērotākās metodes un lietot tās dažādu sfēru biznesa problēmu risināšanā. - Laboratorijas darbi par pārmeklēšanas un plānošanas metodēm. Praktiskie darbi nodarbībās. Atbilstoši jautājumi eksāmenā un ieskaitēs. Pārzina un prot lietot mašīnmācīšanās risinājumus un spēj lietot tos dažādu sfēru biznesa problēmu risināšanā. - Laboratorijas darbs par lēmumu kokiem un neironu tīkliem. Praktiskie darbi nodarbībās. Atbilstoši jautājumi eksāmenā un ieskaitēs. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji |
Eksāmens - 40%
Mājas darbi - 40% Ieskaites un auditorijas darbi - 20% |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Priekšzināšanas | N/a | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa plānojums |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||