| Kods | RA0261 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nosaukums | Mākslīgā intelekta pamati | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statuss | Obligātais/Ierobežotās izvēles | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Līmenis un tips | Pamatstudiju, Profesionālais | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tematiskā joma | Datormācība | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Struktūrvienība | Rēzeknes akadēmija | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mācībspēks | Pēteris Grabusts | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kredītpunkti | 3.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Daļas | 1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Anotācija |
Mākslīgā intelekta metožu pamatā ir lēmumu pieņemšana dažādos aspektos- uzņēmējdarbībā, vadībā, ražošanā un informācijas tehnoloģiju jomā. Kursa ietvaros tiks sniegtas zināšanas par lēmumu atbalsta sistēmu struktūru un funkcijām, lēmumu pieņemšanu ar mākslīgo neironu tīklu un ģenētisko algoritmu palīdzību, izmantojot mūsdienīgas informāciju tehnoloģijas un apgūstot praktisku to pielietojumu.. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa saturs |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
Kursa mērķis ir sniegt ieskatu par pētījumu rezultātos iegūtās kvantitatīvās informācijas apstrādes pamatprocedūrām, izmantojot mūsdienīgas informāciju tehnoloģijas un apgūstot praktisku to pielietojumu. Dot sākotnējo priekšstatu par mākslīgajiem neironu tīkliem un to izmantošanas iespējām, prast pielietot mākslīgā intelekta metožu izmantošanu reālajās situācijās. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Zināšanas:
1. Spēj patstāvīgi analizēt un lietot dažādas mākslīgā intelekta metodes praktisku problēmu risināšanā
2. Iegūts priekšstats par datu intelektuālās analīzes metodēm, ieskaitot mākslīgos neironu tīklus.
Prasmes
1. Spēj definēt, interpretēt un lietot profesionālu terminoloģiju mākslīgā intelekta metožu analīzes jomā.
2. Spēj analizēt lēmumu analīzes situācijas, izstrādāt un pamatot lemšanas uzdevumu formulējumus ar mākslīgā intelekta metožu palīdzību.
Kompetence
1. Prot pielietot mākslīgā intelekta metodes praktisku datu apstrādē. - Referāts
Piecu praktisko darbu risināšana
Eksāmens |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji |
Referāts, praktiskie darbi - 50%
Eksāmens - 50% |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Priekšzināšanas | Programmēšanas valodas, Matemātika. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa plānojums |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||