DID615 Intelektuālās datorsistēmas

Kods DID615
Nosaukums Intelektuālās datorsistēmas
Statuss Obligātais/Ierobežotās izvēles
Līmenis un tips Doktora, Akadēmiskais
Tematiskā joma Datorika
Struktūrvienība Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte
Mācībspēks Inese Poļaka
Kredītpunkti 5.0 (7.5 ECTS)
Daļas 1
Anotācija Kurss ir veltīts intelektuālajām datoru tehnoloģijām un iekļauj šādas nodaļas: Uz zināšanām balstīto sistēmu arhitektūra, pielietošanas sfēras. Mākslīgo neironu sistēmu tehnoloģijas attīstība. Apmācības metodes vienslāņu un daudzslāņu tīklos. Evolūcijas procesa skaitļošanas modeļi. Ģenētisko algoritmu elementi. Hipotēžu attēlošana. Derīguma funkcija. Izplūdušo kopu tehnoloģijas un sistēmas. Induktīvā secināšana likumu ģenerēšanai. Intelektuālie aģenti..
Studiju kursa saturs
Saturs Pilna un nepilna laika klātienes studijas Nepilna laika neklātienes studijas
Kontaktstundas Patstāvīgais darbs Kontaktstundas Patstāvīgais darbs
Simbolu informācijas apstrādes mehānismi 4 0 0 0
Deduktīvās secināšanas likumi 2 0 0 0
Vienības neirons un tā apmācības metodes. Neironu tīkli 8 0 0 0
Neironu tīklu pielietošanas principi tēlu atpazīšanas uzdevumos 4 0 0 0
Ģenētiskie operatori. Ģenētiskie algoritmi. Ģenētisko algoritmu pielietošanas principi apmācošās sistēmās 8 0 0 0
Tēlu klasifikācija. Klasterizācijas uzdevums. Tēlu atpazīšanas metodes 6 0 0 0
Izplūdušās kopas, pamatoperācijas ar tām. Izplūdusī loģika. Izplūdušie mainīgie. Lingvistiskie mainīgie 6 0 0 0
Izplūdušo notikumu varbūtiskie mēri 4 0 0 0
Lēmumu pieņemšanas metodes, tēlu atpazīšanas metodes izplūdušā vidē 6 0 0 0
Apmācība uz piemēru pamata 4 0 0 0
Induktīvo algoritmu pielietojums 8 0 0 0
Likumus ģenerējošas induktīvās sistēmas 4 0 0 0
Uz lēmumu teorijas pieejas balstītie intelektuālie aģenti 4 0 0 0
Loģiski spriedošie aģenti (aģenti, kas spēj loģiski spriest), aģenti kā teorēmu pierādītāji 4 0 0 0
Intelektuālie aģenti pilnīgi aprakstāmā vidē 4 0 0 0
Hibrīdo sistēmu klases (funkcionālā aizvietošana, tehnoloģiju mijiedarbība, polimorfas hibrīdas sistēmas) 4 0 0 0
Kopā: 80 0 0 0
Mērķis un uzdevumi, izteikti
kompetencēs un prasmēs 		Sniegt padziļinātas zināšanas intelektuālo datortehnoloģiju un algoritmu izmantošanā praktiskajos uzdevumos. Balstoties uz mācību procesā iegūtajām zināšanām, doktorantam jāspēj patstāvīgi noformulēt problēmas nostādni un risināt testa un praktiskos uzdevumus
Sasniedzamie studiju
rezultāti un to vērtēšana 		Spēj definēt (1), interpretēt (2) un lietot (3) profesionālu terminoloģiju, kas saistīta ar intelektuālajām datoru tehnoloģijām - Diskusijas laikā, balstoties uz teorētiskajām zināšanām un izmantojot profesionālu terminoloģiju, ir parādītas spējas konstruktīvi diskutēt par risināmo problēmu.
Spēj risināt klasifikācijas uzdevumu, izmantojot neironu tīklu metodi - Veiksmīga laboratorijas darba izpilde par klasifikācijas uzdevuma risināšanu, izmantojot neironu tīklu metodes
Spēj risināt autonoma robota vadīšanas uzdevumus, izmantojot daudzsoļu Markova modeļus - Veiksmīga laboratorijas darba izpilde par autonoma robota vadīšanas uzdevuma risināšanu, izmantojot daudzsoļu Markova modeļus
Spēj risināt klasterizācijas uzdevumus, izmantojot izplūdušo kopu metodes - Veiksmīga laboratorijas darba izpilde par klasterizācijas uzdevuma risināšanu, izmantojot izplūdušo kopu metodes
Priekšzināšanas Matemātiskā loģika. Ekspertu sistēmu darbības principi. Tēlu atpazīšanas metožu ideja. Kopu teorijas pamata koncepti. Varbūtību teorijas pamati. Mākslīgā intelekta pamati.
Studiju kursa plānojums
Daļa KP EKPS Stundas Pārbaudījumi
Lekcijas Prakt. d. Lab. Ieskaite Eksāmens Darbs
1 5.0 7.5 2.0 1.0 2.0 *
Pieteikties uz šo kursu
[Kursa apraksts PDF formātā]