Кафедра інтелектуальних систем прийняття рішень:
перелік дисциплін, закріплених за кафедрою
Закономірності розвитку технічних систем
Мета дисципліни – оволодіння основними поняттями, єдиними для різних евристичних і машинних методів інженерної творчості, машинними методами пошукового проектування і конструювання стосовно задач пошуку покращених фізичних принципів дії та технічних рішень.
Web-технології та Web-дизайн
Мета дисципліни – навчити студентів сучасним технологіям створення веб-сторінок, вивчити мову гіпертекстової розмітки HTML, основи програмування на Javascript та мову DHTML, навчитися розроблят динамічні веб-сторінки з вставками в них скриптів та елементів DHTML, розробляти сайти за допомогою сучасних CMS та розміщувати їх на серверах.
Моделювання та прогнозування стану довкілля
Мета дисципліни – забезпечення умов для освоєння студентами технологій моделювання і прогнозування об’єктів навколишнього середовища, визначення стану довкілля, та методів практичного застосування отриманих навичок при організації та проведенні моніторингу стану навколишнього середовища.
Технологія системного програмування
Мета дисципліни – дати фундаментальні знання студентам щодо базових сервісів (будівельних цеглинок Windows), в яких повинен досконало орієнтуватись розробник Windows-застосувань, максимально ефективно використовувати можливості операційної системи, для якої розробляється системне програмне забезпечення, а також сформувати вміння самостійно проектувати та розробляти системні додатки будь-якого рівня складності.
Сучасні технології розробки web-додатків
Мета дисципліни – формування теоретичних знань і практичних засад у галузі проектування та експлуатації веб-додатків. Навчити грамотно вибирати і застосовувати сучасні мови веб-програмування, користуватися засобами розробки. Освоїти технологію створення веб-додатків і розміщення їх на серверах додатків.
Моніторинг та методи контролю довкілля
Мета дисципліни – забезпечити умови для освоєння студентами знань з теоретичних і практичних питань контролю об’єктів навколишнього середовища, пошуку екологічної інформації, її узагальнення та систематизації в залежності від призначення. Ознайомлення з методами та засобами одержання інформації про поточний стан різних компонентів довкілля, оцінки рівнів шкідливого впливу на них техногенних навантажень, прогнозування стану довкілля на перспективу, розробки науково обґрунтованих рекомендацій для проведення природоохоронних заходів.
Системи штучного інтелекту
Мета дисципліни – здобуття студентами фундаментальних теоретичних знань і формування практичних навичок з питань проектування і функціонування систем штучного інтелекту, їх аналізу та використання; підготовка спеціалістів у області автоматизації важко формалізуємих, які прерогативою людини.
Теорія розпізнавання образів
Мета дисципліни – удосконалення аспірантами університету вмінь та навичок практичного володіння сучасними методами розпізнавання образів для розв’язування наукових і технічних задач.
Спеціалізовані експертні системи
Мета дисципліни – здобуття студентами фундаментальних теоретичних знань і формування практичних навичок з питань роботи зі знаннями та проектування і функціонування систем, направлених на вироблення основних стратегій прийняття рішень; формування системи знань з методології, методики та інструментарію побудови таких систем; використання створених систем для проведення високотехнологічних та наукових розробок.
Теорія прийняття рішень
Мета дисципліни – здобуття студентами фундаментальних теоретичних знань з методологічних основ використання теорії прийняття рішень для проектування програмного забезпечення інформаційних систем підтримки прийняття рішень, управління технічними, організаційно-економічними системами та технологічними процесами; формування навичок використання методів прийняття рішень в алгоритмах керування управляючими системами для підвищення ефективності їх роботи.
Розподілені бази даних в системах еколого-економічного моніторингу
Мета дисципліни – навчити студента розробляти концептуальні та фізичні моделі даних, вивчати які методи обробки інформації і технології підходять для вирішення поставленої проблеми, обирати і реалізовувати відповідні рішення, що відображають всі придатні обмеження цілісності, включаючи масштабованість і використовуваність, надати студентам знання, необхідні для розуміння розподілених систем управління базами даних.
Експертні системи в медицині
Мета дисципліни – розглянути основи теорії експертних систем та їх проектування: базові концепції технології експертних систем, основні схеми подання проблемно-орієнтованих знань у програмах і методи застосування цих знань до розв’язування задач, у тому числі медичних, за допомогою комп’ютера, сфери використання та засоби розробки експертних систем.
Нейронні мережі
Мета дисципліни – формування у студентів знань, вмінь та навичок , необхідних для роботи з технологіями автоматизованого інтелектуального аналізу даних та вивчення основних тенденцій розробки та застосування нейронних мереж.
Інтелектуальний аналіз даних
Мета дисципліни – познайомити студентів з базовими принципами побудови моделей; розкрити поняття адекватності, точність моделі; ознайомити з концепцією Knowledge Discovery in Databeses і Data Mining, основними типами завдань, що вирішуються методами Data Mining; навчити їх ефективно користуватися методами витягання знань з великих масивів даних і здійснювати тиражування знань.
Генетичні алгоритми
Мета дисципліни – розгляд основних понять, структур, алгоритмів та поточних результатів досліджень у такому напрямі штучного інтелекту, як генетичні алгоритми. Значна увага у рамках курсу приділяється логічному і математичному апарату різної міри складності при розробці і реалізації генетичних алгоритмів з метою формування у студентів загальної картини існуючих сфер і методів їх застосування.
Моделювання систем
Мета дисципліни – ознайомлення з основними положеннями теорії моделювання та формування навичок їх використання при вирішенні задач аналізу та синтезу складних інформаційних систем.
Системний аналіз
Мета дисципліни – забезпечення базової профілюючої підготовки за фахом, формування теоретичних знань та практичних навичок, необхідних для використання системного підходу, його принципів та методів у дослідженні та проектуванні складних організаційно-технічних систем, формування навичок використання інструментарію підтримки прийняття рішень, обчислювальних засобів для вирішення практичних системних задач.
Теорія керування
Мета дисципліни – вивчення принципів автоматичного управління, типів систем автоматичного управління, використовуваних у техніці, математичного апарата дослідження лінійних САК, основних елементів і характеристик САК, методів аналізу САК на стійкість і якість керування, способів коректування властивостей САК.
Програмне забезпечення інтелектуальних систем в медицині
Мета дисципліни – вивчення методологічних основ створення програмного забезпечення інтелектуальних систем.
Системи підтримки прийняття рішень в медицині
Мета дисципліни – забезпечити умови для освоєння студентами принципів і моделей процесу прийняття рішень та наукових розробок, направлених на вироблення основних стратегій систем прийняття рішень.
Управління інвестиціями та інноваціями
Мета дисципліни – оволодіння студентами сучасних методів оцінки та прогнозування інвестиційного ринку; формування практичних навичок з розробки інвестиційної та інноваційної стратегії підприємства; порядку підготовки та розгляду реальних інвестиційних проектів та інноваційної проектної документації; формування інвестиційного портфеля підприємства, його оцінки та оперативного управління ним.
Математичні основи подання знань
Мета дисципліни – сформувати базові теоретичні знання та практичні уміння з математичних основ подання знань в системах штучного інтелекту, моделей подання знань та методів роботи з ними, сприяти розвитку у студентів абстрактно-логічного мислення
Алгоритми навчання в системах штучного інтелекту
Мета дисципліни – формування знань основних положень і підходів до навчання в системах штучного інтелекту та вмінь будувати логічне виведення і реалізовувати на практиці базові алгоритми навчання для систем штучного інтелекту, сприяння розвитку у студентів абстрактно-логічного мислення.
Моделі подання знань
Мета дисципліни – з’ясування теоретичних засад з основних моделей подання знань в системах штучного інтелекту, формування практичних умінь формалізувати міркування та логічно їх аналізувати, сприяння розвитку у студентів абстрактно-логічного мислення.
Мови та технології програмування штучного інтелекту
Мета дисципліни – формування знань з основних засобів розробки систем штучного інтелекту та вмінь будувати логічне виведення і створювати на практиці системи з інтелектуальними функціями, сприяння розвитку у студентів абстрактно-логічного мислення
Основи управління ризиками
Мета дисципліни – здобуття студентами фундаментальних теоретичних знань і формування практичних навичок з питань аналізу, моделювання та управління ризиками під час роботи в умовах невизначеності для здійснення раціонального вибору множини можливих, альтернативних варіантів і здатності йти на ризик у розумних (допустимих) межах.
Моделювання бізнес-процесів
Мета дисципліни – забезпечити умови для оволодіння магістрантами теоретичних знань про технології та засоби моделювання бізнес-процесів, які використовуються в процесі управління організацією, а також придбання практичних навичок моделювання та аналізу бізнес-процесів за допомогою сучасних програмних інструментів.
Крос-платформенне програмування
Мета дисципліни – надати фундаментальні знання студентам щодо крос-платформенного програмування та навчити студентів розробляти програми, що можуть виконуватися на різних типах програмних та апаратних платформ без внесення змін в початкові коди програм.