Штучний інтелект і бази знань 2025

Курс «Штучний інтелект і бази знань» забезпечує набуття теоретичних і практичних навичок застосування алгоритмів поверхневого та глибинного машинного навчання в задачах обробки даних.

Програма курсу охоплює ознайомлення з основними принципами машинного навчання, детальний розгляд алгоритмів поверхневого машинного навчання на прикладах задач класифікації та регресії, роботу з фреймворком Sklearn та суміжними бібліотеками Pandas, MatPlotLib та NumPy. Перші кроки в Deep Learning здійснюватимуться за допомогою бібліотек TensorFlow та Keras.

Проходження курсу дозволить опанувати базові знання щодо підготовки та реалізації систем штучного інтелекту (СШІ).

Мета курсу «Штучний інтелект і бази знань» полягає у набутті знань з вибору певного алгоритма поверхневого або глибокого навчання та реалізації СШІ, що базується на обраному алгоритмі.

Завдання дисципліни – навчити студентів формулювати завдання, вибирати необхідний алгоритм, працювати з даними, готувати, навчати та оцінювати моделі машинного навчання. У результаті навчання студент:

  • ознайомиться з життєвим циклом розробки СШІ;

  • вивчить архітектури поверхневих та глибоких СШІ;

  • отримає практичні навички роботи з даними за допомогою бібліотек Pandas, MatPlotLib та NumPy;

  • набуде практичних навичок роботи з бібліотеками Sklearn, TensorFlow та Keras;

  • здобуде теоретичні знання щодо роботи зі згортковими та рекурентними нейромережами, трансформерами з механізмом самоуваги, автоенкодерами та змагальними СШІ;

  • отримає теоретичні знання щодо тестування СШІ;

  • набуде теоретичних знань щодо забезпечення кібербезпеки СШІ;

  • отримає теоретичні знання щодо роботи з базами знання для СШІ, векторними базами даних та доповненою генерацією пошуку.

Особливості курсу:

  • практична спрямованість. Суттєва частина теоретичного матеріалу підкріплена практичними завданнями в Google Colab;

  • надає комплекс знань, практичних навичок і компетентностей, достатніх для подальшого самостійного вивчення і застосування в практичній діяльності.

Пререквізити:

  • Базові знання мови програмування Python;

  • Шкільна програма математики та математика 1-го курса університета.