Методи прогнозування

Код модуля: 
ІСМ_8052_С01
Тип модуля: 
вибірковий
Семестр: 
Другий
Обсяг модуля: 
загальна кількість годин — 120 (кредитів ЄКТС — 4,5); аудиторні години — 64 (лекції — 32, лабор. занят. — 32)
Лектори: 
Член-кор. НАН України д.т.н., проф. Грицик Володимир Володимирович
Результати навчання: 
знати:
  • основні поняття;
  • основні підходи до реалізації методів прогнозування;
  • методи апроксимації;
знати і вміти:
  • порівняти основні підходи до реалізації систем передбачення.
Спосіб навчання (аудиторне, дистанційне навчання): 
аудиторне
Необхідні обов’язкові попередні та супутні модулі: 
  • Об’єктно-орієнтоване програмування.
  • Математичний аналіз;
  • дискретна математика,
  • бази даних;
  • теорія систем та системний аналіз;
  • представлення знань;
  • створення баз даних.
Зміст навчального модуля: 
визначення, поняття, джерела походження. Механізми оцінки і врахування похибок викликаних випадковими шумів. Галузі застосування.
Рекомендована література: 
  1. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. — СПб.: Питер, 2000. — 384 с.
  2. Попов Э.В. и др. Статические и динамические экспертные системы. — М.: Финансы и статистика, 1996. — 320 с.
  3. Джексон П. Введение в экспертные системы.— М.:Вильямс, 2001. — 624 с.
  4. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. — Минск, Тетрасистемс, 1997. — 367 с.
  5. Кокорева Л.В., Перевозчикова О.Л. Диалоговые системы и представление знаний. — Киев, Наукова думка, 1993. — 446 с.
  6. Соломатин Н.М. Информационно-семантические системы. — М., Высшая шк., 1989 — 127 с.
  7. Любарский Ю.Д. Интеллектуальные информационные системы. — М.: Наука, 1990. — 350 с.
  8. Тугенгольд А.К., Рубанчик В.Б. Искусственный интеллект в машиностроительных технологических системах: Учеб. пособие /ДГТУ , 1996. — 140 с.
Форми та методи навчання: 
лекції, лабораторні заняття, самостійна робота
Методи і критерії оцінювання: 
  • Поточний контроль (40%): контрольні роботи, усне опитування
  • Підсумковий контроль (60%, екзаменаційний контроль): тестування (40%), усна компонента (20%)
Мова навчання: 
українська
Спеціалізація: 
Інженерія даних та знань