Дисципліна призначена для вивчення принципів представлення і обробки інформації біологічними системами і, зокрема, людським мозком, побудові на цій основі моделей штучного інтелекту, спроможних виконувати обробку інформації за принципами, подібними до мозку людини, ознайомлення з категоріями завдань, які є типовими для вирішення системами штучного інтелекту.
Мета дисципліни — надати студентам методи і моделі побудови базових структур систем штучного інтелекту, що забезпечують якісно новий рівень рішення багатьох інтелектуальних задач, які раніше були недоступні для розв'язання за допомогою традиційних інформаційних технологій.
Дисципліна базується на курсах дисциплін «Інформатика», «Вища математика», «Експертні системи».
Після вивчення дисципліни студенти будуть знати:
* методи представлення і створення структур моделей штучного інтелекту на основі відомих нейромережевих архітектур;
* методи створення основних конфігурацій нейронних мереж;
* методи представлення вхідної інформації і результатів її обробки;
* методи використання моделей штучного інтелекту в різноманітних сферах застосування.
Студенти будуть вміти:
* класифікувати прикладні завдання і підбирати відповідні архітектури штучних нейромереж для інтелектуальної обробки інформації;
* будувати необхідні комп'ютерні моделі нейромережевих структур за допомогою простих комп'ютерних програм;
* виконувати необхідні роботи для підготовки вхідних даних і навчання штучної нейронної мережі для рішення цілого класу подібних завдань;
* використовувати результати рішення, отримані моделями штучного інтелекту, для подальшого аналізу або прийняття якісних управлінських рішень.
Дисципліна відіграє важливу роль у професійній підготовці студентів за фахом «Економічна кібернетика», оскільки дає сучасний і досить ефективний інструмент для рішення як простих прикладних задач, так і побудови складних інформаційно-аналітичних систем, зв'язаних з комплексною обробкою даних і їх аналізом. Методи і моделі штучного інтелекту дозволяють задіяти цілий клас прикладних інтелектуальних задач, які раніше були не доступні для рішення іншими комп'ютерними програмами, мали не досить чітку формалізацію, а іноді і взагалі раніше вирішувалися тільки інтуїтивними приблизними методами, якими, безперечно, володіла тільки людина. Зараз з'явилася можливість досить великий шар монотонної непродуктивної інтелектуальної роботи перекласти на штучні комп'ютерні системи і при цьому отримати навіть більш якісні показники, ніж це робила сама людина.