| Цель изучения дисциплины | создание и изучение функционирования искусственного интеллекта, больших данных |
|---|---|
| Место дисциплины в учебном плане | ОПЦ |
| Формируемые компетенции | ОК 02 | Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины |
Знать:
основные методы интеллектуального анализа данных и машинного обучения; основные принципы поиска, сбора, очистки, хранения, обработки, анализа и визуализации данных; основные классы практических задач в области экономики, управления и финансов, решаемых методами машинного обучения; теоретические основы функционирования систем искусственного интеллекта; основные классы интеллектуальных информационных систем, ключевые направления применения интеллектуальных информационных технологий при анализе бизнес-информации; Уметь:
использовать интеллектуальные системы для решения аналитических задач; оценивать возможности применения систем искусственного интеллекта в аналитической деятельности, формулировать цели и задачи внедрения интеллектуальной информационной системы; определять критерии аналитических задач, решение которых предпочтительно с использованием технологий Big Data; применению технологий обработки больших данных к решению прикладных задач; Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
не предусмотрено |
| Содержание дисциплины | Искусственный интеллект. Большие данные. |
| Виды учебной работы | Лекции, лабораторные, самостоятельная работа. |
| Используемые информационные, инструментальные и программные средства |
Операционная система Windows и/или AstraLinux
Специализированное и общее ПО Open Office или Libreoffice 3D Canvas Blender Visual Studio Community Python c расширениями PIL, Py OpenGL FAR XnView 7-Zip AcrobatReader GIMP Inkscape Paint.net VBox Mozila FireFox Chrome Eclipse (PHP,C++, Phortran) VLC QTEPLOT Visual Studio Code https://code.visualstudio.com/License/ Notepad++ https://notepad-plus-plus.org/ Информационная справочная система:
СПС КонсультантПлюс (инсталлированный ресурс АлтГУ или http://www.consultant.ru/) Профессиональные базы данных: Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/); Научная электронная библиотека elibrary (http://elibrary.ru) |
| Форма промежуточной аттестации | Диф. зачет. |