Аннотация рабочей программы дисциплины
«Искусственный интеллект и большие данные»

Цель изучения дисциплины создание и изучение функционирование искусственного интеллекта, больших данных
Место дисциплины в учебном плане ОП
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
Open Office или Libreoffice
PyCharm Community Edition
Chromium
Mozilla FireFox
Ark
Okular
Gimp
Inkscape
Visual Studio Code
VirtualBox
R Studio
GitHub Desktop
PovRay
Anaconda
PSPP
Common Lisp
Strawberry Prolog
Android Studio
Intellij Idea
IDE NetBeans
Blender
DBeaver Community'
Dia
Krita
Drakon
Xampp
Unity
NetEmul
Lazarus
scilab
QTEPLOT
GNUplot
QGIS
ГИС Аксиома
XnView
Audacity
Dr.Explain
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.