Що буде вивчатися

Базові знання про контекст, терміни, проблеми та сучасний стан досліджень в галузі штучного інтелекту. Огляд основних принципів і підходів до вивчення систем штучного інтелекту. Огляд основних напрямів досліджень і відповідних інструментів штучного інтелекту: генетичні алгоритми, еволюційні методи, машинне навчання, глибинне навчання, навчання із підкріпленням, тощо. Огляд основних моделей і  алгоритмів із прикладами їх застосування.

Чому це цікаво/треба вивчати

Галузь штучного інтелекту останніми роками переживає епоху справжнього піднесення з огляду на бурхливий розвиток нових моделей нейронних мереж, засобів програмного забезпечення та стрімкого розвитку обчислювальних ресурсів на основі графічних (ГПУ) та тензорних (ТПУ) прискорювачів. Дослідження методів штучного інтелекту наразі демонструють найбільш темпи зростання у наукових дослідженнях та широкому практичному застосуванню у багатьох галузях оточуючого нас життя: від персональних асистентів в смартфонах до самокерованих автівок.

Чому можна навчитися (результати навчання)

Теоретичні знання та базовий практичний досвід у застосуванні різних методів штучного інтелекту до існуючих практичних проблем в широкому колі застосувань.

Як можна користуватися набутими знаннями і уміннями (компетентності)

Здобуті знання дозволять зрозуміти місце і роль методів штучного інтелекту у загальному контексті інформаційних технологій. Ця дисципліна є необхідним етапом для підготовки до професійного рівня оволодіння спеціалізованими знаннями та навичками в галузі штучного інтелекту, які будуть викладатися у наступних навчальних дисциплінах, які присвячені більш детальному вивченню окремих методів штучного інтелекту.