Опис навчальної дисципліни

Дисципліна «Основи штучного інтелекту у розробці новітніх матеріалів» є вибірковою дисципліною з спеціальності 104 Фізика та астрономія для освітньої програми «Комп’ютерна фізика», яка викладається в п’ятому семестрі в обсязі 7,5 кредитів (за Європейською Кредитно-Трансферною Системою ECTS).

Курс розроблено таким чином, щоб надати студентам необхідні знання, уміння, навички, загальні та фахові компетентності для розв’язання комплексних проблем у галузі штучного інтелекту та його застосування для створення і дослідження нових матеріалів. Тому у курсі представлено як теоретичний матеріал, необхідний для глибокого розуміння основ технології штучного інтелекту, а також шляхів його використання в матеріалознавстві так і лабораторні роботи, які потрібні для отримання практичних навичок пов’язаних з використанням штучного інтелекту для створення та дослідження матеріалів різного типу.

Метою вивчення вибіркової дисципліни «Основи штучного інтелекту у розробці новітніх матеріалів» є засвоєння студентами основних положень та методів в галузі штучного інтелекту які застосовують для вивчення, створення та використання матеріалів різної природи.

Після завершення цього курсу студент буде:

знати:

• основні поняття, методи та напрями застосування штучного інтелекту і машинного навчання в матеріалознавстві;
• принципи побудови та використання матеріалознавчих баз даних і відкритих матеріальних репозиторіїв;
• методи аналізу, обробки та візуалізації експериментальних і розрахункових даних про структуру та властивості матеріалів;
• основи алгоритмів машинного навчання (регресія, класифікація, кластеризація, нейронні мережі) для прогнозування властивостей матеріалів;
• підходи до інтелектуального дизайну, оптимізації та відкриття нових матеріалів із заданими властивостями;
• роль цифрових двійників, високопродуктивних обчислень і автоматизованих експериментів у сучасному матеріалознавстві.

вміти:

• застосовувати методи штучного інтелекту та машинного навчання для прогнозування структури, фазового складу та властивостей матеріалів;
• працювати з матеріалознавчими базами даних і використовувати спеціалізоване програмне забезпечення для аналізу даних;
• готувати, очищати та інтерпретувати експериментальні й розрахункові дані для навчання моделей ШІ;
• обирати та налаштовувати алгоритми машинного навчання залежно від поставленої задачі розробки матеріалів;
• оцінювати точність, надійність і обмеження моделей ШІ у задачах матеріалознавства;
• використовувати інтелектуальні підходи для оптимізації складу, структури та технологічних параметрів отримання новітніх матеріалів.