Складні системи (104 Фізика та астрономія. ОП Квантові комп’ютери та квантове програмування)
Тип: Нормативний
Кафедра: теоретичної фізики імені професора івана вакарчука
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 5 | 4 | Залік |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 5 | 32 | Григорчак О. І. | ФзФ-31 |
Практичні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 5 | 32 | ФзІ-31 |
Опис навчальної дисципліни
Дисципліна «Складні системи» сприяє формуванню розуміння закономірностей, властивих складним системам, зокрема таким як штучні нейронні мережі, і вміння їх використовувати в задачах прогнозування.
Під час курсу студенти ознайомляться з основами теорії ігор, архітектурою штучних нейронних мереж, а також навчаться з їх допомогою вирішувати прикладні задачі, зокрема наукоємного характеру.
Метою даної дисципліни є одержання студентами знань і навичок, які потрібні людині для ефективного опису процесів у складних системах.
Завданням курсу є формування в студентів знань та умінь необхідних для створення та/або налагодження таких складних систем як штучні нейронні мережі і вирішення з їх допомогою практичних задач наукоємного характеру.
Для вивчення курсу студенти потребують знань з програмування, лінійної алгебри, основ математичного аналізу, теорії ймовірностей та алгоритмів.
Рекомендована література
Базова:
- Зайченко Ю.П. Дослідження операцій: підручник. К.: Видавничий дім «Слово», 2006.– 816c.
- Руденко О.Г., Бодянський Є.В. Штучні нейронні мережі: Навчальний посібник. – Київ : Компанія СМІТ, 2006. – 404 с.
- Тимощук П.В. Штучні нейронні мережі: Навчальний посібник. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2011. – 444 с
Допоміжна:
- Волошин О.Ф., Мащенко С.О. Моделі та методи прийняття рішень. К.: ВПЦ «Київський університет», 2010. – 306 с.
2. А.А. Шиян Теорія ігор: основи та застосування в економіці та менеджменті. Навчальний посібник. – Вінниця: ВНТУ, 2009. – 164 с.
Додаткові матеріали також буде запропоновано для кожної теми окремо.
Інформаційні ресурси:
https://uk.myservername.com/complete-guide-artificial-neural-network-machine-learning
https://scikit-learn.org/stable/tutorial/statistical_inference/index.html