УД1: Введение в ИИ (Цифровая кафедра)

2024/25 учебный год, Институт математики и информационных технологий, 3 курс, осенний семестр.

Лектор: Г. Э. Рего

Руководитель практики: К. А. Кулаков

Лекции

Задания

1. Собрать датасет по тематике проекта ТППО
2. "Введение в программную библиотеку NumPy".

   Цель работы: познакомиться с базовыми возможностями библиотеки NumPy, реализующей поддержку высокоуровневых математических функций, предназначенных для работы с многомерными массивами. Работа выполняется с использованием языка программирования Python в среде разработки Jupyter Notebook с использованием необходимых библиотек ("Pandas", "NumPy", "Scikit-learn", "Seaborn").

   Playbook с заготовками. Результат выложить на gitlab: https://dev.dd.petrsu.ru
3. "Введение в программную библиотеку Pandas".

   Цель работы: познакомиться с высокопроизводительными структурами данных Pandas и инструментами их обработки и анализа с использованием языка программирования Python в среде разработки Jupyter Notebook. Работа выполняется с использованием языка программирования Python в среде разработки Jupyter Notebook с использованием необходимых библиотек ("Pandas", "NumPy", "Scikit-learn", "Seaborn").

   Playbook с заготовками. Результат выложить на gitlab: https://dev.dd.petrsu.ru
4. "Нечеткая база знаний".

   Цель работы: построить нечеткую базу знаний для выбранной предметной области проверить ее на полноту и произвести нечеткий вывод для конкретных значений.

   Playbook с заготовками. Результат выложить на gitlab: https://dev.dd.petrsu.ru
5. Реализация генетического алгоритма для решения задачи:
   • задача нахождения минимума/максимума функции (одной/двух переменных);
   • задача коммивояжера;
   • задача компоновки;
   • задача составления расписания.
   Playbook с заготовками. Результат выложить на gitlab: https://dev.dd.petrsu.ru
6. Использование нейронных сетей для
   • предсказания значений функции
   • классификации объектов (ирисов)
   • распознавания цифр
   Playbook с заготовками (Перцептрон), Playbook с заготовками (Нейрон + задание). Результат выложить на gitlab: https://dev.dd.petrsu.ru