Нейрокомп'ютінг (Іва ...

Курс «Нейрокомп'ютінг» є фундаментальним курсом в процесі формування сучасного спеціаліста з економічної кібернетики. Курс водночас має теоретичне, методологічне та конкретне прикладне значення.

Предметом вивчення курсу є закони, принципи та інформаційні процеси прийняття рішень в інтелектуальних системах.

Впродовж навчального курсу вивчаються кількісні моделі антикризового індикативного планування, методи прогнозування економічних процесів, прогнозування та класифікація економічних процесів і явищ із застосуванням когнітивних моделей, прийняття рішень в умовах нечіткої інформації, методологічні основи застосування когнітивного моделювання для прийняття рішень в економіці.

Під час вивчення навчальної дисципліни у студентів формуються навички та вміння грамотно ставити і самостійно розв’язувати конкретні прикладні задачі використовуючи для аналізу, прогнозування та управління економічними системами адекватні математичні моделі та методи, побудовані з застосуванням інструментарію когнітивного моделювання, а також економетричного інструментарію; здійснювати аналіз отриманих результатів.

Міждисциплінарні зв’язки: викладанню курсу передує вивчення дисциплін «Інформаційні системи і технології в управління» та «Імітаційне моделювання», після вивчення яких студенти повинні володіти понятійним апаратом, знати сучасні засоби автоматизації економічної діяльності та процесного моделювання. Після вивчення дисциплін «Моделювання економіки» та «Дослідження операцій» студенти мають володіти засобами моделювання та оптимізації процесів в економіці.

Набуті студентами знання та навички з дисципліни «Нейрокомп'ютінг»  будуть необхідні їм при виконанні аналітичних досліджень під час написання випускних кваліфікаційних (магістерських) робіт, а також у подальшій професійній діяльності.

Курс «Нейрокомп'ютінг» є фундаментальним курсом в процесі формування сучасного спеціаліста з економічної кібернетики. Курс водночас має теоретичне, методологічне та конкретне прикладне значення. Предметом вивчення курсу є закони, принципи та інформаційні процеси прийняття рішень в інтелектуальних системах на основі використання когнітивних моделей. Впродовж навчального курсу вивчаються кількісні моделі антикризового індикативного планування, методи прогнозування економічних процесів, прогнозування та класифікація економічних процесів і явищ із застосуванням когнітивних моделей, прийняття рішень в умовах нечіткої інформації, методологічні основи застосування когнітивного моделювання для прийняття рішень в економіці. Під час вивчення навчальної дисципліни у студентів формуються навички та вміння грамотно ставити і самостійно розв’язувати конкретні прикладні задачі використовуючи для аналізу, прогнозування та управління економічними системами адекватні математичні моделі та методи, побудовані з застосуванням інструментарію когнітивного моделювання, а також економетричного інструментарію; здійснювати аналіз отриманих результатів. Міждисциплінарні зв’язки: викладанню курсу передує вивчення дисциплін «Інформаційні системи і технології в управління» та «Імітаційне моделювання», після вивчення яких студенти повинні володіти понятійним апаратом, знати сучасні засоби автоматизації економічної діяльності та процесного моделювання. Після вивчення дисциплін «Моделювання економіки» та «Дослідження операцій» студенти мають володіти засобами моделювання та оптимізації процесів в економіці. Набуті студентами знання та навички з дисципліни «Когнітивне моделювання» будуть необхідні їм при виконанні аналітичних досліджень під час написання випускних кваліфікаційних (магістерських) робіт, а також у подальшій професійній діяльності. Курс «Нейрокомп'ютінг», що розраховано на здобувачів ступеня вищої освіти «магістр» за спеціальністю 8.03050201 – «Економічна кібернетика», складається з таких змістових модулів: Змістовий модуль 1. Основні поняття когнітивного моделювання. Змістовий модуль 2. Використання когнітивних моделей для вирішення задач прийняття рішень в інтелектуальних системах. 1. Мета та завдання навчальної дисципліни 1.1 Метою навчальної дисципліни є вивчення студентами основ теорії когнітивного моделювання; надання навичок застосування моделей і методів когнітивістики в розв’язуванні різноманітних практичних задач, яки потрібні студентам, що спеціалізуються в галузях прикладної математики, та будуть застосовувати системи штучного інтелекту, системи підтримки прийняття рішень тощо. 1.2 Завданням навчальної дисципліни є надання студентам знань щодо:  суті когнітивного моделювання, когнітивних карт, змінних, застосування когнітивних моделей;  імітаційного моделювання, систем штучного інтелекту;  застосування прикладного програмного забезпечення (MS Excel, Matlab, Statistica, Vensim, AnyLogic тощо) для розв’язання задач когнітивного моделювання;  ознайомлення з використанням в задачах прийняття рішень методів когнітивного моделювання. У результаті вивчення дисципліни «Когнітивне моделювання» студенти повинні знати:  основні поняття теорії когнітивного моделювання;  основи теорії когнітивних моделей;  моделі і методи когнітивістики; вміти:  визначати когнітивні змінні, будувати когнітивні карти;  будувати когнітивну карту, яка вирішує задачі прогнозування, класифікації, кластеризації;  застосовувати алгоритми когнітивного моделювання в задачах прийняття рішень.