Syllabus

Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя

Каф. біотехнічних систем

Біомедична інженерія штучного інтелекту

Силабус

1. Освітні програми, для яких дисципліна є обов’язковою:

# Рівень освіти Галузь знань Спеціальність Освітня програма Курс(и) Семестр(и)
1 магістр 16. Хімічна та біоінженерія 163. Біомедична інженерія (магістр) Біомедична інженерія 5 10

2. Дисципліна пропонується як вибіркова для усіх рівнів вищої освіти і усіх освітніх програм.

3. Інформація про автора курсу

Прізвище, ім'я та по батькові Дозорський Василь Григорович
Науковий ступінь канд. техн. наук
Вчене звання доцент
Посилання на сторінку викладача(ів) на офіційній веб-сторінці університету http://library.tntu.edu.ua/personaliji/a/d/dozorskyj-vasyl-hryhorovych/
Е-mail (в домені tntu.edu.ua)

4. Інформація про навчальну дисципліну

Розподіл аудиторних годин Лекції: 28
Практичні заняття: 0
Лабораторні заняття: 14

Кількість годин самостійної роботи: 78
Кількість кредитів ECTS: 4
Мова викладання українська
Вид підсумкового контрою екзамен
Посилання на електронний навчальний курс у СЕН університету ATutor https://dl.tntu.edu.ua/bounce.php?course=4465

5. Програма навчальної дисципліни

Опис навчальної дисципліни, її мета, предмет вивчання та результати навчання

Мета вивчення навчальної дисципліни: вивчення загальних принципів організації систем штучного інтелекту, етапів проектування інтелектуальних систем, способів представлення та формалізації баз знань експертних систем, особливостей застосування штучних нейронних мереж в біомедичних експертних системах.
Завдання навчальної дисципліни: ознайомлення студентів з принципами організації та проектування біомедичних систем штучного інтелекту, зокрема із застосуванням штучних нейронних мереж.

Місце дисципліни в структурно-логічній схемі навчання за освітньою програмою

Перелік дисциплін, або знань та умінь, володіння якими необхідні студенту (вимоги до рівня підготовки) для успішного засвоєння дисципліни

Архітектура ПК, Моделювання та аналіз біомедисних сигналів

Зміст навчальної дисципліни

Лекційний курс (формулювання тем)

Введення в дисципліну.
Соціальні результати інтелектуалізації комп'ютерних технологій.
Тест Тюринга.
Сучасні дослідження напряму штучного інтелекту.
Інтелектуальні роботи.
Формалізація знань у системах штучного інтелекту.
Моделі подання знань.
Основні моделі висновку.
Висновки в умовах ненадійних або неповних знань.
Штучні нейронні мережі.
Біологічна модель штучних нейронних мереж.
Розпізнавання образів та аналіз зображень.
Біомедичні експертні системи.
Технологія та перспективи створення біомедичних експертних систем.

Практичні заняття (теми)

-

Лабораторний практикум (теми)

Вступне заняття
Вивчення властивостей лінійного нейрона і лінійної нейронної мережі
Вивчення багатошарового нелінійного персептрона і алгоритму зворотного поширення помилки
Вивчення радіальних базисних, імовірнісних нейронних мереж, мереж регресії

Самостійна робота студента/аспіранта

Підготовка до лабораторних робіт 28 год.

Опрацювання окремих розділів, які не виносяться на лекції:
1. Введення в дисципліну. 2год.
2. Соціальні результати інтелектуалізації комп'ютерних технологій. 2год.
3. Тест Тюринга 3год.
4. Класифікація проблемних середовищ штучного інтелекту 3год.
5. Робототехніка. Нейрокомп'ютери. 3год.
6. Знання, як основа систем штучного інтелекту. Класифікація знань. 2год.
7. Моделі подання знань. 3год.
8. Основні моделі висновку. 3год.
9. Висновки в умовах ненадійних або неповних знань. 2год.
10. Штучні нейронні мережі. 2год.
11. Біологічна модель штучних нейронних мереж. 3год.
12. Розпізнавання образів та аналіз зображень. 3год.
13. Біомедичні експертні системи. 3год.
14. Етапи розробки біомедичної інтелектуальної системи. 3год.
15. Класи біомедичних експертних систем. 3год.
16. Технологія та перспективи створення біомедичних експертних систем. 2год.

Навчальні матеріали та ресурси

Базова
1. Конспект опорних лекцій всіх тем курсу – https://dl.tntu.edu.ua/content.php?cid=267611
2. Дозорський В.Г. Методичні вказівки для виконання лабораторних робіт з дисципліни «Біомедична інженерія штучного інтелекту» для студентів спеціальності 163 «Біомедична інженерія» // В.Г. Дозорський – Тернопіль: ТНТУ імені Івана Пулюя, 2017.
3. Дозорський В.Г. Методичні вказівки до курсового проекту з дисципліни «Біомедична інженерія штучного інтелекту» для студентів спеціальності 163 «Біомедична інженерія» // Дозорський В.Г. – Тернопіль: ТНТУ імені Івана Пулюя, 2017.

Допоміжна

1. Іванченко Г.Ф. Система штучного інтелекту: навч. Посіб. / Г.Ф. Іванченко. – К.: КНЕУ, 2011. – 328 с.
2. Попов Д.И. Системы искусственного интеллекта : Лабораторный практикум / Д.И. Попов, О.Ю. Лазарева. – М. : МГУП имени Ивана Федорова, 2014. – 150 с.
3. Семенов А. Интеллектуальные системы: учебное пособие / А. Семенов, Н. Соловьев, Е. Чернопрудова, А. Цыганков. – Тверь: ОГУ 2013 г. – 236 с.
4. Башмаков А.И. Интеллектуальные информационные технологи: учебное пособие. – М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2005. – 304 с
5. Луценко Е.В. Интеллектуальные информационные системы: учебное пособие. Изд. 2-е, испр. и доп. – Краснодар: КубГАУ, 2006. – 645 с.
6. Сова Л.З. Фундаментальные законы языкознания и искусственный интеллект. – Директ-Медиа, 2014. – 105 с.

6. Політика та контроль навчальної дисципліни (освітнього компонента)

Політика навчальної дисципліни

Політика навчальної дисципліни визначається системою вимог, які викладач пред'являє до студента при вивченні дисципліни "Основи пгобудови медичної техніки" та ґрунтується на засадах академічної доброчесності.
Вимоги стосуються відвідування занять (неприпустимість пропусків, запізнень і т.п.); правил поведінки на заняттях (активну участь, виконання необхідного мінімуму навчальної роботи та ін.); заохочень та стягнень (за що можуть нараховуватися або відніматися бали і т.п.).
Політика навчальної дисципліни "Основи пгобудови медичної техніки" вибудована з урахуванням норм законодавства України щодо академічної доброчесності, Статуту, положень ТНТУ:
1 Положення про організацію освітнього процесу в Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя - наказ №4/7-340 від 21.05.2015 із змінами від 25.06.2019 - наказ №4/7-622 від 27.06.2019 та від 14.04.2020 - наказ №4/7-243 від 15.04.2020
2 Положення про індивідуальний навчальний план студента Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя (нова редакція) - наказ №4/7-669 від 25.09.2020
3 Положення про академічну мобільність учасників освітнього процесу Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя
4 Положення про оцінювання здобувачів вищої освіти Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя (нова редакція) - наказ №4/7-670 від 25.09.2020
5 Положення про академічну мобільність студентів ТНТУ ім.І.Пулюя - наказ№4/7-454 від 16.07.2013
6 Положення про врегулювання конфліктних ситуацій в Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя - наказ №4/7-164 від 01.03.2021
7 Положення про підсумковий семестровий контроль результатів навчання студентів Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя - наказ №4/7-122 від 17.02.2020
8 Тимчасовий порядок проведення семестрового контролю та атестації здобувачів вищої освіти Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя - наказ №4/7-350 від 25.05.2020
9. Положення про недопущення академічного плагіату в Тернопільському націоналному технічному університеті імені Івана Пулюя - наказ №4/7-964 від 01.11.2019 зі змінами від 19.12.2019 наказ №4/7-114 від 12.02.2020, зі змінами від 26.01.2021 - наказ №4/7-72 від 02.02.2021
10. Положення про академічну доброчесність учасників освітнього процесу Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя - наказ №4/7-969 від 01.11.2019
Статут Тернопільського національного технічного університету ім. І. Пулюя (нова редакція) - наказ МОН №248 від 25.02.2019
11. Статут Тернопільського національного технічного університету ім. І. Пулюя (нова редакція) - наказ МОН №248 від 25.02.2019


Види контролю та рейтингова система оцінювання результатів навчання

При проведенні контролю враховуються: відвідування лекційних та лабораторних занять, виконання та захист звітів з лабораторних робіт, проходження модульних контролів, виконання завдань із самостійної роботи

Поточний контроль: експрес-опитування, опитування за темою заняття тощо

Модульний контроль: провадиться двічі на семестр.

Семестровий контроль: екзамен та захист курсового проекту

Умови допуску до семестрового контролю: семестровий рейтинг більше 45 балів, .


Таблиця відповідності рейтингових балів оцінкам за університетською шкалою:

Шкала оцінок
ВНЗ
(100-бальна)
Національна
(4-бальна)
ECTS
90-100 Відмінно А
82-89 Добре B
75-81 C
67-74 Задовільно D
60-66 E
35-59 Незадовільно FX
1-34 F

7. Додаткова інформація

1. Базові поняття штучного інтелекту.
2. Історія розвитку систем штучного інтелекту.
3. Підходи до моделювання штучного інтелекту.
4. Соціальні результати інтелектуалізації комп'ютерних технологій.
5. Шляхи дослідження штучного інтелекту.
6. Штучний інтелект, як галузь наукового знання.
7. Сучасний стан проблеми розроблення систем штучного інтелекту
8. Тест Тюринга.
9. Тест Тюринга та фактичний діалог.
10. Заперечення тесту Тюринга.
11. Сучасні дослідження напряму штучного інтелекту.
12. Способи класифікації напрямів досліджень у галузі штучного інтелекту.
13. Символьний та конекціоністський підходи.
14. Класифікація проблемних середовищ штучного інтелекту
15. Інтелектуальні роботи.
16. Робототехніка.
17. Нейрокомп'ютери.
18. Проблеми створення інтелектуальних роботів.
19. Структура інформаційної системи інтелектуального робота
20. Представлення знань у системах штучного інтелекту
21. Формалізація знань у системах штучного інтелекту.
22. Поняття «знання».
23. Аспект представлення знань.
24. Знання, як основа систем штучного інтелекту.
25. Класифікація знань.
26. Групи евристичних методів формалізації знань.
27. Джерела знань.
28. Когнітологія.
29. Моделі подання знань.
30. Модель знань. Вимоги до моделей знань.
31. Декларативні і процедурні моделі подання знань.
32. Основні моделі висновку.
33. Формулювання завдання дедуктивного висновку.
34. Метод Ербрана. Принцип резолюції. Стратегії пошуку.
35. Висновки в умовах ненадійних або неповних знань.
36. Види невизначеності.
37. Індуктивні схеми міркувань
38. Штучні нейронні мережі.
39. Персептрони та зародження штучних нейронних мереж.
40. Моделі штучних нейронних мереж.
41. Штучні нейронні мережі, як засіб обробки інформації.
42. Принципи функціонування штучних нейронних мереж.
43. Біологічна модель штучних нейронних мереж.
44. Нейрон, як прототип елементів штучних нейронних мереж (персептрона).
45. Будова, принципи функціонування, технічні прототипи.
46. Розпізнавання образів та аналіз зображень.
47. Класифікація систем розпізнавання образів.
48. Системи розпізнавання голосу та злитої мови.
49. Біомедичні експертні системи.
50. Поняття біомедичної експертної системи.
51. Технологія та перспективи створення біомедичних експертних систем.
Затверджено рішенням кафедри
біотехнічних систем
(протокол №
10
від «
17
»
березня
2021
року).