Інтелектуальні системи

Бережницька, У. Б. Інтелектуальний бізнес : методичні вказівки для практ. занять та сам. роботи / У. Б. Бережницька, О. Я. Савко. - Івано-Франківськ : ІФНТУНГ, 2019. - 54 с.

Методичні вказівки містять перелік тем до курсу, що включає: загальні положення, матеріали до практичних занять і настанови щодо самостійної роботи студентів в розрізі тем. Загальні положення включають: план за окремою темою, мета вивчення, основні терміни і поняття, питання для самоконтролю знань. Матеріали до практичних занять містять стислий опис практичної роботи, типові задачі для розв’язку. Настанови щодо самостійної роботи передбачають завдання і запитання для самостійного опрацювання та теми для індивідуальної науково-дослідної роботи. В кінці наведено використані та рекомендовані джерела літератури.

Біліщук, В. Б. Використання САПР в приладобудуванні : практикум / В. Б. Біліщук. - Івано-Франківськ : ІФНТУНГ, 2019. - 40 с.

Практикум містить методичні вказівки для проведення практичних занять з дисципліни "Використання САПР в приладобудуванні" у п’ятому семестрі. Розроблений відповідно до робочої програми навчальної дисципліни. Може бути використаний студентами денної та заочної форм навчання. Призначено для підготовки першого (бакалаврського) рівня освіти, які навчаються за спеціальністю 152 — "Метрологія та інформаційно-вимірювальна техніка".

Зікратий, С. В. Системи штучного інтелекту : конспект лекцій / С. В. Зікратий. - Івано-Франківськ : ІФНТУНГ, 2018. - 152 с.

Конспект лекцій містить основні теоретичні відомості з дисципліни "Системи штучного інтелекту". Розроблений відповідно до робочої програми даної навчальної дисципліни. Може бути використаний студентами денної та заочної форм навчання.

Чигур, І. І. Інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень в умовах невизначеності : метод. вказ. для сам. роботи / І. І. Чигур, Л. Я. Чигур. - Івано-Франківськ : ІФНТУНГ, 2017. - 63 с.

Чигур, І. І. Генетичні та еволюційні алгоритми : навч. посіб. / І. І. Чигур, Л. Я. Чигур. - Івано-Франківськ : ІФНТУНГ, 2016. - 85 с.

Генетичні алгоритми представляють собою один із оптимізаційних методів. Як відомо, оптимізаційні завдання полягають в знаходженні мінімуму (максимуму) заданої функції. Таку функцію називають цільовою. Як правило, цільова функція — складна функція, залежна від деяких вхідних параметрів.

Чигур, І. І. Штучні нейромережі в системах автоматизації : навч. посіб. / І. І. Чигур, Л. Я. Чигур. - Івано-Франківськ : ІФНТУНГ, 2015. - 85 с.

У навчальному посібнику розглянуто принципи роботи та структуру штучних нейроних мереж. Проаналізовано архітектури з'єднань штучних нейронів, їхню структуру та особливості навчання, наведено методи реалізації штучних нейронних мереж програмними засобами та приклади їхнього застосування для вирішення практичних задач в автоматизації.