Дисципліна вивчає основи теорії нечітких множин, нечіткої логіки, нечітких методів і
гібридних технологій обчислювального інтелекту та їх застосування до розв’язання
прикладних задач з сфер економіки, бізнесу, фінансів та наукових досліджень.
Вона розвиває практичні навички розв’язання типових задач прикладної
математики, що стосуються інтелектуального аналізу даних.
Мета дисципліни – формування цілісної картини сучасних перспективних методів і
моделей аналізу даних, основаних на нечіткій логіці, та їх застосування для
побудови нечітких, нейро-нечітких та інших гібридних систем.
Завдання дисципліни: сформувати у студентів теоретичні знання та практичні
вміння у сфері постановки, розв’язання та інтерпретації розв’язків прикладних
задач інтелектуального аналізу даних з використанням нечітких методів і моделей.
В результаті вивчення дисципліни студенти повинні
знати сучасні нечіткі моделі й методи аналізу даних для побудови складних систем
прийняття рішень в економіці, бізнесі, фінансовій сфері тощо.
уміти:
формулювати задачу інтелектуального аналізу даних;
обґрунтовано вибирати нечіткі методи і моделі для її розв’язання, в
залежності від класу розв’язуваних задач;
розробити алгоритм розв’язання поставленої задачі та здійснити його
програмну реалізацію;
проаналізувати та проінтерпретувати отримані результати.