ІІС_Лекція_1

1. Лекція 1

Вступ до інформаційних систем
зі штучним інтелектом

2. Мета та розглянуті питання

Мета
1. Ознайомитись з поняттями штучного інтелекту
2. Розглянути поширені середовища розробки
3. Вивчити основи мови Python.
Розглянуті питання:
1. Вступ до систем керування зі штучним інтелектом.
2. Основні поняття та підходи.
3. Приклади IDE (Anaconda, Jupyter Notebook/JupyterLab,
Google Colab).
4. Основи Python.

3. Передумови виникнення ШІ

Головною передумовою впровадження штучного інтелекту
в сферу систем керування (СК) є труднощі
побудови СК традиційними методами.
Це визначається, перш за все, складністю об’єкта керування (ОК)
Основні ознаки складного ОК:
1. Брак математичного опису. Немає алгоритму обчислення стану об’єкта за
спостереженнями його входів (керованого і некерованого) та спостережуваного
стану середовища.
2. Недетермінованість (стохастичність). Зумовлена переважно складністю
об’єкта і пов’язаними з цим численними другорядними процесами, якими
нехтують під час побудови математичної моделі.
3. Нестаціонарність. Виявляється у дрейфі характеристик об’єкта.

4. Інтелектуальні системи керування

Інтелектуальні СК – це СК, здатні до «розуміння» і навчання щодо ОК,
збурень, зовнішнього середовища та умов роботи.
Основна відмінність інтелектуальних систем полягає в наявності
механізму системного оброблення знань.
Узагальнені принципи створення
інтелектуальних СК
1. Керування на основі аналізу зовнішніх даних, ситуацій та подій
(ситуаційне керування).
2. Використання сучасних інформаційних технологій оброблення
знань.

5. Базові поняття штучного інтелекту

Чіткого визначення, що таке штучний інтелект, на сьогодні не існує.
Один з підходів дає таке ствердження:
Штучний інтелект є дисципліна, що вивчає можливість створення
програм для задач, які при вирішенні їх людиною потребують певних
інтелектуальних зусиль (сюди не входять задачі, для яких відома
процедура їх вирішення)
Приклади інтелектуальних задач
• Розпізнавання образів.
• Логічне мислення.
• Навчання і самонавчання.
• Аналіз ситуації.
• Розуміння нової інформації.
• Планування цілеспрямованих дій.

6. Засоби розробки

Реалізація програм ШІ може бути на різних алгоритмічних мовах.
Найбільше поширення в сфері ШІ на сьогодні має мова Python
Python - проста і мінімалістична мова програмування. Читання
програми цією мовою нагадує читання англійського тексту, але з
деякими правилами. Написання програм цією мовою допомагає
зосередитися на вирішенні завдання, а не на особливостях
синтаксису мови.
Оболонки
Середовища

7. Jupyter Notebook

8. Jupyter Lab

9. Anaconda

10. Google Colab

11.

Google Colab

12.

Google Colab

13.

Google Colab

14.

Google Colab

15.

Google Colab

16.

Google Colab

17. Плюси мови Python

1. Мова досить легко вчиться - має простий синтаксис та зрозумілі
конструкції, що роблять цю мову програмування простою у засвоєнні.
2. Відкритий код – Python, це приклад Open Source проекту (проект з
відкритим вихідним кодом). Це означає, що ви можете
розповсюджувати копії цього продукту та використовувати частину
коду у своїх цілях. (Настійно рекомендується ознайомитись з
особливістю ліцензування).
3. Мова високого рівня - при написанні програм, не потрібно
відволікатися працювати з низькорівневим взаємодією - виділення/
звільнення пам'яті тощо. (Це плюс і великий мінус мови Python, так як
мова стала однопотоковою через GIL).
4. Переносність - через те, що Python - це ПЗ, з відкритим вихідним
кодом, його змогли адаптувати під різні платформи, звідси, більшість
логіки буде виконуватися однаково
5. Має багато бібліотек та велику спільноту.
6. Використовується у сферах DevOps, QA, Web, Data Science

18. Особливості Python

1. Інтерпретована мова програмування, тобто вихідний код на якому
виконується методом інтерпретації-оператори програми йдуть один
за одним і окремо транслюються і відразу виконуються
(інтерпретуються), за допомогою спеціальної програмиінтерпретатора (що протиставляється мовами, що компілюються, в
яких всі оператори програми заздалегідь відтрансльовані в об'єктний
код).
2. Мова може реалізовувати конструкції, що дозволяють динамічні
зміни на етапі виконання (модифікація існуючих або створення нових
підпрограм).
3. Мультипарадигмальна мова програмування. Об'єктно-орієнтоване
та структурне програмування повністю підтримується, частково
функціональне.
4. Для керування пам'яттю Python використовує динамічну типізацію
та комбінацію підрахунку посилань та «збиральника сміття» з
виявленням циклічних посилань/замикань.

19.

Матеріали та посилання
Навчальний посібник. Основи програмування Python - тут
Відео. Як працювати в Google Colab - тут
Файли ipynb-блокнотів "Основи Python" - тут
Дякую за увагу!