Метою кредитного модуля є формування у здобувачів третього рівня вищої освіти (PhD) здібностей системного наукового світогляду, загальнокультурного кругозору та компетентностей виявляти, ставити та вирішувати проблеми дослідницького характеру в сфері комп’ютерних наук, оцінювати та забезпечувати якість виконуваних досліджень. Зокрема, засвоїти як фундаментальні засади теорії покрокового прийняття оптимальних рішень (теорія марковських процесів прийняття рішень) та динамічного програмування, так і вміти застосовувати одержані теоретичні знання для розв’язання прикладних, зокрема, задач прийняття оптимальних рішень в промисловості (технічна підтримка промислових систем, система експертизи промислової безпеки); робототехніці (автоматизоване прогнозування); бізнесі (маркетинг, керування запасами); інформатиці (усунення несправностей мереж, оптимізація запитів до серверів розподілених баз даних); державній безпеці та військових науках (пошук рухомих цілей, ідентифікація цілей, розподіл зброї); охороні здоров’я (медична діагностика, розробка протоколів лікування), а також аспіранти мають оволодіти наступними компетентностями: загальними - ЗК 4 Здатність самостійно проводити дослідницьку діяльність, включаючи аналіз проблем, постановку цілей і завдань, вибір засобів та методів дослідження, а також оцінку його якості; ЗК 5 Здатність до започаткування, планування, реалізації та коригування послідовного процесу ґрунтовного наукового дослідження; ЗК 6 Здатність проводити критичний аналіз, оцінку і синтез нових та складних ідей; ЗК 7 Здатність до безперервного саморозвитку та самовдосконалення; фаховими – ФК 1 Здатність ініціювати комплексні проєкти з використанням системного підходу та самостійно їх реалізовувати; ФК 2 Здатність дотримуватись морально-етичних правил поведінки, етики досліджень, характеристик для учасників академічного середовища, а також правил академічної доброчесності в наукових дослідженнях; ФК 3 Здатність критично аналізувати позитивні та негативні якості існуючих методів системного аналізу, а також оцінювати їхні можливості для подальшого використання при розв’язанні конкретних наукових і практичних задач; ФК 4 Здатність приймати науково обґрунтовані рішення в умовах невизначеності, що потребує розробки нових методів, та проведення дослідницько-інноваційної діяльності; ФК 5 Здатність виконувати науково-дослідницьку та професійну діяльність на міждисциплінарному рівні; ФК 6 Здатність глибоко аналізувати та створювати нові методи аналізу даних та знань; ФК 7 Здатність виконувати дослідження слабо структурованих проблем, розробки нових методів та подальшого їх вирішення; ФК 8 Здатність планувати і проводити наукові дослідження, готувати, презентувати та публікувати результати науководослідницької діяльності. По завершенню курсу здобувачі третього рівня вищої освіти мають набути такі програмні результати навчання: ПРН 4 Знати переваги та недоліки існуючих методів системного аналізу та можливості їх використання для розв’язання конкретних наукових і прикладних задач в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень; ПРН 5 Знати основи організації дослідницького наукового процесу для розв’язання значущих проблем в галузі системного аналізу, вміти застосовувати знання основ аналізу та синтезу в різних предметних областях, критичного осмислення й розв’язання науководослідних проблем; ПРН 10 Уміти створювати нові методи системного аналізу та математичні моделі складних систем різної природи; ПРН 11 Уміти розробляти та використовувати нові методи аналізу складних систем та нові методи прийняття рішень в умовах невизначеності; ПРН 12 Уміти критично аналізувати переваги та недоліки відомих методів системного аналізу, а також уміти оцінювати можливості їх використання для розв’язання конкретних наукових і практичних задач; ПРН 13 Уміти розробляти наукові проекти в галузі системного аналізу; ПРН 14 Уміти впроваджувати результати наукових досліджень, які ґрунтуються на основі методів системного аналізу; ПРН 15 Уміти розв’язувати комплексні проблеми в галузі системного аналізу або в результаті проведення дослідницько-інноваційної діяльності, що передбачає глибоке переосмислення наявних та створення нових цілісних знань; ПРН 17 Читати та розуміти іншомовні тексти за спеціальністю; вільно презентувати та обговорювати з фахівцями і нефахівцями результати досліджень, наукові та прикладні проблеми галузі державною та іноземною мовами, кваліфіковано відображати результати досліджень у наукових публікаціях у провідних міжнародних наукових виданнях; ПРН 18 Дотримуватися правил академічної доброчесності; знати і дотримуватися основних засад академічної доброчесності у науковій і освітній (педагогічній) діяльності. Предмет вивчення. Задачі та класи методів навчання з підкріпленням рівно як і область знань, що їх включає задач покрокового прийняття оптимальних рішень із частковими спостереженнями Основні завдання кредитного модуля. Згідно з вимогами програми навчальної дисципліни аспіранти після засвоєння кредитного модуля мають продемонструвати такі результати навчання: знання: методів та засобів навчання з підкріпленням. уміння: розв’язувати реальні проблеми за допомогою методів та алгоритмів навчання з підкріпленням. Зокрема, формалізувати задачу покрокового прийняття оптимальних рішень як частково спостережуваного марковського процесу прийняття рішень з можливо невідомими перехідними ймовірностями та винагородами, застосовувати сучасні алгоритми наближеного розв’язання таких задач, уміння користуватись актуальними інформаційними технологіями та створювати власні програмні продукти для розв’язання реальних задач прийняття оптимальних рішень в промисловості (технічна підтримка промислових систем, система експертизи промислової безпеки); робототехніці (автоматизоване прогнозування); бізнесі (маркетинг, керування запасами); інформатиці (усунення несправностей мереж, оптимізація запитів до серверів розподілених баз даних); державній безпеці та військових науках (пошук рухомих цілей, ідентифікація цілей, розподіл зброї); охороні здоров’я (медична діагностика, розробка протоколів лікування). досвід: створення дослідницької лабораторії навчання з підкріпленням (парадигма організованої співпраці за досвідом провідних національних лабораторій США), де роль кожного члена команди полягає в тому, щоб спеціалізуватися на певній задачі, щоб стати найкращим у ній, маючи при цьому цілісний погляд на весь процес.