У навчальному посібнику розглядаються базові питання теорії і практики інтелектуального аналізу даних: алгоритми, моделі, задачі класифікації, кластерного аналізу, пошуку, глибинного аналізу даних (Data Mining), теорії складних мереж (Complex Networks), а також приводяться відомості, необхідні для математичного і комп’ютерного моделювання та аналізу складних систем і мереж в сфері кібербезпеки. Інтелектуальний аналіз даних – це комплексний науковий напрям, що знаходиться на перетині таких наук, як дискретна математика, теорія штучного інтелекту, комп’ютерна лінгвістика, теорія графів, теорія алгоритмів тощо. Тому для його успішного проведення необхідні базові відомості із всіх цих областей, які частково викладені у цьому навчальному посібнику. Видання призначено для студентів, курсантів і аспірантів закладів вищої освіти, які навчаються за спеціальністю 122 Комп’ютерні науки, а також дослідників і наукових співробітників, що працюють у сфері кібербезпеки.

Викладені основні методи й алгоритми розпізнавання образів в інтелектуальних системах. Розглянуті питання: обробки ознак образів; методології групування образів; теорії тілесних та об’єктних кластерів на базі розробленої в Україні аналітичної геометрії n-вимірних тілесних кутів; дискримінантного аналізу; логічного апарату класифікації образів; розробленої в Україні теорії однозначних нечітких систем; нейронних мереж (НМ); стохастичних методів; лінгвістичних (структурних) методів розпізнавання образів. Приділена увага розпізнаванню ознак товарів та покупців. Теоретичний матеріал супроводжується навчаль-ними завданнями. Наведена інформація про розроблені в Україні нейрони та НМ, які захищені патентами, що належать ЧНУ ім. Петра Могили Навчальний посібник призначений для студентів, аспірантів і науково-технічних робітників, фахівців різних спеціальностей, які займаються створенням програмного та апаратного забезпечення сучасних інтелектуальних систем.

Метою цього навчального посібника є ознайомлення студентів з основними класичними та сучасними методами розпізнавання образів. При цьому особливу увагу приділено формуванню інтуїтивного розуміння теоретичних основ кожного з методів і особливостей їх практичного застосування. Це дозволяє студентові одержати знання, достатні для самостійної роботи у сфері інтелектуального аналізу даних.