Курс «Нечеткая логика» знакомит студентов с понятиями и методами, позволяющими анализировать системы, описываемые с помощью нечетких понятий, которые требуют мягких вычислений и особых методов обработки экспертных оценок. Нейронные сети, благодаря своей адаптивности, оказываются эффективным, а в ряде случаев незаменимым инструментом в решении таких задач машинного обучения, как аппроксимация функций, распознавание образов, кластеризация данных, компьютерное зрение и адаптивное управление. Курс состоит из лекций, содержащих как теоретические основы предмета, так и описание решения тематических задач, а также набора лабораторных работ, которые содержат практические примеры задач и служат для закрепления пройденного теоретического материала и формирования у студентов устойчивых навыков работы в изучаемой области.