Программа междисциплинарного государственного экзамена на степень (квалификацию) «магистр техники и технологий» по направлению: 230100 «Информатика и вычислительная

Вид материала

Содержание

Декан фавт
Междисциплинарного государственного экзамена
1. Пояснительная записка 3
2. Содержание междисциплинарного экзамена 7
1.ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА 1.1.Общие положения
1.2.Область применения и сфера действия программы
1.3.Нормативные документы
1.4.Термины и определения
1.5.Общие квалификационные программные требования
1.6.Порядок проведения междисциплинарного госэкзамена
2.Содержание междисциплинарного экзамена
Общепрофессиональные дисциплины 2.1.Современные проблемы информатики и вычислительной техники
2.2.Компьютерные технологии в науке и образовании
2.3.История и методология информатики и вычислительной техники
Специальные дисциплины 2.4.Теоретическая информатика
2.4.2.Математическая логика и основы теории множеств.
2.4.3.Архитектура вычислительных систем и сетей ЭВМ.
2.4.4.Языки программирования и средства разработки программного обеспечения.
2.4.5.Технологии программирования для глобальных сетей.
2.5.Параллельное программирование
...
Полное содержание

Подобный материал:

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
	ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

«УТВЕРЖДАЮ»

ДЕКАН ФАВТ

______

______Ю.М.ВИШНЯКОВ « 23 » мая 2011 г.

ПРОГРАММА

МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ЭКЗАМЕНА

на степень (квалификацию) – «МАГИСТР ТЕХНИКИ И ТЕХНОЛОГИЙ»

по направлению: 230100 «Информатика и вычислительная техника»

по программе: 230105 «Интеллектуальные системы»

Программа одобрена на заседании кафедры
Математического обеспечения и применения ЭВМ

Протокол № 11 от ” 22 ” мая 2011г.

Ученый секретарь кафедры

МОП ЭВМ, ст. преп. __________ О.Н.Родзина

СОДЕРЖАНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ 2

1. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА 3

1.1. Общие положения 3

1.2. Область применения и сфера действия программы 3

1.3. Нормативные документы 3

1.4. Термины и определения 4

1.5. Общие квалификационные программные требования 5

1.6. Порядок проведения междисциплинарного госэкзамена 5

2. СОДЕРЖАНИЕ МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОГО ЭКЗАМЕНА 7

Общепрофессиональные дисциплины 7

2.1. Современные проблемы информатики и вычислительной техники 7

2.2. Компьютерные технологии в науке и образовании 8

2.3. История и методология информатики и вычислительной техники 10

Специальные дисциплины 11

2.4. Теоретическая информатика 11

2.5. Параллельное программирование 14

2.6. Интеллектуальные системы 15

1.ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

1.1.Общие положения

Специализация Error: Reference source not found является междисциплинарной областью направления «Информатика и вычислительная техника». Она объединяет усилия инженеров и математиков, программистов и системотехников, психологов и нейрофизиологов, социологов и лингвистов в деле разработки теоретических, методологических и практических основ создания перспективных информационных технологий и систем. Достижения в области теоретической информатики и искусственного интеллекта в значительной мере определяют прогресс в технологиях разработки программного обеспечения и информационных ресурсов, в формировании и быстром развитии новых направлений в информационных технологиях.

В соответствии с государственным образовательным стандартом, «Положением об итоговой аттестации выпускников высших учебных заведений РФ» (п. 2.4) и учебным планом магистерской подготовки государственный междисциплинарный экзамен (госэкзамен) является компонентом итоговой аттестации магистрантов, наряду с выпускной квалификационной работой. Целью междисциплинарного госэкзамена является выявление и объективная оценка уровня специальной подготовки выпускника относительно общих требований, определяемых государственным образовательным стандартом направления «Информатика и вычислительная техника». Уровень требований госэкзамена соответствует уровню требований вступительных экзаменов в аспирантуру.

1.2.Область применения и сфера действия программы

Учебный план магистерской подготовки по направлению «Информатика и вычислительная техника» предусматривает государственную аттестацию в форме междисциплинарного госэкзамена и защиты выпускной квалификационной работы (магистерской диссертации). Целью госэкзамена является решение вопроса об итоговой аттестации каждого студента путем проведения комплексной оценка полученных им за период обучения теоретических знаний с учетом программных критериев и отличительных региональных особенностей образовательной программы.

Программа междисциплинарного госэкзамена является обязательным элементом организации и проведения итоговой аттестации магистрантов. В программе отражается междисциплинарный характер экзамена, форма экзамена (письменный), перечень разделов (тем, вопросов), отражающих основное содержание каждой из дисциплин, выносимых на экзамен; источники учебной информации, рекомендуемые для подготовки к экзамену; критерии оценки результатов сдачи госэкзамена.

Госэкзамен принимается государственной экзаменационной комиссией в соответствии с утвержденной программой, вопросы которой служат для установления соответствия содержания, уровня и качества подготовки магистранта требованиям государственных образовательных стандартов, а также показателям качества образования, характеризующим уровень знаний студентов, полученным в процессе обучения и направленным на достижение задач образовательной программы.

1.3.Нормативные документы

Законы РФ «Об образовании» (ред. от 09.02.2007 г. № 17-ФЗ), «О высшем и послевузовском образовании»;

Государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования по направлению «Информатика и вычислительная техника» (рег. № 36 тех/маг от 13.03.2000г.);

Положение об итоговой государственной аттестации выпускников вузов Российской Федерации (утв. пр. МО РФ от 25.03.03г. №1155) // Бюллетень Министерства образования Российской Федерации. Высшее и среднее профессиональное образование, 2003, № 7;

Методические рекомендации по определению структуры и содержания государственных аттестационных испытаний по направлению подготовки (специальности) высшего профессионального образования (письмо Минобразования России от 18.05.02 № 14-55-359ин/15) // Бюллетень Минобразования России, 2002, № 7;

Устав ЮФУ;

Учебный план многоуровневой системы подготовки магистров ТРТУ по направлению «Информатика и вычислительная техника»;

Итоговая аттестация выпускников образовательных программ по направлению «Информатика и вычислительная техника»: Учебно-методическое пособие / Ю.М.Вишняков, Ю.В.Чернухин, С.И.Родзин. – Таганрог: Изд-во ЮФУ, 2008. – 266 с.

Согласно нормативным документам лица, не прошедшие государственную итоговую аттестацию или получившие на ней неудовлетворительные результаты, вправе пройти аттестацию повторно не ранее чем через год. Лицам, не проходившим госаттестацию по уважительной причине (по медицинским показаниям или в других исключительных, документально подтвержденных, случаях), предоставляется возможность пройти итоговые аттестационные испытания без отчисления из вуза. В этом случае дополнительные заседания государственной аттестационной комиссии организуются в установленные вузом сроки, но не позднее четырех месяцев после подачи заявления. Студент, не проходивший итоговую аттестацию по уважительной причине, не считается проходящим аттестацию повторно, поэтому годовая отсрочка, установленная Законом РФ «Об образовании», на него не распространяется. Студент, завершивший освоение учебного плана магистратуры и не подтвердившим соответствие подготовки требованиям ГОС при прохождении одного или нескольких итоговых аттестационных испытаний, отчисляется из вуза и ему выдается академическая справка установленного образца. При его восстановлении в вузе могут быть назначены повторные итоговые аттестационные испытания по заявлению в порядке и в сроки указанные в Законе «Об образовании». Повторные итоговые аттестационные испытания не могут назначаться более двух раз. Повторная сдача госэкзамена с целью повышения аттестационной оценки не предусмотрены.

Решение вопроса о присвоении выпускнику квалификации (степени) «Магистр техники и технологии» по направлению «Информатика и вычислительная техника» принимает государственная аттестационная комиссия. Документами, подтверждающими успешность результатов сдачи госэкзамена, являются экзаменационные ведомости; протоколы заседаний комиссии; зачетная книжка студента; бланки письменных ответов студентов на вопросы экзаменационного билета.

1.4.Термины и определения

Государственная аттестационная комиссия (ГАК) - орган из группы лиц, осуществляющий итоговую государственную аттестацию. ГАК может состоять из экзаменационных комиссий по приему государственных экзаменов, по приему междисциплинарного экзамена по направлению и по защите выпускных квалификационных работ.

Государственный экзамен — это вид аттестационного испытания, программа и критерии оценки которого должны полностью соответствовать образовательной программе, освоенной магистром за время обучения. Государственный экзамен может включать экзамены по отдельным дисциплинам учебного плана и/или итоговый междисциплинарный экзамен по направлению подготовки.

Магистр - лицо, овладевшее на основе базового высшего образования бакалаврского уровня системой специальных знаний и методологией инженерной и научно-исследовательской деятельности, достаточных для самостоятельного выполнения инженерных проектов и исследовательских работ, а также для преподавательской деятельности в вузах.

1.5.Общие квалификационные программные требования

Выпускники, претендующие на получение квалификации (степени) «Магистр техники и технологии» по направлению «Информатика и вычислительная техника», должны быть профессионально подготовлены к выполнению теоретических и экспериментальных исследований в области информатики и вычислительной техники для получения научных знаний, определяющих пути, способы и средства совершенствования существующих и создание новых программно-аппаратных средств и технологий, информационных продуктов и услуг. Магистр должен знать и понимать:

общие предпосылки и условия осуществления научно-исследовательской деятельности, закономерности ее взаимодействия с инженерной деятельностью;
закономерности развития научной и экспериментальной деятельности в области теоретической информатики и искусственного интеллекта, основы их методологии и современные проблемы;
основные методы и способы эффективного использования информационных и других ресурсов в индивидуальной и совместной инженерной и научно-исследовательской деятельности;
пути теоретического и/или экспериментального решения научно-исследовательских задач в области информатики и вычислительной техники, а также объективно интерпретировать результаты исследований;
существующие методы, способы и технологии теоретического и экспериментального исследования объектов информатики;
современные и перспективные информационные средства и технологии исследований; способы изложения и документирования результатов выполненных исследований в соответствии с нормами научных коммуникаций.

1.6.Порядок проведения междисциплинарного госэкзамена

К госэкзамену допускаются студенты, завершившие согласно индивидуальному учебному плану полный курс обучения в магистратуре и успешно прошедшие все предусмотренные планом аттестационные испытания, выполнившие требования положения о магистратуре в вузе.

Сроки работы ГАК утверждается распоряжением руководителя вуза по представлению выпускающей кафедры не позднее, чем за один месяц до начала ее работы.

Экспертной оценке в процессе госэкзамена подвергаются письменные и устные ответы экзаменующегося на вопросы программы и членов ГАК. Все решения ГАК по результатам госэкзамена принимаются простым большинством голосов членов комиссии. В случае равенства голосов «за» и «против» председателю ГАК предоставляется право окончательного решения. Особые мнения членов комиссии фиксируются в протоколе ГАК. Оценка результатов сдачи госэкзамена осуществляются по четырехбалльной шкале оценок: «отлично», «хорошо», «удовлетворительно», «неудовлетворительно». Наиболее значимым критерием оценки «отлично» является следующее: самостоятельно даны полностью правильные и исчерпывающие ответы на все обязательные и дополнительные вопросы. Возможные варианты снижения оценки за ответы на госэкзамене:

самостоятельно даны правильные, но не развёрнутые (в краткой форме, без дополнительной аргументации) ответы на экзаменационные вопросы;
самостоятельно даны правильные и исчерпывающие ответы на одни из вопросов, в то время как на другие ответ был верным, но не полным;
на обязательный(е) экзаменационный(е) вопрос(ы) даны основные тезисы ответов, отсутствует четкая самостоятельная логика рассуждений, целостный подход к рассматриваемым вопросам;
ответы на обязательные и(или) дополнительные вопрос(ы) были даны с помощью наводящих вопросов;
правильного ответа на обязательные или дополнительные вопросы дано не было.

Результаты сдачи госэкзамена объявляются в тот же день после оформления протокола заседания комиссии. Аппеляция по результатам госэкзамена не предусмотрена.

Обеспечение процесса сдачи госэкзамена необходимыми ресурсами осуществляется согласно Уставу государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный Федеральный университет».

2.СОДЕРЖАНИЕ МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОГО ЭКЗАМЕНА

Программа организована по модульному принципу и основана на образовательном контенте, используемом в учебном процессе ФАВТ в ходе профессиональной подготовки магистров по учебному плану направления «Информатика и вычислительная техника» по специализации Error: Reference source not found.

Программа включает основные дидактические единицы федеральных дисциплин «Современные проблемы информатики и вычислительной техники», «История и методология информатики и вычислительной техники», «Компьютерные технологии в науке и образовании», вузовских дисциплин «Интеллектуальные системы», «Высокопроизводительные многопроцессорные вычислительные системы», «Теоретическая информатика», а также дисциплин специализации индивидуальных учебных планов магистрантов.

Общепрофессиональные дисциплины

2.1.Современные проблемы информатики и вычислительной техники

2.1.1.Требования государственного образовательного стандарта

Математические проблемы информатики; теория сложности алгоритмов; развитие языков, методов и технологий программирования; современные архитектуры ВС, параллельные системы, ВС с массовым параллелизмом; развитие вычислительных сетей и телекоммуникаций; новые принципы и модели вычислений; новые парадигмы программирования; верификация программ; системы компьютерной алгебры; синергетика и информатика; системы искусственного интеллекта; новые технологии извлечения знаний из больших баз данных; задачи, модели и проблемы человеко-машинного взаимодействия; тенденции и перспективы развития информатики и ВТ; правовые, экономические, социальные и психологические аспекты информатизации деятельности человека.

2.1.2.Вопросы

Теоретическая оценка производительности многопроцессорных вычислительных систем.
Экспериментальная оценка производительности МВС. Основные подходы.
Экспериментальная оценка производительности МВС. Тесты производительности процессора.
Экспериментальная оценка производительности МВС. Комбинированные тесты.
Экспериментальная оценка производительности МВС. Тест SPEC. CINT2000.
Экспериментальная оценка производительности МВС. Тест SPEC. CFP2000.
Особенности оценки производительности проектируемых МВС.
Математическое обоснование теста HINT.
Алгоритмическое обоснование теста HINT.
Особенности HINT-тестирования в зависимости от используемых режимов памяти.
Особенности HINT-тестирования в зависимости от точности вычислений.
Особенности HINT-тестирования в зависимости от изменения частоты процессора.
Особенности HINT-тестирования в зависимости от размера основной памяти.
Языковые средства представления МВС. Нисходящая методология описания и моделирования многопроцессорных вычислительных систем
Языковые средства представления МВС. Средства представления систем.
Иерархическое многомодульное представление МВС.
Технологии и техника параллельного программирования.
Проблематика параллельного программирования.

2.1.3.Литература

Каляев А.В., Гузик В.Ф., Каляев В.А., Костюк А.И., Поленов М.Ю. Оценка производительности многопроцессорных вычислительных систем с массовым параллелизмом. – М.: Радио и связь, 2003 – 135 с.
Информационно-аналитический центр по параллельным вычислениям. ссылка скрыта
Бочаров Н.В. Технологии и техника параллельного программирования. ссылка скрыта
Дж. Макконелл. Основы современных алгоритмов. – М.: Техносфера, 2004 – 368 с.
Центр информационно-аналитических технологий. ссылка скрыта
Сервер кафедры ВТ ссылка скрыта курсы\магистранты\

2.2.Компьютерные технологии в науке и образовании

2.2.1.Требования государственного образовательного стандарта

Информационные технологии в научных исследованиях и разработках. Компьютерные методы и технологии анализа и интерпретации данных. Компьютерные системы поддержки принятия решений. Локальные и глобальные компьютерные сети. Поиск научно-технической информации в Интернет. Компьютерная графика в научных исследованиях. Гипермедиа и мультимедиа системы. Распределенные базы данных. Интеграция ресурсов Интернет с распределенными базами данных. Дистанционное обучение, технологии и средства. Видеоконференции.

2.2.2.Вопросы

Понятие информационной технологии как научной дисциплины.
Структура предметной области информационной технологии.
Место информационной технологии в современной системе научного знания.
Новая информационная технология.
Основные научные направления развития информационных технологий.
Проблема семантического сжатия информации.
Методологический аппарат науки как информационная технология.
Технологии и методы анализа и интерпретации данных.
Технологии оперативной аналитической обработки данных OLAP и многомерные модели данных.
Технология глубинного анализа данных.
Технология визуализации данных.
Основные методы разведочного статистического анализа.
Анализ распределений переменных.
Разведочный анализ корреляционных матриц.
Анализ многовходовых таблиц частот.
Методы многомерного разведочного анализа.
Кластерный анализ.
Объединение (древовидная кластеризация).
Метод К средних.
Факторный анализ.
Анализ дискриминантных функций.
Многомерное шкалирование.
Логлинейный анализ.
Канонический анализ.
Множественная регрессия.
Анализ соответствий.
Анализ временных рядов.
Деревья классификации.
Нейронные сети.
Сеть Хопфилда.
Нейронное управление.
Применение генетических алгоритмов обучения нейронных сетей.
Нечеткие нейросети.
Графические методы РАД (визуализация данных).
Задачи компьютерных систем поддержки принятия решений.
Влияние неопределенности и субъективности оценок на компьютерную поддержку принятия решения.
Трудности, возникающие при использовании компьютерных систем поддержки принятия решений и возможности их преодоления.
Структура системы поддержки принятия решений.
Компьютерные системы поддержки принятия решений и экспертные системы на предприятиях.
Компьютерная поддержка принятия решений в САПР.
Аппаратно-программные средства систем поддержки принятия решений.
Групповая обработка данных.

2.2.3.Литература

Автоматизированные ИТ / Под ред. Г.А. Титоренко - М.: Финансы, статистика, информатика, 1998.
Громов Г.Р. Очерки. Информационные технологии - М.:ИНФОАРТ, 1993
Информационные системы в экономике /Учебник под редакцией Дика. - М.: Финансы и статистика, 1996.
Иоффе А.Ф. Персональные ЭВМ в организационном управлении - М.: Наука, 1988.
Компьютерные технологии обработки информации / Под ред. Назарова С.В. - М.: Финансы и статистика, 1995.
Леонтьев В.П. Новейшая энциклопедия персонального компьютера 2002. – М.: ОЛМА-ПРЕСС, 2002. – 920 с.
Лихачева Г.Н. Информационные технологии в экономике: Учебно-практическое пособие / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. – М.: МЭСИ, 1999. – 136 с.
Макарова Н.В. Информатика: Учеб. пос. - М.: Финансы и статистика, 1997, 368с.
Макарова Н.В. Информатика: Учебник. - М.: Финансы и статистика, 1997, 768с.
Петров В.Н. Информационные системы: Учебник. – СПб.: Питер, 2002. – 688 с.
Советов Б.Я. Информационные технологии М.: Высшая школа,2004
Федоров А.Г., Борзенко А.Е. Мультимедиа для всех - М.:ПИРИТ, 1995
Экономическая информатика и вычислительная техника / под ред. В.П. Косарева, Л.Ю. Кополева - изд. 2-е - М.: Финансы и статистика, 1996. - 33с.
Якубайтис Э.Я. Информационные технологии в экономике: Учебно-практическое пособие / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. – М.: МЭСИ, 1999. - 138 с.
Боровиков В. Statistica: искусство анализа данных на компьютере: для
профессионалов / В. Боровиков. - СПб.: Питер; М.. 2001. - 650 с.
Тюрин Ю.Н. Анализ данных на компьютере / Ю. Н. Тюрин, А. А.
Макаров; под ред. В.Э. Фигурнова. - 3-е изд.. перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2003. - 544 с.
Когаловский М.Р. Перспективные технологии информационных
систем / М. Р. Когаловский. - М.: ДМК пресс;: АйТи. 2003. - 284 с. - (ИТ-
Экономика/науч. ред. М.И. Лугачев).

2.3.История и методология информатики и вычислительной техники

2.3.1.Требования государственного образовательного стандарта

“Докомпьютерная” информатика: алгоритмы и их анализ в математике, машинная обработка статистических данных, теория алгоритмов и математическая логика; история и этапы эволюции вычислительной техники; кибернетика и информатика; компьютерная математика; численные методы и аналитические вычисления; развитие языков и технологии программирования; основные парадигмы программирования; эволюция проблем человеко-машинного взаимодействия и методов их решения; системы искусственного интеллекта; эволюция архитектуры вычислительных систем и сетей; компьютерная графика и системы мультимедиа; формирование информатики как фундаментальной науки.

2.3.2.Вопросы

Понятие «Информация» и «Знание». Их генезис.
Машина Тьюринга, многоленточные автоматы.
Модель фон Неймана; поколение ЭВМ; перспективы развития ЗУ, БД, процессоров.
Нефоннеймановские модели ЭВМ.
Модель коллектива вычислителей.
Модель многопроцессорной системы.
Кластерные и транспьютерные системы.
Модель сети интегрального обслуживания.
Системы массового обслуживания.
Агенты и многоагентные системы.
Экспертные и гипертекстовые системы.
Интеллектуализация ЭВМ.
Интеллектуальный интерфейс.
Нейрокомпьютеры. Основные парадигмы построения искусственных нейронных систем. Применение.
Выявление знаний.
Способы представления знаний.
Логический вывод в среде знаний.
Конференция.
Поиск информации.
Информационные системы.

2.3.3.Литература

Spech Analysis FAQ – http//svt-www.eng.cam.as.uk/-ajr/SA95/SpeechAnalysis.php
Э.М. Куссуль Ассоциативные нейроподобные структуры»/Киев, Наукова думка, 1990
Г. Нуссбаумер «Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток/ перевод с анг. – М.: Радио и связь 1985- 248с.
Н.М. Амосов и др. «нейрокомпь.ютеры и интеллектуальные работы./Киев: Наукова думка, 1991.
Ф. Уоссермен «нейрокомпьютерная техника: Теория и практика./ Перевод на русский язык Ю.А. Зуев, В.А. Точенов, М. Мир ,1992.
Фигурнов В.Э. IBM PC для пользователей. Инфо-М, 2000
Олифер В.Г. Сетевые операционные системы. Компьютер-пресс, 1998
Блэк Э.Сети ЭВМ
Кнут Д. Искусство программирования дл ЭВМ
Лорьер Ж.Л. Системы искусственного интеллекта. Мир 1980.
Уосермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. Мир 1992.
Уэно О. Обработка знаний. Мир 1999
Алферова З.Л. Теория алгоритмов. Статистика 1975
Искусственный интеллект/ Справочник под редакцией Хорошевского 1990
Искусственный интеллект/ Справочник под редакцией Захарова 1990
Системы параллельной обработки под редакцией Иваси. Мир 1985
Криницкий Н.А. и др. Автоматизированные информационные системы. Наука 1987
Шилейко А.В. и др. Введение в информационную теорию систем. Наука 1983.
Каляев А.В. Многопроцессорные вычислительные системы с программируемой архитектурой. Наука 1985
Кодачигов В.И. Электронная коммутация информационных каналов Изд-во РГУ, 1983.

Специальные дисциплины

2.4.Теоретическая информатика

2.4.1.Основы теории информации

Предмет изучения теории информации и кодирования. Классификация подходов к оценке количества информации: комбинаторный подход, вероятностный подход. Понятие об энтропии. Избыточность источника дискретных сообщений.

Этапы обработки данных в системе связи. Аналоговая и цифровая модуляция. Модели системы связи. Вероятностная модель дискретного канала связи. Формирование цифровых сообщений. Теоретические оценки ошибки квантования. Импульсно-кодовая модуляция (ИКМ). Понятие компандирования. ИКМ с компандированием по A- и m- законам. Дифференциальная импульсно-кодовая модуляция (ДИКМ). Понятие о кодировании с предсказанием и обратной связью. Адаптивная ДИКМ. Дельта-модуляция (ДМ). Адаптивная ДМ: мгновенное и слоговое компандирование. Векторное квантование. Понятие кодовой книги.

Постановка задачи кодирования источника. Кодовые слова фиксированной длины. Неравномерные коды. Однозначное и мгновенное декодирования. Неравенство Крафта. Базовые стратегии компрессии данных. Методы оптимального кодирования дискретных источников без памяти. Метод Шеннона. Метод Фано. Статический и адаптивный методы Хаффмана. Арифметическое кодирование и способы его практической реализации. Коды Элайеса. Построение оптимальных кодов для источников с памятью. Кодирование групп серий. Словарные методы компрессии (LZ-методы). Трансформация (преобразование) данных по алгоритму Барроуза-Уиллера (BWT).

Постановка задачи согласования дискретного источника с дискретным каналом с шумом. Алгебраические основы операций кодирования и декодирования. Принципы построения помехоустойчивых кодов. Модели ошибок. Характеристики и классификация помехоустойчивых кодов. Синдром ошибки. Линейные блочные коды. Код Хэмминга. Порождающая и проверочная матрицы. Расширенный код Хэмминга. Режимы работы декодера Хэмминга. Понятие о циклическом коде и особенностях его реализации.

2.4.2.Математическая логика и основы теории множеств.

Основные понятия и определения математической логики. Операции и формы. Эквивалентность формул. Булевы функции и предикаты. Свойства логических операций. Упрощение формул. Методы Квайна—Маккласки, импликантных матриц, диаграмм Вейча и карт Карно. Кванторы.

Подмножества и семейства подмножеств. Методы доказательств равенств. Покрытие и разбиение. Прямое произведение.

Проектирование, инверсия и композиция множеств. Соответствия и операции над ними.

Образ и прообраз множеств. Основные свойства. Отношения и операции над ними. Свойства операций. Свойства отношений.

Фактор множества. Отношение толерантности. Отношение строгого и нестрогого порядка. Квазипорядок и его свойства.

2.4.3.Архитектура вычислительных систем и сетей ЭВМ.

Структура персональных ЭВМ. Архитектура Фон-Неймана. Адресное пространство. Таблицы векторов прерываний. Базовая система ввода/вывода. Адаптер дисплея. Дисковые накопители. Другие периферийные устройства.

Архитектура высокопроизводительных устройств обработки информации и управления. Супер-ЭВМ с параллельной архитектурой. Конвейерная архитектура. Транспьютеры. Специализированные векторные процессоры. Матричные процессоры. VLIW-архитектура. Организация кэш-памяти.

Рабочие станции. Архитектура процессора с сокращенным набором команд. Графические процессоры.

Сервер баз данных. Классификация вычислительных сетей. Сетевая архитектура. Топологии вычислительных сетей.

Логическая и физическая структура вычислительной сети. Доступ к процессам в сетях ЭВМ. Выполнение процессов. Взаимодействие абонентских машин с коммуникационной сетью.

2.4.4.Языки программирования и средства разработки программного обеспечения.

Процедурный и объектно-ориентированный подход к разработке программ. Наследование, полиморфизм, инкапсуляция.

Основные понятия языка программирования Pascal и Object Pascal. Типы данных. Операторы. Динамические структуры данных. Процедуры, функции, классы. Ввод и вывод данных. Структура программы. Компиляция и выполнение программ. Интегрированная среда программирования Delphi.

Обзор языка Си. Типы, определения и выражения. Управление. Функция и структура программ. Ссылки и программы. Записи. Ввод/вывод. Особенности языка С++. Интегрированная среда разработки C++ Builder.

Принципы функционального и логического программирования. Язык LISP. Базовые понятия.

Синтаксис Prolog-программы. Процедура формирования ответов на запросы. Связь с логикой предикатов и обратной системой дедукции. Декларативная и процедурная семантика программ. Арифметика в Turbo Prolog. Работа со списками. Использование структур и альтернативных доменов. Управление перебором.

Применение языка Prolog для решения перечислительных и интеллектуальных задач. Построение с помощью Prolog вопросно-ответных систем. Построения экспертных систем.

Язык работы с базами данных SQL. Подразделы SQL: DQL, DML, TPL, DDL, CCL, DCL. Типы данных. Выборка данных. Агрегатные функции. Вложенные запросы. Создание таблиц и индексов.

Особенности машинно-ориентированного программирования. Структура программы на языке ассемблера. Структура ЭВМ с точки зрения программиста на языке ассемблера.

2.4.5.Технологии программирования для глобальных сетей.

Модель взаимодействия открытых систем OSI. Основные транспортные протоколы и каналы передачи данных. Протоколы сетевого и транспортного уровней. IP-адресация. Понятие порта.

Маршрутизация и протоколы маршрутизации, их типы. Windows Sockets. Понятие мостов и сетевых экранов. Стандарты кодирования символов: ASCII, MIME, Uuencode.

Поиск информации в Интернет. Службы каталогов. Система доменных имен DNS. Служба WAIS. Каталоги и поисковые машины для Web.

Электронная почта. Протоколы POP и SMTP.

Передача файлов и файловые системы. Протокол FTP. Типы данных. Структура файлов. Режимы передачи.

Основы World Wide Web. Унифицированные указатели ресурсов URL. Протокол HTTP. Языки HTML, VRML и XML. Теги, специальные символы, общие принципы форматирования. Интерфейс CGI. Публикация баз данных в сети Интернет.

Технология ActiveX. Управляющие элементы ActiveX. Сценарии ActiveX. Технология ASP.

Объектная модель языка " onclick="return false">ссылка скрыта.

Parallel Virtual Machine. – ссылка скрыта

Орфали Р., Харки Д., Эдвардс Д. Основы Corba: Пер. с англ. – М.: МАЛИП, Горячая линия – Телеком, 1999. – 318 с.

Чефранов А.Г. Параллельное программирование: Учебное пособие. – Таганрог: ТРТУ, 2000. – 111 с.

Миренков Н.Н. Параллельное программирование для многомодульных вычислительных систем. – М.: Радио и связь, 1989

Воеводин В.В. Математические модели и методы в параллельных процессах. – М.: Наука, 1986

2.6.Интеллектуальные системы

2.6.1.Общие вопросы ИИ

Проблемы моделирования мышления человека, тесты Тьюринга и Минского, многомерная классификация ИС, интеграция и создание гибридных ИС, перспективные направления развития и примеры интеллектуальных информационных технологий, что необходимо для создания ИС, «пирамида» интеллектуальных задач и проблем, современная когнитивная концепция ИИ.

Исторически сложившиеся концепции и научные школы в ИИ; основные постулаты, современное состояние, наиболее значимые достижения в области теории, сферы применения логико-символьных ИС и нейроинформатики; трудные проблемы ИИ; знания, их свойства, модели представлений, функциональная структура ИС.

2.6.2.Модели представления и механизмы вывода знаний в символьно-логических ИС.

Процедурные и декларативные модели, продукционные правила и архитектура продукционных систем, модели семантических сетей и фреймов; задачи, решаемые символьно-логическими ИС; постановка общей задачи вывода в базе знаний и особенности механизмов дедуктивного, абдуктивного, индуктивного вывода, а также вывода по аналогии, вероятностного, нечеткого, эволюционного и нейросетевого выводов.

Гипотезы символьно-логических ИС и фундаментальные результаты, формальные системы, канонические системы Поста, языки символьно-логических ИС, понятие общезначимости формул и ее доказательство.

Понятие логического следствия, идея метода резолюций, правило резолюции в исчислении высказываний, резолютивный вывод, теорема о полноте метода резолюций, алгоритм резолютивного вывода, пример вывода по методу резолюций; правила резолюции для логики предикатов, резолютивный вывод в языке Пролог.

Основные стратегии поиска по дереву решений, классификация задач поиска по дереву, понятие информации, прямой и обратный порядок логического вывода, задачи коллаборативной фильтрации, алгоритм ID3, явление оверфиттинга.

2.6.3.Системы вычислительного интеллекта.

Нейросетевые системы: биологический и искусственный нейрон, персептрон и правила обучения Хебба, функции активации нейрона, идея алгоритма обратного распространения ошибки для обучения нейросетей, процедура обучения нейросети, архитектуры и методика проектирования нейросетей, нейропакеты, нейровычислители, нейрочипы, отличительные особенности нейрокомпьютинга.

Нечёткие системы: понятие нечёткого множества, операции в нечёткой логике, нечёткое правило вывода, примеры прямого и обратного нечёткого вывода, схемы нечеткого вывода, база нечётких правил, процедуры фаззификации, определения истинности предпосылок по каждому нечёткому правилу, объединения активированных заключений всех правил для каждой выходной переменной, дефаззификации, оптимизации базы правил.

Системы эволюционных вычислений: понятие эволюционных вычислений, таксономия существующих разновидностей эволюционных вычислений, основные положения теории эволюционных вычислений, конфигурация основных элементов алгоритмов эволюционных вычислений, базовый цикл алгоритмов эволюционных вычислений, особенности генетического программирования, операторы генетического программирования, пример применения ГП.

Интеллектуальные системы управления (ИСУ): отличительные черты интеллектуальных систем и технологий управления, основные проблемы управления и принятия решений, архитектура ИСУ, узловые точки проектирования ИСУ и сферы применения ИСУ, классическая система управления, гипотезы интеллектуального управления, особенности биологических систем управления, кибернетическая модель П.К. Анохина, синергетические принципы управления, пример задачи интеллектуального управления фирмами в информационной среде, проблемы и перспективы развития ИСУ.

2.6.4.Интеллектуальные Интернет-технологии и системы.

Гипертекстовые информационные системы: понятие и особенности гипертекста, навигация в гипертекстовых системах, формализованная модель гипертекста, тезаурусная модель гипертекста, архитектура гипертекстовых систем.

Автоматизация работы с текстовыми знаниями: первый и второй законы Зипфа, «вес» термина» в документе, матричное и векторно-пространственное представление базы документов, методика поиска информации в сети Интернет; коэффициенты информационной полноты и шума, мера Ван Ризбергена, сравнение гипертекстовых, документальных и фактографических информационно-поисковых систем (ИПС) по характеристикам полноты и шума, компьютерные способы организации знаний и доступа к ним, схема анализа текста, методы автоматизации поиска, алгоритм работы поисковой машины, поисковые агенты, задачи и проблемы автоматического реферирования и аннотирование текста, машинного перевода и классификации документов, примеры ИПС.

2.6.5.Инженерия знаний и интеллектуальный анализ данных (Data Mining).

Интеллектуальный анализ данных и распознавание образов: перспективные технологии инженерии знаний, понятие и процесс Data Mining, классификация задач DM, типовые задачи интеллектуального анализа и обработки данных, классификация методов DM, применение методов DM на примере проектирования спам-фильтра, общая постановка задачи распознавания образов, принципы работы OCR-систем, алгоритм растрового распознавания, общая технология распознавания в Fine Reader.

Многоагентные системы: понятие интеллектуального агента, агенты в ИИ, агенты в компьютерной науке, характеристики агентов в многоагентной системе (МАС), парадигмы МАС, свойства МАС, сферы применения МАС, средства разработки МАС.

Многоагентные платформы: характеристики МАС, преимущества МАС, проблемы и трудности построения МАС, архитектуры агентов, платформа МАС JADE, коммуникации агентов, переговоры агентов, стандарты протокола FIPA, параметры сообщений, аукционы, биржи.

Онтологические системы: онтологии в МАС, онтологии и коммуникации, онтологические формализмы, онтологические системы, языки проектирования онтологий, примеры онтологий.

2.6.6.Литература

Основная

Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: Учебное пособие. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2005. – 304 с.
Вагин В.Н. и др. Достоверный и правдоподобный вывод и интеллектуальных системах: Учебное пособие для вузов. – М.: Физматлит, 2003. – 704 с.
Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект: стратегия и методы решения сложных проблем/ Учебное пособие пер. с англ. - М.: Вильямс, 2005. – 864 с.
Родзин С.И. Искусственный интеллект: Уч. пособие. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. – 200с.

Дополнительная

Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник. – СПб: Питер, 2000.
Горелик А.П., Скрипкин В.А. Методы распознавания. - М.: Высшая школа, 1989.
Джексон П. Введение в экспертные системы. – М.: Издат. дом «Вильямс», 2001. – 624 с.
Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях: Пер. с англ. – М.: ДМК «Пресс», 2006. – 312 с.
Дюк В., Самойленко А. Data Mining. – СПб: Питер, 2001.
Искусственный интеллект / Под ред. Д.А.Поспелова. – М.: Радио и связь, 1990.
Ландэ Д.В. Поиск знаний в Internet. Профессиональная работа: Пер. с англ. – М.: Издат. дом «Вильямс», 2005. – 272 с.
Родзин С.И., Ковалев С.М. Информационные технологии: интеллектуализация обучения, моделирование эволюции, распознавание речи. Серия «Актуальные проблемы искусственного интеллекта» – Ростов-на-Дону: Изд-во СКНЦ ВШ, 2002. – 224 с.
Смолин Д.В. Введение в искусственный интеллект. Конспект лекций. – М.: Физматлит, 2004. – 208 с.
Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. –М.: Эдиториал УРСС, 2002.
Частиков А.П. и др. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. – СПб.: БХВ-Петербург, 2003. – 608 с.
Чубукова И.А. Data Mining: Учеб. пособие. – М.: Интернет-Университет Информационных Технологий, 2006. – 328 с.
Ярушкина Н.Г. Основы теории нечëтких и гибридных систем: Учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 320 с.

Таганрог, 2009

Blog