Аннотация учебной программы дисциплины «Интеллектуальные системы»

Вид материала

Документы

Содержание Тематический план курса Задачами дисциплины Профессиональные компетенции Получить навык управления Знать и уметь использовать на практике Знать и уметь использовать на практике Языки систем обработки знаний. Основы построения систем инженерии знаний. Структура языков представления знаний. История развития информатики. Направления развития ИТ Тенденции развития компьютерной техники. Новые возможности ПО. Интернет и Web – технологии. Системы автоматизации управления процессов Сущность теории мягких вычислений. Нечеткая арифметика. Нечеткая математика. Методы нечеткого моделирования. Нечеткое управление. ... Полное содержание

Подобный материал:

• Аннотация программы учебной дисциплины «Интеллектуальные системы», 915.14kb.
• Аннотация учебной программы дисциплины «Интеллектуальные системы», 781.23kb.
• Аннотация учебной программы дисциплины «Интеллектуальные системы», 759.09kb.
• Аннотация учебной программы дисциплины "Интеллектуальные системы", 575.41kb.
• Аннотация учебной программы дисциплины "Интеллектуальные системы", 493.28kb.
• Рабочая программа учебной дисциплины (модуля) Интеллектуальные системы принятия проектных, 94.67kb.
• Аннотация программы учебной дисциплины наименование дисциплины, 52.96kb.
• Аннотация рабочей программы наименование дисциплины Интеллектуальные информационные, 101.78kb.
• Аннотация примерной программы учебной дисциплины Вычислительные системы, сети и телекоммуникации, 3553.81kb.
• Аннотация программы дисциплины учебного плана и программ учебной и производственных, 24.01kb.

Тематический план курса

Раздел 1. Обзор средств методов и управления в современных информационных системах. Понятие процессного подхода. Особенности внедрения элементов процессного подхода в условиях российского бизнеса.


Раздел 2. Особенности сбора и обработки данных информационных системах малого и среднего бизнеса. Понятие системы сбалансированных показателей Практика внедрения систем сбалансированных показателей Принципы скользящего планирования и практическая реализация


Раздел 3. Обзор методов менеджмента и адаптация к условиям работы предприятий малого и среднего бизнеса. Практика реализации систем сбора и обработки информации в малом и среднем бизнесе. Методы выявления структурной организации управления бизнес процессами в малом и среднем бизнесе. Способы построения высокомобильных информационных систем.


Раздел 4. Управление инцидентами, основы работы с пользователями

Аннотация учебной программы дисциплины

«Теория и методы сетевого анализа на примере социальных сетей»


Целью дисциплины является подготовка магистров, имеющих специальные знания в области информационных технологий, для работы в отраслях маркетинга, социологии.


Задачами дисциплины являются:

• Дать информацию о современных количественных методах в социологии, о применении методов сетевого анализа;
  
• Дать сравнительный обзор существующего ПО для анализа социальных сетей;
  
• Познакомить с методами моделирования социальных систем и извлечения данных из открытых источников информации о них.
  

Дисциплина входит в вариативную часть профессионального цикла М2 (дисциплины по выбору студента) образовательной магистерской программы Технология разработки программных систем направления подготовки магистров 230100 «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА»


Требования к первоначальному уровню подготовки обучающихся для успешного освоения дисциплины:


Уровень «знать»:

• элементы теории кодирования и теории сложности алгоритмов;
  
• элементы обработки изображений и сигналов;
  
• методы обработки информации;
  
• базовые понятия и основные теоремы теории информации.
  

Уровень «уметь»:

• применять методы теории информации и методы обработки изображений и сигналов в различных областях.
  

Дисциплины, последующие по учебному плану:

• Научно-методический практикум;
  
• Итоговая государственная аттестация.
  

Изучение дисциплины направлено на формирование следующих компетенций:

Общекультурные компетенции (ОК):

• Способность к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности (ОК-2);
  
• Способность свободно пользоваться русским и иностранным языками, как средством делового общения (ОК-3);
  
• Способность самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности (ОК-6);
  
• Способность применять на практике полученные знания и навыки для разработки методик, учебных материалов, научных публикаций и докладов, отчетов, технической документации, презентаций (ОК-9).
  

Профессиональные компетенции:

• Способность применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий (ПК-1);
  
• Способность разрабатывать и реализовывать планы информатизации предприятий и их подразделений на основе Web- и CALS-технологий (ПК-3);
  
• Способность формировать технические задания и участвовать в разработке аппаратных и/или программных средств вычислительной техники (ПК-4);
  
• Способность выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации (ПК-5);
  
• Способность применять современные технологии разработки программных комплексов с использованием CASE-средств, контролировать качество разрабатываемых программных продуктов (ПК-6);
  

• Способность организовывать работу и руководить коллективами разработчиков аппаратных и/или программных средств информационных и автоматизированных систем (ПК-7);
  
• Способность использовать методы сетевого анализа для моделирования и исследования управленческой деятельности предприятия (ПК-13).
  

В результате освоения дисциплины студент должен


Знать

• современные тенденции развития сетевого анализа;
  
• существующие средства для анализа социальных сетей;
  
• тенденции развития социологии, актуальных задачах;
  

• основные теоретические и методологические направления сетевого анализа;
  
• область его применения.
  

Уметь

• формализовать социально-экономическую проблему и предложить адекватные сетевые методы для ее анализа.
  

Владеть

• соответствующим категориальным аппаратом;
  
• методами обеспечения качества результата труда.
  

Содержание разделов и тем курса


1.Возникновение сетевых подходов в социологии

• Проблема структурных переменных (П.Лазарсфелд).
  
• Дж. Морено и техника социометрии.
  
• Изучение коммуникаций в группе (А.Бейвлас и Х.Левитт).
  
• Гештальт и балансовый подход.
  
• Антропологические подходы, их вклад в становление сетевого анализа. Изучение сетевого общества (М.Кастелс)
  

2.Математические методы анализа данных, полученных социометрическими методами

• Эгоцентричные сети.
  
• Социометрия и социодинамика.
  
• Анализ связей между признаками и между объектами.
  
• Графическое и матричное представление данных.
  
• Два подхода работы с социоматрицами, их достоинства и недостатки.
  
• Индивидуальные и групповые социометрические индексы.
  
• Динамические индексы.
  
• Разработка социометрических индексов и показателей их качества.
  
• Способы выявления подструктур группы.
  

3.Теория графов и ее применение к сетевым измерениям

• Теория графов как раздел дискретной математики. Основные определения теории графов. Способы матричного представления графов, их сравнение, достоинства и недостатки. Операции над матрицами. Операции над графами. Маршруты, цепи и циклы графов.
  
• Ориентированные графы. Эйлеровы циклы. Гамильтоновы циклы. Двудольные графы. Деревья. Включение сетевых подходов в общую структуру анализа данных. Сетевые подходы и регрессионный, факторный, кластерный анализ. Социальные сети и марковские процессы. Сетевой подход в теории игр.
  

4.Индикаторы свойств сети. Методологические проблемы сетевых измерений

• Позиции и акторы, атрибуты акторов. Связи и сцепления, их свойства: число, направленность, взаимность, транзитивность, сила связей.
  
• Размер сети. Сетевая плотность, ранг сети. Мосты, посредники, централи, эквивалентности. Способы их измерений.
  
• Уровни сетевого анализа и проблемы использования данных на разных уровнях. Источники сетевых данных: обзоры и опросы, архивы, источники масс-медиа. Определение границ сети. Способы построения сетевой выборки, подбор метода в каждом конкретном случае. Генератор имен. Проблемы точности получаемых данных (свободные интервью и их перепроверки, встречные интервью, сравнение ответов с известным стандартом).
  

5.Нейронные сети

• Принципиальная схема нейронных сетей, архитектура восприятия информации и распознавания образов.
  
• Линейная автоассоциативная память.
  
• Обучающее правило Хаббиана.
  
• Гетероассоциативная память.
  
• Самопродуцирование ошибок.
  
• Построение нейронной сети по данным Интернет-форумов.
  

6.Взаимосвязь сетевых подходов с теориями социального и человеческого капитала

• Определение социального капитала по Коулману, Лоури, Бурдье.
  
• Взаимосвязь социального капитала с другими видами капитала.
  
• Источники и функции социального капитала.
  

Аннотация учебной программы дисциплины

«ИТ-сервис менеджмент. Вводный курс на основе ITIL»

Цели учебной дисциплины

• Сформировать понимание IT Service Management как подхода к управлению ИТ
  
• Познакомиться с содержанием разделов Service Support и Service Delivery библиотеки ITIL
  
• Систематизировать знания о процессах управления ИТ в организации
  

Задачи учебной дисциплины

• дать ключевые понятия IT Service Management, и сравнительный анализ сервисного и процессного подхода
  
• Общее знакомство с библиотекой ITIL
  
• Знакомство с процессами, составляющими поддержку сервисов (Service Support) и предоставление сервисов (Service Delivery)
  
• определить взаимосвязи между процессами, составляющими поддержку сервисов (Service Support), предоставление сервисов (Service Delivery) и другими процессами
  

Дисциплина входит в вариативную часть профессионального цикла М2 (дисциплины по выбору студента) образовательной магистерской программы «Технология разработки программных систем» направления подготовки магистров 230100 «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА»

. Изучение данной дисциплины требует следующих компетенций студентов:

• Основные понятия и конструкции языков программирования
  
• Технологии разработки программного обеспечения
  
• Базовые модели описания деятельности предприятия
  

Дисциплины, последующие по учебному плану:

• Научно-методический практикум;
  
• Итоговая государственная аттестация
  

Изучение дисциплины направлено на формирование следующих компетенций:

ПК-7	организовывать работу и руководить коллективами разработчиков аппаратных и/или программных средств информационных и автоматизированных систем
ПК-12	Применять методологию информационных сервисов ITIL для планирования и организации поддержки деятельности предприятия информационными технологиями

В результате освоения дисциплины студент должен:

Знать

• цели, задачи, преимущества использования Service Desk.
  
• типы Service Desk: Call Center, Help Desk, Service Desk – общее и отличия.
  
• структуру службы Service Desk: локальная, централизованная или виртуальная.
  

Уметь

• определять особенности процессов поддержки сервисов
  
• определять особенности процессов предоставления сервисов,
  
• уровни оказания сервиса, Управление качеством.
  
• осуществлять планирование, идентификация управление CI, учет статуса конфигураций, верификация и аудит.
  

Владеть

• типовыми методологиями, технологиями и инструментами, применяемыми для автоматизации процесса поддержки сервисов;
  
• методами обеспечения качества результата труда;
  
• методами обеспечения качества и развития процесса.
  

Тематический план курса

Раздел 1 Базовые понятия

Раздел 2. Поддержка сервисов

Раздел 3 Предоставление сервисов

Аннотация учебной программы дисциплины

«Практика управления проектами»


Курс ставит целью обучение студентов-магистров практическому управлению проектом по разработке программного обеспечения, в соответствии с технологическим процессом, принятым в индустрии, с использованием соответствующих технических средств.

Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса:

• изучение инструментария коллективной разработки;
  
• изучение методов планирования и текущего контроля состояния проекта в соответствии со стандартами, принятыми в индустрии разработки ПО;
  
• изучение принципов организации процесса разработки и управления коллективом разработчиков;
  
• управление тренировочным проектом, выполняемым студентами бакалаврами в рамках курса «Управление производственным процессом разработки ПО».
  

Дисциплина нацелена на формирование общекультурных компетенций ОК-1, ОК-2, ОК-4, ОК-5, ОК-6, ОК-7 профессиональных компетенций ПК-4, ПК-5, ПК-6, ПК-7 выпускника.


В результате освоения дисциплины студент должен:

Получить навык управления процессом коллективной разработки программного обеспечения, реализовать лидерский потенциал, организовать свою работу в рамках задач коллектива.

Знать и уметь использовать на практике основные инструменты поддержки коллективной работы, такие как: системы конфигурационного управления (version control), системы управления требованиями, изменениями требований и дефектами (issue tracking), системы планирования потоков работ (project planning).

Знать и уметь использовать на практике методы планирования проекта, оценки трудозатрат и рисков, методы текущего контроля состояния проекта, управленческие техники обеспечения качества кода и технической документации.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с производственным циклом разработки программного обеспечения.


Аннотация учебной программы дисциплины

«Инженерия знаний»

Целью курса является освоение одного из важных направлений современного программирования, занимающееся развитием языков, методов и систем представления и обработки знаний на компьютерах.

Задачи курса:

• Формирование представлений об области «Инженерия знаний»;
  
• Изучение искусственных языков, применяемых в инженерии знаний;
  
• Изучение методов создания систем инженерии знаний.
  

Дисциплина направлена на формирование следующих компетенций:

ОК-1	способен совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень
ОК-2	способен к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности
ОК-6	способен самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности
ПК-1	применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий
ПК-3	разрабатывать и реализовывать планы информатизации предприятий и их подразделений на основе Web- и CALS-технологий
ПК-5	выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации
ПК-6	применять современные технологии разработки программных комплексов с использованием CASE-средств, контролировать качество разрабатываемых программных продуктов

В результате освоения дисциплины студент должен:

Знать:

• Формы представления знаний;
  
• Языки систем обработки знаний;
  
• Основы построения систем инженерии знаний.
  

Уметь:

• Описывать предметную область на языках инженерии знаний.
  

Содержание курса:

• Введение. Что такое обработка знаний. Проблемы современных вычислительных систем. Возможности обработки знаний. Установление новых человеко-машинных отношений.
  
• Описание и формализация проблемы. Различие форм представления проблем и его влияние на компьютеризацию. Формы представления информации. Классификация типов представления знаний.
  
• Языки систем обработки знаний. Необходимость языков декларативного типа. Семантика процедурных и декларативных языков. Уровни представления в обработке информации. Обработка языков. Декларативные языки и структура данных. Математическая структура данных в декларативных языках.
  
• Основы построения систем инженерии знаний. Границы обработки знаний. Два типа обработки знаний. Оценка и моделирование.
  
• Методы создания систем инженерии знаний. Условия создания систем. Языки представления знаний в качестве языков описания моделей. Человеко-машинное взаимодействие в системах обработки знаний. Представление знаний как универсальное средство описания моделей.
  
• Структура языков представления знаний. Свойства логики предикатов как языка представления знаний. Методы построения универсальных моделей. Процесс синтеза по иерархическим структурам.
  

Аннотация учебной программы дисциплины

«Современные тенденции развития информационных технологий»


Целью курса является систематизация знаний студентов в области информационных технологий.

В рамках изучаемой дисциплины решаются следующие задачи:

• раскрываются современные подходы и концепции к определению понятий «информация», «информационные ресурсы и системы»;
  
• приводятся основные характеристики информационных технологий;
  
• производится сравнение основных компонентов материальных и информационных технологий;
  
• анализируются тенденции развития современных информационных технологий.
  

Дисциплина направлена на формирование следующих компетенций:

ОК-1	способен совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень
ОК-6	способен самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности
ПК-5	выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации
ПК-6	применять современные технологии разработки программных комплексов с использованием CASE-средств, контролировать качество разрабатываемых программных продуктов

В результате освоения дисциплины студент должен:

Знать:

• Тенденции развития компьютерной техники и информационных технологий;
  
• Знать подходы к определению понятий "информация", "информационные ресурсы и системы".
  

Уметь:

• Выбирать перспективную технологию для соответствующих задач.
  

Содержание курса:

История развития информатики. Информационные технологии и их роль в развитии современного общества. Понятие информационной технологии. Основные этапы развития информационных технологий. Классификация информационных технологий. Основные этапы развития информационных технологий.

Направления развития ИТ: мобильность, беспроводные технологии, в том числе беспроводный Интернет, широкополосный Интернет, мультимедиа, ликвидация компьютерной безграмотности, робототехника.

Тенденции развития компьютерной техники. Серверные технологии. Современные средства хранения информации. Современные сетевые технологии. Компьютерная периферия. Компьютеры пятого поколения.

Новые возможности ПО. Утилиты обслуживания компьютеров. Антивирусные программы. Современные операционные системы. Современные языки программирования и их использование. Защита информации в информационных системах. Программная инженерия.

Интернет и Web – технологии. Социальные сервисы Web 2.0. Современные браузеры. Ajax - как пример новой web технологии. Ресурсы Интернет для специалиста в области ИКТ. Семантический Web.

Системы автоматизации управления процессов. Системы управления электронными документами. Lotus Notes.

Достижения в других областях. Нанотехнологии. Робототехника. Биоинформатика. Телемедицина.

Аннотация учебной программы дисциплины

«Системы поддержки принятия решений»

Основной целью курса является формирование у студентов профессиональной компетенции в области разработки и использования систем поддержки принятия решений (СППР) в профессиональной деятельности.

Для достижения цели выделяются следующие задачи курса:

• рассмотрение современных традиций приложения информационных технологий для решения проблем организации управления ресурсами в соответствии с данными предшествующих периодов;

• ознакомление с информационной (объектной) структурой программного обеспечения в форме информационных систем, предметно ориентированных на автоматизации учета и управления;

• представление типовых подсистем, обеспечивающих накопление и математическую обработку данных для принятия управленческих решений; рассмотрению соответствующих информационных, математических моделей.

Дисциплина входит в базовую часть профессионального цикла образовательной программы магистра. Изучение данной дисциплины базируется на следующих курсах: «Объектно-ориентированный анализ и дизайн», «Логические основы программирования», «Интеллектуальные системы».

Изучение дисциплины направлено на формирование следующих общекультурных и профессиональных компетенций: ОК-1, ОК-6, ОК-7, ПК-3, ПК-4, ПК-5, ПК-14.

В результате изучения дисциплины у студента формируются:

• представления о методах проектирования СППР;
  
• знания классификации СППР, методов и алгоритмов проектирования, используемых СППР;
  
• умения адаптировать СППР под различные бизнес-процессы, использования современных СППР.
  

Основные разделы курса:

1. История систем поддержки принятия решений.
   
2. Классификация СППР.
   
3. Методы и алгоритмы используемые СППР.
   
4. Разработка систем поддержки принятия решений.
   
5. Современные СППР и практика их использования.
   

Аннотация учебной программы дисциплины

«Нечёткие модели и теория мягких вычислений»


Цель курса — ознакомление студентов с основными принципами и методами применения аппарата мягких вычислений для решения различных прикладных задач, возникающих в программировании, а также при разработке и использовании современных информационных технологий.

Дисциплина направлена на формирование следующих компетенций:

ОК-2	способен к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности
ОК-6	способен самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности
ПК-1	применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий
ПК-5	выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:

- основные понятия теории нечётких множеств;

- основы нечёткой логики и нечётких вычислений.

Уметь:

- строить нечёткие модели для прикладных задач.

Владеть:

- методами нечёткого моделирования применительно к информационным технологиям.


Содержание курса:

Сущность теории мягких вычислений. Историческая справка. Методология гранулированного подхода. Методология лингвистических рассуждений.

Основные понятия теории нечетких множеств. Характеристические параметры нечеткого множества. Лингвистические модификаторы нечетких множеств. Типы функций принадлежности. Нечеткие множества второго типа.

Нечеткая арифметика. Принцип обобщения. Виды нечетких чисел. Сложение, вычитание, умножение и деление нечетких чисел. Различия между нечеткими числами и лингвистическими значениями.

Нечеткая математика. Основные операции над нечеткими множествами: пересечение, объединение, дополнение до четкого множества.

Нечеткие модели. Структура, основные элементы и операции в нечетких моделях. Свойства правил, баз правил и нечетких моделей. Сокращение баз правил. Масштабирование входов и выходов нечеткой модели. Экстраполяция в нечетких моделях. Типы нечетких моделей.

Методы нечеткого моделирования. Нечеткое моделирование на основе экспертных знаний о системе. Построение самонастраивающихся нечетких моделей. Построение самоорганизующихся нечетких моделей.

Нечеткое управление. Статистические нечеткие регуляторы. Динамические нечеткие регуляторы. Проектирование и разработка нечетких регуляторов на основе экспертного знания об объекте управления. Проектирование и разработка нечетких регуляторов на основе модели эксперта, управляющего объектом. Проектирование и разработка нечетких регуляторов на основе модели объекта управления.

Устойчивость нечетких систем управления. Устойчивость нечетких систем управления с неизвестными моделями объектов. Круговой критерий устойчивости. Методы теории гиперустойчивости.

Анализ формальных понятий. Формальные контексты и решетки формальных понятий. Построение решеток формальных понятий для представления знаний и моделирования предметных областей. Свойства решеток формальных понятий. Концептуальные семантические системы. Концептуальные графы как метод представления знаний и моделирования предметных областей.

ДСМ метод автоматического порождения гипотез. Основные определения и классификация типов вывода. Теория правдоподобных выводов. Правила правдоподобных выводов. ДСМ метод с точки зрения формального анализа понятий. Применение ДСМ метода в медицине.

Нейронные сети и нейровычисления. Основы искусственных нейронных сетей. Процедура обратного распространения. Стохастические методы обучения нейронных сетей. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга. Двунаправленная ассоциативная память.

Генетические алгоритмы и эволюционное программирование. Определения и принципы работы. Преимущества и недостатки генетических алгоритмов. Теорема Холланда. Одноточечный кроссинговер. Двухточечный кроссинговер. Дифференциальное скрещивание. Инверсия и переупорядочение. Эпистаз. Ложный оптимум. Метод миграции и искусственной селекции. Метод прерывистого равновесия.

Сети доверия. Определения и принципы работы. Семантика зависимостей. Приложения в задачах моделирования. Приложения в задачах классификации документов. Приложения в системах принятия решений.

Теория возможностей. Теория возможностей как уточнение теории вероятностей. Теория возможностей как расширение теории нечетких множеств. Теория нечеткой меры.

Фракталы и теория хауса. Классификация фракталов. Свойства хаоса: эффект бабочки, экспоненциальное накопление ошибки, фазовое пространство. Фрактальное сжатие данных. Применение для анализа финансовых рынков.

Аннотация учебной программы дисциплины

«Методы разработки корпоративных информационных систем»