Аннотация дисциплины «Мировые информационные ресурсы и сети» Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет
| Вид материала | Документы |
- Аннотация дисциплины «Мировые информационные ресурсы и сети» Общая трудоемкость изучения, 581.8kb.
- Аннотация дисциплины «История архитектуры и строительной техники» Общая трудоемкость, 24.04kb.
- Экзамен и зачёт. Аннотация дисциплины «Геометрия» Общая трудоемкость изучения дисциплины, 399.5kb.
- Аннотация дисциплины «Архитектура гражданских и промышленных зданий и сооружений» Общая, 46.54kb.
- Аннотация дисциплины " Методы защиты информации " Общая трудоемкость, 28.79kb.
- Экзамен и зачёт. Аннотация дисциплины Алгебра и геометрия Наименование дисциплины, 676.11kb.
- Аннотация дисциплины, 286.53kb.
- "Квантовая химия" Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 зе, 144, 16.77kb.
- Аннотация учебной дисциплины "История России", 949.55kb.
- Аннотация дисциплины «Хроматография». Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет, 25.5kb.
Аннотация дисциплины «Математика. Часть 3 (Дискретная математика
и мат. логика)»
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 5 ЗЕ (180 час).
Цели и задачи дисциплины.
Цель: ознакомление слушателей с основными разделами дискретной математики и ее применением для решения практических задач.
Задача: подготовить студентов к изучению курсов: теория алгоритмов, языки программирования, теория автоматов, вычислительные сети и др.
Основные дидактические единицы (разделы): множества и их спецификации; диаграммы Венна; отношения; свойства отношений; разбиения и отношение эквивалентности; отношение порядка; функции и отображения; операции; комбинаторные объекты; метод траекторий; основные понятия теории графов; маршруты; циклы; связность; планарные графы; обходы графов; деревья; алгоритмы на графах, логика высказываний (пропозициональная логика), высказывания и истинностные значения высказываний, логические операции, формулы логики высказываний (пропозициональные формулы), истинностные функции, тавтологии. эквивалентность формул, замена эквивалентным и двойственность.
В результате изучения дисциплины «Математика. Часть 3 (Дискретная математика и мат. логика)» студенты должны:
знать: области применения моделей и подходов дискретной математики в компьютерных науках; способы представления и описание дискретных объектов; структуру дискретной математики как области знания; основные дискретные объекты, способы представления и методы перечисления дискретных объектов; круг задач, решаемых с помощью теоретико-множественных, комбинаторных, графических и логических методов описания и исследования; основные понятия математической логики: формальной теории, исчисления; структуру исчислений высказываний и предикатов 1-го порядка.
уметь: выполнить основные операции над конечными множествами, проиллюстрировать действия с помощью диаграмм Эйлера – Венна; задать бинарное отношение, исследовать его свойства; решать задачи комбинаторного типа, применять основные комбинаторные объекты для разработки алгоритмов решения практических задач на ЭВМ; решать задачи с применением производящих функций; построить графическую модель объекта, задать ее одним из возможных способов и указать характеристики полученного графа, выполнить обход графа в глубину и в ширину, найти кратчайшее расстояние между двумя вершинами, построить каркасное дерево в графе; выполнить обход вершин бинарного дерева в прямом, обратном и внутреннем порядках, использовать бинарное дерево как модель для записи арифметических выражений, выражений на языках программирования и описания структуры данных;
владеть: навыками: построения дискретных моделей в практических задачах, программной реализацией базовых алгоритмов дискретной математики.
Виды учебной работы: лекции, практические занятия, самостоятельная работа.
Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.
Аннотация дисциплины «Безопасность жизнедеятельности»
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 5 ЗЕ (180 час).
Цели и задачи дисциплины:
Целью изучения дисциплины «Безопасность жизнедеятельности» является формирование общепрофессиональной компетенции:
– владение основными методами защиты производственного персонала и населения от возможных последствий аварий, катастроф, стихийных бедствий (ОК-12).
В результате изучения дисциплины студент должен знать основы безопасности жизнедеятельности. Должен уметь находить пути решения сложных ситуаций, связанных с безопасностью жизнедеятельности.
В ходе изучения дисциплины приобретаются навыки обеспечения безопасности жизнедеятельности.
Результаты освоения дисциплины «Безопасность жизнедеятельности» достигаются за счет использования в процессе обучения интерактивных методов и технологий формирования данных компетенций у студентов:
– лекции с применением мультимедийных технологий;
– использование деловых игр на лабораторных занятиях;
– вовлечения студентов в научно-исследовательскую деятельность.
Учебная дисциплина «Безопасность жизнедеятельности» относится к базовой части профессионального цикла Б.3.
«Безопасность жизнедеятельности» опирается на знания, полученные в ходе изучения курсов «Экология», «Физика». Компетенции, приобретенные в ходе изучения «Безопасности жизнедеятельности» готовят студента к освоению профессиональных компетенций.
Аннотация дисциплины «Интеллектуальная собственность»
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 ЗЕ (108 час).
Цели и задачи дисциплины.
Цель дисциплины: Обучение принципам охраны интеллектуальной собственности, ознакомление с основами решения изобретательских задач
Задачи изучения дисциплины:
- овладение студентами методологии системного творческого мышления
- овладение теорией и практикой выявления и оформления объекта в промышленной собственности.
Основные дидактические единицы (разделы):
- виды интеллектуальной собственности;
- правовые основы охраны интеллектуальной собственности;
- Закон РФ об авторском праве;
- Патентный закон РФ;
- требования к оформлению патентной документации;
- организация патентных исследований.
В результате изучения дисциплины «Интеллектуальная собственность» студенты должны:
знать: нормативное обеспечение охраны интеллектуальной собственности;
уметь: выявлять объекты промышленной собственности;
владеть: навыками проведения патентных исследований.
Изучение дисциплины заканчивается зачётом.
Аннотация дисциплины «Вычислительная математика»
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 5 ЗЕ (180 час).
Цели и задачи дисциплины.
Цель курса: изучение численных методов решения задач алгебры, математического анализа и дифференциальных уравнений, а также освоение методологических подходов разработки численных вычислений и изучение основных методов для решения задач исследовательского и прикладного характера.
Задачи курса: освоение методов вычислительной математики: правил приближенных вычислений, численных методов решения нелинейных уравнений и систем, систем линейных уравнений, теории интерполирования, численного дифференцирования и интегрирования, использование численных методов для обработки экспериментальных данных, численных методов решения обыкновенных дифференциальных уравнений в постановке задач Коши и краевых задач, численных методов решения уравнений с частными производными, численных методов решения интегральных уравнений.
Основные дидактические единицы (разделы).
Предмет вычислительной математики. Математические модели и вычислительные алгоритмы. Элементы теории погрешностей. Принцип включения-выключения. Прогрессии. Числа Фибоначчи. Принцип Дирихле. Перестановки и сочетания. Рекуррентные соотношения. Основная теорема рекуррентных соотношений.
Интерполяция и приближение. Постановка задачи приближения функций. Интерполяционный многочлен Лагранжа. Интерполяция с кратными узлами. Разделенные разности и интерполяционная формула Ньютона. Уравнения в конечных разностях. Погрешность интерполяционных формул. Интерполяционные сплайны. Использование формулы Тейлора. Вычисление элементарных и специальных функций. Многомерные интерполяционные сплайны первой степени. Кубические и бикубические сплайны. Приближение кривых и поверхностей.
Численное дифференцирование и интегрирование. Построение формул численного дифференцирования. Погрешность формул численного дифференцирования. Формула Симпсона. Формулы Ньютона — Котеса и оценки их погрешности. Формулы Гаусса.
Численное решение нелинейных уравнений. Метод простой итерации. Метод Ньютона и метод секущих. Методы на основе интерполяции. Проблема локализации корней.
Решение систем линейных уравнений. Метод Гаусса и метод прогонки. Мультипликативные разложения. Метод Холецкого (квадратного корня). Общая схема итерационных методов. Метод простой итерации. Методы Якоби и Зейделя. Методы верхней и нижней релаксации. Задача на собственные значения и метод вращения.
Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений и систем. Методы Эйлера и Рунге — Кутты. Жесткие задачи для дифференциальных уравнений. Численное интегрирование краевых задач для обыкновенных дифференциальных уравнений. Конечно-разностные методы.
В результате изучения дисциплины «Вычислительная математика» студенты должны:
знать и уметь: применять на практике методы численного анализа; иметь четкое представление о видах математических моделей, основанных на численных методах, о способах их построений, о численных методах реализации математических моделей; разрабатывать алгоритм применяемого метода решения; реализовать численный алгоритм программно с помощью инструментальных средств и прикладных программ; анализировать полученные результаты; оценивать погрешность вычислений.
владеть: методологией и навыками применения численных методов для решения прикладных задач, самостоятельно осуществлять выбор методики решения и построения алгоритма той или иной задачи, давать полный анализ результатов решения и оценивать границы применимости выбранного метода.
Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.
Аннотация дисциплины «Технология разработки программного обеспечения»
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 ЗЕ (108 час).
Цели и задачи дисциплины.
Изучение методов проектирования и производства программного продукта, принципов построения, структуры и приёмов работы с инструментальными средствами, поддерживающими создание программного обеспечения. Формирование навыков проектирования, реализации, оценки качества и анализа эффективности программного обеспечения.
В результате изучения дисциплины «технология разработки программного обеспечения» студенты должны:
знать: методы проектирования и производства программного продукта, принципы построения, структуры и приёмы работы с инструментальными средствами, поддерживающими создание программного обеспечения, методы организации работы в коллективах разработчиков программного обеспечения, принципы построения и проектирования средств для измерений характеристик и параметров программ, программных систем и комплексов;
уметь: применять методы проектирования и производства программного продукта, работать с инструментальными средствами, поддерживающими создание программного обеспечения, организовать работу коллектива разработчиков программного обеспечения, использовать средства для измерения характеристик и параметров программ, программных систем и комплексов.
Изучение дисциплины заканчивается зачётом.
Аннотация учебной дисциплины «История математики и кибернетики»
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 5 ЗЕ (180 час).
Цель дисциплины: получение представления о развитии общества в свете научного прогресса на основе развития математических и кибернетических представлений как универсальной системы познания и преобразования действительности.
Задачи дисциплины: изучение истории возникновения научной мысли вообще и математических представлений в частности; знакомство с историей появления важнейших разделов математики; изучение роли отдельных учёных и общественных деятелей в развитии математики; математические основы анализа социально-экономических процессов и возникновение кибернетики; современное состояние и перспективы развития математики и кибернетики.
Основные дидактические единицы (разделы):
Специфика научного знания вообще и математического в частности. Этимология слова "математика". Математика в античном мире. Связь математики с философией и физикой. Появление математики как ответ на практические потребности человека и дальнейшее развитие её в направлении более абстрактной науки. Математика европейская и азиатская. Происхождение фундаментальных математических понятий и терминов. Роль античных математиков в формировании аксиоматических принципов построения наук. Развитие математики в Средние века в Европе и Азии. Связь математики и механики. Основные крупные разделы математики, их различия и историческая взаимосвязь. Развитие методологии математики и её влияние на другие науки. Нерешённые математические проблемы. Международные премии по математике. Крупнейшие международные научные центры развития математики. Современное состояние и перспективы развития математики.
Взаимосвязь математики с другими науками. Понятие точных наук. Представление о том, что уровень научности всякой области знаний определяется уровнем её математичности. Математика и экономика. Математика и лингвистика. Математика и управление обществом. Кибернетика. Норберт Винер — создатель кибернетики. Биография Норберта Винера — сын эмигранта из России (Лео Винера), родившийся и получивший образование в США. Происхождение кибернетики как формы системного анализа социальных и биологических процессов. Кибернетика в Советском Союзе: отношение как к лженауке, восстановление её научного статуса, попытки использования для планирования народного хозяйства. Разделы кибернетики: техническая кибернетика, медицинская кибернетика и др. Недостаточное развитие кибернетических методов применительно к социальным и биологическим процессам. Общеметодологическое значение кибернетики, основанное на её математическом основании. Взаимосвязь кибернетики и вычислительной техники.
В результате изучения дисциплины студент должен:
знать: основные периоды развития математики и кибернетики; роль отдельных учёных в формировании соответствующих разделов математики; современное состояние и основные тенденции развития математики и кибернетики;
уметь: рассказать об истории развития разделов математики; осветить роль отдельных учёных в формировании и развитии этих разделов; связать уровень развития математики на разных исторических этапах с социальными процессами — техническим прогрессом, экономическими явлениями и т. д.;
владеть навыками: анализа взаимосвязей отдельных исторических явлений в математике и кибернетике для формирования целостной картины их исторического развития.
Виды учебной работы: лекции, практические занятия в форме семинаров, рефераты.
Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.
Аннотация учебной дисциплины «Информатика»
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 ЗЕ (144 час).
Цели и задачи дисциплины.
Цель дисциплины: познакомиться с основными понятиями информатики, получить представления о её теоретическом значении и практической роли в современном обществе, месте среди других наук, и тем самым обеспечить базу для изучения других учебных дисциплин.
Задачи дисциплины: изучение теоретических оснований информатики как фундаментальной науки; изучение теории информации; получение
Основные дидактические единицы (разделы):
Предмет информатики. Основные понятия. Информатика как наука и как вид практической деятельности. Место информатики в системе наук. Роль информации в современном обществе. Виды информационных процессов. Принципы получения, хранения, обработки и использования информации. Теория информации. Побуквенное кодирование. Разделимые коды. Префиксные коды. Критерий однозначности декодирования. Условие существования разделимого кода с заданными длинами кодовых слов. Оптимальные коды. Методы построения оптимальных кодов. Метод Хафмана. Самокорректирующиеся коды. Коды Хэмминга. Коды Хэмминга, исправляющие единичную ошибку.
В результате изучения дисциплины студент должен:
знать: общие проблемы и задачи теоретической информатики; основные принципы и этапы информационных процессов; наиболее широко используемые классы информационных моделей и основные математические методы получения, хранения, обработки, передачи и использования информации;
уметь: применять математический аппарат анализа и синтеза информационных систем; применять методы программирования;
владеть навыками: работы с математическими пакетами для решения практических задач хранения и обработки информации.
Виды учебной работы: лекции, лабораторные занятия, домашние задания.
Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.
Аннотация учебной дисциплины «Математическое программное обеспечение»
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 ЗЕ (108 час).
Цели и задачи дисциплины.
Целью дисциплины является формирование компетенций, необходимых для создания и сопровождения математического обеспечения автоматизированных систем, использование универсальных математических программ при изучении разделов математики и решении технических задач.
Задачи дисциплины: изучение принципов организации математических вычислений на ЭВМ; изучение численных методов расчётов, изучение систем символьных вычислений; обучение работе в универсальных математических программах;
Основные дидактические единицы (разделы).
Аналитические и численные расчёты. Особенности математических вычислений, реализуемых на ЭВМ: теоретические основы численных методов: погрешности вычислений; устойчивость и сложность алгоритма; численные методы линейной алгебры; решение нелинейных уравнений и систем; интерполяция функций; численное интегрирование и дифференцирование; решение обыкновенных дифференциальных уравнений; методы приближения и аппроксимации функций; преобразование Фурье. Математические программные системы. Основные задачи и принципы реализации алгоритмов автоматизации символьных выкладок. Универсальные математические программы MathCAD, Maple, Matlab: структура, функциональные возможности, круг решаемых задач, общие принципы работы в программах. Использование математических программ для иллюстрации и изучения разделов математики. Численные расчёты. Символьные выкладки. Сравнение возможностей различных математических программ и определение предпочтительности их использования с учётом характера решаемых задач.
В результате изучения дисциплины студент должен:
знать: классификацию и основные типы задач, решаемых методами компьютерной математики; основные методы численных расчётов; основные принципы организации символьных выкладок; функциональные возможности универсальных математических программ;
уметь: формализовать технические задачи в понятиях компьютерной математики; выбирать методы вычислений, адекватные типу задачи; применять универсальные математические программы для решения задач проектирования;
владеть навыками: разработки алгоритмов, программной реализации и использования основных методов численных расчётов; использования универсальных математических программ для решения типовых задач проектирования.
Виды учебной работы: лекции, лабораторные занятия, домашние задания.
Изучение дисциплины заканчивается зачётом.
Аннотация учебной дисциплины «Микропроцессорные системы»
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 6 ЗЕ (216 час).
Цель и задачи дисциплины.
Цель дисциплины: освоение передовых методов организации и проектирования современных микропроцессоров, микроконтроллеров и однокристальных вычислительных систем на их основе.
Задачи дисциплины: изучение принципов аппаратного и алгоритмического проектирования, тестирования и эксплуатации однокристальных микропроцессоров, микроконтроллеров и многомодульных микропроцессорных систем, внешних и внутрисхемных интерфейсов, специализированных управляющих контроллеров и сенсорных систем.
Основные дидактические единицы (разделы):
История развития, классификация, характеристики возможностей и применений микропроцессорных средств. Однокристальные микропроцессоры и принципы организации систем и направления использования. Организация подсистем памяти, специализированных сопроцессоров и контроллеров ввода-вывода. Современные микропроцессоры и мультимикропроцессорные системы. Микроконтроллеры и сложные однокристальные ЭВМ, организация и особенности схемотехнического и алгоритмического проектирования систем на их основе. Методы, задачи и средства высокоуровневого автоматизированного проектирования сложных микропроцессорных систем. Аппаратные и программные средства поддержки проектирования микропроцессорных систем. Сенсоры и микропроцессорные системы управления. Специализированные процессоры и сопроцессоры цифровой обработки сигналов.
В результате изучения дисциплины студент должен:
знать: историю развития и современное состояние проблем и решений в области применения микропроцессорных и микроконтроллерных систем; принципы системной организации микропроцессоров и микроконтроллеров, передовые достижения в области информационных технологии и средств САПР, применяемые в инженерных проектах и научных исследованиях в области микропроцессорной техники; технические характеристики и экономические показатели лучших отечественных и зарубежных образцов микропроцессоров, микроконтроллеров и специализированных систем на кристалле; современные методы высокоскоростной аппаратной и аппаратно-программной обработки данных в специализированных сопроцессорах и контроллерах для средств вычислительной техники, коммуникаций и связи; методические и нормативные материалы, международные и отечественные стандарты в области документирования и сопровождения результатов проектирования микропроцессорных систем, а так же порядок, методы и средства защиты интеллектуальной собственности; перспективы и тенденции развития микропроцессорных систем;
уметь: формулировать и решать задачи, участвовать во всех фазах исследования, проектирования, разработки и эксплуатации микропроцессорных систем; использовать современные методы, средства и технологии исследования и разработки сложных микропроцессорных и микроконтроллерных систем; осуществлять сбор, обработку, анализ и систематизацию научно-технической информации по заданной теме, применять для этого современные информационные технологии; взаимодействовать со специалистами смежного профиля при исследовании и разработке методов, средств и технологий применения микропроцессорных систем в научных исследованиях и проектно-конструкторской деятельности.
владеть: современными технологиями, аппаратными и алгоритмическими средствами сквозного проектирования программно-аппаратных комплексов для создания сложных микропроцессорных систем; методами и средствами исследования, обработки и представления результатов экспериментальных работ на действующем оборудовании.