Аннотация рабочей программы учебной дисциплины ( Б. 1) История

Вид материала

Содержание

Подобный материал:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 22

Тема 1. Введение (лекции – 2 час., самостоятельная работа – 1 час.).

Сложность моделирования и прогнозирования в экономике. Сущность моделирования. Необходимость построения имитационных моделей. Виды аналитических и имитационных моделей.

Тема 2. Основные понятия и этапы построения моделей (лекции – 2 час., самостоятельная работа – 1 час.).

Базовые понятия в моделировании: модель, модельное время, шаг моделирования, интервал моделирования, виды модельного времени, среда моделирования, просчёт модели.

Использование теории систем и системного анализа при составлении моделей.

Основные этапы построения и использования моделей. Этапы работы среды моделирования.

Тема 3. Математическое дискретное моделирование (пошаговые модели) (лекции – 3 час., самостоятельная работа – 1 час.)

Понятие дискретного моделирования. Введение в технологию пошаговых (табличных) моделей: жизненный цикл пошаговой модели, составления и этапы моделирования. Области применения пошаговых моделей.

Тема 4. Математическое функциональное моделирование (лекции –4 час., самостоятельная работа – 1 час.)

Понятие функционального моделирования на системах дифференциальных уравнений. История развития идей дифференциального моделирования (от уравнений Мальтуса к моделям Дж. Форрестера). Области применения функционального моделирования.

Схематическое представление модели. Язык DYNAMO: элементы схем, принципы их объединения, алгоритм описания моделей. Переход от схемы к системе линейных дифференциальных уравнений.

Моделирование через решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Принципы просчёта модели, визуализации результатов моделирования и формулирования выводов.

Тема 5. Дискретные случайные процессы и их имитация методом Монте-Карло (лекции – 3 час., самостоятельная работа – 2 час.).

Идея имитации процессов для осуществления моделирования. История вопроса и метод Монте-Карло. Псевдослучайные числа.

Элементы теории вероятностей при имитации дискретных псевдослучайных чисел. Интеграция в пошаговую имитационную модель дискретных псевдослучайных чисел.

Тема 6. Имитация аналоговых процессов по теоретическим распределениям (лекции – 4 час., самостоятельная работа – 2 час.).

Псевдослучайные числа в аналоговых процессах. Основные теоретические распределения случайных чисел (равномерное, экспоненциальное, нормальное, гамма, биномиальное и пр.).

Интеграция в пошаговую имитационную модель аналоговых псевдослучайных чисел.

Тема 7. Сущность и принципы создания блочных имитационных моделей (лекции – 2 час., самостоятельная работа – 1 час.).

Сущность принципа блочного составления моделей. Преимущества блочного составления моделей. Введение в блочную модель псевдослучайных чисел. Отражение псевдослучайных чисел в блоках языка DYNAMO.

Тема 8. Визуальное проектирование и просчёт блочной модели на примере пакета Simulink среды моделирования MathLab (лекции – 2 час., самостоятельная работа – 1 час.).

Использование блочного конструктора при составлении модели в пакете Simulink среды моделирования MathLab. Базовые блоки и их назначение, принципы связывания блоков. Переход от диаграммы DYNAMO к модели в MathLab. Настройка и просчёт модели.

Тема 9. Теория очередей. Базовые определения (лекции – 2 час., самостоятельная работа – 1 час.).

Теория очередей. Сущность подхода к описанию моделируемой ситуации. Принцип описания модели в виде схем движения запросов.

Базовые определения: транзакт, его порождение и уничтожение, очередь, канал обслуживания, накопитель, очередь.

Тема 10. Теория массового обслуживания (лекции – 3 час., самостоятельная работа – 1 час.).

Системы массового обслуживания: сущность, особенности. Приложение моделей массового обслуживания для описания технологических циклов в экономике. Технология составления схем систем массового обслуживания. Показатели систем массового обслуживания и принципы оптимизации параметров моделируемой системы.

Тема 11. Имитация систем массового обслуживания в программе GPSS World (лекции – 3 час., самостоятельная работа – 2 час.).

Базовые сведения о среде имитационного моделирования GPSS World. Основные конструкции языка GPSS World и правила их записи. Принципы составления одноканальных и многоканальных систем массового обслуживания.

Тема 12. Теория проведения эксперимента на имитационных моделях (лекции – 2 час., самостоятельная работа – 1 час.).

Особенности проведения серии экспериментов на имитационных моделях. Понятия целевой функции и факторного пространства. Составление матрицы (плана) экспериментов. Применение методик регрессионного и дисперсионного анализа. Скрининг-эксперимент.

Тема 13. Анализ результатов моделирования и оптимизация исследуемого объекта (лекции – 2 час., самостоятельная работа – 1 час.).

Оценка точности результатов моделирования. Понятие погрешности и их виды. Методика оценки погрешности, доверительный интервал.

Получение оптимальных параметров модели. Выявление узких мест в каналах обслуживания. Метод анализа фазового пространства и множество Паретто.

Тема 14. Прогнозирование (лекции – 2 час., самостоятельная работа – 1 час.).

Применение имитационных моделей для решения задач прогнозирования. Виды прогнозирования. Аналитический метод прогнозирования и случайные числа. Устойчивость прогноза.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины.

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

Общекультурные компетенции (ОК):

способен использовать, обобщать и анализировать информацию, ставить цели и находить пути их достижения в условиях формирования и развития информационного общества (ОК-1);

Профессиональные компетенции (ПК):

общепрофессиональные компетенции:

способен при решении профессиональных задач анализировать социально-экономические проблемы и процессы с применением методов системного анализа и математического моделирования (ПК-2);

проектная деятельность:

способен ставить и решать прикладные задачи с использованием современных информационно-коммуникационных технологий (ПК-4);

способен осуществлять и обосновывать выбор проектных решений по видам обеспечения информационных систем (ПК-5);

способен моделировать и проектировать структуры данных и знаний, прикладные и информационные процессы (ПК-9);

аналитическая деятельность:

способен применять методы анализа прикладной области на концептуальном, логическом, математическом и алгоритмическом уровнях (ПК-17);

научно-исследовательская деятельность:

способен применять системный подход и математические методы в формализации решения прикладных задач (ПК-21);

В результате изучения дисциплины студент должен:

знать:

Задачи предметной области и методы их решения;
Методику создания имитационных моделей;
Способы решения задач экономики с использованием компьютерного моделирования;
Основные правила создания имитационных моделей с использованием различных прикладных пакетов и программ (GPSS World, Excel);
Принципы использования основных объектов модели (накопитель, генератор, очередь, транзакт и пр.).

уметь:

Создавать имитационные модели с использованием различных прикладных пакетов (MS Excel, MathLab, GPSS World);
Формулировать и решать задачи проектирования профессионально-ориентированных информационных систем с использованием различных методов моделирования;
Внедрять профессионально-ориентированные информационные системы в предметной области;
Осуществлять эксперимент и модификацию уже созданных компьютерных моделей;
Изменять параметры среды моделирования и основных объектов модели.

владеть: инструментами моделирования и математическими методами для работы в направлении своего профиля обучения.

Виды учебной работы: лекции, лабораторные работы, курсовая работа

Изучение дисциплины заканчивается защитой курсового проекта, экзаменом.

Аннотация рабочей программы учебной дисциплины (Б2.В.4)

Мультимедийные технологии

Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 зачетных единиц (144 час).

Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины «Мультимедиа технологии» является формирование профессиональных компетенций.

Структура дисциплины (распределение трудоемкости по отдельным видам аудиторных учебных занятий и самостоятельной работы):18 часа лекций, 36 часов лабораторных работ, 54 часа самостоятельной работы.

Вид учебной работы	Всего зачетных единиц (часов)	Семестр
Вид учебной работы	Всего зачетных единиц (часов)	2
Общая трудоемкость дисциплины	4(144)	4(144)
Аудиторные занятия:
лекции	0,5(18)	0,5(18)
практические занятия (ПЗ)
семинарские занятия (СЗ)
лабораторные работы (ЛР)	1(36)	1(36)
другие виды аудиторных занятий
промежуточный контроль
Самостоятельная работа:	1,5(54)	1,5(54)
изучение теоретического курса (ТО)	0,5(18)	0,5(18)
курсовой проект (работа):
расчетно-графические задания (РГЗ) выполнение индивидуальной творческой работы	0,5(18)	0,5(18)
реферат
задачи
задания
другие виды самостоятельной работы подготовка к защите лабораторных работ	0,5(18)	0,5(18)
Вид промежуточного контроля (экзамен)	1(36)	1(36)

Основные дидактические единицы (разделы):

Модуль 1. Общее представление о мультимедиа

Тема 1. Понятие мультимедиа технологии; классификация и области применения мультимедиа приложений; мультимедиа продукты

Тема 2. Аппаратные средства мультимедиа технологии. Основные накопители информации. Типы файловых форматов. Характеристика мультимедийного компьютера. Существующие виды видеоадаптеров. Назначение ТВ-тюнера, др. Понятие «видеорежим».

Тема 3. типы и форматы файлов.

Тема 4. Правовые аспекты создания и использования мультимедиа Система законодательно-правовых актов в области мультимедиа. Специфика создания и распространения мультимедийных продуктов с правовой точки зрения

Модуль 2.Технология создания мультимедиа. Работа с Flash MS

Тема 5. Инструментальные интегрированные программные среды разработчика мультимедиа продуктов

Тема 6. Этапы и технология создания мультимедиа продуктов; примеры реализация статических и динамических процессов с использованием средств мультимедиа технологии.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

При изучении дисциплины у бакалавра должны быть сформированы следующие профессиональные компетенции:

способен осуществлять и обосновывать выбор проектных решений по видам обеспечения информационных систем (ПК-5);

способен применять системный подход и математические методы в формализации решения прикладных задач (ПК-21);
способен применять методы анализа прикладной области на концептуальном, логическом, математическом и алгоритмическом уровнях (ПК-17).

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

знать:

состав, структуру, принципы реализации и функционирования информационных технологий,
базовые и прикладные информационные технологии,
инструментальные средства информационных технологий;
основные виды и процедуры обработки информации,
модели и методы решения задач обработки информации ( обработка изображений);

уметь:

применять информационные технологии при проектировании информационных систем;
осуществлять математическую и информационную постановку задач по обработке информации,
использовать алгоритмы обработки информации для различных приложений;

владеть:

методами и средствами представления данных и знаний о предметной области,
инструментальными средствами обработки информации.

Самостоятельная работа студентов регламентируется графиком учебного процесса. По дисциплине учебным планом предусмотрено 54 часа на самостоятельную работу.

Самостоятельная работа распределена следующим образом: 18 часов на изучение и закрепление материалов теоретического курса,18 часов для подготовке к защите результатов лабораторной работы, 18 часов на выполнение итоговой зачетной творческой работы.

Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

Аннотация рабочей программы учебной дисциплины (Б2.В.5)

Интеллектуальные информационные системы

Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет ___ зачетных единиц (120 часов).

Цели и задачи дисциплины

Целью изучения данной дисциплины являются усвоение базовых методов и технологий искусственного интеллекта (ИИ), освещение подходов и способов применения методов ИИ в проектной экономической деятельности, а так же определение места ИИ в процессах достижения информационного общества.

Задачей изучения дисциплины является получения студентами общего представления о методах искусственного интеллекта и их приложениях, применительно к решению профильных задач.

Структура дисциплины (распределение трудоемкости по отдельным видам аудиторных учебных занятий и самостоятельной работы):

Вид учебной работы	Всего часов	Семестры
Вид учебной работы	Всего часов	6
Общая трудоемкость дисциплины	120	120
Аудиторные занятия	72	72
лекции	36	36
лабораторные работы (ЛР)	36	36
Самостоятельная работа	48	48
изучение теоретического курса (ТО)	29	29
подготовка к выполнению и защите лабораторных работ	11	11
написание и защита реферата	8	8
Вид итогового контроля (зачет, экзамен)	зачет	зачет

Основные дидактические единицы (разделы):

Модуль 1. Общие сведения об ИИ

Тема 1. Введение (лекции – 1 час., самостоятельная работа – 0 час.).

Современные области применения ИИ. Интеграция интеллектуальных методов в экономические информационные системы. Краткое изложение тематической структуры дисциплины.

Тема 2. Искусственный интеллект, его история и области применения (лекции – 1 час., самостоятельная работа – 1 час.).

Определение искусственного интеллекта. Классы задач, которые решают при помощи ИИ. Классификации подходов в ИИ.

Основные вехи в истории ИИ, теории и концепции.

Подробная классификация задач, которые на современном этапе развития науки решаются интеллектуальными системами.

Тема 3. Методы ИИ (лекции – 2 час., самостоятельная работа – 1 час.)

Методы ИИ и специфика решаемых ими задач. Экономическое приложение методов ИИ.

Модуль 2. Инженерия знаний

Тема 4. Знания в ИИ (лекции –2 час., самостоятельная работа – 1 час.)

Понятия данные, информация, знания. Их характеристики и проблемы фиксации.

Понятие качественной и количественной информации. Проблемы формализации знаний.

Тема 5. Обработка нечёткой информации (лекции – 2 час., самостоятельная работа – 2 час.).

Понятие чёткой и нечёткой информации. Методы фиксации информации при расхождении экспертных мнений.

Тема 6. Метод нечёткой логики (лекции – 2 час., самостоятельная работа – 2 час.).

Понятия лингвистической переменной. Метод нечёткой логики, его особенности.

Понятие нечёткого множества, терма, характеристической функции. Базовые операции над нечёткими множествами.

Тема 7. Инженерия знаний (лекции – 2 час., самостоятельная работа – 2 час.).

Понятие инженерии знаний. Методы инженерии знаний.

Формирование поля знаний. Методы извлечения знаний. Работа с экспертами.

Тема 8. Фреймы, семантические сети и онтологии (лекции – 2 час., самостоятельная работа – 2 час.).

Понятие фрейма. Особенности описание знаний при помощи фреймов.

Понятие семантической сети, объектов и отношений. Особенности описание знаний при помощи семантических сетей.

Понятие онтологии. Уровни представления знаний в онтологиях. Особенности описания метазнаний.

Тема 9. Базы знаний (лекции – 2 час., самостоятельная работа – 2 час.).

Понятие базы знаний. Формализация и обработка знаний.

Продукции, их структура и особенности формализации. Продукционные базы знаний.

Модуль 3. Экспертные системы (ЭС) и искусственные нейронные сети (ИНС)

Тема 10. Основные понятия ЭС (лекции – 2 час., самостоятельная работа – 2 час.).

Понятие экспертной системы. Классификации ЭС и области применения. Структура ЭС (база знаний, решатель, подсистема объяснений, подсистема приобретения знаний, интерфейс пользователя).

Тема 11. Принципы работы с ЭС (лекции – 2 час., самостоятельная работа – 2 час.).

Обработка базы знаний в ЭС. Виды перебора правил, поиск в глубину, поиск в ширину. Прямой и обратный вывод. Правило modus ponens в продукционных ЭС.

Тема 12. Основные понятия ИНС (лекции – 2 час., самостоятельная работа – 2 час.).

Понятие естественного и искусственного нейрона. Конструкция искусственного нейрона. Принцип обработки информации в искусственном нейроне.

Понятие ИНС. Классификации ИНС. Задачи, решаемые ИНС.

Blog

Аннотация рабочей программы учебной дисциплины ( Б. 1) История

Содержание