Програма фахового вступного випробування на навчання за освітньо-професійними програмами «Спеціаліст», «Магістр» на базі освітньо-кваліфікаційного рівня «Бакалавр»

Вид материала

Содержание

Мета фахового вступного випробування
Порядок проведення фахового вступного випробування
ЙмовірнІсні процеси і математична статистика в автоматизованих системах
Програмне забезпечення інтелектуальних систем
Організація баз даних та знань
Теорія прийняття рішень
Математичні методи дослідження операцій
Мови об’єктно-орієнтованого програмування.
Еом і мікропроцесорні системи
Основи проектування систем штучного інтелекту
Підготовка до відповіді
Відомість оцінювання відповіді абітурієнта
Середня оцінка

Подобный материал:

ПРОГРАМА

фахового вступного випробування на навчання за освітньо-професійними програмами «Спеціаліст», «Магістр»

на базі освітньо-кваліфікаційного рівня «Бакалавр»

Галузь 0501 «Інформатика та обчислювальна техніка»

Спеціальність 8.05010104 «Cистеми штучного інтелекту»

Спеціальність 7.05010104 «Cистеми штучного інтелекту»

ВСТУП

Програма складена у відповідності із кваліфікаційною характеристикою бакалавра за напрямом підготовки 6.050101 «Комп’ютерні науки» з кваліфікацією «Фахівець з інформаційних технологій».

Фахове вступне випробування на навчання за освітньо-професійними програмами «Спеціаліст» (7.05010104) та «Магістр» (8.05010104) спеціальності «Cистеми штучного інтелекту» на базі освітньо-кваліфікаційного рівня «Бакалавр» за напрямом 6.050101 «Комп’ютерні науки» приймається екзаменаційною комісією.

МЕТА ФАХОВОГО ВСТУПНОГО ВИПРОБУВАННЯ

Метою проведення фахового вступного випробування на навчання за освітньо-професійними програмами «Спеціаліст» (7.05010104) та «Магістр» (8.05010104) спеціальності «Cистеми штучного інтелекту» є визначення рівня фундаментальної та професійної підготовки бакалаврів за напрямом 6.050101 з кваліфікацією «Фахівець з інформаційних технологій».

ПОРЯДОК ПРОВЕДЕННЯ ФАХОВОГО ВСТУПНОГО ВИПРОБУВАННЯ

Форма проведення фахового вступного випробування - усна.

Необхідні для вичерпної відповіді на питання і розв’язку задачі записи виконуються на папері зі штампом інституту. На кожному листі абітурієнт вказує своє прізвище, ініціали, групу, номер білета. Листи нумеруються, заповнюються з обох сторін. Питання в білетах формуються на основі даної програми, яку абітурієнти отримують завчасно.

Основою програми є основні дисципліни навчального плану за напрямом підготовки 6.050101 з кваліфікацією «Фахівець з інформаційних технологій», а саме:

Ймовірнісні процеси і математична статистика в автоматизованих системах.
Програмне забезпечення інтелектуальних систем.
Організація баз даних та знань.
Теорія прийняття рішень.
Математичні методи дослідження операцій.
Мови об’єктно-орієнтованого програмування.
ЕОМ і мікропроцесорні системи.
Основи проектування систем штучного інтелекту.

Розділи програми відображають:

ймовірнісні процеси в обчислювальних системах;
основи алгоритмічного і програмного забезпечення інтелектуальних систем;
теоретичні і практичні питання обробки інформації в інтелектуальних системах;
алгоритми і процедури прийняття рішень, що використовуються в інтелектуальних системах;
основи організації даних і знань в системах штучного інтелекту;
основи організації систем штучного інтелекту.

ЙмовірнІсні процеси і математична статистика в автоматизованих системах

Поняття випадкових процесів. Оцінки параметрів нормального закону розподілу. Технічна постановка задачі невипадкового перетворення випадкових величин. Характеристичні функції випадкових величин. Опис випадкових процесів в різноманітних просторах. Поняття пуасонівського, вінеровського процесу і процесу Коші. Класифікація методів теорії випадкових процесів. Означення математичного сподівання, дисперсії та кореляційної функції випадкового процесу. Доведення властивостей кореляційної функції. Ергодичні випадкові процеси. Стаціонарні процеси. Статичні властивості оцінок характеристик випадкових процесів. Достатні умови ергодичності процесів. Спектральне представлення стаціонарних випадкових процесів. Дискретні випадкові процеси, їх числові характеристики. Алгоритм швидкого перетворення Фур’є. Реалізація швидкого перетворення на ЕОМ. Поняття ланцюга Маркова і матриці перехідних ймовірностей. Марківські процеси. Процеси чистого розмноження і загибелі. Поняття функцій правдоподібності та відношення правдоподібності. Статистична задача прийняття рішень. Розв’язання задач прийняття статистичних рішень за допомогою критеріїв максимуму правдоподібності, максимуму апостеріорної ймовірності ідеального спостерігача.Розв’язання задач прийняття статистичних рішень за критерієм Неймана-Пірсона, мінімального ризику, мінімального критерія. Побудова правил прийняття рішень.

ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ

Предмет та задачі розробки мультиагентних систем. Методи взаємодії агентів у мультиагентній системи. Критерії побудови інтелектуальних агентів. Автономні властивості мультиагентних систем. Характеристики взаємодії агентів у локальній комп’ютерній мережі. Гетерогенні комп’ютерні мережі. Векторно-матрічні моделі гетерогенних систем. Часові характеристики роботи агентів мультиагентної системи. Поняття аплет. Відмінності прикладних програм і аплет. Поняття про формат JAR. Методи роботи з об’єктами. Поняття про інтерфейси. Програмний спосіб генерації мультиагентної системи. Програмне середовище FIPA-OS. Методи роботи з програмним середовищем MicroFIPA-OS. Інтелектуальні агенти LocalTest2. Середовище MicroFIPA-OS. Вивчення прикладу програм Ping агентів. Інтерактивна робота з програмою по генерації інтелектуальних агентів у середовищі MicroFIPA-OS. Створення та компіляція інтелектуального агента.

ОРГАНІЗАЦІЯ БАЗ ДАНИХ ТА ЗНАНЬ

Визначення і класифікація інформаційних систем. Автоматизовані банки даних. Трьохрівнева архітектура моделювання даних. Аналіз предметної області як перший етап проектування баз даних. Інфологічна модель даних. Принципи відображення концептуальної схеми предметної області при проектуванні бази даних. ER-модель та ER-діаграма предметної області. Характеристика зв’язків між основними категоріями предметної області. Моделі даних. Реалізація зв'язків між об'єктами за допомогою моделей даних. Загальна характеристика ієрархічних (деревовидних) моделей даних, вимоги до них, переваги та недоліки, типові оператори маніпулювання деревоподібними структурами. Мови управління ієрархічноорганізованими даними. Загальна характеристика мережевого принципу подання інформації, вимоги до них, переваги та недоліки, типові оператори маніпулювання мережевоорганізованими даними. Реалізація зв’язків між основними категоріями у мережевих моделях даних. Мова управління мережево організованими даними. Базові поняття теорії реляційних баз даних. Фундаментальні властивості відношень. Основні типи ключів. Основні операції реляційної алгебри: проекція, об’єднання, з’єднання, різниця, селекція, декартовий добуток, перетин, частка відношень. Спеціальні реляційні операції. Нормалізація баз даних. Мови реляційних баз даних. Об’єктно-орієнтовані моделі даних. Мови програмування об’єктно-орієнтованих баз даних. Фізична організація баз даних. Загальні відомості про цілісність БД, обмеження цілісності бази даних та їх класифікаційні ознаки. Загальні відомості про захист баз даних. Механізми забезпечення захисту даних у сучасних СУБД. Загальні відомості про розподілені системи баз даних та їх архітектури. Фрагментація та реплікація як механізм розподілу даних в розподілених системах баз даних. Загальні відомості про паралельні системи баз даних та їх архітектури. Розподіл даних в паралельних системах баз даних та паралельна обробка запитів в багатопроцесорних системах баз даних. Об’єктно-орієнтована модель даних OOM ODMG. Мова опису об’єктів ODL ODMG. Об’єктна мова запитів OQL. Розширення реляційних СУБД. Архітектура об’єктно-реляційних СУБД. Зображення об’єктно-орієнтованої моделі даних в реляційних СУБД. Призначення систем штучного інтелекту. Поняття знання. Класифікація знань. Моделі подання знань. Подання знань з використанням логіки предикатів. Продукційні системи Поста. Класифікація семантичних мереж. Загальні визначення фреймових моделей знань. Перспективні напрями розвитку систем організації та управління даними і знаннями.

ТЕОРІЯ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ

Поняття теорії прийняття рішень. Класифікація задач прийняття рішень за різними ознаками. Класифікація факторів і обмежень в задачах прийняття рішень. Прийняття рішень в умовах ризику. Разові та багаторазові реалізації рішень. Прийняття в умовах невизначеності: вибір оціночної функції. Критерії азартного гравця: критерій Вальда, Гурвіца, Байєса-Лапласа, Севіджа. Поняття корисності та функції корисності. Лотереї, відношення пере важності та байдужості. Раціональна поведінка. Багатокритеріальні задачі прийняття рішень. Підходи до векторної оптимізації. Метод “вартість – ефективність”. Багатокритеріальна теорія корисності (MAUT). Підхід аналітичної ієрархії (АНР). Методи ранжування багатокритеріальних альтернатів. Задачі когнітивної психології. Особливості процесів переробки інформації людиною. Типи пам’яті, чанки, основні фактори психічної діяльності, які пов’язані з прийняттям рішень. Психолінгвістичні аспекти прийняття рішень. Вплив індивідуальних  - факторів на прийняття рішень. Порушення аксіом раціональності в задачах прийняття рішень. Теорія ризику.

МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ ДОСЛІДЖЕННЯ ОПЕРАЦІЙ

Етапи дослідження операцій: розділи та класи задач дослідження операцій. Теоретичні основи лінійного програмування (ЗЛП). Загальна, канонічна та стандартна форми запису та правила переходу між ними. Базисний розв’язок ЗЛП. Графічне розв’язування ЗЛП з двома змінними. Симплекс – метод. Знаходження початкового опорного плану та оптимального. Метод штучного базису. Поняття про подвійність в ЗЛП. Модель пари двоїстих задач у загальній формі. Основи теореми двоїстості у ЗЛП. Задачі транспортного типу. Розв’язання класичної транспортної задачі. Відкрита і закрита транспортна задача. Математична структура Т-задачі. Розв’язання Т-задач методом потенціалів. Оптимальне призначення: алгоритм угорського методу. Потокові задачі: алгоритм розташування позначок. Задачі цілочислового лінійного програмування. Оптимізація методами виключення інтервалів: методом розподілу інтервалу надвоє, методом золотого перерізу. Оптимізація без обмежень. Матричні ігри та їх класифікація. Методи розв’язування ігор: алгебраїчний, графічний, матричний. Динамічне програмування.

МОВИ ОБ’ЄКТНО-ОРІЄНТОВАНОГО ПРОГРАМУВАННЯ.

Виникнення технології об’єктно-орієнтованого програмування. Умови забезпечення достовірності роботи систем. Проблеми проектування складних систем. Структура складних систем. Два типи ієрархії складних систем. Канонічна форма систем. Об’єктний підхід. Алгоритмічна декомпозиція. Об’єктна декомпозиція. Абстракція і ієрархія. Поняття об’єкта. Еволюція мов програмування. Класи та об’єкти. Стан, поведінка та індивідуальність об’єктів. Відношення об’єктів. Наслідування, поліморфізм та інкапсуляція в ООП. Методологія ООП. Евристичні методи в моделюванні. Об’єктні розширення мов ЛИСП та ПРОЛОГ. Мови сценаріїв – інтеграція з JAWA. Мультипарадигмні мови.

ЕОМ І МІКРОПРОЦЕСОРНІ СИСТЕМИ

Основні напрямки розвитку високоефективних ВІС, що призначені для побудови ЕОМ та МпС. Особливості проектування архітектури мікропроцесорів. Основні складові структур ЕОМ та МпС та їх призначення. Використання магістрально-модульного принципу в ЕОМ та МпС. Архітектури МпС. Критерії вибору архітектури МпС. Загальні відомості про організацію зовнішніх обмінів інформацією у МпС. Пристрої управління на програмованих логічних матрицях. Методика синтезу автоматів управління МпС. Загальні відомості про організацію пам’яті ЕОМ та МПС. Особливості побудови ЕОМ на Мп ВІС. Організація запамятовувальних пристроїв МпС. Системи динамічної пам'яті. Класифікація інтерфейсів. Магістральні інтерфейси. Системні інтерфейси. Перспективи розвитку ЕОМ та МпС.

ОСНОВИ ПРОЕКТУВАННЯ СИСТЕМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Основні поняття та визначення штучного інтелекту. Комп’ютерне представлення у вирішення задач. Метод редукції задачі. Використання формальної логіки в представлення задач. Структури даних для опису станів. Двійкові дерева. Інфіксна та префіксна форми представлення алгебраїчних виразів. Формалізація операторів перетворення станів. Особливості опису цільових ситуацій. Недетерміновані задачі. Використання недетермінованих алгоритмів при розв’язуванні задач. Ейлерові шляхи. Загальна схема алгоритму Харта, Нельсона, Рафаеля. Система продукцій. Продукційні правила. Стратегії управління системами продукцій. Незворотній режим управління. Метод “підйому вгору”. Вибір глобальної функції управління. Градієнтний метод. Матроїди. Алгоритми Пріма і Крускаля. Представлення складної задачі сукупністю під задач. Стратегії і процедури пошуку у системах продукцій штучного інтелекту. Використання евристичних функцій при пошуку на графах. Пошук на ігрових деревах: мінімаксний підхід, альфа-бета процедура. Основні поняття теорії нейронних мереж. Архітектура нейронних мереж: одношарові, багатошарові, моделі с прямою передачею сигналів. Класифікація образів та функція вибору рішення. Основні принципи навчання.

Підготовка до відповіді

На підготовку до відповіді на питання і розв’язок задачі, що містяться в білеті, відводиться чотири години. Іспит усний. Відповідь на кожне питання має бути лаконічною, не більше двох аркушів.

Вимоги до відповідей на питання:

1) наявність потрібних визначень;

2) наявність всіх основних результатів, формул, що визначають всі залежності, необхідні при аналізі основного питання і для інженерних розрахунків; бажано навести також доведення теорем, результати наукових досліджень стосовно питання;

3) мінімальний опис об'єкта в рамках визначення, більше уваги приділити кількісним характеристикам, залежностям;

4) наявність алгоритмів розв’язування задач;

5) оцінки об’єкта; його місце серед подібних, придатних для розв’язування даної задачі, область застосування, обмеження застосування.

За час, який студент залишає на її розв’язання, студент повинен продемонструвати:

1) творчий підхід до розв’язку задач з неповною постановкою;

2) здатність розробляти ефективні алгоритми;

3) можливість ефективно працювати в жорстких часових і просторових обмеженнях.

Для задач, розв’язок яких, на думку абітурієнта, поза його можливостей, потрібно дати проект, гіпотетичні підходи і намітити подальші кроки розв’язання.

Результати фахового вступного випробування подаються у вигляді:

ВІДОМІСТЬ ОЦІНЮВАННЯ ВІДПОВІДІ АБІТУРІЄНТА

–––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––

N п.п. Характеристики та критерії оцінювання Оцінка

–––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––-

1. Повнота відповіді:

1 питання

2 питання

3 питання

2. Виконання практичного завдання (Задача):

3. Повнота відповіді на додаткові питання:

1 питання

2 питання

………….

–––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––-

Середня оцінка

Критерії оцінювання знань абітурієнтів

під час складання фахового вступного випробування на навчання за освітньо-професійною програмою підготовки «Спеціаліст» та «Магістр» зі спеціальності 8.05010104 «Cистеми штучного інтелекту» на базі освітньо-кваліфікаційного рівня «Бакалавр»

Критерії оцінювання знань при складанні фахового вступного випробування на навчання за освітньо-професійними програмами «Спеціаліст» (7.05010104) та «Магістр» (8.05010104) спеціальності «Cистеми штучного інтелекту» на базі освітньо-кваліфікаційного рівня «Бакалавр» за напрямом 6.050101 «Компютерні науки» базуються на загальних критеріях оцінювання знань студентів на іспитах, які прийняті у ВНТУ в рамках кваліфікаційної характеристики фахівця освітньо-кваліфікаційного рівня "Бакалавр " з кваліфікацією «Фахівець з інформаційних технологій» за напрямом 6.050101.

Абітурієнт повинен виявити глибину знань, навички у таких напрямках:

поняття нечіткого гіперграфу;
поняття функції належності;
еквівалентні представлення нечіткого гіперграфу;
загальні підходи до побудови функції належності ;
побудова ієрархії типових ситуацій, нечітку модель управління “ситуація-дія”: ідентифікацію станів об’єкта управління при «чітких», «нечітких» значеннях;
поняття нечітких керуючих рішень, їх структура;
правила побудови нечіткої бази знань;
принципи моделювання;
основи прийняття рішень з використанням штучних нейронних мереж та генетичних алгоритмів

Після встановлення ступеня повноти відповіді на основні i додаткові питання та правильності виконання практичного завдання, іспит оцінюється. Оцінка знань на фаховому вступному випробуванні на навчання за освітньо-професійними програмами «Спеціаліст», «Магістр» на базі освітньо-кваліфікаційного рівня «Бакалавр» повинна відповідати глибині проробки та засвоєння програмного матеріалу фахової підготовки, а також відображувати вміння використовувати знання на практиці, мати уявлення про проблеми, що необхідно вирішити для створення інтелектуальних засобів.

Оцінку “відмінно з плюсом” абітурієнт отримує, якщо він глибоко засвоїв матеріал, вичерпно, послідовно, грамотно й логічно його викладає, виявляє особливі творчі здібності, самостійно розвиває власні обдаровання і нахили, вміє самостійно здобувати знання, вільно розв’язує задачі в нестандартних ситуаціях, тісно зв’язує теорію з практикою.

Оцінку “відмінно” абітурієнт отримує, якщо він твердо засвоїв програмний матеріал, грамотно й по суті його викладає. При цьому абітурієнт вільно висловлює власні думки, самостійно оцінює різноманітні факти; без допомоги викладача знаходить джерела інформації і використовує набуті знання і вміння в нестандартних ситуаціях, демонструє розширені поза програмою знання

Оцінку “відмінно з мінусом” абітурієнт отримує, якщо він твердо засвоїв програмний матеріал, грамотно й по суті його викладає. При цьому абітурієнт виявляє початкові творчі здібності, самостійно визначає окремі цілі власної навчальної діяльності, оцінює окремі нові факти, явища, ідеї; знаходить джерела інформації та самостійно використовує їх відповідно до цілей, які поставив викладач.

Оцінку “добре з плюсом” абітурієнт отримує, якщо він твердо засвоїв програмний матеріал, грамотно й по суті його викладає. При цьому абітурієнт самостійно володіє вивченим обсягом матеріалу, застосовує його на практиці; вільно розв’язує задачі в стандартних ситуаціях, самостійно виправляє допущенні помилки, добирає переконливі аргументи на підтвердження вивченого матеріалу.

Оцінку “добре” абітурієнт отримує, якщо він твердо засвоїв програмний матеріал, грамотно й по суті його викладає. При цьому абітурієнт вміє співставляти, узагальнювати, систематизувати інформацію під керівництвом викладача, в цілому самостійно застосувати її на практиці, виправляти помилки і добирати аргументи на підтвердження певних думок під керівництвом викладача.

Оцінку “добре з мінусом” абітурієнт отримує, якщо він володіє програмним матеріалом в повному обсязі, грамотно й по суті його викладає. У відповідях на питання абітурієнт допускає непринципові помилки, що сам здатен виправити під керівництвом викладача, вміє застосовувати вивчений матеріал для рішення стандартних задач, наводити окремі власні приклади на підтвердження певних тверджень.

Оцінку “задовільно з плюсом” абітурієнт отримує, якщо він володіє лише основним програмним матеріалом та не засвоїв деталей (але не менше як 2/3 всього обсягу програмного матеріалу), виявляє знання і розуміння основних положень, за допомогою викладача може аналізувати навчальний матеріал, проводити порівняльний аналіз та робити висновки, при цьому допускає у відповідях помилки, які здатен виправити за допомогою викладача, недостатньо вірно формулює теоретичні відомості та зазнає незначних складностей при розв’язанні стандартних практичних задач.

Оцінку “задовільно” абітурієнт отримує якщо він володіє лише основним програмним матеріалом та не засвоїв деталей (але не менше як 2/3 всього обсягу програмного матеріалу), здатен за допомогою викладача логічно відтворити значну його частину, зазнає складностей при розв’язанні практичних задач.

Оцінку “задовільно з мінусом” абітурієнт отримує, якщо він володіє основним програмним матеріалом (але не менше як 2/3 всього обсягу програмного матеріалу) на початковому рівні, значну частину матеріалу викладає без пояснень, за фактом; зазнає значних складностей при розв’язанні практичних задач.

Оцінку “незадовільно” абітурієнт отримує, якщо він володіє матеріалом на рівні окремих фрагментів, що у сукупності становлять менш 2/3 об’єму програмного матеріалу, визначення основних понять дисципліни дає формально, без розуміння змісту, викладає їх уривчастими реченнями, виявляє здатність викласти думку лише на елементарному рівні.. Практичні задачі виконати не може.

Blog