Каталог элективных дисциплин по специальности 6М070300 –информационные системы
| Вид материала | Документы |
- Каталог элективных дисциплин по специальности 6М070300 –информационные системы, 539.84kb.
- Программа вступительного экзамена по специальности 6М070300 «Информационные системы», 147.25kb.
- Каталог включает в себя перечень элективных дисциплин (компонент по выбору), так, 748.97kb.
- Каталог элективных дисциплин по специальности 6М050600 -экономика, 407.58kb.
- Пояснительная записка Уважаемые студенты! При кредитной системе обучения обязательным, 499.95kb.
- Каталог элективных дисциплин по специальности, 174.98kb.
- Экзамен 3 Физико-технические основы радиоизотопного исследования 378, 33.16kb.
- Каталог элективных дисциплин по специальности 6М030100 -юриспруденция (профильное направление), 535.43kb.
- Каталог элективных дисциплин по специальности, 5005.83kb.
- Каталог элективных дисциплин по специальности 6N0202 -международные отношения магистратура, 203.56kb.
Содержание курса
Информационное окружение корпоративных систем управления программами. Программы в корпорациях. Корпоративные информационные системы. Факторы, влияющие на развитие КИС. Реинжиниринг бизнес-процессов и выбор КИС. Основные типы подсистем КИС. Внедрение КИС: проблемы и решения. Модели управления корпоративными программами. Модель системы управления корпоративными программами. Реализация корпоративной программы под руководством корпоративного центра. Реализация корпоративной программы под руководством управляющей компании. Задача выбора управляющей компании. Механизмы планирования (выбора подрядчиков по корпоративным проектам). Механизмы оперативного управления процессом реализации корпоративных проектов и программ. Модели и методы оптимизации структуры управляющей компании.
ДИСЦИПЛИНЫ ПО ВЫБОРУ
«НАДЕЖНОСТЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ»
1 курс, 1 семестр
| Код дисциплины | БДNis1102 |
| Общая трудоемкость | 2 кредита |
| В том числе аудиторная нагрузка | 30 ч. |
| Цель курса | Курс предназначен для ознакомления магистрантов с основными положениями теории надежности, методами расчета надежности технических устройств и систем, особенностями анализа и синтеза информационных систем с учетом требований надежности. |
| Пререквизиты | «Анализ и моделирование информационных процессов», дисциплины бакалавриата «Архитектура компьютерных систем», «Компьютерные сети», «Надежность информационных систем» |
| Постреквизиты | «Информационная безопасность», «Магистерская диссертация», профессиональная деятельность |
| Тьюторы | проф., д.т.н. Бияшев Р.Г., доцент, к.т.н. Абдолдина Ф.Н. |
| Кафедра | «Информационные технологии» |
| Контакты | Тел. 387 09 47 |
| Виды учебной работы | Лекции Семинары Практические занятия Консультации СРМ СРМП |
| Формы самостоятельной работы: | - практическая реализация; - подготовка рефератов; - презентации и др. |
| Формы контроля | Защита лабораторных работ, рефераты, презентации (Р 1), (Р 2), письменный экзамен (итоговый) |
| Ожидаемые результаты | Навыки и умения практического использования полученных знаний в разных сферах профессиональной деятельности и научных исследованиях. |
Содержание курса
Основные понятия и определения надежности систем. Система показателей надежности: показатели безотказности, сохраняемости, ремонтопригодности, долговечности. Комплексные показатели надежности систем. Показатели безопасности систем. Классические методы расчета надежности систем. Топологический метод расчета надежности систем. Логико-вероятностный метод расчета надежности систем. Структурный метод оценки надежности систем. Понятие экспериментальной оценки надежности систем. Организация испытаний систем и сбор информации. Оценка показателей надежности по экспериментальным данным. Определение законов распределения наработки на отказ. Статистическая оценка показателей надежности при определительных испытаниях. Общие принципы обеспечения контроля надежности при серийном производстве. Статистические методы контроля надежности серийных систем. Оптимальное резервирование экономических информационных систем. Оценка эффективности экономических информационных систем.
ДИСЦИПЛИНЫ ПО ВЫБОРУ
«МЕТОДЫ СТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА И ПРОЕКТИРОВАНИЯ»
1 курс, 3 семестр
| Код дисциплины | БДSap2103 |
| Общая трудоемкость | 1 кредит |
| В том числе аудиторная нагрузка | 15 ч. |
| Цель курса | Целью курса лекций является выработка у магистрантов устойчивого понимания необходимости структурного подхода к анализу систем управления и проектированию информационных систем (ИС) широкого класса применений, а также возможностей реализации такого подхода посредством существующих CASE-средств. |
| Пререквизиты | «Анализ и моделирование информационных процессов», «Управление корпоративными программами», дисциплины бакалавриата «Системный анализ и дизайн» |
| Постреквизиты | «Магистерская диссертация», профессиональная деятельность |
| Тьюторы | проф., д.т.н. Тусупова С.А. |
| Кафедра | «Информационные технологии» |
| Контакты | Тел. 387 09 47 |
| Виды учебной работы | Лекции Семинары Практические занятия Консультации СРМ СРМП |
| Формы самостоятельной работы: | - практическая реализация; - подготовка рефератов; - презентации и др. |
| Формы контроля | Защита лабораторных работ, рефераты, презентации (Р 1), (Р 2), письменный экзамен (итоговый) |
| Ожидаемые результаты | Навыки и умения практического использования полученных знаний в разных сферах профессиональной деятельности и научных исследованиях. |
Содержание курса
Понятие структурного анализа. Диаграммы потоков данных. Словарь данных. Методы задания спецификаций. Диаграммы «сущность – связь». Спецификации управления. Средства структурного проектирования. Классификация структурных методологий. Примеры струкурных методологий. Архитектура современных систем и методологий. Концептуальные основы CASE-технологий. Классификация CASE – средств. Методы оценки деятельности предприятия. Проведение обследования деятельности предприятия. Построение моделей деятельностей предприятия. Предложения по автоматизации и техническое проектирование. Состав, структура и функциональные особенности CASE- средств. Поддержка графических моделей. Контроль ошибок. Организация и поддержка репозитария. Поддержка процесса проектирования и разработки. Понятие консалтинга в области информационных технологий. Цели и этапы разработки консалтинговых проектов.
ДИСЦИПЛИНЫ ПО ВЫБОРУ
«МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СЕТЕЙ»
1 курс, 3 семестр
| Код дисциплины | БДMos2103 |
| Общая трудоемкость | 1 кредит |
| В том числе аудиторная нагрузка | 15 ч. |
| Цель курса | Целью данного курса является предоставление сетевым специалистам необходимых знаний и навыков, необходимых для организации защиты средствами операционных систем маршрутизаторов и коммутаторов Cisco. |
| Пререквизиты | «Анализ и моделирование информационных процессов», дисциплины бакалавриата «Архитектура компьютерных систем», «Компьютерные сети» |
| Постреквизиты | «Магистерская диссертация», профессиональная деятельность |
| Тьюторы | доцент, к.ф.-м.н. Аманов Н.Т. доцент, к.ф.-м.н. Самбетова А.А. |
| Кафедра | «Информационные технологии» |
| Контакты | Тел. 387 09 47 |
| Виды учебной работы | Лекции Семинары Практические занятия Консультации СРМ СРМП |
| Формы самостоятельной работы: | - практическая реализация; - подготовка рефератов; - презентации и др. |
| Формы контроля | Защита лабораторных работ, рефераты, презентации (Р 1), (Р 2), письменный экзамен (итоговый) |
| Ожидаемые результаты | Навыки и умения практического использования полученных знаний в разных сферах профессиональной деятельности и научных исследованиях. |
Содержание курса
Графы и способы их представления. Основные определения. Способы описания графов. Теоретико-множественное представление графов. Задание графов соответствием. Матричное представление графов. Операции над графами. Достижимость и связанность в графах. Многозначные отображения. Прямые отображения. Обратные отображения. Транзитивные замыкания. Прямое транзитивное замыкание. Обратное транзитивное замыкание. Нахождение транзитивных замыканий по матрице смежности. Достижимость и контрдостижимость. Графы и подграфы. Типы графов. Теорема о двудольности. Виды подграфов. Сильно связные графы и компоненты графа. Методы разбиения графа на максимальные сильно связные подграфы. Метод Мальгранжа. Матричный метод разбиения. Пути и циклы в графах. Пути и маршруты. Матричный метод нахождения путей в графах. Вес и длина пути. Алгоритм дейкстры поиска кратчайших путей в графе. Орциклы и циклы.
ДИСЦИПЛИНЫ ПО ВЫБОРУ
«РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ»
1 курс, 3 семестр
| Код дисциплины | БДRob2103 |
| Общая трудоемкость | 1 кредит |
| В том числе аудиторная нагрузка | 15 ч. |
| Цель курса | ознакомление магистрантов с современным состоянием проблемы распознавания и основными методами решения задачи распознавания образов. Основная идея курса состоит в формировании у магистрантов знаний, соответствующих как системному, так и информационному подходу к проблеме распознавания. |
| Пререквизиты | Дисциплины бакалавриата «Распознавание образов», «Искусственный интеллект» |
| Постреквизиты | «Магистерская диссертация», профессиональная деятельность |
| Тьюторы | проф., д.т.н. Нысанбаева С.Е., профессор, д.т.н. Тусупова С.А. |
| Кафедра | «Информационные технологии» |
| Контакты | Тел. 387 09 47 |
| Виды учебной работы | Лекции Семинары Практические занятия Консультации СРМ СРМП |
| Формы самостоятельной работы: | - практическая реализация; - подготовка рефератов; - презентации и др. |
| Формы контроля | Защита лабораторных работ, рефераты, презентации (Р 1), (Р 2), письменный экзамен (итоговый) |
| Ожидаемые результаты | Навыки и умения практического использования полученных знаний в разных сферах профессиональной деятельности и научных исследованиях. |
Содержание курса
Основные понятия распознавания образов. Образ. Обучающая выборка. Экзаменационная выборка. Генеральная совокупность. Основные задачи, возникающие при разработке систем распознавания образов. Проблема чувствительности. Вектор измерений. Вектор образа. Задача предварительной обработки и выбора признаков. Отыскание оптимальных решающих процедур. Синтаксический подход к распознаванию образов. Система синтаксического распознавания образов. Методы предобработки. «Граф отношений». Кодирование и аппроксимация. Квантование. Фильтрация, восстановление и улучшение. Сегментация. Языки описания образов. Языки и порождающие грамматики. Выбор непроизводных элементов. Выделение непроизводных элементов на границах. Обработка изображений.
ДИСЦИПЛИНЫ ПО ВЫБОРУ
«ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ»
1 курс, 2 семестр
| Код дисциплины | ПДImr1201 |
| Общая трудоемкость | 3 кредита |
| В том числе аудиторная нагрузка | 45 ч. |
| Цель курса | изучение современных алгоритмов интеллектуального анализа и обработки изображений. |
| Пререквизиты | Дисциплины бакалавриата «Распознавание образов», «Обработка изображений», «Технология программирования» |
| Постреквизиты | «Магистерская диссертация», профессиональная деятельность |
| Тьюторы | проф., д.т.н. Тусупова С.А. |
| Кафедра | «Информационные технологии» |
| Контакты | Тел. 387 09 47 |
| Виды учебной работы | Лекции Семинары Практические занятия Консультации СРМ СРМП |
| Формы самостоятельной работы: | - практическая реализация; - подготовка рефератов; - презентации и др. |
| Формы контроля | Защита лабораторных работ, рефераты, презентации (Р 1), (Р 2), письменный экзамен (итоговый) |
| Ожидаемые результаты | Навыки и умения практического использования полученных знаний в разных сферах профессиональной деятельности и научных исследованиях. |
Содержание курса
Линейные системы. Определения. Дискретные и непрерывные сигналы. Теорема Котельникова. Наложение спектров (алиасинг). Импульсная характеристика. Свертка. Корреляция. Дискретное преобразование Фурье. Вычисление Дискретного Преобразования Фурье. Комплексное Дискретное Преобразование Фурье. Двумерное Дискретное Преобразование Фурье. Применения Дискретного Преобразования Фурье. Квантование. Спектральный анализ. Быстрая свертка и корреляция. Теорема свертки. Фильтрация. Деконволюция. Применения цифровой обработки сигналов. Передискретизация. Анти-алиасинг изображений. Псевдотонирование изображений. Выравнивание освещенности изображений. Другие применения: Улучшение изображений и художественные эффекты. Поиск фрагментов в изображениях. Обработка трехмерных каркасов изображений. Компрессия изображений. Восстановление изображений.
ДИСЦИПЛИНЫ ПО ВЫБОРУ
«МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ЭКОНОМИКИ»
1 курс, 2 семестр
| Код дисциплины | ПДMme1201 |
| Общая трудоемкость | 3 кредита |
| В том числе аудиторная нагрузка | 45 ч. |
| Цель курса | Изложение теоретических основ, методологических принципов и конкретных подходов к постановке и решению сложных задач анализа экономического развития, управления экономическими процессами и поиска наиболее эффективных экономических решений на базе экономико-математических методов. |
| Пререквизиты | «Прикладная эконометрика», дисциплины бакалавриата «Экономическая кибернетика», «Математический анализ», «Алгебра и геометрия», «Теория вероятностей и математическая статистика» |
| Постреквизиты | «Магистерская диссертация», профессиональная деятельность |
| Тьюторы | Профессор, д.т.н. Бияшев, доцент, к.ф.-м.н. Самбетова А.А. |
| Кафедра | «Информационные технологии» |
| Контакты | Тел. 387 09 47 |
| Виды учебной работы | Лекции Семинары Практические занятия Консультации СРМ СРМП |
| Формы самостоятельной работы: | - практическая реализация; - подготовка рефератов; - презентации и др. |
| Формы контроля | Защита лабораторных работ, рефераты, презентации (Р 1), (Р 2), письменный экзамен (итоговый) |
| Ожидаемые результаты | Навыки и умения практического использования полученных знаний в разных сферах профессиональной деятельности и научных исследованиях. |
Содержание курса
Задачи моделирования: анализ экономических систем, экономическое прогнозирование, выработка управленческих решений на всех уровнях экономических систем. Основные типы математических моделей: дискретные и непрерывные; статические и динамические; линейные и нелинейные; оптимизационные, детерминированные, стохастические. Пространство товаров. Арифметическое пространство товаров. Множество потребления. Элементы теории потребления. Отношения. Отношение предпочтения и функция полезности. Функции спроса. Основные задачи классической теории потребления. Неоклассическая теория спроса. Уравнения Слуцкого. Коллективное принятие решений. Правила голосования. Метод относительного большинства. Метод относительного большинства. Метод Борда. Метод Кондорсе. Обобщенный метод Борда. Теорема Эрроу. Функция коллективного выбораю теорема Эрроу.
ДИСЦИПЛИНЫ ПО ВЫБОРУ
«НЕЙРОННЫЕ СЕТИ»
1 курс, 2 семестр
| Код дисциплины | ПДNnt1201 |
| Общая трудоемкость | 3 кредита |
| В том числе аудиторная нагрузка | 45 ч. |
| Цель курса | Систематизация знаний о возможностях и особенностях применения нейрокомпьютерных алгоритмов и систем для обработки информации. |
| Пререквизиты | Дисциплины бакалавриата «Распознавание образов», «Искусственный интеллект» |
| Постреквизиты | «Магистерская диссертация», профессиональная деятельность |
| Тьюторы | проф., д.т.н. Бияшев Р.Г., доцент, к.т.н. Абдолдина Ф.Н. |
| Кафедра | «Информационные технологии» |
| Контакты | Тел. 387 09 47 |
| Виды учебной работы | Лекции Семинары Практические занятия Консультации СРМ СРМП |
| Формы самостоятельной работы: | - практическая реализация; - подготовка рефератов; - презентации и др. |
| Формы контроля | Защита лабораторных работ, рефераты, презентации (Р 1), (Р 2), письменный экзамен (итоговый) |
| Ожидаемые результаты | Навыки и умения практического использования полученных знаний в разных сферах профессиональной деятельности и научных исследованиях. |