Geum.ru

Нормативный срок освоения программы 4 года Красноярск 2011 г. Аннотация дисциплины

Вид материалаДокументы

Содержание


Статистическая проверка гипотез.
Планирование эксперимента.
Методы непараметрической обработки информации.
Методы экспериментальной оптимизации.
Идентификация статических моделей.
Идентификация динамических моделей объектов.
Адаптивное управление с идентификацией.
Аннотация дисциплины «Математическая логика и теория алгоритмов»
Содержание дисциплины
Аннотация рабочей программы дисциплины
Цели и задачи дисциплины
Основные дидактические единицы (разделы)
Системы класса MRP
Стандарт MRPII
Системы класса ERP
Системы класса CRM и CSRP
Системы электронного документооборота (СЭД)
Технология Data Mining
Модели жизненного цикла
Подготовка к внедрению. Разработка стратегии автоматизации. Анализ и реорганизация деятельности предприятия. Процесс внедрения.
...
Полное содержание
Подобный материал:
1   2   3   4   5   6

Содержание дисциплины

Предмет методов анализа данных.

Статистическая проверка гипотез. Общая схема проверки гипотез и её реализация при проверке 9 гипотез.

Классификация в распознавании образов. Общая схема системы распознавания; идея классификации; байесовская теория принятия решений; прямые методы восстановления решающих функций; схема персептрона.

Планирование эксперимента. Построение линейной статической модели объекта; полный факторный эксперимент первого порядка; дробные реплики; насыщенные планы; устранение кусочно-постоянного дрейфа за счет разбиения матрицы планирования на блоки; ортогональные и ротатабельные планы второго порядка; метод случайного баланса.

Методы непараметрической обработки информации. Построение оценок для функции и плотности распределения, свойства оценок; получение на основе оценок Розенблатта – Парзена состоятельных оценок: моментов случайных величин, энтропии, условной энтропии, условной плот­ности распределения, регрессии, средней условной энтропии, среднего количества информации, дисперсионных характеристик, робастных оценок регрессии; синтез (на основе использования непараметрических оценок инверсных регрессий) алгоритмов: адаптивного уп­рав­ления при априорной неопределенности, оптимального управления, минимизации функций, классификации в распознавании образов.

Методы экспериментальной оптимизации. Рассматриваются методы недифференцируемой локальной и глобальной минимизации функций, основанные только на измерениях или вычислениях этих функций.

Идентификация статических моделей. Синтезируются алгоритмы ретроспективной и адаптивной параметрической идентификации статических нелинейных моделей.

Идентификация динамических моделей объектов. Синтезируется оптимальная структура дискретных динамических моделей стохастических объектов и строятся алгоритмы адаптивной подстройки параметров этих моделей.

Адаптивное управление с идентификацией. Построен подход к синтезу алгоритмов адаптивного управления динамическими стохастическими объектами (линейными, нелинейными, с чистыми запаздываниями и без них), основанный на построении (иден­ти­фи­кации) моделей прогноза выхода систем; вычисляется ошибка работы замкнутых систем.


Аннотация дисциплины
«Математическая логика и теория алгоритмов»


Цели освоения дисциплины

В результате изучения курса студент должен знать основные понятия математической логики: формальной теории, исчисления; структуру исчислений высказываний и предикатов 1-го порядка; основные понятия теории алгоритмов: интуитивная концепция алгоритма, уточнения понятия алгоритма (машины Тьюринга и нормальные алгоритмы Маркова), понятия вычислимости, разрешимости, перечислимости; основные неразрешимые массовые проблемы.

Студент должен уметь доказывать формулы в исчислении высказываний и предикатов 1-го порядка; составлять программы машин Тьюринга и схемы нормальных алгоритмов для решения простых вычислительных задач.


Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетных единицы, 108 часов.


Содержание дисциплины

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. Дизъюнктивная и конъюнктивная нормальные формы.

Классическое исчисление высказываний. Аксиомы и правила вывода. Вывод формул и вывод формул из гипотез. Теорема о дедукции. Теоремы полноты и непротиворечивости.

Исчисление предикатов. Предикаты и кванторы. Предикатные формулы. Интерпретация предикатных формул. Выполнимость, истинность. Логическая общезначимость.

Аксиомы и правила вывода исчисления предикатов 1-го порядка. Структура теории 1-

го порядка. Нормальные алгоритмы и машины Тьюринга. Вычисление словарных функций нормальными алгоритмам и машинами Тьюринга. Принцип нормализации и тезис Тьюринга.

Универсальные алгоритмы. Теоремы сочетания. Разрешимость и перечислимость. Неразрешимые массовые проблемы.

Аннотация рабочей программы дисциплины

Корпоративные информационные технологии и СУБД


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 6 зачетных единиц (216 часов).

Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является получение необходимых компетенций, достаточных для проектирования и внедрения корпоративных информационных систем в организациях и предприятиях.

Задачами изучения дисциплины является приобретение и развитие знаний, умений и навыков для производственно-технологической, организационно-управленческой, проектной и научно-исследовательской деятельности в области разработки и внедрения корпоративных информационных систем.


Основные дидактические единицы (разделы)
  1. Корпоративные информационные технологии.
  1. Введение. Понятие корпоративной информационной системы (КИС). Характеристики КИС. История развития КИС.
  2. Системы класса MRP. История систем MRP. Структура MRP системы. Система планирования производственных мощностей. Основные функции MRP-систем.
  3. Стандарт MRPII. Обзор основных принципов работы систем класса MRPII. Механизм работы MRPII-системы. Составление производственного плана и общего плана деятельности. Планирование потребности в материалах. Планирование потребности в производственных мощностях. Контроль выполнения производственного плана. Списки операций. Обратная связь и ее роль в MRPII-системе. Преимущества использования систем MRPII.
  4. Системы класса ERP. Определение ERP. Отличие ERP от MRPII. Характеристические черты ERP-систем. Планирование производств всех типов в рамках одной системы. Обеспечение многозвенного производственного планирования. Расширение сферы интегрированного планирования ресурсов. Планирование и учет корпоративных финансов. Средства систем поддержки принятия решений.
  5. Системы класса CRM и CSRP. Определение CRM. Рынок CRM. Категории продуктов класса CRM. Автоматизация деятельности торговых представителей. Автоматизация деятельности маркетинга. Автоматизация службы поддержки и обслуживания клиентов. Центры обработки вызовов. Управление территориально удаленными подразделениями или пользователями. Управление взаимоотношениями с партнерами. Техническая поддержка пользователей.
  6. Системы электронного документооборота (СЭД). Определение СЭД. Место СЭД в корпоративной системе управления предприятием. Элементы СЭД как отдельные системы. Особенности внедрения СЭД. Примеры СЭД. Безопасность и идентификация в СЭД.
  1. Системы управления базами данных.
  1. OLAP. Введение в OLAP. Типичная структура хранилищ данных. Таблицы фактов. Таблицы измерений. Клиент-серверная архитектура OLAP. Технические аспекты многомерного хранения данных.
  2. Технология Data Mining. Понятие Data Mining. Типы закономерностей, выявляемых методами Data Mining. Методы исследования данных в Data Mining. Примеры систем Data Mining. Кластеризация. Деревья решений. Представление результатов.
  1. Разработка корпоративных информационных систем.
  1. Модели жизненного цикла. Каскадная модель жизненного цикла. Спиральная модель жизненного цикла. Макетирование как способ уточнения требований. Жизненный цикл быстрой разработки приложений. Компонентно-ориентированная модель жизненного цикла. ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207–99.

Внедрение КИС . Подготовка к внедрению. Разработка стратегии автоматизации. Анализ и реорганизация деятельности предприятия. Процесс внедрения. Процесс эксплуатации.

В результате изучения дисциплины студент должен

знать:
  • существующие технологии создания корпоративных информационных систем;
  • стандарты построения корпоративных информационных систем;
  • основы управления проектами по созданию и внедрению корпоративных информационных систем;

уметь разрабатывать корпоративные информационные системы с устойчивой архитектурой;

владеть инструментами проектирования и разработки программных решений корпоративного уровня.

Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

Аннотация дисциплины

Решение проблемы (НИР Бакалавра)


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 5 зачетные единицы (180 часов).


Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является: освоение методологических основ и логики проведения научного исследования.

Задачей изучения дисциплины является формирование методологической готовности к работе над курсовым проектированием.


Основные дидактические единицы (разделы): Наука и ее основные категории. Соотношение методологического, теоретического, эмпирического уровней исследования; Методологические характеристики научного исследования; Общая логика проведения исследования; Методы исследования: классификация, особенности их использования.


В результате изучения дисциплины студент бакалавриата должен:

знать: соотношение методологического, теоретического, эмпирического уровней исследования, общую логику проведения научного исследования, классификацию методов исследования, выбор методов, адекватных логике исследования.

уметь: ставить цели исследования, определять методологические характеристики исследования по заданной тематике, описывать общую логику проведения собственного научного исследования, соотносить конкретные методы исследования с их классификацией

владеть: обобщение и анализом информации, способами создания прикладных продуктов исследований.


Виды учебной работы: изучение теоретического материала в ходе лекционных занятий и самостоятельной работы; практические занятия.


Изучение дисциплины заканчивается зачетом.


Аннотация дисциплины
Управление данными в технических системах


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


Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является: изучение студентами основ современных подходов к управлению данными в технических системах.


Задачей изучения дисциплины является:
  • обучить студентов основным управления данными в технических системах;
  • развить у студентов самостоятельность мышления при применении качественных и количественных методик оценки данных в технических системах;
  • способствовать приобретению практических навыков в области управления данными в технических системах.


Основные дидактические единицы (разделы):

Раздел 1 – Технологии сбора данных в технических системах

Раздел 2 – Подходы к моделированию технических систем

Раздел 3 – Технологии оценки данных в технических системах

Раздел 4 – Технологии моделирования данных в технических системах

Раздел 5 – Технологии создания систем управления данными в технических системах


В результате изучения дисциплины студент должен:

знать:
  • современные подходы к сбору данных в технических системах;
  • методы моделирования технических систем;
  • методы оценки данных в технических системах;
  • подходы к моделированию данных в технических системах;
  • подходы к разработке систем управления данными в технических системах.


уметь:
  • применять современные подходы к сбору данных в технических системах;
  • применять методы моделирования технических систем;
  • применять методы оценки данных в технических системах;
  • применять подходы к моделированию данных в технических системах.


Виды учебной работы: лекции, лабораторные работы, самостоятельная работа студента.


Изучение дисциплины заканчивается зачетом.

Аннотация дисциплины
Практикум по основам системных представлений


Входит составной частью в дисциплину «Основы системных представлений».


Аннотация дисциплины
Компьютерные технологии поддержки принятия решений


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет _4_ зачетных единиц (_144_ час).


Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является: изучение студентами основ организации современных информационных технологий и их применение в экономической и управленческой деятельности предприятий, рассмотрение основных принципов построения, внедрения и ведения специализированных информационных систем, создание у студентов целостного представления о процессах формирования информационного общества, а также формирование у студентов знаний и умений в области экономической и компьютерной подготовки, необходимых для успешного применения современных информационных технологий в сфере своей профессиональной деятельности на практике.


Задачей изучения дисциплины являются:
  • изучение основополагающих принципов организации современных информационных технологий;
  • рассмотрение информационных систем и технологий на различных уровнях менеджмента;
  • рассмотрение вопросов связанных с основами управления с применением современных информационных технологий;
  • получение навыков использования программных продуктов общего и специального назначения;
  • выработка умения самостоятельного решения задач связанных с принятием решений в экономических системах на основе изученных методов и приемов работы с информационными системами и технологиями;
  • выработка умения самостоятельного принятия решения о внедрении тех или иных информационных технологий для целей управления;
  • изучение различных областей применения информационных систем и технологий в современном обществе.


Основные дидактические единицы (разделы):

Сущность информационных систем менеджмента. Информационная технология (ИТ) как инструмент формирования управленческих решений. ИТ как система. Этапы развития информационных технологий. Классификация информационных технологий. Современное состояние и тенденции развития информационных технологий. Понятие системы поддержки принятия решений (СППР). Характеристика и назначение. Основные компоненты. Функции систем поддержки принятия решений. Основные виды СППР. Классы систем поддержки принятия решений. Примеры задач, решаемых с привлечением СППР. Универсальные и специализированные генераторы поддержки принятия управленческих решений. Определение и структура системы искусственного интеллекта. Определение, свойства и применение кспертных систем в технологии принятия управленческих решений. Методология быстрой разработки приложений. Современные методы системной и программной инженерии.

CASE-технологии как самостоятельное направление в проектировании информационных систем и новых информационных технологий. Обзор современных CASE-пакетов.


В результате изучения дисциплины студент должен:

знать:
  • основные понятия информационных технологий;
  • понятия автоматизации информационных процессов в управлении;
  • задачи информационной технологии управления;
  • содержание, стадии разработки и результаты выполнения этапов проектирования автоматизированных информационных систем (АИС);
  • роль конечного пользователя в процессе проектирования АИС;
  • принципы построения современных информационных технологий;
  • применение интернет-технологий в деятельности менеджера.
  • организацию системы поддержки принятия управленческих решений;
  • организацию системы интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений;
  • современное состояние и тенденции развития информационных технологий;
  • аппаратно-техническое и программное обеспечение информаци­онных технологий;
  • технологию создания баз данных;
  • моделирование в рамках интегрированных пакетов;
  • моделирование финансово-экономической деятельности предприятия;
  • технологическом процессе обработки и защиты данных.

уметь:
  • применять на практике навыки работы с универсальными пакетами прикладных программ для решения управленческих задач;
  • применять на практике навыки работы со специализированными пакетами программ для решения управленческих задач;
  • использовать для организации, хранения, поиска и обработки информации системы управления базами данных;
  • использовать для представления сведений об информационных мо­делях рабочих мест технологии гипертекста, баз данных, мультимедиа;
  • использовать для принятия решений технологии систем поддер­жки принятия решений;
  • применять современные технические и программные средства информационных технологий для выполнения конкретной работы;
  • ориентироваться на рынке пакетов прикладных программ и уметь выбрать оптимальных программный продукт для автоматизации своей деятельности;
  • выступать постановщиком задач и уметь адекватно создать ин­формационную модель предметной области, учитывающую последова­тельность обработки данных и структуру взаимосвязи между ними.

владеть:
  • методами и средствами компьютерного моделирования;
  • типовыми программными продуктами, ориентированными на решение научных,
  • проектных и информационно-технологических задач;
  • информационными и телекоммуникационными технологиями в науке и образовании;


Виды учебной работы: лекции, семинары, самостоятельная работа студентов.


Изучение дисциплины заканчивается зачетом