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

Вид материала

Содержание

Подобный материал:

1 2 3 4 5 6

Аннотация дисциплины
Адаптивные системы обработки информации и управления

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

Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является: приобретение знаний и навыков применения подходов адаптивной обработки информации и работы адаптивных систем управления.

Задачей изучения дисциплины является:

Анализ современных адаптивно-управляющих систем;
Изучение сущности методов адаптивной обработки информации;
Разработка СППР основанных на адаптивном подходе.

Основные дидактические единицы (разделы):

Анализ современных адаптивно-управляющих систем;

Изучение сущности методов адаптивной обработки информации;

Изучение подходов применения адаптивности в организационных, технических и информационных системах;

Разработка СППР основанных на адаптивном подходе.

В результате изучения дисциплины студент должен:

знать:

современные технологии создания адаптивно-управляющих информационных систем сбора информации;
современные технологии создания адаптивно-управляющих информационных систем обработки информации;
подходы применения адаптивного управления в СППР.

уметь:

строить модели адаптивного управления информацией;
уметь создавать алгоритмы адаптивного управления информации в СППР.

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

Изучение дисциплины заканчивается зачетом.

Аннотация дисциплины

Информационные технологии

Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет __4___ зачетных единиц (_144___ часов).

Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является ознакомление обучающихся с принципами организации и внедрения информационных технологий на экономическом объекте управления в объёме, достаточном для успешного практического использования полученных знаний в дальнейшей работе по специальности, а также для самостоятельного изучения соответствующей научной литературы.

Задачами изучения дисциплины является ознакомление с основными теоретическими и методологическими направлениями использования технологий обработки и управления информацией; изучение механизмов принятия решений с помощью информационных средств; изучение принципов оптимального управления информационными объектами; получение практических навыков в области применения технологий, реализующих экономические системы, а также решения задач технологического менеджмента, обеспечивающих поддержку принятия управленческих решений.

Основные дидактические единицы (разделы):

Понятие, свойства и классификация информационных технологий.

Стандартизация технологического процесса обработки данных.

Организация и средства информационных технологий обеспечения управленческой деятельности. Информационные технологии с точки зрения системного подхода

Понятие, свойства и классификация информационных систем.

Базы данных и системы управления базами данных. Распределенная обработка информации.

Документальные информационные системы. Информационно-поисковые языки и средства управления в системах индексирования.

Компьютерные сети. Локальные, корпоративные и глобальные сети.

Электронная коммерция. Платежные системы электронной коммерции. Защита информации в автоматизированных информационных системах.

Системы управления электронными документами и автоматизация деловых процессов.

Технологии поддержки принятия решений. Технологии оперативной обработки транзакций и аналитической обработки данных.

Технологии искусственного интеллекта. Экспертные системы и базы знаний.

Основные этапы и методы создания и организации компьютерных информационных систем управления. Формализованное представление предметной области информационных объектов. Аспекты проектирования оптимальной информационной системы.

Информационные системы управления. Экономическая эффективность территориальных систем управления.

Корпоративные информационные системы. Принципы использования интегрированных информационных технологий.

В результате изучения дисциплины обучающийся должен:

знать: иметь представление о роли и значении информации и информационных технологий в развитии современного общества и экономических знаний; знать методологию использования информационных технологий для применения методов количественного анализа и моделирования; знать основные понятия и современные принципы работы с деловой информацией; иметь представление о корпоративных системах и базах данных.

уметь: обрабатывать эмпирические и экспериментальные данные с помощью информационных технологий; применять информационные технологии для решения управленческих задач и управления экономическими объектами.

владеть: информационными технологиями для реализации основных методов, способов и средств получения, хранения, переработки информации; навыками работы с автоматизированными средствами управления информацией; программным обеспечением для работы с деловой информацией и основами Интернет-технологий; способностью работать с информацией в корпоративных информационных системах.

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

Изучение дисциплины заканчивается зачетом

Аннотация дисциплины
Модели процессов в сложных системах

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

Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является: приобретение знаний и навыков применения подходов моделирования процессов в сложных системах.

Задачей изучения дисциплины является:

Изучение сущности методов моделирования и анализа, применяемых при системных исследованиях, методологических основ моделирования и анализа процессов протекающих в организационных, технических и информационных системах любого уровня сложности.

Основные дидактические единицы (разделы):

1. Методов моделирования и анализа, применяемых при системных исследованиях, методологических основ моделирования и анализа и синтеза организационных и управляющих систем.

2. Методов моделирования и анализа, применяемых при системных исследованиях, методологических основ моделирования и анализа и синтеза информационных систем.

3. Принципы моделирования и основные требования, предъявляемых к моделям.

4. CASE средства моделирования организационных, технических и информационных системах любого уровня сложности.

В результате изучения дисциплины студент должен:

знать:

методы моделирования, анализа синтеза организационных и управляющих систем;
методы моделирования, анализа и синтеза информационных систем;
принципы работы с CASE средствами моделирования организационных, технических и информационных системах любого уровня сложности.

уметь:

строить модели организационных, информационных и управляющих систем;
применять методы и технологии моделирования на практике.

владеть:

методологическим аппаратом моделирования систем любого уровня сложности;
современными информационными технологиями моделирования систем.

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

Изучение дисциплины заканчивается зачетом.

Аннотация дисциплины
«Инженерная и компьютерная графика»

Цели освоения дисциплины

Целью изучения дисциплины является подготовка студентов в области основ компьютерной графики, включающая изучение и практическое освоение методов и алгоритмов создания плоских и трехмерных реалистических изображений в памяти компьютера и на экране дисплея, начиная с постановки задачи синтеза сложного динамического изображения и заканчивая получением реалистического изображения.

Задачами дисциплины является изучение: методов визуального представления информации; математических основ компьютерной графики и геометрического моделирования; особенностей восприятия растровых изображений; методов квантования и дискретизации изображений; систем кодирования цвета; геометрических преобразований; алгоритмов двумерной и трехмерной растровой.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единицы, 144 часа.

Содержание дисциплины

Цель, задачи и структура курса. Предмет машинной графики. Роль машинной графики, сферы применения, назначение машинной графики. Принципы компьютерной графики.

Типы графических устройств. Графические адаптеры, плоттеры, принтеры, сканеры. Графические процессоры, аппаратная реализация графических функций. Понятие конвейера ввода и вывода графической информации.

Системы координат, применяемые в машинной графике. Модели геометрических объектов, применяемые в машинной графике. Способы задания геометрических объектов.

Основные функции базовой графики. Геометрические преобразования графических объектов. Графические библиотеки в языках программирования. BGI-графика.

Виртуальные графические устройства (CGI). Международный графический стандарт GKS. Система управления GKS. Понятие рабочего места.

Постановка задачи синтеза сложного динамического изображения. Этапы синтеза изображения. Преобразования на плоскости.

Основы растровой графики. Алгоритмы вычерчивания отрезков. Простой пошаговый алгоритм разложения отрезка в растр. Алгоритмы Брезенхема вычерчивания отрезков. Вычерчивание кривых.

Растровая развертка сплошных областей. Заполнение многоугольников. Простой алгоритм с упорядоченным списком ребер. Алгоритмы заполнение по ребрам, с перегородкой, со списком ребер и флагом.

Постановка задачи отсечения. Отсечение отрезков на плоскости, алгоритмы отсечения. Внутреннее и внешнее отсечение (стирание). Трехмерное отсечение. Виды трехмерных

Аннотация дисциплины
«Теоретическая механика»

Цели освоения дисциплины

Изучение основ механики

Содержание дисциплины:

Кинематика. Векторный и естественный способы задания движения точки. Движения свободного абсолютно твердого тела. Динамика и статика. Законы механики Галилея-Ньютона. Дифференциальные законы движения механической системы. Момент количества движения, кинетическая энергия. Силовое поле. Аналитическое условие равновесия произвольной системы сил. Принцип Даламбера. Связи и их уравнения. Уравнения Лагранжа второго рода. Принцип Гамильтона-Остроградского. Свободные колебания механической системы. Явление удара.

Аннотация дисциплины
«Материаловедение»

Цели освоения дисциплины

Изучение основ механики

Содержание дисциплины:

Строение металлов, диффузионные процессы в металле, формирование структуры металлов и сплавов при кристаллизации, пластическая деформация, влияние нагрева на структуру и свойства деформируемого металла, механические свойства металлов и сплавов.

Конструкционные металлы и сплавы.

Теория и технология термической обработки стали.

Химико-термическая обработка.

Жаропрочные, износостойкие, инструментальные и штамповочные сплавы.

Электротехнические материалы, резина, пластмассы.

Нанотехнологии.

Аннотация дисциплины
«Теоретические основы электротехники и электроники»

Предмет изучения курса "Основы электроники" – основные понятия и законы теории электрических цепей; методы анализа линейных и нелинейных цепей; принцип действия и характеристики компонентов и узлов электронной аппаратуры; основы аналоговой и цифровой схемотехники.

Целью изучения дисциплины " Основы электроники " является изучение принципов действия и особенностей функционирования типовых электронных устройств, основ элементной базы ЭВМ, методов анализа и расчета аналоговых и цифровых электронных схем.

В задачи дисциплины входит изучение методов анализа и расчета линейных и нелинейных электрических цепей при действии сигналов различной формы; методов расчета установившихся и переходных процессов; принципов действия, характеристик, моделей и особенностей использования основных типов электронных приборов; принципов построения и основ анализа аналоговых и цифровых электронных схем и функциональных узлов цифровой аппаратуры.

Дисциплина "Основы электроники" входит в вариативную часть математического и естественнонаучного цикла образовательной программы бакалавра. Ее изучение базируется на следующих курсах: Физика, Математический анализ, Алгебра и геометрия.

Изучение дисциплины направлено на формирование следующих компетенций:

- готовность учитывать современные тенденции развития аналоговой и цифровой электроники, измерительной и вычислительной техники, информационных технологий в своей профессиональной деятельности;

- умение использовать инструментальные средства компьютерного моделирования для решения исследовательских и производственных задач;

- сопряжение аппаратных и программных средств в составе информационных и автоматизированных систем;

- инсталляция программного и аппаратного обеспечения для информационных и автоматизированных систем;

В результате изучения дисциплины студент должен

Знать:

основы теории линейных и нелинейных электрических цепей;
перспективы и тенденции развития аналоговой и цифровой электроники;
принцип действия и методы расчета функциональных устройств аналоговой и цифровой электроники, их характеристики, параметры, модели;
классификацию и назначение функциональных узлов ЭВМ;
принципы построения структурных, функциональных и принципиальных схем узлов ЭВМ.

Уметь:

выполнять расчет электрических цепей при постоянных и синусоидальных воздействиях, а также при воздействии сигналов произвольной формы;
анализировать воздействие сигналов на линейные и нелинейные цепи;
использовать современные средства проектирования аналоговых и цифровых электронных устройств;
оформлять результаты исследований в соответствии с требованиями ЕСКД и ЕСПД, использовать специальную нормативную и справочную литературу, стандарты.

Владеть:

программами моделирования и схемотехнического проектирования;
навыками анализа и синтеза цифровых систем.

Аннотация дисциплины
«Теория автоматического управления»

Цель изучения дисциплины: Изучение теории автоматизированного управления.

Содержание дисциплины:

Основные понятия; математические модели непрерывных и дискретных линейных объектов и систем; дифференциальные и разностные кусочно-линейные модели нелинейных объектов и систем; анализ установившихся и переходных режимов; методы анализа устойчивости линейных объектов и систем (корневые, частотные и алгебраические методы для непрерывного и дискретного времени; критерии абсолютной устойчивости); методы синтеза детерминированных систем: синтез модальных, локально-оптимальных и оптимальных непрерывных и дискретных систем; системы оптимальные по H - критериям; методы синтеза стохастических и адаптивных систем: синтез предельно оптимальных стохастических систем; методы идентификации статических и динамических объектов, метод скоростного градиента, метод стохастической аппроксимации; синтез грубых систем; крупномасштабные системы: анализ устойчивости с помощью векторных функций Ляпунова и функционалов Ляпунова-Красовского; синтез крупномасштабных систем локально-оптимального и субоптимального управления.

Аннотация рабочей программы дисциплины

Системный анализ, оптимизация и принятие решений

Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 2 зачетные единицы (72 часа).

Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является получение компетенций, достаточных для выполнения системного анализа на исследуемом объекте и формализации задач принятия решений, выбора и применения алгоритмов и методов принятия решений.

Задачами изучения дисциплины является приобретение и развитие знаний, умений и навыков для производственно-технологической, организационно-управленческой, проектной и научно-исследовательской деятельности.

Основные дидактические единицы (разделы)

Основы системного анализа и теории принятия решений.

Основные принципы системного анализа.
Введение в теорию принятия решений. Классификация методов моделирования систем. Основные классы методов принятия решений.

Детерминированные методы.

Оптимизационные методы. Линейное программирование. Квадратичное программирование. Выпуклое программирование. Теорема Куна-Таккера. Динамическое программирование. Принцип максимума. Оптимизация в функциональных пространствах.
Многокритериальная оптимизация. Принцип Парето. Лексикографическая оптимизация. Векторная оптимизация.
Вариационные методы. Понятие вариации функционала. Теорема Эйлера. Задача Лагранжа и основная задача оптимального управления. Теорема Эйлера-Лагранжа.

Стохастические методы.

Регрессионный анализ. Регрессионные модели. Классический регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов. Свойства МНК-оценок. Статистический анализ регрессионной модели. Анализ остатков. Планирование эксперимента. Выбор наилучшей структуры модели. Неоднородность и корреляция наблюдений.
Факторный анализ. Особенности факторно-аналитического исследования. Основные уравнения (факторизация, ортогональное вращение, дисперсия и ковариации, факторные значения, косоугольное вращение). Критерии оценки соответствия количества факторов и факторной модели экспериментальным данным. Значимость и внутренняя согласованность факторов. Интерпретация факторов.
Марковский процесс. Переходная вероятность. Уравнение Чепмена-Колмогорова. Дискретное пространство состояний. Понятие непрерывность стохастических процессов. Математическое определение непрерывного Марковского процесса. Дифференциальное уравнение Чепмена-Колмогорова. Стационарные и однородные Марковские процессы. Примеры Марковских процессов.
Стохастические дифференциальные уравнения. Определение стохастического интеграла. Интеграл Стратоновича. Неупреждающие функции. Винеровский процесс и его свойства. Стохастический интеграл Ито по Винеровскому процессу. Формула Ито. Стохастические дифференциальные уравнения Ито и диффузионные процессы.

Теория и методы принятия решений.

Основные понятия и определения. Люди и их роль в процессе принятия решений. Альтернативы. Критерии. Оценка по критериям. Процесс принятия решений. Множество Эджворта-Парето. Типовые задачи принятия решений.
Элементы теории эвристических решений. Строгие и эвристические методы принятия решений. Общая структура принятия решений. Центральная проблема теории эвристических решений. Краткая история развития теории эвристических решений.
Общая математическая теория принятия решений. Принятие решений в условиях неопределенности (критерий максимина, критерий минимакса сожалений, критерий равновозможных состояний, решение конкретной задачи). Принятие решений в условиях риска. Принятие решений при проведении эксперимента. Принятие решения при проведении нескольких экспериментов.
Принятие решений в условиях игровой неопределённости. Игры в нормальной форме. Иерархические игры. Рефлексивные игры.
Многокритериальные решения. Модели. Подход исследования операций. Многокритериальность. Исследование решений на множестве Эджворта-Парето. Многокритериальная теория полезности. Подход аналитической иерархии. Методы ELECTRE ранжирования многокритериальных альтернатив. Системы поддержки принятия решений.
Повторяющиеся решения. Построение баз экспертных знаний. Иерархические структуры хранения знаний. Трудности получения экспертных знаний. Метод экспертной классификации. Решающие правила экспертов.
Коллективные решения. Парадокс Кондорсе. Правило большинства голосов. Метод Борда. Аксиомы Эрроу. Принятие коллективных решений в малых группах. Метод организации работы группы ГПР.

В результате изучения дисциплины студент должен

знать:

теоретические основы системного анализа;
теоретические основы принятия решений;
классификацию и основные методы принятия решений;
основные математические модели принятия решений;
области применения методов принятия решений;

уметь:

уточнять совместно с ЛПР постановку задачи;
выбирать метод принятия решений;
собирать необходимую информацию;
строить модель задачи;
организовывать обработку информации с использованием информационных технологий и соответствующего программного обеспечения;
интерпретировать полученные результаты и разрабатывать рекомендации на их основе;

владеть навыками работы в математических пакетах и MS Office Excel для формализации и решения задач системного анализа и принятия решений.

Изучение дисциплины заканчивается зачётом.

Аннотация рабочей программы дисциплины

Теория и технология программирования

Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 зачетные единицы (144 часа).

Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является получение компетенций, достаточных для анализа требований к программным системам, их документирования, проектирования, разработки, тестирования, внедрения, управления программными проектами и управления качеством разработки программных систем.

Задачами изучения дисциплины является приобретение и развитие знаний, умений и навыков для производственно-технологической, организационно-управленческой, проектной и научно-исследовательской деятельности.

Основные дидактические единицы (разделы)

Введение в технологию программирования.

Основные этапы развития технологии. Стихийное программирование. Структурный подход к программированию. Объектно-ориентированный подход к разработке программных систем. Компонентный подход и CASE-технологии. Разработка программных систем, ориентированная на архитектуру.
Эволюция моделей жизненного цикла программного обеспечения. Каскадная модель жизненного цикла. Спиральная модель жизненного цикла. Макетирование как способ уточнения требований. Жизненный цикл быстрой разработки приложений. Компонентно-ориентированная модель жизненного цикла. Гибкие технологии разработки программных систем.
Стандарты, регламентирующие процесс разработки программного обеспечения. ГОСТ Р ИСО 9000–2001 (Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь). ГОСТ Р ИСО/МЭК ТО 15504. ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207–99 (Информационная технология. Процессы жизненного цикла программных средств).

Анализ проблемы и постановка задачи.

Введение в системный анализ. Понятие системного анализа
и его место в науке. Абстрагирование и конкретизация. Анализ и синтез. Индукция и дедукция. Формализация. Структурирование. Макетирование. Алгоритмизация. Моделирование. Программное управление.
Анализ проблемы и моделирование предметной области с использованием системного подхода. Основные положения. Достижение соглашения об определении проблемы. Выделение основных причин проблемы. Выявление заинтересованных лиц и пользователей. Определение границ системы. Выявление ограничений, налагаемых на решение.
Методология ARIS. Введение в методологию. Организационная модель. Диаграмма цепочки добавленного качества. Модели eEPC. Функциональная модель. Модель целей.
Стандарты IDEF0 – IDEF3. Введение в стандарт IDEF3. Методология описания бизнес-процессов IDEF3. Введение в стандарт IDEF0. Методология функционального моделирования IDEF0. Модель DFD.

Анализ требований и их формализация.

Методы определения требований. Интервьюирование. «Мозговой штурм» и отбор идей. Совместная разработка приложений (JAD). Раскадровка. Обыгрывание ролей. CRC-карточки (Class – Responsibility – Collaboration, класс – обязанность – взаимодействие). Быстрое прототипирование.
Формализация требований. Метод вариантов использования
и его применение. Псевдокод. Конечные автоматы. Графические деревья решений. Диаграммы деятельности.
Техническое задание (ГОСТ 34.602–89). Общие сведения. Назначение и цели создания системы. Характеристики объектов автоматизации. Требования к системе. Состав и содержание работ по созданию системы. Требования к составу и содержанию работ по подготовке объекта автоматизации к вводу системы в действие. Требования к документированию.

Архитектуры программных систем.

Планирование архитектуры. Архитектурно-экономический цикл. Программный процесс и архитектурно-экономический цикл. Суть программной архитектуры.
Проектирование архитектуры. Атрибутный метод проектирования. Создание макета системы.
Документирование программной архитектуры. Варианты применения архитектурной документации. Представления. Документирование представления.
Методы анализа архитектуры. Метод анализа компромиссных архитектурных решений – комплексный подход к оценке архитектуры. Метод анализа стоимости и эффективности – количественный подход к принятию архитектурно-проектных решений.

Технология MDA.

Использование архитектуры, управляемой моделью. Концепция архитектуры, управляемой моделью. Модельные точки зрения и модели MDA.
Язык объектных ограничений OCL. Типы данных и операции OCL. Инфиксная форма записи выражений OCL. Последовательности доступа к объектам в языке OCL. Операции над коллекциями.
Возможности технологии ECO. Введение в технологию ЕСО. Модель ЕСО. Пространство имен ЕСО.
Разработка приложений на основе ECO. Этапы создания приложения по технологии ECO. Создание простого MDA-приложения.

В результате изучения дисциплины студент должен

знать:

существующие технологии разработки программного обеспечения
и их модели процесса разработки;
стандарты и методологии построения моделей предметных областей с целью их использования в процессе анализа требований к программному обеспечению;
методики анализа требований и стандарты документирования требований;
основы процесса разработки программного обеспечения, ориентированного на архитектуру;

уметь:

разрабатывать модели бизнес-процессов в ARIS Тoolset;
разрабатывать техническое задание в соответствии с ГОСТ 34.602–89;
разрабатывать программные системы с устойчивой архитектурой.

владеть технологией программирования, навыками работы в инструменте моделирования ARIS Toolset для формализации объекта автоматизации, навыками работы в инструментах ориентированных на архитектуру.

Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

Аннотация дисциплины
«Интеллектуальные технологии и представление знаний»

Цели освоения дисциплины

Дисциплина "Системы искусственного интеллекта" предназначена для студентов четвертого курса, обучающихся по направлению 231000 «Программная инженерия». Целью преподавания дисциплины является знакомство с методами и технологиями построения интеллектуальных систем. Основная задача дисциплины – обучить методам решения прикладных задач с применением технологий искусственного интеллекта. В результате изучения дисциплины студент должен знать основные технологические подходы к построению интеллектуальных систем, критерии выбора инструментальных средств, методы автоматизации формирования знаний. В результате изучения дисциплины студент должен научиться применять изученные технологии для создания интеллектуальных систем.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единицы, 144 часа.

Содержание дисциплины

Технологические аспекты построения интеллектуальной системы. Этапы технологического процесса разработки экспертной системы: обоснование, идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование. Уровни реализации: демонстрационный прототип, исследовательский прототип, действующий прототип, промышленная система, коммерческая система. Показатели качества: работоспособность, достоверность и информативность решений. Показатели быстродействия: относительные временные затраты, эффективность вывода, количество изменений состояния рабочей памяти в единицу времени. Аппаратные и программные инструментальные средства. Символьные языки программирования. Специализированные языки инженерии знаний, "пустые" системы, оболочки. Критерии оценки инструментальных средств: универсальность, мощность, эффективность. Характеристические особенности инструментальных систем высокого уровня. Современный рынок оболочек.

Методы приобретения знаний. Языки представления знаний и текстовые редакторы. Интеллектуальные редакторы. Методы автоматизированного формирования знаний. Методы извлечения знаний. Принципы индуктивного обобщения. Обобщение по признакам. Обобщение по структурам. Системы автоматического формирования знаний.

Примеры построения интеллектуальных систем для решения различных прикладных задач.

Аннотация дисциплины
Моделирование систем

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

Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является: приобретение знаний и навыков применения методологических основ моделирования систем.

Задачей изучения дисциплины является:

Изучение сущности методов моделирования и анализа, применяемых при системных исследованиях, методологических основ моделирования и анализа синтеза информационных и управляющих систем, основ применения существующих аппаратно-программных средств для проведения вычислительного эксперимента основанного на моделировании систем, принципов моделирования и основных требований, предъявляемых к моделям.

Структура дисциплины (распределение трудоемкости по отдельным видам аудиторных учебных занятий и самостоятельной работы): 144 ак.ч. общая трудоемкость, 72 ак.ч. аудиторная нагрузка, 18 ак.ч. лекций, 54 ак.ч. лабораторные работы.

Основные дидактические единицы (разделы):

1. Методов моделирования и анализа, применяемых при системных исследованиях, методологических основ моделирования и анализа синтеза информационных и управляющих систем.

2. Методы моделирования и исследования систем с сосредоточенными и распределенными, детерминированными и неопределенными параметрами.

3. Принципы моделирования и основные требования, предъявляемых к моделям.

4. Аппаратно-программные средства проведения вычислительного эксперимента основанного на моделировании систем.

В результате изучения дисциплины студент должен:

знать:

методы моделирования, анализа синтеза информационных и управляющих систем;
методы моделирования и исследования систем с сосредоточенными и распределенными, детерминированными и неопределенными параметрами.

уметь:

строить модели информационных и управляющих систем;
применять методы и технологии моделирования на практике.

владеть:

методологическим аппаратом моделирования систем;
современными информационными технологиями моделирования систем.

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

Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

Аннотация дисциплины
Метрология, стандартизация и сертификация

Цели изучения дисциплины.

Целью дисциплины является ознакомление студентов с возможностями и спецификой метрологии, стандартизации и сертификации в России и в мире в целом.

Задачи изучения дисциплины.

Задачами изучения дисциплины является формирование у студента знаний основ и принципов метрологии, сертификации и стандартизации. В процессе изучения дисциплины студенты должны:

Иметь представление: об основных терминах, понятиях, принципах в сфере метрологии, стандартизации и сертификации; об актуальном современном понимании качества продукции.

Знать: основные понятия в сфере метрологии; особенности государственного метрологического контроля и надзора; особенности международной и региональной стандартизации; показатели качества и методы их оценки; специфику технологического обеспечения качества; специфику российских и международных стандартов качества, их основные достоинства и недостатки.

Уметь: ориентироваться в основных понятиях сферы метрологии, стандартизации и сертификации; применять полученные знания на практике.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Blog

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

Содержание