Geum.ru

Програма фахового вступного випробування на навчання за освітньо-професійною програмою «Магістр» на базі освітньо-кваліфікаційного рівня «Спеціаліст» Галузь

Вид материалаДокументы

Содержание


Мета фахового вступного випробування
Порядок проведення фахового вступного випробування
Системи прийняття рішень з нечіткою логікою
Програмне забезпечення інтелектуальних систем
Організація баз даних та знань
Теорія прийняття рішень
Моделювання складних систем
Мови об’єктно-орієнтованого програмування.
Підготовка до відповіді
Відомість оцінювання відповіді абітурієнта
Середня оцінка
Подобный материал:
ПРОГРАМА


фахового вступного випробування на навчання за освітньо-професійною програмою «Магістр» на базі освітньо-кваліфікаційного рівня «Спеціаліст»


Галузь 0501 «Інформатика та обчислювальна техніка»

Спеціальність 8.05010104 «Cистеми штучного інтелекту»


ВСТУП



Програма складена у відповідності із кваліфікаційною характеристикою «Спеціаліст» зі спеціальності 7.080404 «Інтелектуальні системи прийняття рішень». Фахове вступне випробування на навчання за освітньо-професійною програмою «Магістр» (8.05010104) спеціальності «Cистеми штучного інтелекту» на базі освітньо-кваліфікаційного рівня «Спеціаліст» (7.080404) спеціальності «Інтелектуальні системи прийняття рішень» приймається екзаменаційною комісією.


МЕТА ФАХОВОГО ВСТУПНОГО ВИПРОБУВАННЯ



Метою проведення фахового вступного випробування за освітньо-професійною програмою «Магістр» (8.05010104) спеціальності «Cистеми штучного інтелекту» на базі освітньо-кваліфікаційного рівня «Спеціаліст» є визначення рівня фахової підготовки за спеціальністю 7.080404 «Інтелектуальні системи прийняття рішень».


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 навчальних планів фахової підготовки зі спеціальності за 7.080404 «Інтелектуальні системи прийняття рішень» та за напрямом 6.080400 «Комп’ютерні науки», а саме:
  1. Системи прийняття рішень з нечіткою логікою
  2. Програмне забезпечення інтелектуальних систем.
  3. Організація баз даних та знань.
  4. Теорія прийняття рішень.
  5. Моделювання складних систем.
  6. Мови об’єктно-орієнтованого програмування.

Розділи програми відображають:

  • 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;
  • поняття функції належності, методи побудови та загальні вимоги до її вигляду;
  • поняття нечітких керуючих рішень, їх структуру;
  • правила побудови нечіткої бази знань;
  • основні поняття теорії моделювання, поняття гомоморфізму та ізоморфізму математичних моделей;
  • принципи моделювання (інформаційні достатності, практичної досяжності, множинності, агрегування, параметризації);
  • загальну технологію імітаційного моделювання складних систем;
  • принципи та методику автоматизації основних етапів проектування складних об’єктів і систем;
  • основні сучасні методи програмування, теоретичні та практичні питання, пов’язані з розробкою прикладних програм і їх експлуатацію;
  • методи добування, обробки та використання знань, принципи організації та функціонування систем, які основані на знаннях (експертні системи, системи прийняття рішень);
  • основи теорії прийняття рішень в багатокритеріальних задачах;
  • компонентні технології як еволюція об’єктного підходу;
  • прийняття рішень в умовах визначеності, в умовах ризику, в умовах невизначеності;
  • принципи прийняття рішень з використанням нелінійного програмування;
  • основи прийняття рішень з використанням штучних нейронних мереж та генетичних алгоритмів


СИСТЕМИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ З НЕЧІТКОЮ ЛОГІКОЮ

Нечіткі висловлювання. Основні операції над нечіткими множинами. Властивості нечітких відношень. Нечіткі відношення строгого та нестрогого порядку. Поняття нечіткого гіперграфу. Еквівалентні представлення нечіткого гіперграфу. Поняття функції належності, методи побудови та загальні вимоги до її вигляду. Універсальні шкали та їх використання. Множинні функції відображення. Поняття нечіткої ситуації, її основні характеристики. Побудова ієрархії типових ситуацій. Діаграми Хасе. Нечітка модель управління “ситуація-дія”: структура, проблеми, переваги, недоліки. Ідентифікація станів об’єкта управління при «чітких», «нечітких» та «аналогових» вхідних датчиках. Поняття нечітких керуючих рішень, їх структура. Матричний опис керуючих рішень. Побудова нечіткої бази знань. Методи дефазіфікації нечітких рішень. Нечітке логічне виведення на основі правила модус поненс. Основні фази та узагальнений алгоритм нечіткого логічного виведення. Алгоритм Мамдані для нечіткого логічного виведення. Алгоритм Сугено для нечіткого логічного виведення. Низхідне нечітке виведення. Фазіфікація чітких значень при нечіткому логічнму виведенні. Принципи фазифікації вхідних даних при побудові нечіткої матриці знань. Моделювання процесу прийняття рішень на основі нечітких баз знань. Три різновиди умов для процесу прийняття рішень. Прийняття рішень в умовах визначеності. Прийняття рішень в умовах ризику. Прийняття рішень в умовах невизначеності. Детерміновані та стохастичні моделі управління запасами. Класична задача економічного розміру замовлення. Марківська задача прийняття рішень. Модель динамічного програмування з кінцевим числом етапів. Оптимальне рішення гри двох осіб з нульовою сумою. Рішення матричних ігор у змішаних стратегіях. Календарне планування програм. Мережеві моделі в календарному плануванні. Визначення критичного шляху в мережевій моделі. Побудова і аналіз каледарного графіка виконання програм. Контроль і оперативне управління в календарному плануванні виконання програм. Прийняття рішень з використанням нелінійного програмування. Моделі масового обслуговування прийняття рішень. Штучні нейронні мережі та прийняття рішень з їх використанням. Генетичні алгоритми в системах 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.


МОДЕЛЮВАННЯ СКЛАДНИХ СИСТЕМ

Основні поняття теорії моделювання (оригінал, модель, аналогія, адекватність моделей). Поняття гомоморфізму та ізоморфізму математичних моделей. Принципи моделювання (інформаційні достатності, практичної досяжності, множинності, агрегування, параметризації). Загальна технологія імітаційного моделювання складних систем. Побудова концептуальної моделі. Технологія організації статистичних комп’ютерних експериментів. Правило зупинки. Підходи до моделювання випадкових факторів. Моделювання випадкових чисел. Блочно-ієрархічний підхід до проектування складних об’єктів і систем. Формалізація процедур аналіза і синтезу складних об’єктів і систем. Застосування систем масового обслуговування і мереж Петрі при системному аналізі. Математичне моделювання складних об’єктів і систем на мікро-, макро- та мета рівнях. Асинхронна і синхронна функціональні моделі складних об’єктів і систем. Класифікація ризиків збою, що виникають при функціонуванні складних об’єктів і систем та принципи їх виявлення. Генерація діагностичних тестів для складних об’єктів і систем. Узгодження функціонування складових складних об’єктів і систем. Аналіз результатів імітаційного моделювання (оцінка якості моделей, перевірка адекватності і стійкості, корекція імітаційних моделей).

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.

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 «Магістр» (8.05010104) спеціальності «Cистеми штучного інтелекту» на базі освітньо-кваліфікаційного рівня «Спеціаліст» (7.080404) спеціальності «Інтелектуальні системи прийняття рішень»


Критерії оцінювання знань при складанні фахового вступного випробування на навчання за освітньо-професійною програмою «Магістр» (8.05010104) спеціальності «Cистеми штучного інтелекту» на базі освітньо-кваліфікаційного рівня «Спеціаліст» (7.080404) спеціальності «Інтелектуальні системи прийняття рішень» базуються на загальних критеріях оцінювання знань студентів на іспитах, які прийняті у ВНТУ в рамках кваліфікаційної характеристики фахівця освітньо-кваліфікаційного рівня "спеціаліст" зі спеціальності 7.080404 “Інтелектуальні системи прийняття рішень”.

Абітурієнт цієї спеціальності повинен виявити глибину знань, навички у таких напрямках:
  • поняття нечіткого гіперграфу, еквівалентні представлення нечіткого гіперграфу;
  • поняття функції належності, методи побудови та загальні вимоги до її вигляду;
  • побудова ієрархії типових ситуацій, нечітку модель управління “ситуація-дія”: (структуру, проблеми, переваги, недоліки), ідентифікацію станів об’єкта управління при «чітких», «нечітких» та «аналогових» вхідних датчиках;
  • поняття нечітких керуючих рішень, їх структура;
  • матричний опис керуючих рішень;
  • правила побудови нечіткої бази знань;
  • принципи моделювання (інформаційні достатності, практичної досяжності, множинності, агрегування, параметризації);
  • технологію організації статистичних комп’ютерних експериментів, моделювання випадкових чисел, моделювання випадкових подій та випадкових величин з параметрично заданими законами розподілу;
  • основи теорії прийняття рішень в багатокритеріальних задачах;
  • принципи прийняття рішень з використанням нелінійного програмування;
  • 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-професійною програмою «Магістр» (8.05010104) спеціальності «Cистеми штучного інтелекту» на базі освітньо-кваліфікаційного рівня «Спеціаліст» (7.080404) спеціальності «Інтелектуальні системи прийняття рішень» 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.