Основная образовательная программа высшего профессионального образования направление подготовки

Вид материала

Содержание

Подобный материал:

1 ... 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Аннотация дисциплины «Теоретическая механика»

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единицы (144 часа)

Цели и задачи дисциплины:

Дисциплина входит в цикл Б-2 Математический и естественнонаучный цикл. Дисциплина обеспечивает формирование общекультурных компетенций ОК-1, ОК-10 и профессиональных компетенций ПК-1, ПК-17, ПК-21.

Изучение дисциплины формирует у студента комплекс знаний по основным законам механического движения и механического взаимодействия материальных тел, методам анализа движения материальных тел и механических систем и методам решения задач механики, а также формирует навыки решения задач механики.

Основные дидактические единицы (разделы):

- статика;

- кинематика;

- динамика.

В результате изучения дисциплины студент должен:

знать:

- объективный характер законов механики, диалектическую связь между механическим движением материальных тел пространством и временем (ОК-1, ОК-10, ПК-1);

- основные понятия механики, законы механического движения и механического взаимодействия материальных тел (ОК-1, ОК-10, ПК-17);

- области применения законов механики при изучении равновесия и движения механических систем (ОК-1, ОК-10, ПК-17);

уметь:

- анализировать и выделять из общей конструкции сложного объекта общие схемы, модели, в основе которых лежат законы механического движения материальных тел (ОК-1, ОК-10, ПК-17);

- видеть в частных примерах из жизни, техники, специальных курсов общие закономерности в механических движениях материальных тел и связывать их с законами механики (ОК-10, ПК-17);

- формулировать и решать простейшие задачи на равновесие и движение материальных тел (ОК-10, ПК-17);

- пользоваться учебной и научной литературой по курсу (ОК-1, ОК-10, ПК-17)

владеть:

- методами моделирования и анализа механических систем (ОК-1, ОК-10, ПК-17);

- методами решения задач о равновесии и механическом движении твердых тел и механических систем (ОК-1, ОК-10, ПК-17).

Виды учебной работы:

лекции – 36 часов;

практические занятия – 36 часов;

СРС – 72 часов.

Итого – 144 часа.

Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

Аннотация рабочей программы учебной дисциплины

«Программирование и алгоритмизация» 180 часов (5 з.е.)

Целью изучения дисциплины «Программирование и алгоритмизация» является формирование следующих общекультурных и профессиональных компетенций:

- готовность к кооперации с коллегами, работе в коллективе; знание принципов и методы организации и управления малыми коллективами; способность находить организационно-управленческие решения в нестандартных ситуациях и готов нести за них ответственность (ОК-2);

- понимание социальной значимости своей будущей профессии, обладание высокой мотивацией к выполнению профессиональной деятельности (ОК-3);

- умение применять методы и средства познания, обучения и самоконтроля для интеллектуального развития, повышения культурного уровня, профессиональной компетенции, сохранения своего здоровья, нравственного и физического самосовершенствования (ОК-5);

- владение широкой общей подготовкой (базовыми знаниями) для решения практических задач в области информационных систем и технологий (ОК-6);

- умение критически оценивать свои достоинства и недостатки, наметить пути и выбрать средства развития достоинств и устранения недостатков (ОК-7);

- способность проводить предпроектное обследование объекта проектирования, системный анализ предметной области, их взаимосвязей (ПК-1);

- способность проводить техническое проектирование (ПК-2);

- способность проводить рабочее проектирование (ПК-3);

- способность проводить выбор исходных данных для проектирования (ПК-4);

- способность оценивать надежность и качество функционирования объекта проектирования (ПК-6);

В ходе изучения дисциплины " Программирование и алгоритмизация" студенты усваивают знания по следующей основной тематике:

Алгоритмизация и процедурно-ориентированный подход. Структуры данных и алгоритмы их обработки. Структурное программирование. Модульное программирование.

Программирование с использованием абстрактных данных. Программирование с использованием шаблонов. Объектно-ориентированная технология программирования.

Компонентная технология программирования. Документирование и сопровождение программного обеспечения. Качество программного обеспечения.

На основе приобретенных знаний формируются умения анализировать проблематику решаемых задач и вырабатывать пути достижения заданных целей.

Приобретаются навыки владения технологиями программирования для решения поставленных задач.

Эти результаты освоения дисциплины " Программирование и алгоритмизация " достигаются за счет использования в процессе обучения следующих основных интерактивных методов и технологий формирования данных компетенций у студентов:

- лекции с применением мультимедийных технологий;

- лабораторные занятия с применением автоматизированных обучающих систем (АОС).

Общая трудоемкость дисциплины составляет 6 зачетных единиц.

Продолжительность изучения дисциплины два семестра.

Аннотация дисциплины «Нейронные сети»

Общая трудоемкость дисциплины – 4 зачетные единицы (144 часа)

1. Цели и задачи дисциплины:

Целью изучения дисциплины является формирование у бакалавров знаний об основных принципах построения нейронных сетей. Изучение курса формирует у студента базовое представление, первичные знания умения и навыки о методах выделения и описания интеллектуальных процессов, функций и операций, методах задания начальной организации систем искусственного интеллекта и методах их обучения.

2. Основные дидактические единицы (разделы) дисциплины:

Раздел 1. Введение. История развития нейронных сетей.

Раздел 2. Виды нейронных сетей. Алгоритмы обучения нейронных сетей.

Раздел 3. Применение нейронных сетей.

3. Требования к уровню освоения и содержания дисциплины:

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

- способен собирать и анализировать исходные информационные данные для проектирования технологических процессов изготовления продукции, средств и систем автоматизации, контроля, технологического оснащения, диагностики, испытаний, управления процессами, жизненным циклом продукции и ее качеством (ПК-1);

- способен использовать современные информационные технологии при проектировании изделий, производств (ПК-10);

- способен к участию в работах по моделированию продукции, технологических процессов, производств, средств и систем автоматизации, контроля, диагностики, испытаний и управления процессами, жизненным циклом продукции и ее качеством с использованием современных средств

автоматизированного проектирования (ПК-40);

- способен участвовать в разработке алгоритмического и программного обеспечения средств и систем автоматизации и управления процессами (ПК-41);

- способен проводить эксперименты по заданным методикам с обработкой и анализом их результатов, составлять описания выполненных исследований и подготавливать данные для разработки научных обзоров и публикаций (ПК-42);

В результате изучения дисциплины «Нейронные сети» студент должен:

Знать:

- историю развития систем искусственного интеллекта;

- направления развития современных систем ИИ;

- математические методы и основные алгоритмы решения задач, связанных с построением нейронных сетей;

- методы задания начальной организации систем ИИ, а также методы их обучения.

Уметь:

- использовать принципы и методы построения и обучения нейронных сетей

- читать и профессионально разбирать содержание статей или разделов специальной литературы, баз данных и знаний

- пользоваться основными правилами и технологией внедрения нейронных сетей.

Владеть:

Технологиями моделирования интеллектуальных процессов на основе нейронных сетей.

Виды учебной работы

Изучение дисциплины обеспечивается чтением лекций по основным разделам программы курса, получением практических навыков на практических занятиях. Важная роль отводится самостоятельной работе студентов.

Изучение дисциплины заканчивается экзаменом – 8 семестр.

Аннотация дисциплины «Теория распознавания образов»

Общая трудоемкость дисциплины – 4 зачетные единицы (144 часа)

1. Цели и задачи дисциплины:

Целью курса является ознакомление бакалавров с современным состоянием проблемы распознавания и основными методами решения задачи распознавания образов. Основная идея курса состоит в формировании у студентов знаний, соответствующих как системному, так и информационному подходу к проблеме распознавания.

2. Основные дидактические единицы (разделы) дисциплины:

Раздел 1. Введение в проблему распознавания

Раздел 2. Информационный подход и проблема образов

Раздел 3. Задача распознавания образов как одна из задач анализа данных

Раздел 4 Методы распознавания

Раздел 5 Понятие о теории образов

Раздел 6 Задача классификации и распознавания образов в системе автономного адаптивного управления

3. Требования к уровню освоения и содержания дисциплины:

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

- способен к участию в работах по моделированию продукции, технологических процессов, производств, средств и систем автоматизации, контроля, диагностики, испытаний и управления процессами, жизненным циклом продукции и ее качеством с использованием современных средств

автоматизированного проектирования (ПК-40);

- способен участвовать в разработке алгоритмического и программного обеспечения средств и систем автоматизации и управления процессами (ПК-41);

- способен проводить эксперименты по заданным методикам с обработкой и анализом их результатов, составлять описания выполненных исследований и подготавливать данные для разработки научных обзоров и публикаций (ПК-42);

В результате изучения дисциплины «Теория распознавания образов» студент должен:

Знать:

Историю распознавания образов; математические методы и основные алгоритмы решения задач распознавания образов;

Уметь:

Использовать принципы и методы теории распознавания образов; пользоваться основными правилами и технологией распознавания образов.

Виды учебной работы

Изучение дисциплины обеспечивается чтением лекций по основным разделам программы курса, получением практических навыков на практических занятиях. Важная роль отводится самостоятельной работе студентов.

Изучение дисциплины заканчивается экзаменом – 8 семестр, курсовым проектом – 8 семестр

Аннотация дисциплины «Спец. математика»

Общая трудоёмкость дисциплины 4 зачётных единиц, 144 часов.

Целью изучения специальной математики является формирование у студентов способности к логическому и алгоритмическому мышлению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения, воспитание высокой математической культуры.

Для реализации этой цели требуется решение следующих задач:

обучение основным методам специальной математики, необходимым для анализа и моделирования устройств, процессов и явлений при поиске оптимальных решений;
обучение методам обработки и анализа результатов численных экспериментов;

При изучении дисциплины обеспечивается фундаментальная подготовка студентов в области применения математики, соблюдается связь с такими дисциплинами, как информатика. Происходит знакомство со стержневыми проблемами прикладной математики, базовыми положениями, навыками и понятиями, обязательными для прочного усвоения последующих дисциплин и практического использования полученных знаний при решении профессиональных задач.

Основные дидактические единицы.

Теория функций комплексного переменного.

Операционное исчисление.

В результате изучения дисциплины «Математика» студент должен:

знать:

основы теории функций комплексного переменного (ОК-1);
основы операционного исчисления (ОК-1);

уметь:

применять методы теории функций комплексного переменного для решения практических задач (ОК-10);
применять методы операционного исчисления и вычислительную технику для решения практических задач (ПК-2);

владеть:

методами операционного исчисления (ОК-1);
навыками решения инженерных задач с использованием операционного исчисления (ОК-10);

Виды учебной работы: лекции, практические занятия, СРС (выполнение типовых расчетов).

По итогам изучения дисциплины в 3, 4 семестрах проводится зачет.

Аннотация рабочей программы дисциплины «Теория систем»

Общая трудоемкость дисциплины – 3 зачетных единицы (108 часов)

1. Цель и задачи дисциплины

Цель дисциплины заключается в ознакомлении студентов с основными теоретическими, методическими и технологическими принципами и методами построения информационных систем, освоении общих принципов работы и получении практических навыков создания и использования современных информационных систем для решения прикладных задач.

Для достижения поставленной цели необходимо научить студентов:

– основным понятиям терминологии теории систем; принципам системного подхода и системного анализа; качественные и количественные методы описания информационных систем; принципы описания моделей информационных систем, синтеза и декомпозиции информационных систем; принципы построения и использования информационных моделей принятия решений;

– проектированию и созданию модели предметной области и информационной системы, используя теоретические основы информационных процессов и систем.

2. Содержание дисциплины. Основные разделы

1. Введение. Основные понятия и определения теории систем.

2. Детерминированные и стохастические системы, сложные и простые системы.

3. Системный подход и системный анализ. Закономерности информационных систем. Закон необходимого разнообразия. Закономерность осуществимости и потенциальной эффективности систем. Закономерность целеобразования.

4. Методика системного анализа. Методы и модели описания систем. Качественные методы описания систем. Методика системного анализа. Качественные методы описания систем: методы типа мозговой атаки; методы типа сценариев; методы экспертных оценок; методы типа «Дельфи»; методы типа дерева целей; морфологические методы.

5. Количественные методы описания систем. Математическая модель.

Характеристики уровней абстрактного описания систем: символический или лингвистический; теоретико-множественный; абстрактно-алгебраический; топологический; логико-математический; теоретико-информационный; динамический; эвристический. Термы и функторы.

3. Требования к уровню освоения содержания дисциплины

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих

компетенций:

– методологические основы функционирования, моделирования и синтеза систем автоматического управления (САУ);

– основные методы анализа САУ во временной и частотных областях, способы синтеза САУ;

– типовые пакеты прикладных программ анализа динамических систем.

В результате изучения дисциплины «Теория систем» студент должен:

Знать:

– структурную сложность и динамическая сложность систем;

– взаимосвязь и взаимодействие между элементами в больших системах;

– методы исследования устойчивости функционирования производственных объектов и технических систем;

Уметь:

– реализовывать простые алгоритмы имитационного моделирования;

– использовать основные методы построения математических моделей процессов, систем, их элементов и систем управления;

– работать с каким либо из основных типов программных систем, предназначенных для математического и имитационного моделирования Mathcad, Matlab и др.;

– планировать модельный эксперимент и обрабатывать его результаты на персональном компьютере;

Владеть:

– навыками работы на компьютерной технике с графическими пакетами для получения конструкторских, технологических и других документов;

– навыками работы с вычислительной техников, передачи информации в среде локальных сетей Internet;

Виды учебной работы

Изучение дисциплин обеспечивается путем чтения лекций по разделам рабочей программы, проведения практических и лабораторных занятий по наиболее важным вопросам изучаемых тем, решением типовых задач, тестовым контролем за усвоением пройденных тем, а также выполнения домашних заданий. Большая роль отводится самостоятельной работе студентов.

Для закрепления навыков разработки программ по теории систем, приобретения опыта программирования при решении конкретных технических и производственных задач, а также для совершенствования навыков графического оформления результатов работы предусматривается выполнение курсового работы.

Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

Аннотация рабочей программы дисциплины «Системный анализ»

Общая трудоемкость дисциплины – 3 зачетных единицы (108 часов)

1. Цель и задачи дисциплины

Целью дисциплины является освоение подходов, методов и приемов исследования и построения систем искусственного интеллекта (ИИ), используемых для решения конкретных практических задач. Заключается в ознакомлении студентов с основными теоретическими, методическими и технологическими принципами и методами построения информационных систем, освоении общих принципов работы и получении практических навыков создания и использования современных информационных систем для решения прикладных задач.

Для достижения поставленной цели необходимо научить студентов:

– формированию базовых представлений, первичных знаний, умений и навыков о методах выделения и описания интеллектуальных процессов, функций и операций, подлежащих автоматизации;

– методам задания начальной организации систем искусственного интеллекта;

– методам их обучения, обеспечивающих требуемое качество выполнения автоматизируемых интеллектуальных процессов, функций и операций при применении вычислительной техники и автоматизированных систем для автоматизации процессов нефтепереработки и нефтехимии.

2. Содержание дисциплины. Основные разделы

1. Введение. История развития систем искусственного интеллекта

2. Основные понятия искусственного интеллекта

3. Методы представления знаний и решения задач

4. Экспертные системы

5. Нейронные сети

3. Требования к уровню освоения содержания дисциплины

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих

компетенций:

– фундаментальная подготовка студента в области применения современных информационных технологий искусственного интеллекта в нефтепереработке и нефтехимии;

– знакомство со стержневыми проблемами, возникающими при автоматизации неформализованных интеллектуальных процессов, функций и операций, с базовыми положениями, навыками и понятиями профессиональной терминологии, обязательными для выполнения дипломного проектирования и практического использования полученных знаний в решении профессиональных задач.

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих

компетенций:

– методологические основы функционирования, моделирования и синтеза систем автоматического управления (САУ);

– основные методы анализа САУ во временной и частотных областях, способы синтеза САУ;

– типовые пакеты прикладных программ анализа динамических систем.

В результате изучения дисциплины «Системный анализ» студент должен:

Знать:

– историю развития систем искусственного интеллекта;

– направления развития современных систем искусственного интеллекта;

– математические методы и основные алгоритмы решения задач, связанных с построением систем искусственного интеллекта;

– методы задания начальной организации систем ИИ, а также методы их обучения, обеспечивающие требуемое качество выполнения автоматизируемых интеллектуальных процессов, функций и операций;

Уметь:

– владеть технологиями моделирования интеллектуальных процессов;

– использовать принципы и методы построения и обучения систем ИИ;

– читать и профессионально разбирать содержание статей или разделов специальной литературы, баз данных и знаний;

– пользоваться основными правилами и технологией внедрения систем ИИ на предприятиях нефтепереработки и нефтехимии;

Владеть:

– навыками работы на компьютерной технике с графическими пакетами для получения конструкторских, технологических и других документов;

– навыками работы с вычислительной техников, передачи информации в среде локальных сетей Internet;

Виды учебной работы

Изучение дисциплин обеспечивается путем чтения лекций по разделам рабочей программы, проведения практических и лабораторных занятий по наиболее важным вопросам изучаемых тем, решением типовых задач, тестовым контролем за усвоением пройденных тем, а также выполнения домашних заданий. Большая роль отводится самостоятельной работе студентов.

Для закрепления навыков разработки программ по теории систем, приобретения опыта программирования при решении конкретных технических и производственных задач, а также для совершенствования навыков графического оформления результатов работы предусматривается выполнение курсового работы.

Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

Blog

Основная образовательная программа высшего профессионального образования направление подготовки

Содержание