Аннотация учебной программы дисциплины «Интеллектуальные системы»

Вид материала

Документы

Содержание Тематический план курса Менеджмент проектов на базе ms project Задачи дисциплины Геоинформационные системы Задача курса Уметь спроектировать информационную систему с использованием технологий ГИС Владеть Основные понятия в геоинформационных системах (ГИС) Структура ГИС как интегрированной системы Функциональные возможности современных ГИС Место ГИС среди других автоматизированных систем Инструментальные средства ГИС, назначения и возможности Основные пакеты ГИС используемые в настоящее время и их характеристики Применение ГИС в народном хозяйстве Перечень тем практических занятий Создание новой карты и ее редактирование

Подобный материал:

• Аннотация учебной программы дисциплины «Интеллектуальные системы», 1141.83kb.
• Аннотация программы учебной дисциплины «Интеллектуальные системы», 915.14kb.
• Аннотация учебной программы дисциплины «Интеллектуальные системы», 759.09kb.
• Аннотация учебной программы дисциплины "Интеллектуальные системы", 575.41kb.
• Аннотация учебной программы дисциплины "Интеллектуальные системы", 493.28kb.
• Рабочая программа учебной дисциплины (модуля) Интеллектуальные системы принятия проектных, 94.67kb.
• Аннотация программы учебной дисциплины наименование дисциплины, 52.96kb.
• Аннотация рабочей программы наименование дисциплины Интеллектуальные информационные, 101.78kb.
• Аннотация примерной программы учебной дисциплины Вычислительные системы, сети и телекоммуникации, 3553.81kb.
• Аннотация программы дисциплины учебного плана и программ учебной и производственных, 24.01kb.

Тематический план курса

а)Теоретические занятия

Тема 1. Искусство представления и доказательства корректности алгоритмов. Псевдокод – человеко-ориентированный подход к представлению и анализу алгоритмов.

Методы доказательства корректности и завершаемости алгоритмов.

Примеры представления, анализа и доказательства простых алгоритмов.

Машина с произвольным доступом к памяти – базовая модель для описания и анализа алгоритмов.

Понятие асимптотической (временной) сложности алгоритмов. Примеры оценки асимптотической сложности.


Тема 2. Методы проектирования алгоритмов.

Вспомогательные алгоритмы: алгоритмы поиска, сортировки (сравнениями, выбором, вставкой, слиянием), умножение матриц (алгоритм Штрассена) .

Метод отката: общее понятие, итеративная форма (ее обоснование), рекурсивная форма, примеры применения.

Метод ветвей и границ: общее понятие, общая форма (ее обоснование), примеры применения.

Динамическое программирование: общее понятие, общая форма (ее обоснование) и примеры применения.

Другие методы проектирования алгоритмов (сведения к задаче меньшей размерности, разделяй и властвуй, жадные алгоритмы).


Тема 3. Недетерминированные и альтернирующие вычисления.

Понятие недетерминированного/альтернирующего алгоритма, временной сложности недетерминированных/альтернирующих вычислений.

Детерминированное моделирование альтернирующих и недетерминированных вычислений, связь соответствующих классов сложности.

Понятия класса сложности по времени, определение классов P и NP, проблема P=NP.

NP-полнота проблемы булевской выполнимости.

11. Примеры NP-полных проблем: изоморфное вложение графов, проблема клики, существования Гамильтонова цикла (с доказательством).


б)Практические занятия

Тема 2. Методы проектирования алгоритмов.

Упражнения на алгоритмы сортировки и поиска (сравнениями, выбором, вставкой, слиянием).

Упражнения на матричные алгоритмы: алгоритм Штрассена умножения матриц, обращение матриц, решение систем линейных уравнений.

Решение алгоритмических задач на применение метод отката: обходы конем, поиск в лабиринте, гамильтов цикл.

Решение алгоритмических задач на применение метода ветвей и границ: наибольшее паросочетание, остовное дерево, гамильтов цикл.

Решение алгоритмических задач на применение динамического программирования: кратчайшие пути, решение конечных игр.

Решение алгоритмических задач на применение разных методов проектирования алгоритмов (в том числе сведения к задаче меньшей размерности, разделяй и властвуй и жадные алгоритмы).


Тема 3. Недетерминированные и альтернирующие вычисления.

Упражнения на составление недетерминированных алгоритмов.

Упражнения на доказательство NP-полноты.

Упражнения на доказательство NP-полноты. (Продолжение.)

Упражнения на составление альтернирующих алгоритмов.

Аннотация учебной дисциплины

МЕНЕДЖМЕНТ ПРОЕКТОВ НА БАЗЕ MS PROJECT


Цель дисциплины изучение основ управления проектной деятельностью, методов планирования и реализации проектов на базе стандарта РМВОК.


Задачи дисциплины

• изучение принципов и правил организации проектной деятельности, ее структуризации
  
• изучение особенностей делегирования ответственности и полномочий, ведения контроля работ и других аспектов управления в парадигме «управления по целям» и ее частном виде – управлении проектами
  
• изучение функциональных областей проектного менеджмента, методов управления проектами по функциональным областям
  
• изучение групп и видов процессов управления проектами, жизненного цикла проекта
  
• освоение методов управления разработкой проекта и методов управления реализацией проекта
  

Дисциплина входит в вариативную часть профессионального цикла М2 образовательной магистерской программы направления подготовки магистров 230100 «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА»


Изучение данной дисциплины требует следующих компетенций:

• осваивать методики использования программных средств для решения практических задач;
  
• обосновывать принимаемые проектные решения, осуществлять постановку и выполнять эксперименты по проверке их корректности и эффективности (ПК-6);
  

Уровень «знать»:

• Основные понятия и конструкции языков программирования
  
• Основные элементы математической логики
  
• Базовые модели описания деятельности предприятия
  

Уровень «уметь»:

• Умение применять базовые модели к созданию бизнес-моделей
  
• Умение составлять макет бизнес плана проекта
  
• Умение использовать правила логического вывода и логические операции
  

Дисциплины, последующие по учебному плану:

• Научно-исследовательская работа
  
• Итоговая государственная аттестация
  

Изучение дисциплины направлено на формирование следующих компетенций:

• cпособность использовать на практике умения и навыки в организации исследовательских и проектных работ, в управлении коллективом ;
  
• cпособность проявлять инициативу, в том числе в ситуациях риска, брать на себя всю полноту ответственности
  
• cпособность самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности
  
• cпособность к профессиональной эксплуатации современного оборудования и приборов (в соответствии с целями магистерской программы)
  
• cпособность использовать методы, инструменты проектного управления для планирования, организации научной и практической деятельности в форме проектов
  
• способность формировать технические задания и участвовать в разработке аппаратных и/или программных средств вычислительной техники
  
• cпособность применять современные технологии разработки программных комплексов с использованием CASE-средств, контролировать качество разрабатываемых программных продуктов
  
• cпособность организовывать работу и руководить коллективами разработчиков аппаратных и/или программных средств информационных и автоматизированных систем
  

В результате освоения дисциплины студент должен:

Знать

• процедуру создания и планирования задач и назначения им ресурсов;
  
• средства отслеживания хода проекта и анализа промежуточных результатов;
  
• средства координирования проектов;
  
• принципы совместной работы в организации.
  

Уметь

• настроить параметры проекта;
  
• создать новый проект, назначить ему ресурсы и затраты, отследить ход выполнения проекта, произвести анализ результатов и подготовить отчет;
  
• делать обоснованный выбор методов управления с учетом специфики проекта;
  
• организовать работу в команде и управлять коммуникациями проекта.
  
• провести обучение и консультирование персонала в рамках своей компетенции
  

Владеть

• типовыми методологиями, технологиями и инструментами, применяемыми для автоматизации процесса управления проектом;
  
• методами обеспечения качества результата труда;
  
• методами обеспечения качества и развития процесса разработки проекта.
  

Основные разделы курса

а) Теоретические занятия

• Основные понятия управления проектами.
  
• Организационные структуры управления проектами
  
• Функциональные области управления проектами.
  
• Процессы управления проектами.
  
• Правила и принципы процессно-ориентированного управления.
  
• Управление разработкой проекта.
  
• Логика действий и последовательность шагов при планировании проектаДокументирование плана проекта.
  
• Управление реализацией проекта.
  
• Основные процессы исполнения, контроля и завершения проекта. административное закрытие.
  

б) Практические занятия - приобретение навыков управления проектами


Аннотация учебной программы дисциплины

"Введение в математические основы САПР"


Цели курса:

• изучение базовой функциональности современных систем автоматизированного проектирования, конструирования, производства и управления жизненным циклом изделия (CAD/CAM/CAE/PLM),
  
• знакомство с математическими методами и алгоритмами, лежащими в основе наукоемкой функциональности САПР.
  

Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса:

• дать анализ современных методов автоматизированного проектирования, инженерного анализа и подготовки производства на станках с ЧПУ и роботизированных сборочных линиях,
  
• подготовить студентов к участию в промышленной разработке наукоемких программных компонент САПР.
  

Дисциплина входит в вариативную часть профессионального цикла образовательной программы магистра, является дисциплиной по выбору. Изучение данной дисциплины базируется на базовых знаниях поступающего в магистратуру.


Изучение дисциплины направлено на формирование профессиональных компетенций ПК-3, ПК-6.

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:

• о современных системах CAD, CAE, CAPP, CAM, PDM и PLM,
  
• о концепциях и идеях, на которых они основаны,
  
• об актуальных задачах автоматизированного проектирования,
  
• о математических методах, применяемых при решении этих задач,
  
• базовую функциональность современных систем автоматизированного проектирования,
  
• основы геометрического объемного моделирования, вариационного моделирования на основе конструктивных элементов, методы структурной оптимизации, методы анализа кинематики, динамики и статики деталей и механизмов, основы технологической подготовки производства (включая создание управляющих программ для станков с ЧПУ) и управления данными на протяжении жизненного цикла изделия,
  
• методики решения конкретных математических задач САПР.
  

Уметь: делать анализ существующих алгоритмов и методов, используемых для решения задач САПР, закодировать и отладить любой из известных алгоритмов, применяемых при решении типовых задач САПР.

Владеть навыками: применения современных программных средств для построения 3D сцен и создания встраиваемых модулей в такие программы.


Основные разделы курса:

• Введение в САПР.
  
• Геометрическое моделирование.
  
• Базовые геометрические объекты.
  
• Инженерные кривые и поверхности.
  
• Обмен геометрическими данными.
  
• Вариационное моделирование: алгебраический подход.
  
• Вариационное моделирование: диагностика и декомпозиция задачи.
  
• Инженерия знаний в САПР.
  
• Методы поиска и оптимизации решения.
  
• Инженерный анализ кинематики механизмов.
  
• Инженерный анализ динамики механизмов.
  
• Инженерный анализ методом конечных элементов.
  
• Автоматизация производства.
  
• Технологическая подготовка производства.
  
• Управление данными на протяжении жизненного цикла изделия.
  

Аннотация учебной программы дисциплины

«Нейрокомпьютеры»


Нейрокомпьютеры являются перспективным направлением развития современной высокопроизводительной вычислительной техники, а теория нейронных сетей и нейроматематика представляют собой приоритетные направления российской вычислительной науки. Основой активного развития нейрокомпьютеров является принципиальное отличие нейросетевых алгоритмов решения задач от однопроцессорных, малопроцессорных, а также транспьютерных подходов. Для данного направления развития вычислительной техники не так важен уровень развития отечественной микроэлектроники, поэтому оно позволяет создать основу построения российской элементной базы суперкомпьютеров.

Дисциплина «Нейрокомпьютеры» предназначена для того, чтобы изложив и закрепив соответствующий комплекс знаний, сформировать у обучающихся цельное представление об основных нейросетевых технологиях, используемых для поддержки принятия решений в различных областях человеческой деятельности.

В соответствии с назначением целью изучения дисциплины является изложение базовых концепций нейроинформатики и практических результатов использования нейросетевых технологий для обработки слабоструктурированной информации для определения эффективных решений.

Исходя из данной цели, в процессе изучения дисциплины решаются следующие задачи:

• усвоение основных понятий, категорий, терминов и определений, относящихся к нейросетевым технологиям и нейрокомпьютерам;
  
• усвоение методов прогнозирования и принятия решений на основе нейрокомпьютеров;
  
• усвоение программных комплексов, в основе которых лежат гибридные технологии, позволяющих решать различные экспертно-аналитические задачи;
  
• усвоение основных понятий, связанных с гибридными информационными системами и их применениям в различных сферах человеческой деятельности;
  
• усвоение методов и подходов для описания различных ситуаций или объектов с помощью генетических алгоритмов.
  

Дисциплина входит в вариативную часть (дисциплины по выбору) профессионального цикла образовательной программы магистратуры.


Изучение данной дисциплины базируется на следующих курсах: «Математическая логика и теория алгоритмов», «Параллельное программирование», «Математический анализ», «Теория вероятностей», «Вычислительные методы». Дисциплина является предшествующей для написания магистерской диссертации.

Изучение дисциплины направлено на формирование следующих компетенций:

• применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий;
  
• выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления объектами автоматизации и их информационной безопасности.
  

В результате изучения дисциплины студенты должны:

иметь представление о круге проблем и задач, связанных с проблематикой курса, о возможных подходах к их решению на основе нейрокомпьютерных технологий, о научных результатах, являющихся основой учебной дисциплины, о месте данной дисциплины среди других, об основных областях практического применения полученных знаний;

знать основные принципы построения нейронных сетей, базовые архитектуры, детерминированные и стохастические методы, связанные с использованием учителя и самообучением сети, основные правила и алгоритмы обучения, процедуры оценки параметров работы сети;

уметь подбирать необходимый тип нейронной сети, алгоритм ее обучения для решения конкретной задачи, тренировать сеть на базе либо априорно известной информации, заранее построенного учителя, оценивать параметры обучения и точность работы.


Дисциплина включает следующие разделы:

• Модели нейрокомпьютеров. Аппаратная реализация нейрокомпьютеров.
  
• Конструирование и настройка нейронных сетей на решение прикладных задач.
  
• Обучение нейронных сетей.
  
• Модели нейронных сетей.
  
• Гибридные нейронные сети.
  
• Эмуляторы нейронных сетей.
  

Лабораторный практикум включает работы по освоению основных моделей нейронных сетей и работу со стандартными нейропакетами.

Аннотация учебной программы дисциплины

« Геоинформационные системы»


Целью дисциплины является ознакомление студентов с существующими геоинформационными системами, с основными элементами их структуры, функциональными возможностями и назначением.

Задача курса дать общее представление о ГИС – технологиях, дать навыки работы с одной из доступных ГИС для применения в научных исследования и управлении

Дисциплина входит в вариативную часть (по выбору) профессионального цикла образовательной программы магистра.

Изучение данной дисциплины базиркется на следующих курсах: «Информатика»,», «Программирование», «ЭВМ и периферийные устройства», «Базы данных».

Изучение дисциплины направлено на формирование следующих компетенций:

общекультурные компетенции (ОК):

• способностью совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК-1);
  
• способностью к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности (ОК-2);
  
• способностью самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности (ОК-6);
  
• способностью к профессиональной эксплуатации современного оборудования и программных средств, обеспечивающих информационную безопасность предприятия (ОК-7);
  

профессиональные компетенции (ПК):

научно-исследовательская деятельность:

• способность применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий; (ПК-1);
  

проектно-конструкторская деятельность:

• способностью выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации
  
• готовность участия в анализе технических заданий на проектирование, в выполнении технических и рабочих проектов автоматизированных систем с учетом действующих нормативных и методических документов;
  

В результате изучения дисциплины студенты должны

Знать основные элементы структуры геоинформационных систем, технологии использоания баз данных в геоинформационных систем;

Уметь спроектировать информационную систему с использованием технологий ГИС

Владеть навыками работы с одной их геоинформационных систем на примере пакета ArcView

Дисциплина включает следующие разделы:

• Основные понятия в геоинформационных системах (ГИС)
  

Основные термины в геоинформационных системах. Понятия об измерениях наблюдениях, мониторинге. Классификация ГИС и процесс их развития.

• Структура ГИС как интегрированной системы
  

Основные элементы структуры геоинформационных систем. Использование баз данных в геоинформационных системах. Применение экспертных систем в ГИС, методов обработки различных данных и моделирования.

• Функциональные возможности современных ГИС
  

Обзор ГИС существующих в настоящее время и их функциональные возможности и назначение. Регистрация, ввод и хранение данных. Разновидности растрового представления и комбинаторногоАнализ данных и моделирование. Методы и средства визуализации данных. Отражение динамики географических объектов, пространственно-временных характеристик систем с помощью компьютерных карт, символов. Системы поддержки принятия решений. Конкретные примеры применения ГИС.

• Место ГИС среди других автоматизированных систем
  

Сравнение геоинформационных систем с различными пакетами автоматизированных систем обработки и хранения данных. Прикладные аспекты ГИС для задач управления. ГИС как среда научных и прикладных исследований.

• Инструментальные средства ГИС, назначения и возможности
  

Основные инструментальные средства ГИС: доступ к базам данных, обработка чертежей САПР, модули программ, геокодирование, картографические проекции, преобразование данных, компоновка и вывод на принтер.

• Основные пакеты ГИС используемые в настоящее время и их характеристики
  

Характеристики последних версий геоинформационных систем. Требования к ГИС и этапы проектирования. Примеры реализации ГИС. Глобальные проекты, международные программы и региональные ГИС. Коммерческие пакеты программ (Arc/Info, ArcView, MapInfo, GeoGraf/GeoDraw и др.). Опыт применения ГИС для изучения окружающей среды (вопросы мониторинга и моделирование окружающей среды, экологические экспертизы хозяйственных проектов и др.).

• Применение ГИС в народном хозяйстве
  

Примеры применения ГИС в различных областях народного хозяйства, в научных исследованиях и управлении. Процесс применения ГИС от накопления данных до решения практических задач.




Перечень тем практических занятий

Основные приемы использования ГИС на примере ArcView 3.2

Что можно делать с помощью ArcView. Основные кнопки и инструменты перемещения по карте. Освоение работы с помощью “avtutor”. Форматы пространственных данных, которые могут быть использованы в ArcView.

Создание новой карты и ее редактирование

Создание новой карты. Создание таблиц и добавление данных к объектам на карте, добавление точек на карту по их координатам. Изображение объектов символами. Надписи и графика на карте. Создание диаграмм и создание новой компоновки, вывод карт на печать.

Дополнительные возможности при работе с проектом

Управление изображением атрибутов на карте, поиск объектов внутри полигонов, работа с выбранными объектами. Выбор картографических проекций. Работа с чертежами CAD. Редактирование существующих тем.