Аннотация программы учебной дисциплины «Интеллектуальные системы»

Вид материала

Документы

Содержание Аннотация программы учебной дисциплины Профессиональные компетенции Основные разделы курса Часть 2. Компьютерные технологии в науке Часть 3. Компьютерные технологии в образовании Задачами дисциплины Профессиональные компетенции

Подобный материал:

• Аннотация учебной программы дисциплины «Интеллектуальные системы», 1141.83kb.
• Аннотация учебной программы дисциплины «Интеллектуальные системы», 781.23kb.
• 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.

^

Аннотация программы учебной дисциплины

«Современные проблемы информатики и вычислительной техники»

Основной целью курса является ознакомление с базовыми информационными моделями и освоение методов решения сложных задач, а также знакомство с современными направлениями развития методов применения компьютерных технологий. В целом материал курса ориентирован на умение правильно классифицировать конкретную прикладную задачу, выбирать наиболее подходящий метод решения и реализовывать его в виде алгоритма и программы.

Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса:

• Дать студентам представление об областях применения компьютерных и телекоммуникационных технологий в различных направлениях, включая управление деятельностью, документооброт, науку и образование.
  
• Помочь им в изучении средств и методов решения особо сложных задач, возникающих на стыке современных наукоемких технологий и информатики.
  
• Научить правильно классифицировать конкретную прикладную задачу, выбирать наиболее подходящий метод её решения и реализовывать его в виде алгоритма и программы.
  

Данная дисциплина относится к циклу М2. Профессиональный цикл (базовая часть) образовательной программы магистра «Компьютерное моделирование» по направлению 230100 Информатика и вычислительная техника. С другими частями образовательной программы соотносится следующим образом:


Изучение данной дисциплины базируется на дисциплинах, изучаемых на этапе подготовки бакалавра:

• Программирование на языке высокого уровня
  
• Основы параллельного программирования
  
• Методы трансляции и компиляции
  
• Сетевые технологии
  

Для изучения дисциплины определены «входные» требования:

- знание фундаментальных основ информатики и современных информационных технологий на уровне программы бакалавра по направлению 230100 «Информатика и вычислительная техника»;

- базовое понимание проблем развития и ограничений теоретической и практической информатики на современном этапе;

- умение применять методы и технологии информатики для решения прикладных задач


Последующими для данной дисциплины являются

• Научно-исследовательская практика
  
• Итоговая государственная аттестация
  

Изучение дисциплины направлено на формирование следующих общекультурных и профессиональных компетенций:

Общекультурные компетенции

• ОК-1, способен совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень
  
• ОК-2, способен к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности
  
• ОК-4, использует на практике умения и навыки в организации исследовательских и проектных работ, в управлении коллективом
  

^ Профессиональные компетенции

• ПК-1, применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий
  
• ПК-5, выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации
  
• ПК-6, применять современные технологии разработки программных комплексов с использованием CASE-средств, контролировать качество разрабатываемых программных продуктов
  

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:

- элементы теории решения сложных задач на базе современных компьютерных средств;

- основы информационных технологий;

- базовые понятия и основные определения, возникающие в связи с развитием многопроцессорных конфигураций и сетевых технологий;

- современнные подходы к применению информационных систем в наиболее важных областях, таких как управление, наука и образование.

Уметь:

- правильно классифицировать прикладную задачу в терминах информационных систем;

- выбирать подходящий метод решения задачи и информационную систему для его реализации;

- грамотно работать с готовыми программными продуктами для решения задач информатики в области управления, науки и образования;

Владеть навыками:

- классическими методами дистанционного доступа к информационным системам;

- методами синтеза алгоритмов решения новых классов задач информатики.

^ Основные разделы курса:

Часть 1. Проблемы становления информатики

Часть 1 посвящена проблемам становления информатики как науки и ее основным составным частям, а также применению информационных технологий в науке и образовании. Структура информатики как науки - научная дисциплина, изучающей структуру и общие свойства семантической информации, закономерности ее функционирования в обществе, являющейся теоретической базой для информационных технологий, которые часто отождествляют с информатикой.

Информационные (числовые) модели. Понятие о вычислениях. Основные этапы развития вычислительных устройств и моделей. Связь с экономическим развитием общества. Краткий исторический обзор от Аристотеля и Леонардо да Винчи до наших дней. Информационное моделирование. Может ли компьютер затормозить развитие «разума». Стоит ли читать «старые» книги – проблема извлечения «знаний». Становление вычислительной техники от дифференциальных анализаторов до суперкомпьютеров. «Вычислительные Пионеры».

Становление программирования – парадигмы программирования (объекты или процессы). Информационная вселенная. Информационные модели организации вычислений. Соответствие информационных и математических моделей реального мира. Компьютерная грамматика и арифметика – «критика чистого разума» (следуя Канту). Языки программирования: парадигмы и реалии. Компьютерная грамотность. Национальные информационные ресурсы. Как далеко можно плести сети. Кто на что влияет: общество и «вычислительные науки».

Кризис информационных технологий. Дом, который построил Джон (фон Нейман). Что такое «наука информатика» и «образование». Информатика и физика.

Как нам реорганизовать РАБКРИН (почти по Ленину). Что делать или кризис информационного жанра. Информация – данные – знания. Электронные библиотеки, коллекции и системы. Метаданные и схемы данных. Информационное построение окружающего мира – документы в информационном пространстве. Распределенные информационно-вычислительные ресурсы. Назад или вперед к «майнфреймам». Сетевые «операционные системы». Метаданные и принцип «цифровых библиотек». Настройка алгоритмов на данные или наоборот.


^ Часть 2. Компьютерные технологии в науке

Понятие о математическом моделировании.

Волна цунами – общие сведения

Современные ИКТ в задаче своевременного предупреждения об угрозе цунами

Методы обработки записей глубоководных гидрофизических станций

Использование современных архитектур для обработки данных в режиме реального времени

Примеры применения современных ИКТ в науках о Земле, науках о Живом и в образовании

Актуальные нерешенные задачи

На примере задачи уменьшения последствий природных катастроф излагаются совокупность элементов современных инфо-коммуникационных технологий, связанных прикладной направленностью.


^ Часть 3. Компьютерные технологии в образовании

Изучаются методологические основы преподавания информатики, проектирование целей, содержания и технологий реализации образовательного процесса по информатике. Обсуждается представление образовательного процесса по информатике в виде совокупности взаимосвязанных элементов, с объяснением характера связи между ними, обоснованием на этой основе необходимой структуры концептуально-описательной модели образовательного процесса.

Теории научения и обучения

Экспертные системы в образовании

Деятельностный подход к образованию

Создание учебной обстановки

Некомерческие линии развития информационных систем

Методические материалы по информатике и программированию

Дистанционное и факультативное обучение программистов

История информатики и ИКТ

Нерешенные проблемы образовательной информатики.

Аннотация программы учебной дисциплины

«Интеллектуальный анализ данных»


Целью дисциплины является обучение методам интеллектуального анализа данных (Data Mining), привитие умений и навыков формальной постановки задач анализа данных и выбора адекватных алгоритмов их решения.


^ Задачами дисциплины являются:

• описание основных методов анализа данных;
  
• знакомство с программным инструментарием анализа данных.
  
  

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


Изучение данной дисциплины требует следующих компетенций студентов:

• Знание современных тенденций развития информационных технологий;
  
• владеет культурой мышления, способен к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения;
  
• разрабатывать компоненты программных комплексов и баз данных, использовать современные инструментальные средства и технологии программирования.
  

Дисциплины, последующие по учебному плану:

• Научно-методический практикум;
  
• Итоговая государственная аттестация
  

Изучение дисциплины направлено на формирование следующих компетенций:

Общекультурные компетенции (ОК):

• Способность совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК-1);
  

• Способность к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности (ОК-2);
  
• Способность свободно пользоваться русским и иностранным языками, как средством делового общения (ОК-3);
  
• Способность 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);
  
• Способность к профессиональной эксплуатации современного оборудования и приборов (в соответствии с целями магистерской программы) (ОК-7);
  

^ Профессиональные компетенции:

• Способность применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий (ПК-1);
  
• Способность на основе знания педагогических приемов принимать непосредственное участие в учебной работе кафедр и других учебных подразделений по профилю направления "Информатика и вычислительная техника" (ПК-2);
  
• Способность выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации (ПК-5);
  
• Способность применять современные технологии разработки программных комплексов с использованием CASE-средств, контролировать качество разрабатываемых программных продуктов (ПК-6);
  
• Способность использовать методы интеллектуального анализа данных для решения исследовательских и практических задач моделирования производственной деятельности (ПК-8);
  

В результате освоения дисциплины студент должен:


Знать

• современное состояние проблем искусственного интеллекта
  
• основные методы искусственного интеллекта
  

Уметь

• формулировать задачи анализа данных и выбирать адекватные алгоритмы их решения
  

Владеть

• соответствующим категориальным аппаратом
  
• методами обеспечения качества результата труда
  

Содержание разделов и тем курса

1. Обзор состояния проблемы Искусственный Интеллект
   
2. Эмпирическая гипотеза.
   
3. Усиление эмпирических гипотез.
   
4. Теория измерений.
   
5. Меры близости в пространстве разнотипных признаков.
   
6. Классификация задач анализа данных.
   
7. Алгоритмы таксономии.
   
8. Выбор системы информативных признаков.
   
9. Методы распознавания образов.
   
10. Гипотеза компактности и λ-компактности.
    
11. Заполнение пробелов в эмпирических таблицах.
    
12. Пакет программ ОТЭКС для анализа данных.
    
13. Меры близости в пространстве Базы Знаний.
    
14. Меры близости в пространстве иерархий.
    
15. Интеллектуальные многоагентские системы.
    
16. Анализ текстов на естественном языке.
    
17. Онтология предметной области