Аннотация учебной программы дисциплины "Интеллектуальные системы"

Вид материала

Содержание

Раздел 2. Чтение и обсуждение английской научно - технической литературы.
Аннотация учебной программы дисциплины
Основные разделы курса
Целью дисциплины
Раздел 2. Эффективное программирование графических ускорителей.

Подобный материал:

1 2 3

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Новосибирский национальный исследовательский государственный университет»

Факультет информационных технологий

УТВЕРЖДАЮ

_______________________

"_____"__________________20__ г.

Аннотации учебных дисциплин

Наименование магистерской программы

Высокопроизводительные вычислительные системы

Направление подготовки

230100 Информатика и вычислительная техника

Квалификация (степень) выпускника

Магистр

Новосибирск

2011

Аннотация учебной программы дисциплины

"Интеллектуальные системы"

Цель дисциплины: подготовка магистров к созданию и применению интеллектуальных автоматизированных информационных систем.

Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса:

Построение моделей представления знаний.
Проектирование и разработка экспертных систем.
Разработка моделей предметных областей.

модель представления знаний;
подходы и технику решения задач искусственного интеллекта;
информационные модели знаний;
методы представления знаний;
методы инженерии знаний;
модели методы формализации, автоформализации и представления знаний;
теорию и технологии приобретения знаний, принципы приобретения знаний;
математические модели представления знаний, методы работы со знаниями;
виды систем поддержки принятия решений;
основные понятия, связанные с концепцией системы, основанной на знаниях (интеллектуальная система, база знаний, механизм интерпретации знаний, подсистема объяснения, подсистема приобретения знаний, дедуктивный вывод, прямой и обратный вывод, индуктивный вывод и т. д.);
основные понятия, связанные с нейросетевым подходом к построению интеллектуальных информационных систем (искусственный нейрон, синаптические связи, веса синаптических связей, искусственная нейронная сеть — ИНС, обучение ИНС и т. д.);
основные понятия и методы мягких вычислений и нечеткого моделирования;
основные понятия и методы семантического представления и излечения информации в сети Интернет, методы разработки и применения онтологий различных предметных областей.

Уметь:

разрабатывать модели предметных областей;
разрабатывать методы исследования предметных областей;
выполнять сравнительный анализ разработанных методов;
применять методы представления и обработки знаний для решения научных и прикладных задач.

Владеть навыками:

применения способов формализации интеллектуальных задач;
применения способов работы с базами данных и базами знаний;
применения инструментальных средств и технологий работы со знаниями;
работы с инструментами и методами формального описания проектных решений;
использования базовых принципов и методологий построения информационных систем (ERP, EAM, MRP, CRM,PLM, САПР, АСУ, АОС и т. д.) как систем, основанных на знаниях.

Иметь представление:

об основных моделях формализации знаний: логических, продукционных, фреймовых, семантических сетях, а также о методах представления и извлечения знаний;
об известных методах и алгоритмах логического вывода на знаниях продукционного типа, стратегии управления ими, а также представлять себе возможные направления их развития.

Основные разделы и темы курса:

Раздел 1. Введение в область ИИ.

Область ИИ.
Этапы развития и основные направления ИИ.

Раздел 2. Экспертные системы.

Понятие экспертной системы.
Структура ЭС.
Классификации ЭС.
Коллектив разработчиков ЭС.
Подходы к созданию ЭС.
Методы извлечения знаний.
Машина вывода ЭС.
Представление неопределенности знаний в ЭС.
Компонента объяснения ЭС.
Гибридные ЭС.

Раздел 3. Системы поддержки принятия решений.

Представление процесса принятия решений.
Эволюция информационных систем.
Определение систем поддержки принятия решений.
Разработка систем поддержки принятия решений.
Мягкие вычисления.
Нечеткое моделирование.
Искусственные нейронные сети.
Генетические алгоритмы и эволюционное программирование.
Гибридные системы.

Раздел 4. Инженерия знаний.

Методы извлечения и представления знаний.
Онтологии предметных областей. Разработка и применение онтологий.
Семантический Веб. Семантические методы представления, поиска и извлечения информации в Интернете. Введение в предмет визуализации в научных вычислениях.

Аннотация учебной программы дисциплины

"Методы оптимизации"

Цель дисциплины: изучение базовых математических моделей и освоение численных методов решения классических экстремальных задач, а также знакомство с современными направлениями развития методов оптимизации. В целом материал курса ориентирован на умение правильно классифицировать конкретную прикладную задачу и 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 математического программирования и, в частности, линейного, выпуклого и нелинейного программирования.
Помочь им в изучении симплекс – метода, двойственного симплекс – метода, метода возможных направлений, метода Ньютона, градиентных методов, методов штрафов, метода отсечении Гомори, методов нулевого порядка, метода ветвей и границ, декомпозиции Бендерса, метода Келли.
Научить правильно классифицировать конкретную прикладную задачу, выбирать наиболее подходящий метод её решения и реализовывать его в виде алгоритма и программы.

элементы теории сложности для анализа задач математического программирования: линейного, выпуклого, квадратичного и двухуровневого программирования;
основы теории многогранных множеств;
базовые понятия, основные определения теории экстремальных задач и численные методы решения;
современные подходы к решению задач линейного и выпуклого программирования.

Уметь:

правильно классифицировать прикладную задачу в терминах математического программирования;
выбирать подходящий метод решения задачи и анализировать скорость его сходимости;
профессионально работать с готовыми коммерческими программными продуктами для решения задач линейного и выпуклого программирования.

Владеть навыками:

классическими методами решения задач математического программирования: методом Ньютона, градиентными методами, методом штрафов, симплекс-методом, методом ветвей и границ;
методами синтеза алгоритмов решения новых классов задач.

Основные разделы и темы курса:

Элементы алгоритмической теории экстремальных задач.
Классификация задач математического программирования.
Необходимые и достаточные условия оптимальности.
Элементы лагранжевой теории двойственности.
Линейное программирование. Численные методы.
Выпуклое программирование. Численные методы.
Нелинейное программирование. Численные методы.
Целочисленное линейное программирование. Численные методы.

Аннотация учебной программы дисциплины

"Теория принятия решений"

Цель дисциплины: ознакомление с базовыми математическими моделями и освоение алгоритмов решения дискретных экстремальных задач, а также знакомство с современными направлениями развития теории принятия решений. В целом материал курса ориентирован на умение правильно формулировать оптимизационную задачу, классифицировать её, определить вычислительную сложность задачи и выбрать или разработать наиболее подходящий метод решения, реализовать его в виде алгоритма и программы.

Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса:

Дать студентам представление о классах задачах, которыми занимается теория принятия решений (исследование операций), способах моделирования дискретных задач, точных и приближенных методах решения, оценки качества и вычислительной сложности алгоритмов.

Помочь студентам в математическом моделировании задач смешанного целочисленного программирования, задач размещения, календарного планирования, упаковки, задач о рюкзаке, в изучении эвристических алгоритмов: имитации отжига, локальном поиске, алгоритме муравьиных колоний, генетическом алгоритме, в изучении точных методов: ветвей и границ, динамического программирования.

Научить строить математические модели сложных производственно-экономических процессов, правильно классифицировать конкретную прикладную задачу, выбирать наиболее подходящий метод решения и реализовывать его в виде алгоритмов, включая возможности современных пакетов типа GAMS.

Дисциплина входит в базовую часть общенаучного цикла образовательной программы магистра. Изучение данной дисциплины базируется на базовых знаниях поступающего в магистратуру.

Изучение дисциплины направлено на формирование следующих общекультурных компетенций ОК-1, ОК-2, ОК-4 и профессиональных компетенций ПК-1, ПК-5, ПК-6.

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:

элементы теории сложности для анализа NP-трудных задач;

основы теории алгоритмов комбинаторной оптимизации и вычислительную сложность;

базовые понятия и определения, математические модели классических задач исследования операций численные методы и подходы к их решению;

современные подходы к решению актуальных задач в области теории принятия решений;

Уметь:

правильно формулировать прикладную задачу в виде математической модели;

выбирать подходящий метод решения и реализовывать его в виде алгоритмов и программ;

профессионально работать с готовыми коммерческими программными продуктами для решения дискретных оптимизационных задач (GAMS, CPLEX и др.).

Владеть навыками:

общими численными методами решения задач дискретной оптимизации;
теорией алгоритмов решения задач размещения, составления расписаний, календарного планирования, теорией игр, раскроя и упаковки, маршрутизации

Основные разделы и темы курса:

Предмет и метод теории принятия решений. Математические модели. Экстремальные задачи. Системы поддержки принятия решений. Классификация задач математического программирования.
Метод динамического программирования.
Задачи о рюкзаке. Задачи раскроя и упаковки. Модели календарного планирования. Задачи маршрутизации. Задачи о покрытии. Игровые задачи размещения. Задачи двухуровневого программирования и равновесия Штаккельберга.
Приближенные алгоритмы с оценками. Аппроксимационные схемы.
Эвристики: алгоритмы локального, алгоритм локального поиска с чередующимися окрестностями, генетический алгоритм, алгоритм имитации отжига, алгоритм муравьиных колоний.
Классификация задач теории расписаний. Задачи на одной машине. Алгоритм Лаулера. Перестановочный прием. Задачи на параллельных машинах.
Теория матричных игр. Чистые и смешанные стратегии. Теорема Фон-Неймана. Дилемма о заключенных.
Вычислительная сложность задач. Основные классы вычислительной сложности.
Теория матроидов. Пересечение матроидов.

Семинарские занятия включают практикум по приобретению навыков моделирования сложных производственно-экономических проблем в виде оптимизационных задач в среде современных пакетов типа GAMS и разработке алгоритмов решения средствами этих пакетов.

Аннотация учебной программы дисциплины

"Анализ алгоритмов"

Цель дисциплины: систематизация знаний об основных алгоритмах на стандартных структурах данных, изучение основных методов дизайна, представления и доказательства алгоритмов, а так же ознакомление с основами теории сложности алгоритмов и классов сложности.

Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса:

систематизация знаний по алгоритмам и их сложности;
предоставление и верификация шаблонов для проектирования алгоритмов.

основные алгоритмы работы со стандартными структурами данных;
основные методы дизайна алгоритмов;
основы теории оценки сложности алгоритмов;
общую концепцию эффективности, документированности и корректности алгоритма.

Уметь:

оценивать эффективность проектируемых алгоритмов;
обосновывать корректность проектируемых алгоритмов.

Владеть:

основами теории доказательства корректности алгоритмов;
основными методами дизайна алгоритмов к конкретным задачам;
навыком документирования разработанных алгоритмов.

Основные разделы и темы курса:

Раздел 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.

Раздел 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).

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

Практические занятия

Тема 1. 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 2. Недетерминированные и альтернирующие вычисления.

Упражнения на составление недетерминированных алгоритмов.
Упражнения на доказательство NP-полноты.
Упражнения на составление альтернирующих алгоритмов.

Аннотация учебной программы дисциплины

"Основания и обоснования информатики"

Цель дисциплины: рассмотрение информатики в целом, её конструктивный, научный и гуманитарный аспект; систематизация знаний о базисных понятиях информатики в их взаимной согласованности и особенностях применения в различных технологиях разработки программ

Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса:

определение оснований информатики — взаимосогласованную систему категорий и базисных понятий, их свойств и отношений между ними;
представление основных положений базовых знаниях поступающего в магистратуру;
изучение дисциплины направлено на теории деятельности для анализа и обоснования базисных категорий информатики, методов и средств, применяемых для разработки аппаратных и программных комплексов и систем;
рассмотрение теоретико-деятельностного обоснования информатики в разных аспектах построения аппаратных и программных и систем и их приложений — технологическом, инструментальном, управленческом, организационном, внедренческом.

Дисциплина входит в базовую часть общенаучного цикла образовательной программы магистра. Изучение данной дисциплины базируется на формирование следующих общекультурных компетенций ОК-1, ОК-2, ОК-4 и профессиональных компетенций ПК-1, ПК-5, ПК-4.

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:

концепции теории деятельности и идеях, на которых основано многообразие средств и современных технологий создания программ;

проблемы, решаемые при организации жизненного цикла программы;

систему взаимосогласованных базисных понятий и категорий информатики их взаимосвязи и основные характеристики;
характеристики программно-аппаратных комплексов и систем как объектов и субъектов деятельности;
основные подходы к организации процесса разработки программно-аппаратных комплексов и систем;

Уметь:

сделать сравнительный анализ и методологически обосновать выбор средств разработки для программ разных типов;

определить условия и ограничения применимости различных технологий и методов в зависимости от специфики проблемной области.

Владеть

типовыми методологиями, технологиями и инструментами, применяемыми для разработки программ;

методами обеспечения качества результата труда;

методами обеспечения качества и развития процесса разработки программ.

Основные разделы и темы курса:

Раздел 1. Краткий исторический обзор.

Методологические замечания. Историчность. Конструктивность.
Мировые информационные ресурсы.
Краткая история Вычислительного дела.

Раздел 2. Основные конструкции.

Структура и функции компьютера, отход от принципов фон-Неймана в ходе развития вычислительной техники.
Действия и данные, составные действия — подпрограммы.
Уровни представления программ.
Интерпретация и трансляция.
Общее понятие свёртки, различие способов передачи параметров.
Фундаментальное значение понятия «информационная замкнутость» — гарантии отсутствия побочных эффектов при функционировании.

Раздел 3. Структуры исполнения.

Исполнение действий, операционные обстановки высокого уровня (ООВУ).
Конкретная деятельность — единичное исполнение программного фрагмента в заданной замкнутой обстановке.
Преобразователи, их разновидности: функции, автоматы, объекты и т.д.
Значения, однократность и уникальность значений.
Внутреннее информационное время единичного исполнения. Многомерность внутренних времен.

Раздел 4. Объектные понятия.

Объектная парадигма.
Конфигурации объектов, навигационные типы.
Типы данных и их эволюция, типы значений и типы объектов.
Отдельные и связанные конфигурации объектов, наведенная активность.
Общее понятие доступа: обобщение обозначения, именования, указателя, функции расстановки и т.п.
Реализация подпространств объектами и конфигурациями.

Раздел 5. Субъектные понятия.

Субъект, строение субъекта.
Взаимодействие объектов и/или субъектов.
Реализация объектов субъектами, субъекты реализуются субъектами.
Виртмашины, как реализация субъектов-исполнителей для ООВУ.

Раздел 6. Проектирование и программирование.

Три «Священные коровы» информатики, граница применимости программирования.

Приложение базисных категорий системного анализа, проектирования и программирования в требуемой области применения.

Представление различных стилей программирования (императивного, функционального, событийного, ООП и т.д.) через описанную систему Базисных категорий и понятий.

Раздел 7 . Теоретико-деятельностные структуры.

Работы Московского методологического кружка по созданию теории деятельности (50-е – 90-е годы ХХ века).

Структуры деятельности, её компоненты, способы описания.

Содержательно-генетическая логика. Двуслойность атрибутивного знания. Многослойность знакового мира.

Естественное и искусственное, связи состояний и причинность, не наследуемость благоприобретенных свойств.

Метод восхождения от абстрактного к конкретному.

Воспроизводство деятельности — «клеточка целостности», необходимость субъектного участия в объективированном описании действительности.

Раздел 8. Гуманитарная информатика.

Человеческие и человеко-машинные взаимодействия, Программно-аппаратные системы и человек — равноправные субъекты, партнеры при взаимодействии.

Раздел 9. Взаимодействия субъектов.

Задачи и методы управления, анализ управленческих функций.
Мульти-структуры организованностей, ролевые места, ограничивающие протоколы.
Примеры протоколов различного уровня жесткости: от программного фрагмента через партитуру, роль и сценарий до художественного текста.
Информационно-деятельностная структура Мiра — система взаимодействия миров: внутреннего, действительного и знакового.
Деятельность (в общем смысле) — как «клей» цивилизации.

Раздел 10. Общесистемные структуры.

Понимание, рефлексия, мышление, пополнение культуры.
Теоретико-деятельностное описание систем.
Определение категории системы. Уровни системы: структуры, функционирование, процессы, организованности и морфология.
Системный анализ, структура функционирования, проектирование, определение сетки организованностей, морфология материала, а затем программирование — этапы пути создания современных сверхсложных информационных систем.
Организация взаимодействия субъектов — субъектно-организованные системы, — проблематика современной Информатики.
Мыследеятельность и коллективная деятельность, СМД-методология, орг.деятельностные игры.

Аннотация учебной программы дисциплины

"Английский язык"

Цель дисциплины: развитие у студентов общеязыковых и профессионально-ориентированных лингвокоммуникативных навыков, а также умений и навыков письменного перевыражения иностранного текста на русском языке в виде полноценного письменного перевода или устного резюме заданного объема.

Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса:

совершенствование навыков и умений чтения, говорения, письма и перевода, аудирования;

овладение лексическим запасом, обеспечивающим эффективную иноязычную коммуникацию в рамках профессиональной деятельности;

ознакомление с основами культуры делового общения и ведения профессиональной документации на иностранном языке.

Дисциплина входит в базовую часть общенаучного цикла образовательной программы магистра. Изучение данной дисциплины базируется на формирование следующих общекультурных компетенций ОК-1, ОК-2, ОК-3.

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:

лексический минимум в объеме 4000 учебных лексических единиц общего и терминологического характера (с учетом магистерского «списка» Masters’ Word List);
основные грамматические явления, характерные для профессиональной устной и письменной речи;
основные правила письменного перевода текстов научного и делового стиля на основе приемов перевыражения;
правила речевого бытового и профессионального этикета.

Уметь:

выразить свою точку зрения по актуальному вопросу, приводя необходимые пояснения и аргументы на иностранном языке;
объяснить на иностранном языке суть проблемы и указать противоположной стороне в ходе дискуссии на преимущества и недостатки той или иной позиции;
участвовать в диалоге на профессиональные темы с носителями изучаемого языка, не создавая препятствий языкового характера;
сделать сообщение по теме научного исследования на иностранном языке;
составить реферат и аннотацию научной статьи по специальности на иностранном языке;
составить резюме, заполнить документы на грант, написать план и обоснование исследовательского проекта на иностранном языке;
понимать на слух сообщения на профессиональные темы;
читать литературу по специальности на иностранном языке с целью общего понимания текста либо с целью извлечения необходимой информации;
переводить литературу по специальности на иностранном языке, показывая полное и точное понимание профессиональной проблемы.

Владеть:

основными правилами написания (составления) связного текста;

навыками использования разного стиля (обиходно-литературный, официально-деловой и научный) в письменной и устной формах.

Основные разделы и темы курса:

Раздел 1. Чтение и перевод английской научно-технической литературы. Элементы синтаксического и текстового анализа (в рамках разграничения и опознания разностилевых компонентов, обозначенных выше).

Основные структуры простого предложения.

Базовая структура сложносочиненного предложения.

Основные структуры сложноподчиненного предложения.

Конструкции с неличными формами глагола (причастие I; причастие II; причастные обороты, герундий; герундиальные обороты; инфинитив; инфинитивные обороты).

Модальные глаголы и их эквиваленты.

Употребление основных пунктуационных знаков в английском предложении (запятая, точка с запятой, двоеточие, дефис, тире, скобки).

^ Раздел 2. Чтение и обсуждение английской научно - технической литературы.

Работа с текстами и упражнениями по тексту, взятыми из учебников, или разработанных преподавателями на базе материалов из дополнительных аутентичных источников.
Ведение диалогов и участие в дискуссиях на темы по специальности.

Раздел 3. Деловой английский.

Основы деловой переписки; составление резюме и CV.
Ключевые черты эффективной презентации/научного доклада.
Практика составления презентаций.

Раздел 4. Реферирование английской научно-технической литературы.

Изучение правил составления аннотации, конспекта, резюме и краткого содержания научных статей.
Развитие умения анализировать информацию.

Blog

Аннотация учебной программы дисциплины "Интеллектуальные системы"

Содержание