Аннотация содержания дисциплины «Интеллектуальные системы»

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Интеллектуальные системы»

 

Для подготовки бакалавров по направлению
230100.68 «Информатика и вычислительная техника»
(профиль «
Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины: 3 зачетные единицы, 108часа.

 

Цели освоения дисциплины

Дисциплина «Интеллектуальные САПР» предназначена для студентов 4 курса, обучающихся по направлению 230100.68 «Информатика и вычислительная техника» (профиль «Интеллектуальные системы»).

Целью преподавания дисциплины «Интеллектуальные системы» является изучение  методов и средств искусственного интеллекта в его приложениях к моделированию рассуждений, задачам анализа текстовой информации, информационного поиска и автоматизированного перевода с одного естественного языка на другой.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

Освоение дисциплины «Интеллектуальные системы» нацелено на формирование следующих компетенций:

 - умение грамотно пользоваться языком предметной области (ПК 7);

- знать проблемы теории и практики автоматизации проектирования, ее категории и связи с другими научными дисциплинами (ПК 20);

- знать содержание, основные этапы и тенденции развития методов и средств искусственнного интеллекта в его приложениях к автоматизации проектирования (ПК 21);

- иметь навыки использования основных моделей искусственного интеллекта и способов их применения для решения задач в предметных областях САПР(ПК 34).

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

- знать об основных понятиях инженерии знаний в её приложении к автоматизации проектирования, о моделях представления знаний, о методах обработки знаний и поиска решений, о назначении, возможностях, составе, организации и особенностях функционирования экспертных систем, о принципах и технологии приобретения знаний в экспертных системах; о технологии проектирования экспертных систем, о принципах построения систем естественно-языкового интерфейса;

- уметьсоздавать онтологические описания предметных областей, формализовать знания экспертов и разрабатывать базы знаний экспертных систем на основе различных моделей представления знаний, представлять нечеткие знания и выводы, разрабатывать экспертные системы для конкретных предметных областей с использованных заданных инструментальных средств;

- владеть навыкамииспользования средств интеллектуализации в решении задач автоматизированного проектирования и создания технологий для его поддержки.

 

Эти результаты освоения дисциплины «Интеллектуальные системы» достигаются за счет использования в процессе обучения интерактивных методов и технологий формирования данной компетенции у студентов: лекции с применением мультимедийных технологий; проведение практических занятий в компьютерном классе.

 


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Методы оптимизации»

 

Для подготовки магистров по направлению
230100.68 «Информатика и вычислительная техника»
(профиль «
Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины: 3 зачетные единицы, 108 часов.

 

Цели освоения дисциплины

Дисциплина «Методы оптимизации» предназначена для студентов 1 курса, обучающихся по направлению 230100.68 «Информатика и вычислительная техника» (профиль «Интеллектуальные системы»).

Целью преподавания дисциплины «Методы оптимизации» является изучение  методов и средств искусственного интеллекта в его приложениях к моделированию рассуждений, задачам анализа текстовой информации, информационного поиска и автоматизированного перевода с одного естественного языка на другой.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

Общекультурная компетенция ОК-5 (способен самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения,стремится к саморазвитию);

Профессиональные компетенции ПК-9 (способен моделировать и проектировать структуры данных и знаний, прикладные и информационные процессы); ПК-17 (способен применять методы анализа прикладной области на концептуальном, логическом, математическом и алгоритмическом уровнях).

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

- знать: основные понятия и методы дискретной математики: методы теории множеств, принципы построения систем управления, методы теории нечетких множеств, методы нечеткой логики, современные средства вычислительной техники, прикладного программного обеспечения;

- уметь: проводить анализ предметной области, выявлять информационные потребности и разрабатывать требования к интеллектуальным информационным системам; разрабатывать концептуальную модель прикладной области, выбирать инструментальные средства и технологии проектирования интеллектуальных информационных систем;

- владеть: навыками работы с инструментальными средствами моделирования предметной области, прикладных процессов; разработки технологической документации; использования функциональных и технологических стандартов интеллектуальных информационных систем.

Содержание дисциплины

Цели и задачи интеллектуализации приложений. Методы представления и управления знаниями. Моделирование рассуждений. Экспертные системы. Системы распознавания образов и анализа сцен. Лингвистические процессоры.

Все результаты освоения дисциплины «Методы оптимизации» достигаются за счет использования в процессе обучения интерактивных методов и технологий формирования данных компетенций у студентов: Лекций с применением мультимедийных технологий; Практических занятий с использованием специализированных интерактивных систем.

 


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Иностранный язык»

 

Для подготовки магистров

по направлению 230100.68 «Информатика и вычислительная техника».

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины составляет  5 зачетных единиц, 180 час.

 

Цели освоения дисциплины

Дисциплина "Иностранный язык" предназначена для магистров  обучающихся по направлению 230100.68«Информатика и вычислительная техника».

Целью освоения дисциплины является формирование у магистрантов набора компетенций, позволяющих полноценно осуществлять свою профессиональную деятельность без затруднений, связанных со знанием иностранного языка

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

способностью совершенствовать и повышать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК-1);

- способностью свободно пользоваться иностранным языком как средством делового общения (ОК-3);

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

- обладать способностью свободно пользоваться иностранным языком как средством делового общения.

Содержание дисциплины

Основные особенности полного стиля произношения, характерные для сферы профессиональной коммуникации. Лексический минимум общего и делового характера. Понятие дифференциации лексики по сферам применения (общенаучная, официальная и другая). Понятие о фразеологических единицах. Грамматические навыки, обеспечивающие коммуникацию без искажения смысла при письменном и устном общении делового характера; основные грамматические явления, характерные для профессиональной речи. Понятие об официально-деловом, научном стилях. Основные особенности стиля официально-делового общения. Правила речевого делового этикета. Говорение. Диалогическая и монологическая речь с использованием наиболее употребительных лексико-грамматических средств в основных коммуникативных ситуациях делового и официального общения. Основы публичной речи (устное сообщение, доклад). Аудирование. Понимание диалогической и монологической речи в сфере профессиональной коммуникации. Чтение. Виды текстов: тексты по широкому и узкому профилю специальности. Письмо. Виды речевых произведений: аннотация, реферат, тезисы, сообщения, деловое письмо, резюме, презентация.

 


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Философия»

 

Для подготовки магистров по направлению
230100.68 «Информатика и вычислительная техника»
(профиль «
Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкостьдисциплины: 4зачетных единицы,  144 часа.

 

Цели освоения дисциплины

            Дисциплина "Философия" предназначена для магистров  обучающихся по направлению 230100.68«Информатика и вычислительная техника».

Целью изучения дисциплиныявляется:

·       развитие достигнутого в ходе подготовки бакалавра (специалиста) уровня освоения философской культуры на основе углубления понимания традиций мировой философской мысли, ее современного состояния;

·       углубление сложившихся основ философского типа мышления, обеспечивающего выбор адекватных современной динамике общественных и культурных процессов ценностей и стратегий жизнедеятельности;

·       раскрытие интеллектуально-мыслительного потенциала человека, его реализации в выборе высоких эталонов духовности, социальной активности, ответственности за последствия научно-технической, организационно-управленческой, социокультурной деятельности;

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

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

- способен к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности (ОК- 2).

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

·    знать структуру предметной области философии, основную  тематику и проблемное поле философии в ее исторической ретроспективе и современном состоянии, специфику философского мышления и инструментарии философии (понятия, принципы, идеи, законы, концепции, язык фиксации и представления осмысливаемой реальности), особенности его применения на разных этапах историко-философского процесса;

·    уметь эффективно использовать философский инструментарий в ходе осмысления научных, технических, социокультурных процессов; уметь организовывать знания в систему, способную обеспечивать требуемую полноту и целостность представлений о предметах и явлениях, с которыми сталкивается в своей деятельности; соотносить имеющиеся знания о предметах и явлениях действительности с ценностями, осуществлять на их основе ранжирование индивитдуально-личностных форм жизнедеятельности;

·    владеть навыками аналитико-синтетической деятельности, на основе которой строится как объяснение существующихформ деятельности, так и прогнозирование и обеспечение реализации будущих форм жизнедеятельности и самоорганизации.

Содержание дисциплины.

Философия, мировоззрение, культура. Статус и предназначение философии в жизни общества. Историко-философский процесс: основные периоды и проблематика. Философский метод как способ задавания объекта.

Онтология как учение о бытии. Поиски метафизических оснований бытия в различных философских системах. Бытие  и материя. Пространственно-временная организация материального мира. Самоорганизация и развитие природы. Природа как среда обитания человека: биосфера, ноосфера, коэволюция. Проблема человека в философии. Человек как биосоциальный феномен. Проблема сущности и существования человека. Сознание как предмет философского осмысления. Сознание, интеллект, язык, коммуникация. Аксиологические параметры бытия человека в мире. Личность и ценности массовой культуры. Антропологический кризис как явление современной техногенной цивилизации. Специфика социальной реальности, основные стратегии ее исследования.  Общество как самоорганизующаяся и развивающаяся система. Социальная структура общества, основные проблемы социальной динамики. Формационная и цивилизационная парадигмы в философии истории. Глобализация социокультурного пространства и диалог культур.

Познание и практика как способы и формы бытия человека в мире. Типы знания и виды познания. Наука как важнейшая форма познания в современном мире. Структура и динамика научного познания. Методологический инструментарий современной науки. Цели, задачи, средства и методы, результаты научного исследования. Обоснование и систематизация научных знаний. Язык науки. Информационные технологии в современном научном познании. Наука как социальный институт. Наука в системе социальных ценностей. Философия как методология междисциплинарного синтеза знаний. Интегративные тенденции в развитии науки и перспективы синергетического стиля мышления. Проблема научной рациональности, формы ее эволюции в современной философии науки.

 


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Основы кибернетических моделей»

 

Для подготовки магистров по направлению
230100.68 «Информатика и вычислительная техника»
(профиль «
Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины: 3 зачетные единицы, 108 часов.

 

Цели освоения дисциплины

Дисциплина «Основы кибернетических моделей» предназначена для студентов 2 курса, обучающихся по направлению 230100.68 «Информатика и вычислительная техника» (профиль «Интеллектуальные системы»).

Целью преподавания дисциплины «Основы кибернетических моделей» является дать знания по базовым видам кибернетических моделей, активно используемым в информатике и вычислительной технике и научить пользоваться этими моделями при решении проектных и исследовательских задач.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

Общекультурная компетенция ОК-5 (способен самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения,стремится к саморазвитию);

Профессиональные компетенции ПК-9 (способен моделировать и проектировать структуры данных и знаний, прикладные и информационные процессы);

ПК-17 (способен применять методы анализа прикладной области на концептуальном, логическом, математическом и алгоритмическом уровнях).

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

-            знатьбазовые кибернетические модели и методы решения задач с применением этих моделей;

-            уметьприменять изучаемые модели для формализации задач сферы информатики и вычислительной техники.

Содержание дисциплины

Классификация кибернетических моделей. Место различных кибернетических моделей в сфере информатики и вычислительной техники. Одноосновные и многоосновные алгебры. Логические исчисления. Применение логико-алгебраических моделей в информатике и вычислительной технике.

        Орграфы, неографы. Задание графов и их представление в программах. Числа графов. Пути, маршруты, контуры, циклы. Части графов. Построение остовов, нахождение кратчайших путей, максимальных потоков. Задача коммивояжера, задачи сетевого планирования.

Графы и конечные автоматы. Представление автоматов в компьютерных программах.

Формальные грамматики и языки. Интерпретация формальных языков конечными автоматами.

Базовые определения иммитационного моделирования. Технология и инструментарий имитационного моделирования.

 


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Имитиацинное моделирование»

 

Для подготовки магистров по направлению
230100.68 «Информатика и вычислительная техника»
(профиль «
Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины: 3 зачетные единицы, 108 часов.

 

Цели освоения дисциплины

Дисциплина «Имитационное моделирование» предназначена для студентов 2 курса, обучающихся по направлению 230100.68 «Информатика и вычислительная техника» (профиль «Интеллектуальные системы»).

Целью преподавания дисциплины является дать знания по методологии имитацинного моделирования и его применения в информатике и вычислительной технике при решении проектных и исследовательских задач.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

Общекультурная компетенция ОК-5 (способен самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения,стремится к саморазвитию);

Профессиональные компетенции ПК-9 (способен моделировать и проектировать структуры данных и знаний, прикладные и информационные процессы);

ПК-17 (способен применять методы анализа прикладной области на концептуальном, логическом, математическом и алгоритмическом уровнях).

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

-            знатьтехнологии имитационного моделирования;

-            уметьприменять имитационное моделирование и соответствующие инструментальные системы для решения задач сферы информатики и вычислительной техники.

Содержание дисциплины

Введение в имитационное моделирование.Классификация моделей. Место различных моделей в сфере информатики и вычислительной техники.

Основы технологии моделирования. Моделирование времени. Калибровка моделей. Формирование рабочей нагрузки. Планирование экспериментов с моделями. Обработка и анализ результатов моделирования.

Основные виды моделей. Классификация моделей: непрерывно-детерминированные, дискретно-детерминированные, дискретно-стохастические, непрерывно-стохастические, сетевые, комбинированные.

Построение дискретных, непрерывных и комбинированных моделей.

Технология статистического моделирования: базовые определения, этапы моделирования, генерация случайных чисел.

Разработка сценариев моделирования. Управление моделированием.

Инструментальные системы имитационного моделирования. Обзор возможностей пакета MATLAB. Обзор возможностей пакета GPSSWord.

 


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Вычислительные системы»

 

Для подготовки магистров по направлению
230100.68 «Информатика и вычислительная техника»
(профиль «
Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины: 4 зачетные единицы, 144 часов.

 

Цели освоения дисциплины

Дисциплина «Вычислительные системы» предназначена для студентов 1 курса, обучающихся по направлению 230100.68 «Информатика и вычислительная техника» (профиль «Интеллектуальные системы»).

Целью преподавания дисциплины является дать знания по структурно-функциональной организации современнх вычислительных систем и научить эффективно пользоваться этими знаниями при создании высокоэффективных приложений.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

Общекультурная компетенция ОК-5 (способен самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения,стремится к саморазвитию);

Профессиональные компетенции ПК-9 (способен моделировать и проектировать структуры данных и знаний, прикладные и информационные процессы);

ПК-17 (способен применять методы анализа прикладной области на концептуальном, логическом, математическом и алгоритмическом уровнях).

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

-            знатьособенности структурно-функциональной организации современных вычислительных систем и механизмы управления вычислениями, доступными на различных уровнях: методов обработки данных, языков программирования и утилит конфигурирования;

-            уметьприменять механизмы управления вычислениями, доступными на различных уровнях, при создании высокоэффиктивных автоматизированных систем.

Содержание дисциплины

Структурно-функциональная организация современных вычислительных систем. Виды параллелизма и их проявления в различных подсистемах: многоуровневой памяти, конвейерах команд, средствах векторной обработки целочисленных и вещественных данных, средств организации многоядерности, организации дисковой памяти и файловых систем, сетевых интерфейсов, интерфейсов периферийных устройств. Технологии микроанализа производительностивычислительных техники.

 

 


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Технологии разработки программного обеспечения»

 

Для подготовки магистров по направлению
230100.68 «Информатика и вычислительная техника»
(профиль «
Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины: 5 зачетные единицы, 180 часов.

 

Цели освоения дисциплины

Дисциплина предназначена для студентов 2 курса, обучающихся по направлению 230100.68 «Информатика и вычислительная техника» (профиль «Интеллектуальные системы»).

Целью преподавания дисциплины является дать знания и умения по тем технологиям разработки программного обеспечения, которые определяют производительность и качества труда современных софтверных компаний, занимающися   разработкой программных систем и приложений.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

·         ПК-11 Оптимально применять методы, инструменты функциональной декомпозиции для описания проектных решений и бизнес требований при разработке программных систем (частично: методы функциональной декомпозиции применительно к разработке программных систем);

·         ПК-12 Владеть методами и формализмами для идентификации и описания свойств языков и систем программирования (частично: владение методами идентификации свойств языков и систем программирования с целью выбора оптимальной технологической базы для решения поставленной задачи);

·         ПК 14 Владеть современными методологиями и технологиями разработки программных систем (динамическое, функциональное, аспектное программирование и пр.).

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

- знать: методы проектирования программного обесепечения с применением различных парадигм.

- уметь: оценивать возможности языков и систем программирования, и их применимость к решению поставленных задач; комбинировать различные языки и системы программирования, расширять существующие языки дополнительными механизмами абстрагирования, организовывать проектный процесс.

- владеть: методиками и инструментальными средствами программирования, обеспечивающими высокую производительность труда разработчика.

Содержание дисциплины

Сравнительный анализ парадигм программирования: императивное, объектно-ориентированное, функциональное, логическое, компонентное, аспектно-ориентированное.

Шаблоны проектирования: классификация, технология применения, технология разработки.

Управление проектированием программного обеспечения: анализ требований, оценка рисков, планирование, организация проектирования, реализации, отладки и тестирования.

 

 


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Современные проблемы информатики и вычислительной техники»

 

Для подготовки магистровпо направлению
230100.68«Информатика и вычислительная техника»       
(профиль «
Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины:  4 зачетные единицы,  144  часа.

Цели освоения дисциплины

Дисциплина «Современные проблемы информатики и вычислительной техники» предназначена для студентов 1 курса, обучающихся по направлению 23010.68 «Информатика и вычислительная техника» (профиль «Интеллектуальные системы»).

Целью преподавания дисциплины «Современные проблемы информатики и вычислительной техники» является изучение  методов и средств искусственного интеллекта в его приложениях к моделированию рассуждений, задачам анализа текстовой информации, информационного поиска и автоматизированного перевода с одного естественного языка на другой.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

Общекультурная компетенция ОК-1 (способен  совершенствовать  и  развивать  свой интеллектуальный и общекультурный уровень);

Профессиональные компетенции ПК-1 (применять    перспективные    методы   исследования   и   решения профессиональных  задач  на  основе  знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий); ПК-6 (применять    современные    технологии   разработки   программных комплексов  с  использованием  CASE-средств,  контролировать  качество разрабатываемых программных продуктов).

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

- иметь  представление  об  истории  развития,  а  также  о  современных проблемахинформатикии вычислительнойтехники;

- знатьосновныеархитектурныерешенияипарадигмы обработки информации;

- уметьстроитьинформационныемоделиобработкиинформации;

- владетьнавыкамиработыссовременнымпрограммнымобеспечением и созданияпрограммныхприложений.

Содержание дисциплины

Современные проблемыинформатикиивычислительной техники; математическиепроблемыинформатики, теориясложностиалгоритмов; развитиеязыков,методовитехнологийпрограммирования, современные архитектурыВС, новыепринципыи моделивычислений,новыепарадигмыпрограммирования; верификация программ;синергетикаиинформатика; системыискусственногоинтеллекта;задачи,моделиипроблемычеловеко-машинного взаимодействия;   тенденции   и   перспективы   развития   информатики   и вычислительной        техники; правовые,экономические,  социальные   и психологическиеаспектыинформатизациидеятельностичеловека.


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Инженерия знаний»

 

Для подготовки магистровпо направлению
230100.68«Информатика и вычислительная техника»       
(профиль «
Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины:  3 зачетные единицы,  108  часа.

Цели освоения дисциплины

Дисциплина «Инженерия знаний» предназначена для студентов 1 курса, обучающихся по направлению 23010068 «Информатика и вычислительная техника» (профиль «Интеллектуальные системы»).

Целью преподавания дисциплины «Инженерия знаний» является изучение  методов и средств искусственного интеллекта в его приложениях к моделированию рассуждений, задачам анализа текстовой информации, информационного поиска и автоматизированного перевода с одного естественного языка на другой.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

Общекультурная компетенция ОК-5 (способен самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения,стремится к саморазвитию);

Профессиональные компетенции ПК-9 (способен моделировать и проектировать структуры данных и знаний, прикладные и информационные процессы); ПК-17 (способен применять методы анализа прикладной области на концептуальном, логическом, математическом и алгоритмическом уровнях).

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

- знать: назначение и классы интеллектуальных информационных систем; состав их подсистем; модели и процессы жизненного цикла интеллектуальных информационных систем; стадии их создания; технологии сбора, накопления, извлечения, структурирования, распространения и использования знаний;

- уметь: проводить анализ предметной области, выявлять информационные потребности и разрабатывать требования к интеллектуальным информационным системам; разрабатывать концептуальную модель прикладной области, выбирать инструментальные средства и технологии проектирования интеллектуальных информационных систем;

- владеть: навыками работы с инструментальными средствами моделирования предметной области, прикладных процессов; разработки технологической документации; использования функциональных и технологических стандартов интеллектуальных информационных систем.

Содержание дисциплины

Цели и задачи интеллектуализации приложений. Методы представления и управления знаниями. Моделирование рассуждений. Экспертные системы. Системы распознавания образов и анализа сцен. Лингвистические процессоры.

Все результаты освоения дисциплины «Инженерия знаний» достигаются за счет использования в процессе обучения интерактивных методов и технологий формирования данных компетенций у студентов: Лекций с применением мультимедийных технологий; Практических занятий с использованием специализированных интерактивных систем.


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Машинное обучение и образование понятий»

 

Для подготовки магистровпо направлению
230100.68«Информатика и вычислительная техника»       
(профиль «
Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины:  4 зачетные единицы,  144  часа.

Цели освоения дисциплины

Целью преподавания дисциплины «Машинное обучение и образование понятий» является формирование у студентов компетенций, связанных с использованием теоретических знаний в области построения обучающихся распознающих систем и практических навыков в вопросах формирования пространства признаков, его преобразования, построения структур распознающих автоматов для интеллектуальных систем

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

- разрабатывать и реализовывать планы информатизации предприятий и их подразделений на основе Web- и CALS-технологий (ПК-3)

- выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации (ПК - 5);

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

- знать теоретические основы методов построения обучающихся систем, выбора, анализа и преобразований пространства признаков;

- уметь разрабатывать алгоритмы обучающихся систем автоматического образования понятий, оценивать характеристики качества признаков;

- владеть навыками проведения экспериментов с обучающимися распознающими системами, их настройки и отладки.

Содержание дисциплины

Обучение распознающих автоматов: Основные понятия и определения. Восприятие. Разбиение. Составление понятий.  Относительность понятия. Классификация. Разделяющие поверхности. Универсальность обучающихся систем.

Общие закономерности обучающихся распознающих систем. Предикаты на совокупности классов каталога. Тренировочные последовательности. Обучающие выборки. Основная задача обучения Детерминистская и статистическая концепции.

Общая постановка задачи формирования пространства признаков. Описание свойств ансамблей классов. Условия неразличимости объемных объектов. Независимость свойств относительно координат. Квазиинвариантные свойства.

Преобразование пространства признаков. Нормализация свойств. Задание и учет приоритетов. Непрерывно-групповые преобразования рецепторного поля.

Выбор минимального набора признаков. Избыточность полных описаний.     Статистическая зависимость между признаками.  Оценка информативности признаков.

Характеристики качества признаков. Алгоритм нахождения наилучших признаков.     Использование интегральных признаков. Преобразования группы вращения.    

Формирование нового понятия в персептроне.  Математическая модель персептрона. Роль спрямляющего пространства. 

Требования к обучающему устройству.  Задача имитации. Качество обучения, решающего правила. Надёжность обучения.

Конструирование обучающихся устройств.  Обучение – задача выбора. Основные задачи конструирования.


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Моделирование рассуждений»

 

Для подготовки магистровпо направлению
230100.68«Информатика и вычислительная техника»       
(профиль «
Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины:  4 зачетные единицы,  144  часа.

Цели освоения дисциплины

Дисциплина «Моделирование рассуждений» предназначена для студентов, обучающихся по направлению 230100.68 «Информатика и вычислительная техника» (профиль «Интеллектуальные системы»).

Целью преподавания дисциплины является изучение  методов и средств искусственного интеллекта в его приложениях к моделированию рассуждений, задачам анализа текстовой информации, информационного поиска и автоматизированного перевода с одного естественного языка на другой.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

Освоение дисциплины «Моделирование рассуждений» нацелено на формирование следующих компетенций:

 «умение грамотно пользоваться языком предметной области (ПК 7); знать проблемы современной лингвистики, ее категории и связи с другими научными дисциплинами (ПК 20);

знать содержание, основные этапы и тенденции развития методов и средств искусственнного интеллекта в его приложениях к теории практике моделирования рассуждений (ПК 21); иметь навыки использования основных моделей искусственного интеллекта и способов их применения для решения задач в предметных областях (ПК 34)».

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

- знать об основных понятиях инженерии знаний в её приложениях к моделированию рассуждений проектировщика, о моделях представления лингвистических и логических знаний, о методах обработки знаний и поиска решений, о назначении, возможностях, составе, организации и особенностях функционирования систем моделирования рассуждений;

- уметьсоздавать онтологические описания предметных областей, формализовать знания экспертов и разрабатывать базы знаний экспертных систем на основе различных моделей представления знаний, представлять нечеткие знания и выводы, разрабатывать модели рассуждений для конкретных предметных областей автоматизированного проектирования;

- владеть навыкамииспользования средств интеллектуализации в решении задач анализа текствой информации, информационного поиска и автоматизированного перевода с одного естественного языка на другой.

 

Эти результаты освоения дисциплины «Моделирование рассуждений» достигаются за счет использования в процессе обучения интерактивных методов и технологий формирования данной компетенции у студентов: лекции с применением мультимедийных технологий; проведение практических занятий в компьютерном классе.

 


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Распознавание образов и анализ сцен»

 

Для подготовки магистровпо направлению
230100.68«Информатика и вычислительная техника»       
(профиль «
Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины:  3 зачетные единицы,  108  часа.

Цели освоения дисциплины

Целью преподавания дисциплины «Распознавание образов и анализ сцен» является формирование у студентов компетенций, связанных с использованием теоретических знаний в области распознавания образов и практических навыков построения алгоритмов интегральных роботов, способных к целенаправленным действиям в сложных условиях, а также в области анализа пространственных сцен применяемых в системах искусственного интеллекта.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

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

- 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 выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации (ПК-5);

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

-                        знать теоретические основы методов распознавания образов и анализа сцен, их особенности и ограничения по применению;

-                        уметь разрабатывать алгоритмы распознавания определённых классов образов, а также объёмных сцен, оценивать качество решающего правила и надёжность опознавания;

-                        владеть навыками проведения экспериментов с распознающими системами, их настройки и отладки.

Содержание дисциплины

Обучающиеся системы распознавания образов. Сведение к задаче о минимизации среднего риска. Качество решающего правила персептрона.  Функция потерь и  ограничения на неё. Два пути решения задачи о минимизации среднего риска

Рекуррентные алгоритмы обучения распознаванию образов. Метод стохастической аппроксимации. Рекуррентные процедуры и условия успеха итерационного процесса. Ограничения на применение метода стохастической аппроксимации. Детерминированная и стохастическая постановка задачи обучения распознаванию образов. Универсальная процедура обучения и порождаемые рекуррентные алгоритмы. Конечно – сходящиеся рекуррентные процедуры без памяти и с памятью. Метод потенциальных функций. Равномерная сходимость частот  появления событий к их вероятностям.

Алгоритмы, минимизирующие эмпирический риск. Метод минимизации эмпирического риска. Оценка возможностей метода минимизации эмпирического риска. Случай равномерной сходимости частот к вероятностям по классу событий. Теорема Гливенко. Частотный случай. Оценка длины обучающей последовательности. Теория равномерной сходимости частот появления событий к их вероятностям. Энтропия класса решающих правил. Функция роста и её свойства. Особенности метода минимизации эмпирического риска. Эвристические процедуры минимизации эмпирического риска. Метод «обобщённого портрета». Метод характеристических функций.

Методы составления и обработки описаний в анализе сцен. Формальное  редставление описаний. Синтаксические описания. Графы отношений. Трёхмерные модели. Семантика линий


 

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Поддержка принятия решений»

 

Для подготовки магистровпо направлению
230100.68«Информатика и вычислительная техника»       
(профиль «
Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины:  3 зачетные единицы,  108  часа.

Цели освоения дисциплины

Дисциплина «Поддержка принятия решений» предназначена для студентов 1 курса, обучающихся по направлению 230100.68 «Информатика и вычислительная техника» (профиль «Интеллектуальные системы»).

Целью преподавания дисциплины «Поддержка принятия решений» является изучение  методов и средств искусственного интеллекта в его приложениях к моделированию рассуждений, задачам анализа текстовой информации, информационного поиска и автоматизированного перевода с одного естественного языка на другой.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

Общекультурная компетенция ОК-5 (способен самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения,стремится к саморазвитию);

Профессиональные компетенции ПК-9 (способен моделировать и проектировать структуры данных и знаний, прикладные и информационные процессы); ПК-17 (способен применять методы анализа прикладной области на концептуальном, логическом, математическом и алгоритмическом уровнях).

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

- знать: основные понятия и методы дискретной математики: методы теории множеств, принципы построения систем управления, методы теории нечетких множеств, методы нечеткой логики, современные средства вычислительной техники, прикладного программного обеспечения;

- уметь: проводить анализ предметной области, выявлять информационные потребности и разрабатывать требования к интеллектуальным информационным системам; разрабатывать концептуальную модель прикладной области, выбирать инструментальные средства и технологии проектирования интеллектуальных информационных систем;

- владеть: навыками работы с инструментальными средствами моделирования предметной области, прикладных процессов; разработки технологической документации; использования функциональных и технологических стандартов интеллектуальных информационных систем.

Содержание дисциплины

Цели и задачи интеллектуализации приложений. Методы представления и управления знаниями. Моделирование рассуждений. Экспертные системы. Системы распознавания образов и анализа сцен. Лингвистические процессоры.

Все результаты освоения дисциплины «Поддержка принятия решений» достигаются за счет использования в процессе обучения интерактивных методов и технологий формирования данных компетенций у студентов: Лекций с применением мультимедийных технологий; Практических занятий с использованием специализированных интерактивных систем.


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Теоретические основы  автоматизации проектирования»

 

Для подготовки магистровпо направлению
230100.68«Информатика и вычислительная техника»       
(профиль «
Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины:  4 зачетные единицы,  144  часа.

Цели освоения дисциплины

 Дисциплина "Теоретические основы  автоматизации проектирования"  предназначена для студентов 6курса, обучающихся по направлению 230100.68«Информатика и вычислительнаятехника».

    Целью преподавания дисциплины “Теоретические основы  автоматизации проектирования” является формирование у студентов профессиональных компетенций, связанных с использованием методологий, моделей, алгоритмов, программ и методик решения задач автоматизации проектирования объектов вычислительной техники. Изучаются методология процесса автоматизированного проектирования, техническое, математическое, лингвистическое, информационное обеспечение САПР,

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины:

- способен 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);

- формировать технические задания и участвовать в разработке аппаратных и/или программных средств вычислительной техники (ПК-4);

- выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации (ПК-5).

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

- знать организацию и состав современных систем автоматизации проектирования (САПР) СВТ, методы и алгоритмы системного, функционально-логического, схемотехнического и конструкторского проектирования;

- уметьформулировать техническое задание на объект проектирования, пользоваться программными и техническими средствами САПР СВТ на базе ПК IBM PC;

- владеть методами анализа проектных решений.

 Содержание дисциплины

Математическое обеспечение анализа проектных решений. Системный уровень.

Событийное моделирование. Сети Петри.

Математическое обеспечение анализа проектных решений. Функционально-логический уровень.

Методы структурного синтеза в системах автоматизированного проектирования.

Синтаксически-ориентированные методы контроля, анализа и трансляции языков проектирования.

Реализация графических языков САПР.

Теоретические вопросы организации и реализации технического, программного и информационного обеспечения САПР.

Разработка интерпретатора и анализатора сетей Петри.

Синтез проектного решения генетическим методом комбинирования эвристик.

Разработка синтаксически-ориентированного транслятора языка моделирования ПЛСА. Разработка анализатора графического языка.


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Системы автоматизация проектирования средств ВТ»

 

Для подготовки магистровпо направлению
230100.68«Информатика и вычислительная техника»        
(профиль «
Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины:  4 зачетные единицы,  144  часа.

Цели освоения дисциплины

 Дисциплина "Системы автоматизация проектирования средств ВТ"  предназначена для студентов 6курса, обучающихся по направлению 230100.68«Информатика и вычислительнаятехника».

    Целью преподавания дисциплины “Системы автоматизация проектирования средств ВТ” является формирование у студентов профессиональных компетенций, связанных с использованием методов, алгоритмов, программных и технических средств решения задач автоматизации проектирования средств вычислительной техники (СВТ). Изучаются методология проектирования объектов СВТ, организация и состав САПР СВТ, пакеты САПР СВТ.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины:

- способен 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);

- формировать технические задания и участвовать в разработке аппаратных и/или программных средств вычислительной техники (ПК-4);

- выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации (ПК-5).

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

- знать организацию и состав современных систем автоматизации проектирования (САПР) СВТ, методы и алгоритмы системного, функционально-логического, схемотехнического и конструкторского проектирования;

- уметьформулировать техническое задание на объект проектирования, пользоваться программными и техническими средствами САПР СВТ на базе ПК IBM PC;

- владеть методами анализа проектных решений.

      Содержание дисциплины

Математическое обеспечение анализа проектных решений СВТ. Системный уровень.

Событийное моделирование. Сети Петри.

 

 

Математическое обеспечение анализа проектных решений СВТ. Функционально-логический уровень.

Методы структурного синтеза в системах автоматизированного проектирования СВТ.

Синтаксически-ориентированные методы контроля, анализа и трансляции языков проектирования.

Реализация графических языков САПР.

Теоретические вопросы организации и реализации технического, программного и информационного обеспечения САПР СВТ.

Разработка интерпретатора и анализатора сетей Петри

Синтез проектного решения генетическим методом комбинирования эвристик.

Разработка синтаксически-ориентированного транслятора языка моделирования ПЛСА. Разработка анализатора графического языка.

 

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Прикладные интеллектуальные системы и экспертные системы»

 

Для подготовки магистровпо направлению
230100.68«Информатика и вычислительная техника»       
(профиль «Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины:  3  зачетные единицы,  108  часов.

Цели освоения дисциплины

 Дисциплина "Прикладные интеллектуальные системы и экспертные системы"  предназначена для студентов 5курса, обучающихся по направлению 230100.68«Информатика и вычислительнаятехника»(профиль «Интеллектуальные системы»).

 Целью преподавания дисциплины “Прикладные интеллектуальные системы и экспертные системы” является формирование у студентов профессиональных компетенций, связанных с использованием методов, алгоритмов и программных  средств проектирования и использования прикладных интеллектуальных и экспертных систем (ИЭС). Изучаются методологии проектирования ИЭС, организации ИЭС, этапов проектирования ИЭС, оболочек экспертных систем, перспектив развития ИЭС.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины:

- способен 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);

- выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации (ПК-5).

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

- знать организацию и состав современных прикладных ИЭС, методологию, технологию и инструментальные средства разработки ИЭС;

- уметьформировать технические задания на разработку ИЭС, использовать модели представления знаний, формировать экспертные знания предметных областей;

- владетьсовременными технологиями разработки программных средств, приемами формирования знаний и наполнения оболочек экспертных систем.

Содержание дисциплины

         Классификация и назначение интеллектуальных систем.

Архитектура и методология проектирования интеллектуальных систем.

Эволюционные методы в проектировании интеллектуальных систем. Базовые  эволюционные методы.  Развитие генетических алгоритмов.

Нейросетевые методы в проектировании интеллектуальных систем.

Классификация экспертных систем.

Типовая архитектура экспертной системы. Методы представления знаний в экспертных системах.

Этапы проектирования экспертных систем.

Инструментальные средства разработки экспертных систем. Оболочки экспертных систем.

Реализация задачи компоновки генетическим методом.

Реализация задачи классификации на основе нечетких карт Кохонена.

Реализация модели представления знаний и вывода для экспертной системы.

Разработка учебной экспертной системы анализа качества программного обеспечения.    

      

 

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Интеллектуальные САПР»

 

Для подготовки магистровпо направлению
230100.68«Информатика и вычислительная техника»       
(профиль «Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины:  3  зачетные единицы,  108  часов.

Цели освоения дисциплины

Дисциплина "Интеллектуальные САПР"  предназначена для студентов 5курса, обучающихся по направлению 230100.68«Информатика и вычислительнаятехника»(профиль «Интеллектуальные системы»).

Целью преподавания дисциплины “Интеллектуальные САПР” является формирование у студентов профессиональных компетенций, связанных с использованием теоретических основов создания интеллектуальных САПР и практических вопросов их использования в практике проектирования автоматизированных систем. Изучаются методология проектирования интеллектуальных САПР, организация интеллектуальных САПР, онтологии инженерных знаний, основы системологии, многоагентных систем.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины:

- способен 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);

- выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации (ПК-5).

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

- знатьорганизацию, методологию проектирования и использования интеллек-туальных САПР;

- уметь формировать технические задания на разработку объектов проектирования, использовать модели объектов проектирования, проводить анализ проектных решений;

- владеть технологиями работы и инструментарием интеллектуальных САПР.

Содержание дисциплины

Классификация и назначение интеллектуальных САПР.

Архитектура и методология проектирования интеллектуальных САПР.

Эволюционные методы в математическом обеспечении интеллектуальных САПР.

Нейросетевые методы в математическом обеспечении интеллектуальных САПР.

Роль экспертных систем в интеллектуальных САПР.

Типовая архитектура экспертной системы. Методы представления знаний в экспертных системах.

Этапы проектирования экспертных систем.

Инструментальные средства разработки экспертных систем. Оболочки экспертных систем.

           

 

 


 

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Мягкие вычисления»

 

Для подготовки магистровпо направлению
230100.68«Информатика и вычислительная техника»       
(профиль «Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины:  2  зачетные единицы,  72  часов.

Цели освоения дисциплины

Дисциплина «Мягкие вычисления» предназначена для студентов 1 курса, обучающихся по направлению 23010068 «Информатика и вычислительная техника» (профиль «Интеллектуальные системы»).

Целью преподавания дисциплины «Мягкие вычисления» является изучение  методов и средств искусственного интеллекта в его приложениях к моделированию рассуждений, задачам анализа текстовой информации, информационного поиска и автоматизированного перевода с одного естественного языка на другой.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

Общекультурная компетенция ОК-5 (способен самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения,стремится к саморазвитию);

Профессиональные компетенции ПК-9 (способен моделировать и проектировать структуры данных и знаний, прикладные и информационные процессы); ПК-17 (способен применять методы анализа прикладной области на концептуальном, логическом, математическом и алгоритмическом уровнях).

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

- знать: основные понятия и методы дискретной математики: методы теории множеств, принципы построения систем управления, методы теории нечетких множеств, методы нечеткой логики, современные средства вычислительной техники, прикладного программного обеспечения;

- уметь: проводить анализ предметной области, выявлять информационные потребности и разрабатывать требования к интеллектуальным информационным системам; разрабатывать концептуальную модель прикладной области, выбирать инструментальные средства и технологии проектирования интеллектуальных информационных систем;

- владеть: навыками работы с инструментальными средствами моделирования предметной области, прикладных процессов; разработки технологической документации; использования функциональных и технологических стандартов интеллектуальных информационных систем.

Содержание дисциплины

Цели и задачи интеллектуализации приложений. Методы представления и управления знаниями. Моделирование рассуждений. Экспертные системы. Системы распознавания образов и анализа сцен. Лингвистические процессоры.

Все результаты освоения дисциплины «Мягкие вычисления» достигаются за счет использования в процессе обучения интерактивных методов и технологий формирования данных компетенций у студентов: Лекций с применением мультимедийных технологий; Практических занятий с использованием специализированных интерактивных систем.


 

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Когнитивная графика»

 

Для подготовки магистровпо направлению
230100.68«Информатика и вычислительная техника»       
(профиль «Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

 

Общая трудоемкость дисциплины:  2  зачетных единиц,  72  часа.

Цели освоения дисциплины

Дисциплина "Когнитивная графика" предназначена для магистрантов 1 курса, обучающихся по направлению 230100.68 «Информатика и вычислительная техника».

  Целью преподавания дисциплины «Когнитивная графика» является формирование знаний по методам и технологиям представления графических данных в целях обслуживания когнитивных процессов в сознании пользователей программных систем. В теоретическом цикле лекций студенты знакомятся с основами когнитивной графики, с целеориентированным подходом к созданию когнитивных графических образов, с методами повышения активности графических образов. Особое внимание уделяется вопросам представления базовых идей и сущностей магистерских исследований средствами когнитивной графики.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

- способен 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);

- разрабатывать и реализовывать планы информатизации предприятий и их подразделений на основе Web- и CALS-технологий (ПК-3);

 

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

-                         знать: основы целеориентированного подхода к разработке системы когнитивных образов.

-                         уметь: управлять активностью графических образов в целях обеспечения когнитивных эффектов при их восприятии.

-                         владетьнавыками формирования активных графических образов в различных редакторах и программных средствах.

 

Содержание дисциплины

Когнитивная графика и подходы к порождению когнитивных образов. Предпосылки к повышению роли когнитивной графики в получении нового знания. Целеориентированный подход к порождению когнитивных образов. Управление активностью когнитивных образов.

Разнообразие целей создания когнитивных образов. Классификация когнитивных образов по их активности.Элементы когнитивной психологии, являющиеся основой для порождения когнитивных графических образов

Основные когнитивные процессы. Анализ когнитивных процессов в рамках целеориентированного подхода к созданию когнитивных образов.Восприятие графических образов как когнитивный процесс

Влияние характера образа на когнитивные процессы. Анализ изменения когнитивных процессов при изменении активности когнитивных образов.Порождение когнитивных образов в рамках магистерских диссертаций

Порождение образов для поддержки самопознания и доказательства научной новизны.Образы для самопознания. Образы, обслуживающие доказательство научной новизны.

Порождение образов для поддержки проектирования. Образы для проверки состоятельности проектных решений. Образы, обслуживающие доказательство состоятельности проектных решений.Порождение образов для поддержки продвижения на рынке и облегчения использования программных продуктов.

Образы для продвижения программных продуктов на рынке. Образы, облегчающие использование программных продуктов.Управление активностью когнитивных образов

 


 

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Обучающие системы»

 

Для подготовки магистровпо направлению
230100.68«Информатика и вычислительная техника»       
(профиль «Интеллектуальные системы»)

 (Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины:  2  зачетных единиц,  72 часа.

Цели освоения дисциплины

Дисциплина "Обучающие системы"  предназначена для магистрантов 1 курса, обучающихся по направлению 230100.68 «Информатика и вычислительная техника.

  Целью преподавания дисциплины «Обучающие системы» является формирование у студентов знаний по методам и технологиям применяемых при проектировании и разработке систем обучения, принципов разработкиалгоритмов задач построения информационных систем обучения.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

- способен 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);

- 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)

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

- знать: архитектуру и функции информационных систем обучения. Принципы, применяемые при построении данного типа систем.

- уметь: разрабатывать информационные системы обучения с применением появляющихся инноваций.

- владеть: основами в проектировании информационных обучающих систем.

Содержание дисциплины

Процесс обучения как сложная информационная система. Образование, процесс обучения. Технология обучения. Архитектура обучающих систем.

Структурные и функциональные элементы информационной системы обучения. Автоматизированные обучающие системы.

Системы дистанционного обучения. Корпоративные информационные системы дистанционного обучения. Электронные мультимедийные учебники. Internet в дистанционном обучении.

Функциональные возможности и структура обучающих систем. Управление учебным содержанием. Система организации взаимодействия. Программные продукты разработки отдельных учебных материалов и целых курсов.

Средства создания учебных курсов. Педагогические средства и преподавательские инструменты. Особенности администрирования информационных систем обучения.

 

Эргономичность интерфейса пользователя информационной системы обучения.Персональное информационное пространство и настройки. Инструментальные средства совместной работы. Средства аудиоконференций. Средства видеоконференций.

Возможности тестирования. Наиболее распространенные обучающие платформы. Экспертные обучающие системы. Обучение и искусственный интеллект. Инструментальные средства экспертных систем обучения в информационной системе.

 


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Планирование и проведение научных экспериментов»

 

Для подготовки магистровпо направлению
230100.68«Информатика и вычислительная техника»       
(профиль «Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины:  3  зачетных единиц,  108  часа.

Цели освоения дисциплины

Дисциплина "Планирование и проведение научных экспериментов" предназначена для магистрантов 2 курса, обучающихся по направлению 230100.68 «Информатика и вычислительная техника».

Целью преподавания дисциплины является формирование знаний по основам планирования и технологии проведения научных экспериментов в ходе исследования объектов информатики и вычислительной техники.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

- выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации (ПК-5);

- применять современные технологии разработки программных комплексов с использованием CASE-средств, контролировать качество разрабатываемых программных продуктов (ПК-6).

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

-                         знатьосновы планирования экспериментов и технологий их проведения;

- уметьприменять математические пакеты для моделирования и экспериментирования с моделями, а также для обработки результатов экспериментирования;

-владеть навыками проведения экспериментов с прототипами и релизами компьютерных программ,а также с моделями, реализуемыми в инструментальных системах поддержки моделирования.

 

Содержание дисциплины

Этапы планирования экспериментов. Формулировка целей. Разработка структурных и функциональных моделей.

Однофакторные эксперименты. Факторный анализ.

Отыскание оптимальных условий: Основные оптимизационные задачи и их использование при планировании экспериментов.

Технологии организации экспериментов. Модели рабочей нагрузки. Генерация данных с заданными свойствами.

 Средства автоматизации проведения экспериментов Поддержка сценариев экспериментирования в языках систем имитационного моделирования. Использование языков общего назначения.

Обработка и представление результатов экспериментирования. Статистическая обработка. Идентификация систем. Обнаружение и исследование зависимостей.

Представление результатов экспериментирования. Упорядочение и селекция результатов. Графические представления результатов и их публикация.


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Автоматизация научных исследований»

 

Для подготовки магистровпо направлению
230100.68«Информатика и вычислительная техника»       
(профиль «Интеллектуальные системы»)

(Аннотация)

 

Общая трудоемкость дисциплины:  3  зачетных единиц,  108  часа.

Цели освоения дисциплины

Дисциплина "Автоматизация научных исследований" предназначена для магистрантов 2 курса, обучающихся по направлению 230100.68 «Информатика и вычислительная техника».

Целью преподавания дисциплины является формирование знаний, умений и навыков  по основам автоматизации научных исследований.

Компетенции студента, формируемые в результате освоения дисциплины

- выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации (ПК-5);

- применять современные технологии разработки программных комплексов с использованием CASE-средств, контролировать качество разрабатываемых программных продуктов (ПК-6).

Ожидаемые результаты

В результате изучения дисциплины студент должен:

-                         знатьметоды решения задач автоматизации научных исследований и структурно-функциональную организацию автоматизированных систем научных исследований;

- уметьприменять математические пакеты и программировать задачи автоматизации научных исследований;

- владеть навыками программирования задач научных исследований в среде математических пакетов и средствами языков высокого уровня.

Содержание дисциплины

Базовые процессы научных исследований в информатике и вычислительной технике.  Основы автоматизации научных исследований. Структурно-функциональная организация автоматизированных систем научных исследований.

Автоматизация  сбора и анализа данных. Технические решения и средства сбора данных, методы и алгоритмы предварительной обработки. Задачи идентификации систем. Обнаружение и исследование зависимостей. Основные методы решения задач корреляционного анализа, спектрального анализа, регрессионного анализа.

Автоматиазция организации экспериментов:  методы и алгоритмы формирования рабочей нагрузки, генерация данных с заданными свойствами,  поддержка сценариев управления экспериментированием в языках систем моделирования, использование языков общего назначения. Представление результатов экспериментирования. Упорядочение и селекция результатов. Графические представления результатов и их публикация.