Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Диплом'
Утвердить темы дипломных работ студентов факультета международного права и юридической психологии, специальности международное право дневной формы об...полностью>>
'Документ'
Враховуючи клопотання КРП «Гусятинський інформаційно-туристичний центр» від 30.12.2011 р. № 17, керуючись п.20 ч. 1 ст. 43 Закону України “Про місцев...полностью>>
'Документ'
О. Э. Мандельштам родился в Варшаве в семье коммерсанта. Детство и юность его прошли в Петербурге, образование получил в Тенишевском коммерческом учи...полностью>>
'Документ'
Отдельные математические структуры. Простые численные ограничения. 14=15 Жака Бенса. Лента Мебиуса. Булевы стихотворения. Греко-латинские квадраты. Ко...полностью>>

Аннотация учебной программы дисциплины "Интеллектуальные системы" (1)

Главная > Документ
Сохрани ссылку в одной из сетей:

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.

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 профессиональных компетенций: ПК-1, ПК-3, ПК-5, ПК-6, ПСК-21, ПСК-22, ПСК-23.

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:

  • 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.

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 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.

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-4.

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:

  • 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.



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Аннотация учебной программы дисциплины «Интеллектуальные системы» (3)

    Документ
    Задачами дисциплины является построение моделей представления знаний, проектирование и разработка экспертных систем, разработка моделей предметных областей.
  2. Аннотация учебной программы дисциплины «Интеллектуальные системы» (1)

    Документ
    Задачами дисциплины является построение моделей представления знаний, проектирование и разработка экспертных систем, разработка моделей предметных областей.
  3. Аннотация учебной программы дисциплины «Интеллектуальные системы» (2)

    Документ
    Задачами дисциплины является построение моделей представления знаний, проектирование и разработка экспертных систем, разработка моделей предметных областей.
  4. Аннотация учебной программы дисциплины "Интеллектуальные системы" (2)

    Документ
    Дисциплина входит в базовую часть общенаучного цикла образовательной программы магистра. Изучение данной дисциплины базируется на базовых знаниях поступающего в магистратуру.
  5. Учебной программы дисциплины «История» направления «Менеджмент»

    Документ
    Дисциплина «Отечественная история» относится к учебным дисциплинам базовой части гуманитарного, социального и экономического цикла основной образовательной программы (далее — ООП) направления подготовки бакалавриата по специальности 080200 «Менеджмент».

Другие похожие документы..