Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 зачетных единиц (144 час) icon

Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 зачетных единиц (144 час)


Смотрите также:
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 2 зачетных единиц (72 час)...
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 2 зачетных единиц (72 час)...
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единиц (108 час)...
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единиц (108 час)...
Аннотация рабочей программы дисциплины «Философия» Общая трудоемкость изучения дисциплины...
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 7,0 зачетных единиц (252 час)...
Б. 1 Гуманитарный, социальный и экономический цикл...
4 1 Аннотация дисциплины б. 01 «Иностранный язык»...
Экзамен и зачёт. Аннотация дисциплины Алгебра и геометрия Наименование дисциплины...
Аннотация примерной программы учебной дисциплины “ История (Б 1) Общая трудоемкость изучения...
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 2 зачетных единиц (72 час)...
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 2 зачетных единиц (72 час)...



Загрузка...
скачать
Аннотация дисциплины



Деловой иностранный язык


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 зачетных единиц (144 час).


Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является владение английским языком, как средством межнационального общения в области менеджмента коммерческой и научной организации.


Задачей изучения дисциплины является: изучение лексики, грамматики, фонетики, делового письма, страноведения, необходимых для применения в таких сферах, как: менеджменте коммерческих и научных организаций, юриспруденции, системном анализе и управлении сложными системами, деловом этикете и делопроизводстве, стандартизации и менеджменте качества в научных, учебных и коммерческих организациях.


Основные дидактические единицы (разделы):

1. обиходный язык в коммерческой организации;

2. язык юридического соглашения;

3. язык делового письма;

4. язык научной статьи и стандартизация документооборота;

5. командировка за рубеж;

6. академический язык и язык бизнес презентации.


В результате изучения дисциплины студент магистратуры должен:


- знать: базовую грамматику, лексику, фонетику, текстологию и правописание для работы в научной или коммерческой организации;

- уметь: составлять деловое письмо, договор, соглашение, научную статью, научную презентацию, научный проект, организационные документы по конференциям и командировкам и т.п. способность анализировать, синтезировать и критически резюмировать информацию (ПК-4), способность принимать непосредственное участие в учебной работе кафедр и других учебных подразделений по направлению «Системный анализ и управления» (ПК-12) в области написания научных статей и участия в конференциях.

- владеть: базовыми навыками ведения бизнес переговоров, общения по траектории передвижения в стране изучаемого языка, беседы о себе, своей научной работе, своей учебной / научной / коммерческой организации, иметь способность использовать на практике умения и навыки в организации исследовательских и проектных работ, в управлении коллективом (ОК-4); способность совершенствовать и развивать свои интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК-1).


Виды учебной работы: практические занятия.


Изучение дисциплины заканчивается экзаменом, на который выносится

  1. Чтение англоязычного текста по специальности «Системный анализ и управление» – 2000 знаков;

  2. Реферирование фрагмента англоязычного текста – 1000 знаков;

  3. Рассказ одной из тем:

  1. Моя специальность и работа в коммерческой организации;

  2. Моя научная биография и работа в научной организации;

  3. Страны изучаемого языка и деловой этикет;

  4. Менеджмент и задачи управления в социальных системах.

Аннотация дисциплины


Философские проблемы науки и техники


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единиц (108 час).


^ Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является приобретение студентами знаний анализа основных мировоззренческих и методологических проблем, возникающих в науке на современном этапе ее развития, и получение представления о тенденциях исторического развития философских проблем науки и техники.


Задачей изучения дисциплины является:

1) раскрыть перед студентами основные философские проблемы естественных, гуманитарных и технических наук;

2) наметить соотношение науки и техники и их роль в современных социальных и этических проблемах

3) раскрыть методологические системные связи между естественными, гуманитарными и техническими науками;

4) раскрыть формы и методы научного познания и их эволюцию;


Основные дидактические единицы (разделы):

Тема 1 Методологическая многоуровневая интегральная программа структурирования гуманитарного, философского и научного знания.

Тема 2 Системная сеть философско-методологических принципов.

Тема 3 Философия и целостность естественнонаучного знания. Фундаментальная онтология. Трансцендентное и трансцендентальное знание. Логика продуктивного воображения И. Канта. Тотальная системность в философии Г. Гегеля и Вл. Соловьева.

Тема 4 Философия и целостность социально-гуманитарного знания. Фундаментальная социоонтология и научные представления о природе человека. Системно-технологические проекты будущего человечества в творчестве зарубежных и отечественных мыслителей.

Тема 5 Философия и целостность технического знания. Фундаментальная техноонтология. Философские представления о естественном и искусственном. Проблема интеграции фундаментального и технологического знания.

Тема 6 Фундаментальная онтогносеология как основа формирования классических, неклассических и постнеклассических представлений в современной культуре, философии и науке. Формы и методы научного познания и их эволюция.

Тема 7 Философская и научная стратегия будущего. Концептуальная философия и наука. Философские и научные модели будущего в трудах западноевропейских и отечественных мыслителей.


В результате изучения дисциплины студент магистратуры должен:

знать:

- тенденции исторического развития философских проблем науки и техники

уметь:

- анализировать основные мировоззренческие и методологические проблемы, возникающие в науке на современном этапе ее развития, и получение представления о тенденциях исторического развития философских проблем науки и техники.


Виды учебной работы: лекции, семинары


Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

^ Аннотация дисциплины



Математическое моделирование, ч.1 Функциональный анализ


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единиц (108 час).


^ Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является владение методами функционального анализа как основы исследования и моделирования системных задач.

Задачей изучения дисциплины является: изучение теоретических положений абстрактного математического аппарата и условий его применимости к системному анализу.

Основные дидактические единицы (разделы):
Введение. Развитие формальных методов анализа в современной математике с приложением к некоторым задачам системного анализа.

  1. Основные понятия топологического и метрического пространства. Общие сведения о множествах. Упорядоченные множества. Аксиомы метрического пространства. Отображения в метрических пространствах. Полнота, сепарабельность и компактность. Понятие неподвижной точки сжимающих отображений.

  2. Линейные пространства. Основные определения. Нормированные и банаховы пространства. Абстрактное гильбертово пространство. Линейные операторы. Ограниченность и норма. Критерий ограниченности линейных операторов. Последовательности линейных операторов. Пространство линейных операторов. Понятие об обратном операторе. Замкнутые операторы. Ортогональность в гильбертовом пространстве. Представление линейных операторов. Сопряженные операторы.

  3. Нелинейный функциональный анализ. Основные положения и определения. Непрерывность. Производная и градиент функционала. Дифференцируемость по Фреше. Сопряженные нелинейные операторы. Выпуклые функционалы и монотонные операторы. Условия существования экстремальной точки функционала. Вариационный метод исследования нелинейных уравнений.

В результате изучения дисциплины студент магистратуры должен:

- знать: базовые положения анализа в абстрактных пространствах;

- уметь: формализовать прикладные задачи в терминах функционального анализа;

- владеть: математическим аппаратом линейного и нелинейного функционального анализа.


Виды учебной работы: лекции, практические и семинарские занятия


Изучение дисциплины заканчивается выполнением курсовой работы и зачетом.

^ Аннотация дисциплины


Математическое моделирование, ч.2 Методы многокритериальной оптимизации


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 2 зачетных единиц (72 час).


^ Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является освоение основных методов многокритериальной оптимизации.


Задачей изучения дисциплины является:

- Освоение основных постановок задач оптимизации.

- Освоение основных математических методов качественного анализа задач оптимизации, включая задачи многокритериальной оптимизации.

- Освоение основных математических методов численного решения задач оптимизации.

- Понимание постановок и решения некоторых прикладных задач оптимизации: задачи по формированию портфелей инвестиций, задачи лучевой терапии и др.


Основные дидактические единицы (разделы):

Особенности многокритериальных математических моделей. Принципы оптимальности. Проблема нормализации критериев. Требования к критериям и к набору критериев. Классификация многокритериальных моделей.

Задачи многокритериальной оптимизации в условиях определенности. Случай двух2 критериев. Линии безразличия. Коэффициент замещения. Способы построения функций ценности.

Случай трех и более критериев. Независимость критериев по предпочтению. Взаимонезависимость критериев. Теорема об аддитивных функциях ценности. Практические процедуры построения аддитивных функций ценности.

Задачи многокритериальной оптимизации в условиях риска. Теория одномерной полезности. Понятие функции полезности, склонности (не склонности) к риску, меры склонности (не склонности) к риску.

Задачи многокритериальной оптимизации в условиях риска: двумерный случай. Независимость критериев по полезности. Аддитивные функции полезности. Практические процедуры построения функций полезности.

Задачи многокритериальной оптимизации в условиях риска: многомерный случай. Взаимоненезависимость критериев по полезности. Мультипликативные и полилинейные функции полезности. Практические процедуры построения функций полезности.


Студент должен:

  • знать классификацию экономико-математических моделей, моделирование микроэкономических процессов и систем, моделирование социальных процессов, моделирование эколого-экономических систем; логику и методологию прикладной математики

  • уметь применять известные виды моделей для моделирования конкретных процессов и систем, строить и формализовать многокритериальные математические модели

  • владеть навыками построения моделей и анализа результатов моделирования.


Виды учебной работы: лекции, практические занятия.

Изучение дисциплины заканчивается зачетом.

^ Аннотация дисциплины


Информационная безопасность и защита информации


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единиц (108 час).


Целью преподавания дисциплины " Информационная безопасность и защита информации " является изучение магистрантами вопросов защиты информации в компьютерных системах.

В результате изучения дисциплины " Информационная безопасность и защита информации" магистранты должны знать о возможных угрозах безопасности информации, уметь классифицировать эти угрозы, владеть методами и средствами защиты от незаконного проникновения в вычислительные сети, уметь строить и эксплуатировать комплексные системы защиты информации.


Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единицы, 144 часов.

^ Основные разделы дисциплины

Предмет и объект защиты.

Угрозы безопасности информации в компьютерных системах.

Правовые и организационные методы защиты информации в компьютерных сетях.

Защита информации от случайных угроз.

Методы и средства защиты информации в КС от традиционного шпионажа и диверсий.

Методы и средства защиты от электромагнитных излучений и наводок.

Методы защиты от несанкционированного изменения структур КС.

Защита информации в КС от несанкционированного доступа.

Криптографические методы защиты информации.

Компьютерные вирусы и механизмы борьбы с ними.

Защита информации в распределенных КС.

Построение комплексных систем защиты информации

Организация функционирования комплексных систем защиты информации

^ Аннотация дисциплины


Профессиональный английский язык


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единиц (108 час).


^ Цели и задачи дисциплины

Курс «Профессиональный английский язык» имеет целью формирования компетенции у студентов ИКИТ по чтению и составлению научных англоязычных текстов, а также ведению беседы в научных кругах, и составлению и представлению презентаций научных работ. Эта цель является актуальной в связи с резким увеличением объема и роли англоязычных публикаций в сфере научной работы, необходимости беседы с учеными всего мира на английском языке, необходимости представления результатов своей работы на английском языке, необходимость развития международного сотрудничества на основе английского языка, как важнейшего языка межнационального общения.


Задачи курса состоят в развитии знаний, умений и навыков студентов по следующим аспектам:

  1. Обучение базовой грамматики академического английского языка, текстологических особенностей структуры статей и презентаций на английском языке, знание базовой лексики по академическому английскому языку, знание фонетических интонационных структур для официального представления научной презентации;

  2. Обучение чтению, переводу, извлечению реферативной информации из научных статей и монографий на английском языке, умению строить безличные обороты академического английского языка, умению строить логически связное изложение материала своего научного исследования на английском языке;

  3. Обучению методам извлечения нужной информации из англоязычных источников, навыкам научной презентации, навыкам письменного изложения результатов научной работы с учетом общих требований научного руководителя.

Основные дидактические единицы (разделы):

Курс предусматривает задачи освоения грамматических структур профессионального / научного английского языка, задачи изучения лексики ядра академического стиля английского языка, допустимые лексические трансформации, языковую структуру научной статьи и другие аспекты английского языка. Результатом прохождения каждого курса будет проекты презентаций, фрагментов описания своей научной работы на английском языке, перевод и усвоение наиболее важной информации из научных статей и монографий на английском языке. В ходе изучения дисциплины предполагается освоение таких тем, как «Моя специальность», «Страны изучаемого языка». Изучение данного материала должно позволить обучающемуся найти необходимый материал на английском языке по теме дипломной работы и далее успешно сдать вступительный экзамен в аспирантуру. Необходимая база для изучения курса состоит в достаточном уровне научного исследования на русском языке под руководством научного руководителя.


В результате изучения дисциплины студент магистратуры должен:


знать:

- базовую грамматику, лексику, фонетику, текстологию и правописание для работы в научной и профессиональной среде;

уметь:

- составлять: научную статью, научную презентацию, научный проект, способность анализировать, синтезировать и критически резюмировать информацию (ПК-4), способность принимать непосредственное участие в учебной работе кафедр и других учебных подразделений по направлению «Системный анализ и управления» (ПК-12) в области написания научных статей и участия в конференциях.

владеть:

- базовыми навыками написания и чтения англоязычных текстов по специальности «Системный анализ», навыками общения на английском языке на профессиональные темы, иметь способность использовать на практике умения и навыки в организации исследовательских и проектных работ, в управлении коллективом (ОК-4); способность совершенствовать и развивать свои интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК-1).


Виды учебной работы: практические занятия.


Изучение дисциплины заканчивается экзаменом, на который выносится

Чтение англоязычного текста по специальности «Системный анализ и управление» – 2000 знаков;

Реферирование фрагмента англоязычного текста – 1000 знаков;

Рассказ одной из тем:

  1. Моя специальность;

  2. Моя научная биография;

  3. Страны изучаемого языка.

Аннотация дисциплины


Методы принятия решений в сложных системах


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 2 зачетных единиц (72 час).


^ Цели и задачи дисциплины

Целью преподавания дисциплины "Методы принятия решений в сложных системах" является рассмотрение классических задач принятия решений, формулируемых как задачи выбора вариантов из допустимого множества. В частности, рассматриваются задачи конечномерной оптимизации. Дается введение в экспертные системы принятия решений, что позволит разработать свою собственную экспертную систему.


Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единицы, 180 часов.

^ Основные разделы дисциплины

Проблемы принятия решений в управлении экономическими системами.

Основные понятия и категории теории принятия решений.

Технология принятия решений.

Описание и анализ проблемной ситуации.

Принятие решений в структурированных ситуациях.

Групповой выбор для структурированных задач.

Примеры решения структурированных задач.

Решение многокритериальных задач.

Компьютерное решение неструктурированных задач многокритериального выбора.

Методы решения многокритериальных задач со структурированными критериями.

Примеры компьютерного решения многокритериальных задач.

Примеры многокритериальных задач с группировкой критериев.

Принятие решений в условиях риска и неопределенности.

Экспертные (групповые) методы выбора в сложных задачах принятия решений.

Автоматизация процедур принятия решений.

В результате изучения дисциплины студент магистратуры должен:

знать:

- основные теории выбора вариантов из заданного множества альтернатив при различных типах неопределенностей;

- теории конечномерной оптимизации; основные виды экспертных систем принятия решений;

- системы поддержки принятия решений, на основе метода t-упорядочения и с применением нейлоровской концепции построения диагностирующих байесовских экспертных систем


Виды учебной работы: лекции, практические занятия.


Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

^ Аннотация дисциплины


Модели и методы искусственного интеллекта


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 2 зачетных единиц (72 час).


^ Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является знакомство с основными подходами, методами и технологиями искусственного интеллекта, изучение моделей представления знаний, стратегий логического вывода, технологий инженерии знаний.


Задачей изучения дисциплины является: формирование у студентов умений и навыков по использованию основных методов представления и решения интеллектуальных задач, способов представления знаний и методов вывода, структур экспертных систем и основных технологических приемов построения интеллектуальных систем, критериев выбора и применения моделей знаний.


Основные дидактические единицы (разделы):


Введение в искусственный интеллект. Введение в инженерию знаний. Продукционные модели представления знаний. Фреймы и их использование для представления знаний. Семантические сети. Логические методы представления знаний. Представление и использование нечетких знаний.


В результате изучения дисциплины студент магистратуры должен:

знать:

  • основные направления и подходы искусственного интеллекта;

  • принципиальные особенности инженерии знаний и построения интеллектуальных систем, основанных на знаниях;

  • методы построения современных экспертных систем принятия решений на основе интеллектуальных технологий и представления знаний;

  • основные методы представления и решения интеллектуальных задач ;

  • модели представления и методы логического вывода;


уметь:

  • формулировать задачи и разрабатывать алгоритмы их решения, разрабатывать основные конструкторские документы, соответствующие требованиям стандартов и регламентов;

  • осуществлять методологическое обоснование научного исследования;

  • использовать основные методы представления и решения интеллектуальных задач, модели представления знаний и методы логического вывода, структуру экспертных систем и основные принципы их разработки;

  • применять современные методы и языки программирования высокого уровня;


владеть:

  • навыками использования экспертных систем поддержки принятия оптимальных (рациональных) решений;

  • языками процедурного и объектно-ориентированного программирования, навыками разработки и отладки функционального программного обеспечения для проектируемых систем управления и принятия решений;

  • способами формализации интеллектуальных задач с помощью средств функционального анализа;

  • методами управления знаниями.


Виды учебной работы: лекции, лабораторные работы


Изучение дисциплины заканчивается зачетом и курсовой работой.

^ Аннотация дисциплины


Управление базами данных


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единиц (108 час).


Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является изучение теории баз данных. Изучение языка запросов SQL. Изучение современных метолов создания реляционных баз данных в современных СУБД.

Задачей изучения дисциплины является: Освоение методов и практических навыков проектирования информационных систем на основе баз данных. Формирование практических навыков построения моделей БД. Формирование навыков написания программного обеспечения эффективно использующего СУБД.


Основные дидактические единицы (разделы): Введение в системы управления базами данных. Основные понятия баз данных. Различные представления данных. Основные этапы проектирования баз данных. Стадии концептуального проектирования модели БД. Формализация реляционной модели. Физические модели данных. Язык SQL, основные операторы, использование в прикладных программах.


В результате изучения дисциплины студент магистратуры должен:

знать:

- основные понятия теории баз данных, современные СУБД.

уметь:

- проектировать информационную систему на основе базы данных;

владеть:

- практическими навыками по разработке ER моделей баз данных. Практическими навыками по использованию языка запросов SQL. Современными методами и средствами создания информационных систем на основе баз данных.


Виды учебной работы: Лекции, практические занятия.


Изучение дисциплины заканчивается Зачетом.

^ Аннотация дисциплины


Методы анализа данных


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 2 зачетных единиц (72 час).


Цели и задачи дисциплины - ознакомление со статическим анализом экспериментальных данных в автоматизированных системах обработки информации и управления.

Задачей изучения дисциплины является: изучение методов и алгоритмов обработки экспериментальных данных при решении задач: статистической проверки гипотез; классификации в распознавании образов; построения статических и динамических моделей объектов; оптимизации; адаптивного оптимального управления стохастическими объектами.


Основные дидактические единицы (разделы):


1. Предмет курса, цели и задачи. Связь с другими дисциплинами. Основные понятия курса. Перспективы методов сжатия информации.

2. Общая схема проверки гипотез о математическом ожидании, дисперсиях и о равенстве математических ожиданий.

3. Классификация в распознавании образов. Байесовская теория принятия решений при дискретных и непрерывных признаках. Методы восстановления решающей функции. Алгоритмы классификации в стохастическом случае.

4. Планирование эксперимента при построении линейной статической модели объекта. Полный факторный эксперимент. Разбиение матрицы планирования на блоки. Ортогональное планирование второго порядка. Ротатабельное планирование. Метод случайного баланса.

5. Методы непараметрической обработки информации. Оценивание функционалов. Полиграммы. Оценка Розенблатта-Парзена. Оценки моментов случайных величин и энтропии. Оценки условной энтропии и количества информации. Адаптивное управление при априорной неопределенности. Управление экстремальным объектом.

6. Методы экспериментальной оптимизации и идентификации статических моделей объектов. Одномерный глобальный поиск. Последовательный симплексный метод. Градиентный алгоритм с использованием ортогонального планирования первого порядка.

Метод наименьших квадратов при линейной параметризации модели. Адаптивные алгоритмы метода наименьших квадратов. Многоэтапный метод селекции при построении моделей сложных объектов.

7. Адаптивное управление с идентификацией. Постановка задачи адаптивного управления. Синтез алгоритмов управления для линейных систем. Алгоритмы адаптивного управления для нелинейных систем. Управление динамическими системами с чистыми запаздываниями.


В результате изучения дисциплины студент магистратуры должен:

знать:

- методы и алгоритмы обработки экспериментальных данных при решении задач: статистической проверки гипотез; классификации в распознавании образов; оптимизации; адаптивного оптимального управления стохастическими объектами

уметь:

- построить статические и динамические модели объектов;


Виды учебной работы: лекции, практические работы.


Изучение дисциплины заканчивается зачетом и курсовой работой.

^ Аннотация дисциплины


Измерения в сложных системах


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 2 зачетных единиц (72 час).


^ Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является освоение методов формирования образов состояния сложных систем и алгоритмического обеспечения средств съема контрольно-измерительной информации.

Задачей изучения дисциплины является: системно-аналитическое исследование естественных и технических объектов и их моделирование.


Основные дидактические единицы (разделы): МОДУЛЬ 1. Методология информационно-измерительных систем. Концепция системных измерений (СИ). Задачи оценки состояния и прогнозирования ресурса сложных объектов технического регулирования и потенциально-опасных производственных систем средствами СИ. Особенности СИ в области распознавания образов состояний, эконометрики и социометрики. Формализованное представление информативных признаков состояния сложных систем. Понятие образующей, конфигурации и образа состояния. Временные и пространственно-временные образы. Критерии допустимых преобразований. Системы с отношениями (СО). Алгебраические СО. Изоморфные и гомоморфные отображения СО. Комбинированная и смешанная структуры СО. Иерархическая структура основных шкал измерений. Классы допустимых шкал и критерий адекватности. Методы повышения достоверности СИ.

МОДУЛЬ 2. Теоретические основы восприятия и обработки информации. Классификация информационно-измерительных систем (ИИС) и их обобщенные характеристики. Структура ИИС автоматического управления объектами технического регулирования. Структура ИИС распознавания образов. Структурные меры информации. Статистические меры информации. Количество информации в системах с дискретным числом возможных состояний и в системах с непрерывным множеством состояний. Энтропия сложной системы событий. Статистические меры различающей информации и направленные расхождения. Отношение правдоподобия и критерий правдоподобия в алгоритмическом обеспечении статистических ИИС. Адаптивная параметризация. Применение критериев и мер различающей информации в алгоритмическом обеспечении ИИС.


В результате изучения дисциплины студент магистратуры должен:

знать:

- методологию системно-аналитического исследования сложных систем;

уметь:

- оценивать достоверность и адекватность формирования образов состояния сложных систем;

владеть:

- основами технических средств съема первичной измерительной информации и сокращения ее избыточности.


Виды учебной работы: лекционные, семинарские и практические занятия. Выполнение самостоятельной работы по выбранной теме.


Изучение дисциплины заканчивается выполнением и защитой самостоятельной работы с последующим экзаменом.

^ Аннотация дисциплины


Многоатрибутивное принятие решений при формировании мультиверсионных программных средств


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единиц (108 час).


^ Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины «Многоатрибутивное принятие решений при формировании мультиверсионных программных средств» является обучение студентов основными моделям и методам многоатрибутивного принятия решений, которые используются при проектировании избыточного программного обеспечения.

Задачей изучения дисциплины

В процессе изучения дисциплины «Многоатрибутивное принятие решений при формировании мультиверсионных программных средств» студенты должны:

- ознакомиться с базовыми моделями формирования мультиверсионных программных средств;

- изучить современные методы многоатрибутивного принятия решений при выборе компонент избыточной программной архитектуры.


Основные дидактические единицы (разделы):

Надежность программных средств. Отказоустойчивость. Программная избыточность. Программирование с восстановительным блоком. Мультиверсионное программирование.

Формирование оптимального состава модулей однофункциональной программной системы с избыточностью и без избыточности. Формирование оптимального состава модулей многофункциональной программной системы с избыточностью и без избыточности. Объем вводимой программной избыточности, глубина мультиверсионности программных компонент. Модель многоатрибутивного выбора оптимальной избыточности мультиверсионного программного обеспечения.

Многоатрибутивное принятие решений. Поддержка принятия решений. Современные системы поддержки принятия решений. Метод последовательного целевого принятия решений. Fuzzy-метод многоцелевой оптимизации. Метод учета субъективности и неопределенности оценок лица, принимающего решения. Метод упорядоченного предпочтения через сходство с идеальным решением.

Многоатрибутивные методы принятия решений при формировании мультиверсионных программных средств. Модифицированный метод упорядоченного предпочтения через сходство с идеальным решением. Метод выбора оптимального состава модулей мультиверсионного программного обеспечения с учетом взаимозависимости ресурсов. Метод учета качественной информации при формировании избыточной программной архитектуры.


В результате изучения дисциплины студент магистратуры должен:

знать:

- методы многоатрибутивного принятия решений;

- модели избыточного программного обеспечения;

- методы принятия решений при формировании мультиверсионных программных средств

уметь:

- описать математически задачу формирования мультиверсионного программного обеспечения;

- определить достаточный объем вводимой программной избыточности;

- пользоваться методами многоатрибутивного принятия решений при формировании оптимального состава мультиверсионного программного обеспечения

владеть:

- методом алгоритмического моделирования при анализе постановки задачи формировании мультиверсионного программного обеспечения;

- методами математического и алгоритмического моделирования при решении практических задач;

- современными системами поддержки принятия решений.


Виды учебной работы: лекционные занятия, практические занятия, самостоятельная работа.


Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

^ Аннотация дисциплины


Системный анализ и принятие решений


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единиц (108 час).


^ Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является Изучение подходов и методов анализа систем, внутрисистемных отношений, состояний систем и законов их поведения.


Задачей изучения дисциплины является: Освоение методов принятия решений в сложных системах, приобретение знаний и навыков практического решения задач системного анализа применительно к проблемам в различных областях.


Основные дидактические единицы (разделы): Основные принципы системного анализа и теории принятия решений. Линейное программирование. Метод Данцига. Динамическое программирование. Нелинейное программирование. Теорема Куна-Таккера. Принятие решений при многих критериях. Множество Эджворта-Парето. Принятие решений в условиях неопределенности. Принятие решений в условиях риска. Статистические методы получения оценок. Метод Лапласа, комбинированные методы. Статистические методы принятия решений. Подход аналитической иерархии.


В результате изучения дисциплины студент магистратуры должен:

знать:

- принципы и определения системного анализ и принятия решений, системные модели представления и методы обработки знаний, системы принятия решений, методы многокритериальной оптимизации.

уметь:

- разрабатывать математические модели объектов и процессов, выполнять их системный анализ, выбирать оптимальные решения в различных условиях при многих критериях.

владеть:

- технологиями формализации и решения задач с помощью методов системного анализа.


Виды учебной работы: Лекции, практические занятия.


Изучение дисциплины заканчивается Экзаменом.

^ Аннотация дисциплины


Системы искусственного интеллекта


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единиц (108 час).


^ Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является знакомство с основными подходами, методами и технологиями искусственного интеллекта, изучение моделей представления знаний, стратегий логического вывода, технологий инженерии знаний, технологий и инструментальных средств построения интеллектуальных систем

Задачей изучения дисциплины является: дать студенту базовый объем знаний о технологиях искусственного интеллекта, обучить методам формализации интеллектуальных задач, научить конструированию интеллектуальных систем.


Основные дидактические единицы (разделы):

Модуль 1. Введение в искусственный интеллект. Понятие искусственного интеллекта. Исторический обзор. Интеллектуализация ЭВМ. Круг задач искусственного интеллекта. Основные подходы к решению задач.

Модуль 2. Введение в инженерию знаний. Знания и их использование. Понятие экспертной системы (ЭС). Структура ЭС. Функционирование экспертной системы.

Модуль 3. Методы представления и использования знаний. Продукционные модели представления знаний. Фреймы и их использование для представления знаний. Семантические сети. Логические методы представления знаний. Представление и использование нечетких знаний. Недетерминированность управления выводом. Многозначность. Неполные знания. Ненадежные знания. Нечеткие знания. Способы повышения эффективности представления и использования знаний.

Модуль 4. Конструирование экспертных систем. Технологические аспекты построения ЭС. Инструментальные средства инженерии знаний. Методы приобретения знаний. Методы извлечения и структурирования знаний. Машинно-ориентированные методы приобретения и формирования знаний.


В результате изучения дисциплины студент магистратуры должен:

знать:

  • основные направления и подходы искусственного интеллекта,

  • основные методы представления и решения интеллектуальных задач,

  • принципиальные особенности инженерии знаний и построения интеллектуальных систем, основанных на знаниях,

  • способы представления знаний и методы логического вывода,

  • технологии и инструментальные средства разработки экспертных систем,

  • методы извлечения и структурирования знаний для экспертных систем,

  • методы автоматизации формирования баз знаний.


уметь:

  • использовать основные методы представления и решения интеллектуальных задач, модели представления знаний и методы вывода, структуру экспертных систем и основные принципы их разработки,

  • разработать конкретную экспертную систему в какой-либо предметной области с использованием типовой или собственной инструментальной оболочки.


Виды учебной работы: лекции, лабораторные работы.


Изучение дисциплины заканчивается экзаменом, курсовой работой.


^ Аннотация дисциплины


Современные проблемы системного анализа и управления


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единиц (108 час).


^ Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является выработка системного видения мира; ознакомление студентов с технологией решения сложных проблем системного анализа и синтеза.


Задачей изучения дисциплины является: освоение методологических основ прикладного системного анализа, изучение технологических приемов прикладного системного анализа, получение навыков выполнения основных этапов системного исследования реальной проблемы.


Основные дидактические единицы (разделы):

Модуль 1. Методология системного анализа. Что такое прикладной системный анализ. Понятие проблемной ситуации, проблемы, вмешательства, улучшающего вмешательства. Типы улучшающих вмешательств. Понятие системы. Статистические, динамические и синтетические свойства систем. Модели систем и сложности их построения. Анализ и синтез как методы познания систем.

Модуль 2. Понятие модели. Познавательные и прагматические, абстрактные и реальные модели. Их особенности. Классификация как простейшая абстрактная модель. От языковых до математических моделей. Виды подобия реальных моделей. Адекватность и истинность моделей. Интегерентность культуре. Роль моделирования. Понятие управления. Объект управления, цель управления. Отношения между объектом управления и его моделью. Пять типов управления. Понятия простых и сложных, малых и больших систем.

Модуль 3. Технология прикладного системного анализа. Фиксация проблемы. Составление списка участников проблемной ситуации. Составление проблемного месива. Выбор конфигуратора. Целевыявление. Выбор критериев.

Модуль 4. Экспериментальное исследование систем. Элементы теории измерений и измерительных шкал. Проблемы построения и развития моделей. Генерирование альтернатив. Выбор (принятие решений). Критериальный язык, язык парных сравнений, функций выбора. Элементы теории коллективного выбора. Теория системной практики (проблемы воплощения в жизнь улучшающего вмешательства).


В результате изучения дисциплины студент магистратуры должен:

знать:

- методологические основы прикладного системного анализа,

- технологические приемы прикладного системного анализа

уметь:

- выполнять декомпозицию, применять системный подход при решении научно-исследовательских и производственных задач

владеть:

- навыками выполнения основных этапов системного исследования реальной проблемы.


Виды учебной работы: лекции, лабораторные, практические занятия.


Изучение дисциплины заканчивается экзаменом и курсовой работой.


^ Аннотация дисциплины


Современные компьютерные технологии в науке


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 зачетных единиц (144 час).


^ Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является формирование у студентов устойчивых практических навыков эффективного применения в науке современных компьютерных технологий, а также элементов теории систем, используемых при разработке, внедрении и оценке информационных технологий в научных исследованиях и практической работе.

Задачей изучения дисциплины является:

  • ознакомление студентов с современными компьютерными системами, архитектурой и принципами работы современного персонального компьютера;

  • освоение программного обеспечения современного персонального компьютера;

  • изучение принципов организации компьютерных вычислительных сетей;

  • изучение принципов методов и средств эффективного хранения и обработки данных;

  • изучение принципов и методов эффективного поиска информации в глобальной сети Internet

  • освоение образовательных компьютерных технологий;

  • ознакомление со структурой и средствами сетевых систем дистанционного обучения;

  • изучение основ использования и создания Internet-ресурсов.


Основные дидактические единицы (разделы):

Современные компьютерные системы. Персональные компьютеры: назначение, основные характеристики, основные компоненты. Сетевые компьютеры: назначение и основные характеристики. Рабочие станции: назначение и основные характеристики. Суперкомпьютеры: назначение и основные характеристики.

Программное обеспечение современного персонального компьютера. Системное программное обеспечение. Требования к современной операционной системе. Архитектура современных операционных систем. Интерфейсы программирования приложений. Основы эффективной пользовательской работы в операционной системе Windows. Современное универсальное прикладное программное обеспечение: текстовые редакторы, электронные таблицы, персональные системы управления базами данных, графическое программное обеспечение. Проблема безопасности при работе на персональном компьютере. Компьютерные вирусы и способы борьбы с ними.

Методы и средства хранения и обработки данных. Архитектура и управление базами данных. Основные понятия реляционной теории баз данных: домены, отношения, первичные и внешние ключи. Основные понятия постреляционной теории баз данных. Язык структурированных запросов SQL. Основы работы с СУБД Access. Программирование приложений баз данных. Осуществление запросов на выборку и обновление информации.

Принципы организации компьютерных вычислительных сетей. Цели объединения компьютеров в сеть. Топология и методы доступа в локальных сетях. Локальные и глобальные сети. Основополагающие принципы функционирования Internet. Способы подключения к сети Internet. Уникальный идентификатор информационного ресурса (URL). Схемы адресации ресурсов Internet. Архитектура "клиент/сервер". Примеры построения приложений на основе архитектуры "клиент/сервер". Архитектура "клиент-сервер" как основа построения информационных сервисов Internet. Проблема безопасности при работе в компьютерных сетях.

Принципы и методы поиска информации в сети Internet. Виды и типы поисковых систем сети Internet. Организация поисковой процедуры, используя стандартный поисковый сервис. Работа поисковых агентов сети Internet. Алгоритмы работы и математические модели поисковых агентов.

Образовательные компьютерные технологии. Использование компьютера в учебном процессе. Аппаратное и программное обеспечение для реализации образовательной программы. Использование обучающих программ. Выполнения на компьютере лабораторных и практических занятий. Правила автоматизированного контроля знаний.

Основные понятия и принципы дистанционного обучения. Дистанционное обучение с использованием технологий Internet. Использование открытых систем дистанционного обучения.

Использование и создание Internet-ресурсов. Правила подготовки информационных ресурсов к публикации и распространению. Особенности подготовки основных видов научно-технической документации: сообщений, рефератов, статей, пояснительных записок, справочников, словарей, технических описаний и др.

Публикация информационных ресурсов в Интернет. Программы-серверы WWW и приложения для создания информационных ресурсов. Основные принципы обмена информацией в электронном виде. Язык гипертекстовой разметки документов HTML.

Стандартные форматы файлов для обмена документами, графическими изображениями, аудио- и видеоинформацией, архивами файлов.

Принципы публикации баз данных и баз знаний в Интернете. Основные компоненты и архитектура информационных систем публикации и поиска информации.


Студент должен:

знать:

  • основные принципы организации и технические средства компьютерных систем, назначение и функциональные возможности информационных и телекоммуникационных сетей.

  • Основные телекоммуникационные и информационные техноло-гии, применяемые в научных исследованиях и практической инженерной деятельности.

  • Основные способы и форматы представления в электронном виде текстовой, графической и мультимедийной информации.

  • Современные технологии программирования и разработки приложений.

уметь:

  • Оформить результаты научных исследований в виде электронных публикации, отчёта, презентации проектно технической документации.

  • Выполнять различные математические расчёты с использованием современных компьютерных средств.

  • работать с современными операционными системами и важнейшими прикладными программами обработки информации, представления информации, с базами данных, с Интернет.

владеть:

  • навыками Разрабатывать сетевые информационные приложения с использованием современных технологий программирования.


Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.


^ Аннотация дисциплины


Адаптивные системы управления


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единиц (108 час).


^ Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является изучение принципов построения, методов проектирования современных сложных систем управления различными технологическими процессами

Задачей изучения дисциплины является:


Основные дидактические единицы (разделы):

Математическое описание, анализ и синтез САУ в пространстве состояний. Математическое описание систем в форме уравнений состояния. Описание систем управления в переменных состояния. Основные формы представления матричных уравнений. Составление уравнений состояния по структурной схеме и передаточной функции. Основные соотношения для уравнений состояния: характеристическое уравнение, матричная структурная схема, переход от уравнений состояния к передаточным функциям.

Модальное управление. Управляемость и наблюдаемость САУ. Управляемость и наблюдаемость линейных САУ. Модальное управление. Принципы построения модальных регуляторов. Определение коэффициентов обратных связей из условия получения желаемого характеристического полинома САУ.

Идентификация переменных состояния САУ. Понятие о наблюдающих устройствах. Синтез наблюдателя полного порядка и редуцированного наблюдателя. Применение наблюдающих устройств для реализации модального управления и адаптивных систем. Особенности динамики системы, замкнутой через наблюдатель.

Адаптивные системы управления. Введение. Постановка задачи адаптивного управления. Задачи адаптивного управления. Классификация адаптивных систем. Поисковые и беспоисковые адаптивные системы. Эталонные модели в беспоисковых адаптивных системах. Адаптивные системы управления со стабилизацией частотных характеристик

Адаптивные САУ с наблюдающим устройством идентификации параметров системы. Принципы построения наблюдающих устройств идентификации параметров системы. Адаптивная система электропривода с наблюдающим устройством идентификации параметра .

Адаптивные САУ с эталонной моделью, сигнальной и параметрической самонастройкой. Понятие принципов сигнальной и параметрической самонастройки. Адаптивные САУ с эталонной моделью и сигнальной самонастройкой. Методика синтеза адаптивной системы с сигнальной самонастройкой на основе 2-го метода Ляпунова. Адаптивные САУ с эталонной моделью и параметрической самонастройкой. Комбинированные системы.

Адаптивные свойства систем с переменной структурой. Понятие переменной структуры. «Скользяшие» режимы в системах с переменной структурой и независимость динамических характеристик САУ от изменения параметров.


В результате изучения дисциплины студент магистратуры должен:

знать:

- принципы построения современных систем автоматического управления (САУ);

- виды математических моделей, отражающих динамические свойства САУ;

- методы синтеза модальных регуляторов и принципы их реализации на основе наблюдающих устройств идентификации;

  • области применения и принципы построения адаптивных систем;

  • уметь выбрать алгоритм адаптивного управления в зависимости от типа и особенностей объекта управления.

уметь:

- построить математическую модель адаптивной системы автоматического управления;

- выполнить синтез адаптивной САУ на основе предъявляемых требований со стороны технологического процесса;

- использовать современную вычислительную технику и программные продукты для анализа и синтеза адаптивных систем.


Виды учебной работы: лекции, лабораторные работы


Изучение дисциплины заканчивается зачетом и курсовой работой.


^ Аннотация дисциплины


Инженерный анализ технических изделий средствами компьютерного моделирования


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единиц (108 час).


^ Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является знакомство студентов с вопросами автоматизации проектирования и инженерного анализа технических изделий, с оптимизацией их геометрии и других проектных параметров.


Задачей изучения дисциплины является:

Основной задачей дисциплины является формирование понятий, знаний, умений и навыков по следующим направлениям: исследование средствами математического моделирования (с применением метода конечных элементов) прочностных, вибрационных, усталостных, тепловых характеристик конструкций, а также обучение технологии проектирования современных изделий с применением CAE и PLM–технологий.


Основные дидактические единицы (разделы):

Введение. Теоретические основы математического моделирования.

Математические основы геометрического моделирования в CAD/CAM/CAE/PLM –системах

Методы обмена геометрией и форматы геометрических данных.

Современные CAD-системы.

Математические основы вычислительной механики сплошной среды.

Варианты метода конечных элементов

Математические основы МКЭ

Основные типы конечных элементов

Основные CAE-системы для анализа МКЭ

Практика геометрического моделирования в SolidWorks

Знакомство с интерфейсом и возможностями CAD–системы SolidWorks.

Инженерный анализ в COSMOSWorks 2005
^

Аэрогидродинамика и теплопередача в COSMOSFloWorks

Кинематика и динамика в COSMOSMotion



В результате изучения дисциплины студент магистратуры должен:

знать:

  • основные принципы разработки математических моделей технических объектов и методы их анализа;

  • методы и алгоритмы, на основе которых троятся вычислительные процедуры основных этапов проектирования и анализа технических объектов;

  • основные принципы и методологию fанализа методом конечных элементов.


уметь:

  • работать с CAD/CAE–системами;

  • работать с программной документацией;

  • применять на практике приёмы геометрического моделирования, инженерного анализа, синтеза и оптимизации применительно к задачам конструирования технических изделий;


владеть:

  • параметрического твердотельного геометрического моделирования;

  • эффективной работы с эскизами;

  • разработки сборок “Сверху вниз” и “Снизу вверх”;

  • поверхностного моделирования;

  • работы с большими сборками;

  • оптимизации конструкторских и технологических решений с применением метода конечных элементов.



Виды учебной работы: лекции, лабораторные работы.


Изучение дисциплины заканчивается зачетом и курсовой работой.

^ Аннотация дисциплины


Моделирование сложных систем


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 зачетных единиц (144 час).


^ Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является приобретение студентами знаний и навыков применения методологических основ моделирования сложных систем и проведения вычислительного эксперимента.


Задачей изучения дисциплины является: приобретение знаний и навыков практического построения моделей, освоение унифицированного языка моделирования систем, умение представлять объекты в виде множества моделей с различных точек отображения.


Основные дидактические единицы (разделы): Понятие модели и моделирования, свойства моделей . Классификация математических моделей. Методы построения математических моделей. Аналитические модели, модели идентификации. Универсальный язык моделирования, основные модели и представления. Диаграмма прецедентов. Диаграмма последовательностей. Диаграмма кооперации. Диаграмма классов. Диаграмма состояний.


В результате изучения дисциплины студент магистратуры должен:

знать: принципы и определения моделирования систем, основные типы моделей, их классификацию, унифицированный язык моделирования, его нотации и семантику.

уметь: разрабатывать модели объектов и процессов с помощью визуального языка моделирования.


владеть: навыками построения моделей при помощи программных средств визуального моделирования.


Виды учебной работы: Лекции, практические занятия


Изучение дисциплины заканчивается Зачетом.


^ Аннотация дисциплины


Образовательные системы


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 зачетных единиц (144 час).


Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является

Целью изложения данной дисциплины является обучение магистров решению комплекса вопросов, связанных с организацией учебного процесса технического университета на базе электронных технологий

Задачей изучения дисциплины является:

Основной задачей дисциплины является формирование понятий, знаний, умений и навыков по следующим направлениям: управление (администрирование) учебным процессом на основе сетевых технологий; разработка информационных ресурсов; организация учебного процесса с применением обучающих сред.


Основные дидактические единицы (разделы):

Введение. Методические и организационные аспекты электронных технологий обучения

Информационное общество. Применение информационно-коммуникационных технологий в различных сферах деятельности. Роль инженерного образования в инновационной экономике. Открытое образование и дистанционное обучение. Web-технологии. Сети научных и образовательных учреждений. Электронные библиотеки. Сетевые производственные струкуры. Организация непрерывного интегрированного многоуровнего профессионального обучения на основе дистанционных технологий.


Образовательно-информационная среда технического вуза

Педагогическая основа современных образовательно-информационных сред. Основные принципы формирования образовательно-инфор-мационной среды (ОИС). ОИС технического вуза. Корпоративные информационно-вычислительные и мультисервисные сети. Образовательные порталы. Автоматизированные информационные системы управления образовательной деятельностью. Лабораторные стенды и производственное оборудование с сетевым доступом. Распределенные электронные библиотечные ресурсы. Базы мультимедийных учебно-методических материалов.


Электронные учебно-методические материалы

Классификация электронных учебно-методических материалов (ЭУММ). Электронные учебники. Прикладные электронные энциклопедии. Автоматизированные обучающие системы. Интерактивные электронные технические руководства. Принципы проектирования ЭУММ. Этапы процесса разработки ЭУММ. Международные стандарты в сфере открытого образования. Представление ЭУММ в информационно-образовательных средах: язык SGML, язык HTML, язык XML. Инструментальные средства разработки ЭУММ. Рекомендации по разработке сетевых ЭУММ.


Виртуальные и автоматизированные лабораторные практикумы

Виртуальные лаборатории (ВЛ). Классификация программного обеспечения ВЛ. Методические и организационные аспекты применения ВЛ. Программное обеспечение ВЛ: математические пакеты, моделирующие программы, учебные автоматизированные системы. Лаборатории автоматизированного лабораторного практикума (АЛП). Принципы построения лабораторий АЛП. Технические и программные средства дистанционного управления реальным оборудованием в сети Интернет. Методические аспекты использования АЛП с удаленным доступом в учебном процессе при различных технологиях обучения. Компьютерные измерительные технологии фирмы National Instruments. Примеры действующих АЛП.


Автоматизация управления образовательной деятельностью вуза

Классификация автоматизированных информационных систем для управления деятельностью вуза. Система электронного документооборота. Система «Абитуриент». Система «Контингент». Система «Сессия». Система «Учебное планирование». Синтез расписания учебных занятий.


Системы управления учебным процессом «Красноярский виртуальный университет» и LOTUS LEARNINGSPACE

ОИС «Красноярский виртуальный университет» как сегмент общероссийского портала Открытого образования. Основные функции и информационные ресурсы. Администрирование учебным процессом. Система LOTUS LEARNINGSPACE 5.х. Общие сведения. Архитектура системы. Технология обучения. Интерфейс Студента. Интерфейс Администратора. Разработка учебных материалов средствами LEARNINGSPACE. Управление учебным процессом: создание профилей курсов и пользователей; регистрация новых пользователей; регистрация пользователей на курсы; управление просмотром курсов; назначение инструкторов на курсы, работа с журналом; создание и модификация отчетов; импорт и экспорт курсов.


Управление качеством образовательного процесса, реализуемого на основе электронных технологий

Понятие качества. Модели обеспечения качества. Стандарт ИСО 9000. подходы к управлению качеством. Контроль и оценка качества дистанционного обучения. Группы системных показателей качества дистанционного обучения. Способы оценки показателей качества дистанционного обучения. Классификация учебных и учебно-методических материалов, включаемых в базу учебных материалов. Оценка качества базы учебных материалов. Оценка качества программных продуктов. Оценка других показателей качества.


В результате изучения дисциплины студент магистратуры должен:

знать:

  • основные принципы администрирования учебного процесса, реализованного на базе электронных технологий обучения;

  • основные принципы реализации виртуального и автоматизированного лабораторных практикумов на основе сетевых технологий;

  • принципы организации электронных конструкторских бюро и виртуальных предприятий, построенных с применением CALS-идеологии.

уметь:

  • разрабатывать образовательные программы для электронных обучающих сред;

  • организовывать учебный процесс с позиций тьютора;

  • организовывать учебный процесс с позиций администратора электронной обучающей среды.

владеть:

  • работы в электронных обучающих средах;

  • применять международные стандарты при управлении учебным процессом, реализуемым на основе электронных технологий обучения.


Виды учебной работы: лекции, лабораторные работы.


Изучение дисциплины заканчивается зачетом.


^ Аннотация дисциплины


Проектирование программных систем


Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 зачетных единиц (144 час).


^ Цели и задачи дисциплины

Целью изучения дисциплины является приобретение магистрантами знаний о современных технологиях проектирования программных систем.

Задачей изучения дисциплины является: на конкретных примерах, с использованием современных информационных технологий решать проблемы и задачи проектирования программных систем.


Основные дидактические единицы (разделы):

Выбор жизненного цикла разработки ПО.

Управление процессами предметной области.

Отбор команды разработчиков проекта.

Определение цели и области действия программного проекта.

Создание структуры пооперационного перечня работ.

Идентификация задач и действий.

Оценка размера и возможности повторного использования ПО.

Оценка длительности и стоимости разработки ПО.

Распределение ресурсов.

Формирование рабочего графика.

Спецификация требований к ПО.


В результате изучения дисциплины студент магистратуры должен:

знать:

- принципы определения цели и области действия программного проекта,

- принципы создание структуры пооперационного перечня работ,

- технологии идентификации задач и действий,

- принципы распределения ресурсов,

- принципы формирования рабочего графика, спецификацию требований к ПО

уметь:

- производить выбор жизненного цикла разработки ПО,

- анализировать процессы предметной области,

- производить отбор команды разработчиков проекта,

- производить оценку размера и возможности повторного использования ПО в смежных проблемных областях,

- производить оценку длительности и стоимости разработки ПО,

владеть:

- навыками разработки спецификации требований к ПО по ГОСТ стандартам на разработку ПО.


Виды учебной работы: лекции, лабораторные работы.


Изучение дисциплины заканчивается зачетом.





Скачать 434,46 Kb.
оставить комментарий
Дата02.10.2011
Размер434,46 Kb.
ТипДокументы, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

Рейтинг@Mail.ru
наверх