Основная образовательная программа высшего профессионального образования (ооп впо) (бакалавриата), реализуемая вузом по направлению 230100. 62 «Информатика и вычислительная техника»
Скачать 3.59 Mb.
|
Формы промежуточного контроля: Текущий контроль, промежуточная аттестация, опрос. Форма итогового контроля знаний: зачет Б2.В.ДВ.2. 1. Математическая статистика Цель дисциплины: Целью преподавания дисциплины является изучение основ математической статистики как части базовой общематематической подготовки специалистов в области информатики и вычислительной техники и информационных систем и технологии. Задача дисциплины: Основная задача – приобретение студентами знаний, умений и навыков, относящихся к терминологии, базовых положений, формальному аппарату, математических моделей, методов и средств математической статистики. Помимо того, важной задачей является освоение студентами практических приемов решения задач в рамках названных разделов дисциплины. Краткая характеристика учебной дисциплины (основные блоки, темы): Статиcтические оценки параметров и методы их определения. Статистические оценки параметров и их свойства. Статистические оценки параметров распределений при больших выборках. Неравноточные наблюдения. Асимптотическое распределение выборочных характеристик. Методы оценки параметров. Метод максимального правдоподобия и метод моментов. Построение доверительных интервалов. Точные распределения некоторых выборочных характеристик. Распределение выборочной дисперсии из нормальной совокупности. Оценка параметров распределения по малым выборкам. Доверительные интервалы для центра распределения, дисперсии и среднего квадратического отклонения. Статистическая проверка гипотез. Статистическая проверка гипотез. Проверка гипотез относительно вероятности и математического ожидания. Общая задача проверки гипотез. Теорема Неймана - Пирсона. Проверка гипотезы о равенстве двух центров распределения. Проверка гипотезы о дисперсиях. Критерии согласия. Критерии согласия Пирсона, Колмогорова и омега-квадрат. Критерии согласия Смирнова и Вилкоксона. Основы теории регрессии, Понятие о корреляции и регрессии. Задачи регрессии. Примеры регрессионных моделей. Построение регрессионной модели. Компетенции, формируемые в результате освоения учебной дисциплины: ОК-10, ПК-6. Место дисциплины в структуре ООП: Дисциплина входит в вариативную часть математического и естественнонаучного цикла, является логическим продолжением курса теории вероятностей. Наименования дисциплин, необходимых для освоения данной учебной дисциплины: Для изучения данной дисциплины необходимы следующие знания, умения и навыки. Знать теорию вероятностей в объеме изученной учебной дисциплины, базовые разделы алгебры и математического анализа. Уметь планировать свою деятельность по изучению разделов дисциплины. Владеть навыками теоретического подхода к решению задач, полученными при изучении теории вероятностей. Дисциплина «Математическая статистика» имеет межпредметные связи со следующими учебными дисциплинами: «Теория информационных процессов и систем», «Моделирование информационных систем», «Эксплуатационное обслуживание информационных систем на транспорте», «Качество информационных систем». Знания, умения и навыки, получаемые в процессе изучения дисциплины: Изучив дисциплину, студент должен: знать: тематику, содержание и терминологию основных разделов математической статистики, предоставляемые ими методы и средства; области и границы применения аппарата математической статистики для оценки и анализа результатов исследований в области информатики и информационных технологий. уметь: формулировать и анализировать задачи, находить пути их решения и решать с использованием математического аппарата и моделей, изученных в данной дисциплине; применять математический аппарат, изученный в данной дисциплине, в научно-исследовательской работе и инновационных разработках в рамках предстоящей профессиональной деятельности. владеть: методами и средствами математической статистики для анализа и проектирования технических систем в будущей профессиональной деятельности; аппаратом математической статистики применительно к задачам анализа и синтеза в процессе разработки принципиально новых, в том числе интеллектуальных, технических систем. Трудоемкость дисциплины – 3 зачетные единицы (экзамен). Распределение времени по видам занятий:
Формы промежуточного контроля: Контроль усвоения теоретической части раздела, проверка конспекта по самостоятельно проработанным темам раздела, контроль решения задаваемых на дом задач по темам раздела, контрольная работа, устный общетеоретический опрос. Форма итогового контроля знаний: экзамен 2. Теория нечетких множеств Цель дисциплины: По итогам курса предполагается знакомство слушателей с теорией нечётких множеств, её логическим и алгебраическим обоснованием и с применением теории нечётких множеств в задачах проектирования информационных систем и искусственного интеллекта. Задача дисциплины: — ознакомиться с основами дескриптивной теории множеств и с аксиоматизациями теории множеств, — изучить алгебраические основы теории нечётких множеств, — ознакомиться с основными приложениями теории нечётких множеств. Краткая характеристика учебной дисциплины (основные блоки, темы): Дополнительные главы алгебры и логики. Группы, кольца, поля. Линейные и аффинные пространства. Абстрактные алгебраические системы. Вычисления в алгебраических системах. Теория моделей. Выводимость, разрешимость, вычислимость. Модели алгебраических систем. Модели теории множеств. Теории множеств. Аксиоматизация теории множеств. Дескриптивная теория множеств. Аксиоматические проблемы теории множеств. Модели теории множеств. Нечёткие множества. Операции с нечёткими множествами. Нечёткие множества и алгебраические системы. Нечёткие множества и неклассические логики. Нечёткие множества и вероятностная мера. Приложения к проектированию информационных систем. Распознавание образов. Принятие решений в системах искусственного интеллекта. Модели логического вывода. Компетенции, формируемые в результате освоения учебной дисциплины: ОК-10. Место дисциплины в структуре ООП: Дисциплина «Теория нечётких множеств» входит в вариативную часть математического и естественнонаучного цикла и является дисциплиной по выбору. Наименования дисциплин, необходимых для освоения данной учебной дисциплины: — ознакомиться с основами дескриптивной теории множеств и с аксиоматизациями теории множеств, — изучить алгебраические основы теории нечётких множеств, — ознакомиться с основными приложениями теории нечётких множеств. Знания, умения и навыки, получаемые в процессе изучения дисциплины: Изучив дисциплину, студент должен: знать: основные факты и методы математической логики в применении к теории нечётких множеств уметь: проводить вычисления в абстрактных алгебраических системах владеть: методами построения формальных теорий и их моделей в алгебраических системах Трудоемкость дисциплины – 3 зачетные единицы (экзамен). Распределение времени по видам занятий:
Для подготовки к контрольным работам преподаватель предоставляет студентам набор типовых задач, которые студенты решают самостоятельно, общаясь с преподавателем через интерактивный сайт кафедры. Формы промежуточного контроля: Самостоятельная работа, контрольная работа, устный общетеоретический опрос. Форма итогового контроля знаний: экзамен Б2.В.ДВ.3. 1. Теория принятия решений Цель дисциплины: дисциплины – теоретическое и практическое освоение подходов к принятию решений при проектировании информационных систем на основе применения методологии исследования операций и методов теории оптимизации. Задача дисциплины: дать базовые знания по методологии исследования операций и теории оптимизации; привить умения математической постановки задач принятия решений; Краткая характеристика учебной дисциплины (основные блоки, темы): Введение. Определения понятий: система, структура, организация, цели, критерии, модели. Практические задачи теории принятия решений. Процедуры принятия решений с использованием средств вычислительной техники. Основные этапы исследования операций: определение целей, выбор критериев, формулировка проблемы, построение модели, поиск решения, анализ решения, реализация. Классификация задач. Методы решения задач линейного программирования. Общая задача линейного программирования. Примеры практических задач. Многоугольник ограничений, линии уровня целевой функции, угловые, граничные и внутренние точки. Графический метод решения. Симплекс–метод решения задачи линейного программирования. Свободные и базисные переменные. Поиск опорного решения. Поиск оптимального решения. Двойственная задача линейного программирования. Теоремы двойственности. Применение теории двойственности в практических задачах. Транспортная задача линейного программирования. Поиск опорного плана: метод северо-западного угла, метод минимального элемента. Методы решения транспортной задачи: метод последовательного улучшения, метод потенциалов. Примеры. Методы решения задач нелинейного программирования. Аналитические методы решения при отсутствии ограничений. Пояснение теоремы Куна-Таккера. Метод неопределенных множителей Лагранжа. Поисковые методы решения задач нелинейного программирования. Методы дихотомии, золотого сечения, перебора, шаговые методы. Приемы ускорения сходимости. Методы поиска в многомерном пространстве: метод наискорейшего спуска, метод покоординатного спуска, метод Ньютона-Рафсона. Анализ сходимости. Задачи выбора варианта решения. Постановка задачи многоэтапного выбора. Понятие о динамическом программировании. Принцип оптимальности. Функциональное уравнение Беллмана. Задача распределения ресурса. Задача выбора маршрута в транспортной сети. Выбор решения в условиях неопределенности. Источники неопределенности. Элементы теории статистических решений. Критерии выбора: критерий Байеса, критерий Лапласа, критерий Вальда, критерий минимального риска Сэвиджа, критерий Гурвица. Области применения критериев. Прогнозирование временных рядов. Постановка задачи прогнозирования временных рядов. Классификация методов прогнозирования. Метод скользящего среднего. Оптимальные дискретные фильтры. Метод Бокса-Дженкинса. Адаптивные методы прогнозирования. Компетенции, формируемые в результате освоения учебной дисциплины: ОК-1, ПК-6. Место дисциплины в структуре ООП: Учебная дисциплина «Теория принятия решений» относится к математическому и естественнонаучному циклу и входит в его вариативную часть, является дисциплиной, изучаемой по выбору. Наименования дисциплин, необходимых для освоения данной учебной дисциплины: Дисциплина изучается в пятом семестре. Для её освоения необходимы знания, умения и навыки, приобретаемые при освоении следующих дисциплин учебного плана: Теория вероятностей и случайные процессы, Математический анализ, Линейная алгебра, Дискретная математика Знания, умения и навыки, получаемые в процессе изучения дисциплины: Изучив дисциплину, студент должен: знать: структуру процесса принятия решений; приемы формирования критериев качества принимаемых решений; основные положения методологии исследования операций; постановку и методы решения задач линейного и нелинейного программирования; постановку и методы решения задач многокритериального выбора; постановку и методы решения задачи прогнозирования временных рядов; уметь: формулировать цели операций; выбирать критерии оценки качества операций; строить математические модели задач принятия решений; решать задачи математического программирования; решать задачи многокритериального выбора; решать задачи прогнозирования временных рядов. Трудоемкость дисциплины – 2 зачетные единицы (зачет). Распределение времени по видам занятий:
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Похожие:
 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования | | Нормативные документы для разработки ооп бакалавриата по направлению подготовки 080100. 62 «Экономика» |
| Основная образовательная программа бакалавриата, реализуемая Новокузнецким филиалом-институтом гоу впо «Кемеровский государственный... |  | Основная образовательная программа высшего профессионального образования (ооп впо) специалитета, реализуемая вузом по специальности... |
| Основная образовательная программа высшего профессионального образования (бакалавриата), реализуемая Сибирским федеральным университетом... | | Основная образовательная программа высшего профессионального образования бакалавриата, реализуемая вузом по направлению подготовки... |
| Образовательная программа высшего образования бакалавриата, реализуемая вузом по направлению подготовки 40. 03. 01 «Юриспруденция»... | | Основная образовательная программа бакалавриата, реализуемая вузом по направлению подготовки 030300. 62 «Психология», профилю «Общий»... |
| Основная образовательная программа (ооп) бакалавра, реализуемая вузом по направлению подготовки 270800. 62 «Строительство» профиль... | | Нормативные документы для разработки ооп бакалавриата по направлению подготовки 030900 Юриспруденция |