«УТВЕРЖДАЮ» ДЕКАН ФАВТ ______ |
______Ю. М.ВИШНЯКОВ « 23 » мая 2009 г.ПРОГРАММА
МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ЭКЗАМЕНА
на степень (квалификацию) – «МАГИСТР ТЕХНИКИ И ТЕХНОЛОГИЙ»
по направлению: 230100 «Информатика и вычислительная техника»
по программе: 230105 «Интеллектуальные системы»
Программа одобрена на заседании кафедры
Математического обеспечения и применения ЭВМ
Протокол № 11 от ” 22 ” мая 2009г.
Ученый секретарь кафедры
МОП ЭВМ, ст. преп. __________
СОДЕРЖАНИЕ
1. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА. 3
1.1. Общие положения. 3
1.2. Область применения и сфера действия программы.. 3
1.3. Нормативные документы.. 3
1.4. Термины и определения. 4
1.5. Общие квалификационные программные требования. 5
1.6. Порядок проведения междисциплинарного госэкзамена. 5
2. СОДЕРЖАНИЕ МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОГО ЭКЗАМЕНА. 7
Общепрофессиональные дисциплины... 7
2.1. Современные проблемы информатики и вычислительной техники. 7
2.1.1. Требования государственного образовательного стандарта. 7
2.1.2. Вопросы.. 7
2.1.3. Литература. 8
2.2. Компьютерные технологии в науке и образовании. 8
2.2.1. Требования государственного образовательного стандарта. 8
2.2.2. Вопросы.. 8
2.2.3. Литература. 9
2.3. История и методология информатики и вычислительной техники. 10
2.3.1. Требования государственного образовательного стандарта. 10
2.3.2. Вопросы.. 10
2.3.3. Литература. 10
Специальные дисциплины... 11
2.4. Теоретическая информатика. 11
2.4.1. Основы теории информации. 11
2.4.2. Математическая логика и основы теории множеств. 11
2.4.3. Архитектура вычислительных систем и сетей ЭВМ. 12
2.4.4. Языки программирования и средства разработки программного обеспечения. 12
2.4.5. Технологии программирования для глобальных сетей. 12
2.4.6. Литература. 13
2.5. Параллельное программирование. 14
2.5.1. Введение. Параллельные вычислительные системы.. 14
2.5.2. Параллельные диалекты Фортрана. 14
2.5.3. Транспьютерные системы. Язык Оккам. 14
2.5.4. Параллельное программирование для современных операционных систем.. 15
2.5.5. Сетевые кластерные системы.. 15
2.5.6. Литература. 15
2.6. Интеллектуальные системы.. 15
2.6.1. Общие вопросы ИИ.. 15
2.6.2. Модели знаний. 16
2.6.3. Поиск и вывод знаний. 16
2.6.4. Распознавание образов. 16
2.6.5. Технологии инженерии знаний. 16
2.6.6. Литература. 17
1. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
1.1. Общие положения
Специализация «Интеллектуальные системы» является междисциплинарной областью направления «Информатика и вычислительная техника». Она объединяет усилия инженеров и математиков, программистов и системотехников, психологов и нейрофизиологов, социологов и лингвистов в деле разработки теоретических, методологических и практических основ создания перспективных информационных технологий и систем. Достижения в области теоретической информатики и искусственного интеллекта в значительной мере определяют прогресс в технологиях разработки программного обеспечения и информационных ресурсов, в формировании и быстром развитии новых направлений в информационных технологиях.
В соответствии с государственным образовательным стандартом, «Положением об итоговой аттестации выпускников высших учебных заведений РФ» (п. 2.4) и учебным планом магистерской подготовки государственный междисциплинарный экзамен (госэкзамен) является компонентом итоговой аттестации магистрантов, наряду с выпускной квалификационной работой. Целью междисциплинарного госэкзамена является выявление и объективная оценка уровня специальной подготовки выпускника относительно общих требований, определяемых государственным образовательным стандартом направления «Информатика и вычислительная техника». Уровень требований госэкзамена соответствует уровню требований вступительных экзаменов в аспирантуру.
1.2. Область применения и сфера действия программы
Учебный план магистерской подготовки по направлению «Информатика и вычислительная техника» предусматривает государственную аттестацию в форме междисциплинарного госэкзамена и защиты выпускной квалификационной работы (магистерской диссертации). Целью госэкзамена является решение вопроса об итоговой аттестации каждого студента путем проведения комплексной оценка полученных им за период обучения теоретических знаний с учетом программных критериев и отличительных региональных особенностей образовательной программы.
Программа междисциплинарного госэкзамена является обязательным элементом организации и проведения итоговой аттестации магистрантов. В программе отражается междисциплинарный характер экзамена, форма экзамена (письменный), перечень разделов (тем, вопросов), отражающих основное содержание каждой из дисциплин, выносимых на экзамен; источники учебной информации, рекомендуемые для подготовки к экзамену; критерии оценки результатов сдачи госэкзамена.
Госэкзамен принимается государственной экзаменационной комиссией в соответствии с утвержденной программой, вопросы которой служат для установления соответствия содержания, уровня и качества подготовки магистранта требованиям государственных образовательных стандартов, а также показателям качества образования, характеризующим уровень знаний студентов, полученным в процессе обучения и направленным на достижение задач образовательной программы.
1.3. Нормативные документы
Законы РФ «Об образовании» (ред. от 01.01.2001 г. ), «О высшем и послевузовском образовании»;
Государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования по направлению «Информатика и вычислительная техника» (рег. № 36 тех/маг от 01.01.2001г.);
Положение об итоговой государственной аттестации выпускников вузов Российской Федерации (утв. пр. МО РФ от 25.03.03г. № 000) // Бюллетень Министерства образования Российской Федерации. Высшее и среднее профессиональное образование, 2003, № 7;
Методические рекомендации по определению структуры и содержания государственных аттестационных испытаний по направлению подготовки (специальности) высшего профессионального образования (письмо Минобразования России от 18.05.02 № ин/15) // Бюллетень Минобразования России, 2002, № 7;
Устав ЮФУ;
Учебный план многоуровневой системы подготовки магистров ТРТУ по направлению «Информатика и вычислительная техника»;
Итоговая аттестация выпускников образовательных программ по направлению «Информатика и вычислительная техника»: Учебно-методическое пособие / , , . – Таганрог: Изд-во ЮФУ, 2008. – 266 с.
Согласно нормативным документам лица, не прошедшие государственную итоговую аттестацию или получившие на ней неудовлетворительные результаты, вправе пройти аттестацию повторно не ранее чем через год. Лицам, не проходившим госаттестацию по уважительной причине (по медицинским показаниям или в других исключительных, документально подтвержденных, случаях), предоставляется возможность пройти итоговые аттестационные испытания без отчисления из вуза. В этом случае дополнительные заседания государственной аттестационной комиссии организуются в установленные вузом сроки, но не позднее четырех месяцев после подачи заявления. Студент, не проходивший итоговую аттестацию по уважительной причине, не считается проходящим аттестацию повторно, поэтому годовая отсрочка, установленная Законом РФ «Об образовании», на него не распространяется. Студент, завершивший освоение учебного плана магистратуры и не подтвердившим соответствие подготовки требованиям ГОС при прохождении одного или нескольких итоговых аттестационных испытаний, отчисляется из вуза и ему выдается академическая справка установленного образца. При его восстановлении в вузе могут быть назначены повторные итоговые аттестационные испытания по заявлению в порядке и в сроки указанные в Законе «Об образовании». Повторные итоговые аттестационные испытания не могут назначаться более двух раз. Повторная сдача госэкзамена с целью повышения аттестационной оценки не предусмотрены.
Решение вопроса о присвоении выпускнику квалификации (степени) «Магистр техники и технологии» по направлению «Информатика и вычислительная техника» принимает государственная аттестационная комиссия. Документами, подтверждающими успешность результатов сдачи госэкзамена, являются экзаменационные ведомости; протоколы заседаний комиссии; зачетная книжка студента; бланки письменных ответов студентов на вопросы экзаменационного билета.
1.4. Термины и определения
Государственная аттестационная комиссия (ГАК) - орган из группы лиц, осуществляющий итоговую государственную аттестацию. ГАК может состоять из экзаменационных комиссий по приему государственных экзаменов, по приему междисциплинарного экзамена по направлению и по защите выпускных квалификационных работ.
Государственный экзамен — это вид аттестационного испытания, программа и критерии оценки которого должны полностью соответствовать образовательной программе, освоенной магистром за время обучения. Государственный экзамен может включать экзамены по отдельным дисциплинам учебного плана и/или итоговый междисциплинарный экзамен по направлению подготовки.
Магистр - лицо, овладевшее на основе базового высшего образования бакалаврского уровня системой специальных знаний и методологией инженерной и научно-исследовательской деятельности, достаточных для самостоятельного выполнения инженерных проектов и исследовательских работ, а также для преподавательской деятельности в вузах.
1.5. Общие квалификационные программные требования
Выпускники, претендующие на получение квалификации (степени) «Магистр техники и технологии» по направлению «Информатика и вычислительная техника», должны быть профессионально подготовлены к выполнению теоретических и экспериментальных исследований в области информатики и вычислительной техники для получения научных знаний, определяющих пути, способы и средства совершенствования существующих и создание новых программно-аппаратных средств и технологий, информационных продуктов и услуг. Магистр должен знать и понимать:
· общие предпосылки и условия осуществления научно-исследовательской деятельности, закономерности ее взаимодействия с инженерной деятельностью;
· закономерности развития научной и экспериментальной деятельности в области теоретической информатики и искусственного интеллекта, основы их методологии и современные проблемы;
· основные методы и способы эффективного использования информационных и других ресурсов в индивидуальной и совместной инженерной и научно-исследовательской деятельности;
· пути теоретического и/или экспериментального решения научно-исследовательских задач в области информатики и вычислительной техники, а также объективно интерпретировать результаты исследований;
· существующие методы, способы и технологии теоретического и экспериментального исследования объектов информатики;
· современные и перспективные информационные средства и технологии исследований; способы изложения и документирования результатов выполненных исследований в соответствии с нормами научных коммуникаций.
1.6. Порядок проведения междисциплинарного госэкзамена
К госэкзамену допускаются студенты, завершившие согласно индивидуальному учебному плану полный курс обучения в магистратуре и успешно прошедшие все предусмотренные планом аттестационные испытания, выполнившие требования положения о магистратуре в вузе.
Сроки работы ГАК утверждается распоряжением руководителя вуза по представлению выпускающей кафедры не позднее, чем за один месяц до начала ее работы.
Экспертной оценке в процессе госэкзамена подвергаются письменные и устные ответы экзаменующегося на вопросы программы и членов ГАК. Все решения ГАК по результатам госэкзамена принимаются простым большинством голосов членов комиссии. В случае равенства голосов «за» и «против» председателю ГАК предоставляется право окончательного решения. Особые мнения членов комиссии фиксируются в протоколе ГАК. Оценка результатов сдачи госэкзамена осуществляются по четырехбалльной шкале оценок: «отлично», «хорошо», «удовлетворительно», «неудовлетворительно». Наиболее значимым критерием оценки «отлично» является следующее: самостоятельно даны полностью правильные и исчерпывающие ответы на все обязательные и дополнительные вопросы. Возможные варианты снижения оценки за ответы на госэкзамене:
· самостоятельно даны правильные, но не развёрнутые (в краткой форме, без дополнительной аргументации) ответы на экзаменационные вопросы;
· самостоятельно даны правильные и исчерпывающие ответы на одни из вопросов, в то время как на другие ответ был верным, но не полным;
· на обязательный(е) экзаменационный(е) вопрос(ы) даны основные тезисы ответов, отсутствует четкая самостоятельная логика рассуждений, целостный подход к рассматриваемым вопросам;
· ответы на обязательные и(или) дополнительные вопрос(ы) были даны с помощью наводящих вопросов;
· правильного ответа на обязательные или дополнительные вопросы дано не было.
Результаты сдачи госэкзамена объявляются в тот же день после оформления протокола заседания комиссии. Аппеляция по результатам госэкзамена не предусмотрена.
Обеспечение процесса сдачи госэкзамена необходимыми ресурсами осуществляется согласно Уставу государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный Федеральный университет».
2. СОДЕРЖАНИЕ МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОГО ЭКЗАМЕНА
Программа организована по модульному принципу и основана на образовательном контенте, используемом в учебном процессе ФАВТ в ходе профессиональной подготовки магистров по учебному плану направления «Информатика и вычислительная техника» по специализации «Интеллектуальные системы».
Программа включает основные дидактические единицы федеральных дисциплин «Современные проблемы информатики и вычислительной техники», «История и методология информатики и вычислительной техники», «Компьютерные технологии в науке и образовании», вузовских дисциплин «Интеллектуальные системы», «Высокопроизводительные многопроцессорные вычислительные системы», «Теоретическая информатика», а также дисциплин специализации индивидуальных учебных планов магистрантов.
Общепрофессиональные дисциплины
2.1. Современные проблемы информатики и вычислительной техники
2.1.1. Требования государственного образовательного стандарта
Математические проблемы информатики; теория сложности алгоритмов; развитие языков, методов и технологий программирования; современные архитектуры ВС, параллельные системы, ВС с массовым параллелизмом; развитие вычислительных сетей и телекоммуникаций; новые принципы и модели вычислений; новые парадигмы программирования; верификация программ; системы компьютерной алгебры; синергетика и информатика; системы искусственного интеллекта; новые технологии извлечения знаний из больших баз данных; задачи, модели и проблемы человеко-машинного взаимодействия; тенденции и перспективы развития информатики и ВТ; правовые, экономические, социальные и психологические аспекты информатизации деятельности человека.
2.1.2. Вопросы
1. Теоретическая оценка производительности многопроцессорных вычислительных систем.
2. Экспериментальная оценка производительности МВС. Основные подходы.
3. Экспериментальная оценка производительности МВС. Тесты производительности процессора.
4. Экспериментальная оценка производительности МВС. Комбинированные тесты.
5. Экспериментальная оценка производительности МВС. Тест SPEC. CINT2000.
6. Экспериментальная оценка производительности МВС. Тест SPEC. CFP2000.
7. Особенности оценки производительности проектируемых МВС.
8. Математическое обоснование теста HINT.
9. Алгоритмическое обоснование теста HINT.
10. Особенности HINT-тестирования в зависимости от используемых режимов памяти.
11. Особенности HINT-тестирования в зависимости от точности вычислений.
12. Особенности HINT-тестирования в зависимости от изменения частоты процессора.
13. Особенности HINT-тестирования в зависимости от размера основной памяти.
14. Языковые средства представления МВС. Нисходящая методология описания и моделирования многопроцессорных вычислительных систем
15. Языковые средства представления МВС. Средства представления систем.
16. Иерархическое многомодульное представление МВС.
17. Технологии и техника параллельного программирования.
18. Проблематика параллельного программирования.
2.1.3. Литература
1. , , Поленов производительности многопроцессорных вычислительных систем с массовым параллелизмом. – М.: Радио и связь, 2003 – 135 с.
2. Информационно-аналитический центр по параллельным вычислениям. http://www. *****
3. Бочаров и техника параллельного программирования. http://dks. *****/
4. Дж. Макконелл. Основы современных алгоритмов. – М.: Техносфера, 2004 – 368 с.
5. Центр информационно-аналитических технологий. http://www. *****
6. Сервер кафедры ВТ \\vt\Students\Учебные курсы\магистранты\
2.2. Компьютерные технологии в науке и образовании
2.2.1. Требования государственного образовательного стандарта
Информационные технологии в научных исследованиях и разработках. Компьютерные методы и технологии анализа и интерпретации данных. Компьютерные системы поддержки принятия решений. Локальные и глобальные компьютерные сети. Поиск научно-технической информации в Интернет. Компьютерная графика в научных исследованиях. Гипермедиа и мультимедиа системы. Распределенные базы данных. Интеграция ресурсов Интернет с распределенными базами данных. Дистанционное обучение, технологии и средства. Видеоконференции.
2.2.2. Вопросы
1. Понятие информационной технологии как научной дисциплины.
2. Структура предметной области информационной технологии.
3. Место информационной технологии в современной системе научного знания.
4. Новая информационная технология.
5. Основные научные направления развития информационных технологий.
6. Проблема семантического сжатия информации.
7. Методологический аппарат науки как информационная технология.
8. Технологии и методы анализа и интерпретации данных.
9. Технологии оперативной аналитической обработки данных OLAP и многомерные модели данных.
10. Технология глубинного анализа данных.
11. Технология визуализации данных.
12. Основные методы разведочного статистического анализа.
13. Анализ распределений переменных.
14. Разведочный анализ корреляционных матриц.
15. Анализ многовходовых таблиц частот.
16. Методы многомерного разведочного анализа.
17. Кластерный анализ.
18. Объединение (древовидная кластеризация).
19. Метод К средних.
20. Факторный анализ.
21. Анализ дискриминантных функций.
22. Многомерное шкалирование.
23. Логлинейный анализ.
24. Канонический анализ.
25. Множественная регрессия.
26. Анализ соответствий.
27. Анализ временных рядов.
28. Деревья классификации.
29. Нейронные сети.
30. Сеть Хопфилда.
31. Нейронное управление.
32. Применение генетических алгоритмов обучения нейронных сетей.
33. Нечеткие нейросети.
34. Графические методы РАД (визуализация данных).
35. Задачи компьютерных систем поддержки принятия решений.
36. Влияние неопределенности и субъективности оценок на компьютерную поддержку принятия решения.
37. Трудности, возникающие при использовании компьютерных систем поддержки принятия решений и возможности их преодоления.
38. Структура системы поддержки принятия решений.
39. Компьютерные системы поддержки принятия решений и экспертные системы на предприятиях.
40. Компьютерная поддержка принятия решений в САПР.
41. Аппаратно-программные средства систем поддержки принятия решений.
42. Групповая обработка данных.
2.2.3. Литература
1. Автоматизированные ИТ / Под ред. - М.: Финансы, статистика, информатика, 1998.
2. Громов . Информационные технологии - М.:ИНФОАРТ, 1993
3. Информационные системы в экономике /Учебник под редакцией Дика. - М.: Финансы и статистика, 1996.
4. Иоффе ЭВМ в организационном управлении - М.: Наука, 1988.
5. Компьютерные технологии обработки информации / Под ред. - М.: Финансы и статистика, 1995.
6. Леонтьев энциклопедия персонального компьютера 2002. – М.: ОЛМА-ПРЕСС, 2002. – 920 с.
7. Лихачева технологии в экономике: Учебно-практическое пособие / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. – М.: МЭСИ, 1999. – 136 с.
8. Макарова : Учеб. пос. - М.: Финансы и статистика, 1997, 368с.
9. Макарова : Учебник. - М.: Финансы и статистика, 1997, 768с.
10. Петров системы: Учебник. – СПб.: Питер, 2002. – 688 с.
11. Советов технологии М.: Высшая школа,2004
12. , Борзенко для всех - М.:ПИРИТ, 1995
13. Экономическая информатика и вычислительная техника / под ред. , - изд. 2-е - М.: Финансы и статистика, 19с.
14. Якубайтис технологии в экономике: Учебно-практическое пособие / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. – М.: МЭСИ, 19с.
15. Statistica: искусство анализа данных на компьютере: для
профессионалов / В. Боровиков. - СПб.: Питер; М.. 20с.
16. Тюрин данных на компьютере / , А. А.
Макаров; под ред. . - 3-е изд.. перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 20с.
17. Когаловский технологии информационных
систем / . - М.: ДМК пресс;: АйТи. 20с. - (ИТ-
Экономика/науч. ред. ).
2.3. История и методология информатики и вычислительной техники
2.3.1. Требования государственного образовательного стандарта
“Докомпьютерная” информатика: алгоритмы и их анализ в математике, машинная обработка статистических данных, теория алгоритмов и математическая логика; история и этапы эволюции вычислительной техники; кибернетика и информатика; компьютерная математика; численные методы и аналитические вычисления; развитие языков и технологии программирования; основные парадигмы программирования; эволюция проблем человеко-машинного взаимодействия и методов их решения; системы искусственного интеллекта; эволюция архитектуры вычислительных систем и сетей; компьютерная графика и системы мультимедиа; формирование информатики как фундаментальной науки.
2.3.2. Вопросы
1. Понятие «Информация» и «Знание». Их генезис.
2. Машина Тьюринга, многоленточные автоматы.
3. Модель фон Неймана; поколение ЭВМ; перспективы развития ЗУ, БД, процессоров.
4. Нефоннеймановские модели ЭВМ.
5. Модель коллектива вычислителей.
6. Модель многопроцессорной системы.
7. Кластерные и транспьютерные системы.
8. Модель сети интегрального обслуживания.
9. Системы массового обслуживания.
10. Агенты и многоагентные системы.
11. Экспертные и гипертекстовые системы.
12. Интеллектуализация ЭВМ.
13. Интеллектуальный интерфейс.
14. Нейрокомпьютеры. Основные парадигмы построения искусственных нейронных систем. Применение.
15. Выявление знаний.
16. Способы представления знаний.
17. Логический вывод в среде знаний.
18. Конференция.
19. Поиск информации.
20. Информационные системы.
2.3.3. Литература
1. Spech Analysis FAQ – http//svt-www. eng. cam. as. uk/-ajr/SA95/SpeechAnalysis. html
2. Ассоциативные нейроподобные структуры»/Киев, Наукова думка, 1990
3. Г. Нуссбаумер «Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток/ перевод с анг. – М.: Радио и связь 19с.
4. и др. «нейрокомпь. ютеры и интеллектуальные работы./Киев: Наукова думка, 1991.
5. Ф. Уоссермен «нейрокомпьютерная техника: Теория и практика./ Перевод на русский язык , , М. Мир,1992.
6. IBM PC для пользователей. Инфо-М, 2000
7. Олифер операционные системы. Компьютер-пресс, 1998
8. Сети ЭВМ
9. Искусство программирования дл ЭВМ
10. Лорьер искусственного интеллекта. Мир 1980.
11. Нейрокомпьютерная техника. Мир 1992.
12. Обработка знаний. Мир 1999
13. Алферова алгоритмов. Статистика 1975
14. Искусственный интеллект/ Справочник под редакцией Хорошевского 1990
15. Искусственный интеллект/ Справочник под редакцией Захарова 1990
16. Системы параллельной обработки под редакцией Иваси. Мир 1985
17. и др. Автоматизированные информационные системы. Наука 1987
18. и др. Введение в информационную теорию систем. Наука 1983.
19. Каляев вычислительные системы с программируемой архитектурой. Наука 1985
20. Кодачигов коммутация информационных каналов Изд-во РГУ, 1983.
Специальные дисциплины
2.4. Теоретическая информатика
2.4.1. Основы теории информации
Понятие сигнала. Представление сигнала. Представление сигнала в цифровой форме. Теорема Котельникова. Формы представления сигналов. Способы преобразования сигналов из одной формы в другую. Z-преобразование. Преобразование Фурье и его алгоритмическая реализация. Вейвлет-преобразование.
Передача сообщений квантами информации. Количество информации. Определение энтропии. Теорема Шеннона о возможности передачи информации по каналам связи без потерь.
Передача сообщений по каналам связи. Канал связи и его характеристики. Модуляция и демодуляция. Кодирование сообщений в дискретном канале. Передача сообщений по каналам с шумом и без шума.
Классификация кодов. Равномерные и неравномерные коды. Статическое и адаптивное кодирование. Помехоустойчивое кодирование. Линейные и циклические коды, коды Хемминга. Кодовое пространство. Модели ошибок. Методы обнаружения ошибок. Избыточность кода и коэффициент повышения верности. Исправление ошибок.
Эффективное кодирование информации. Понятие о статической избыточности информации. Классификация методов компрессии. Основные методы компрессии без потерь. Кодирование RLE. Коды Хаффмана и Шеннона—Фано. Алгоритмы LZW и LZSS.
Компрессия аудио - и видеоинформации. Особенности визуального и слухового восприятия аудио - и видеосигналов. Понятие о психофизиологической избыточности данных. Основные методы компрессии с потерями. Компандирование по А - и m-законам. Дифференциальная импульсно-кодовая модуляция. Дельта-модуляция. Вокодерные методы. Способы эффективного кодирования сигналов в частотной области. Методы межкадрового кодирования изображений. Стандарты аудио - и видеокомпрессии.
2.4.2. Математическая логика и основы теории множеств.
Основные понятия и определения математической логики. Операции и формы. Эквивалентность формул. Булевы функции и предикаты. Свойства логических операций. Упрощение формул. Методы Квайна—Маккласки, импликантных матриц, диаграмм Вейча и карт Карно. Кванторы.
Подмножества и семейства подмножеств. Методы доказательств равенств. Покрытие и разбиение. Прямое произведение.
Проектирование, инверсия и композиция множеств. Соответствия и операции над ними.
Образ и прообраз множеств. Основные свойства. Отношения и операции над ними. Свойства операций. Свойства отношений.
Фактор множества. Отношение толерантности. Отношение строгого и нестрогого порядка. Квазипорядок и его свойства.
2.4.3. Архитектура вычислительных систем и сетей ЭВМ.
Структура персональных ЭВМ. Архитектура Фон-Неймана. Адресное пространство. Таблицы векторов прерываний. Базовая система ввода/вывода. Адаптер дисплея. Дисковые накопители. Другие периферийные устройства.
Архитектура высокопроизводительных устройств обработки информации и управления. Супер-ЭВМ с параллельной архитектурой. Конвейерная архитектура. Транспьютеры. Специализированные векторные процессоры. Матричные процессоры. VLIW-архитектура. Организация кэш-памяти.
Рабочие станции. Архитектура процессора с сокращенным набором команд. Графические процессоры.
Сервер баз данных. Классификация вычислительных сетей. Сетевая архитектура. Топологии вычислительных сетей.
Логическая и физическая структура вычислительной сети. Доступ к процессам в сетях ЭВМ. Выполнение процессов. Взаимодействие абонентских машин с коммуникационной сетью.
2.4.4. Языки программирования и средства разработки программного обеспечения.
Процедурный и объектно-ориентированный подход к разработке программ. Наследование, полиморфизм, инкапсуляция.
Основные понятия языка программирования Pascal и Object Pascal. Типы данных. Операторы. Динамические структуры данных. Процедуры, функции, классы. Ввод и вывод данных. Структура программы. Компиляция и выполнение программ. Интегрированная среда программирования Delphi.
Обзор языка Си. Типы, определения и выражения. Управление. Функция и структура программ. Ссылки и программы. Записи. Ввод/вывод. Особенности языка С++. Интегрированная среда разработки C++ Builder.
Принципы функционального и логического программирования. Язык LISP. Базовые понятия.
Синтаксис Prolog-программы. Процедура формирования ответов на запросы. Связь с логикой предикатов и обратной системой дедукции. Декларативная и процедурная семантика программ. Арифметика в Turbo Prolog. Работа со списками. Использование структур и альтернативных доменов. Управление перебором.
Применение языка Prolog для решения перечислительных и интеллектуальных задач. Построение с помощью Prolog вопросно-ответных систем. Построения экспертных систем.
Язык работы с базами данных SQL. Подразделы SQL: DQL, DML, TPL, DDL, CCL, DCL. Типы данных. Выборка данных. Агрегатные функции. Вложенные запросы. Создание таблиц и индексов.
Особенности машинно-ориентированного программирования. Структура программы на языке ассемблера. Структура ЭВМ с точки зрения программиста на языке ассемблера.
2.4.5. Технологии программирования для глобальных сетей.
Модель взаимодействия открытых систем OSI. Основные транспортные протоколы и каналы передачи данных. Протоколы сетевого и транспортного уровней. IP-адресация. Понятие порта.
Маршрутизация и протоколы маршрутизации, их типы. Windows Sockets. Понятие мостов и сетевых экранов. Стандарты кодирования символов: ASCII, MIME, Uuencode.
Поиск информации в Интернет. Службы каталогов. Система доменных имен DNS. Служба WAIS. Каталоги и поисковые машины для Web.
Электронная почта. Протоколы POP и SMTP.
Передача файлов и файловые системы. Протокол FTP. Типы данных. Структура файлов. Режимы передачи.
Основы World Wide Web. Унифицированные указатели ресурсов URL. Протокол HTTP. Языки HTML, VRML и XML. Теги, специальные символы, общие принципы форматирования. Интерфейс CGI. Публикация баз данных в сети Интернет.
Технология ActiveX. Управляющие элементы ActiveX. Сценарии ActiveX. Технология ASP.
Объектная модель языка JavaScript. Язык Java. Java-апплеты Виртуальная Java-машина.
Основные понятия о модели DCOM и архитектуре CORBA.
IP-телефония. Средства интеграции телефона и компьютера. Стандарты Интернет-телефонии. Стандарты модемной связи.
Потоковые технологии в Интернет. Понятие о текстовой, документной и аудиовидеоконференцсвязи. Internet Relay Chat. Стандарты конференцсвязи серии H.32х.
2.4.6. Литература
Основная
1. , Мотов основы информационных процессов. — М.: Высшая школа, 1987.
2. , Берштейн четкие и расплывчатые множества, ч.1. — Таганрог: ТРТИ, 1980.
3. , Берштейн четкие и расплывчатые множества, ч.2. — Таганрог: ТРТИ, 1980.
4. Работы по теории информации и кибернетике: Пер. с англ. — М.: ИЛ, 1963.
5. Основы теории вычислительных систем. Под. Ред. . — М.: Высшая школа, 1978.
6. Кравченко теории оптимизированных дельта-преобразований второго порядка. Цифровое управление, сжатие и параллельная обработка информации: Монография. Таганрог: Издл-во ТРТУ, 1997.
7. Буч. Объектно-ориентированное проектирование. — Киев.: Диалектика, 1994.
8. Периннов на языке Паскаль. — М.: Радио и связь, 1988.
9. Язык программирования Си. — М.: Финансы и статистика, 1984.
10. Ин Д., Использование Турбо-Пролога. — М.: Мир, 1993.
11. , Олифер сети. Принципы, технологии, протоколы. СПб.: Питер, 2000.
12. Стандарты и протоколы Интернет. Пер. с. англ. — М.: Русская редакция, 1999.
13. , , Корнев на языке Оккам-2. — М.: МАИ, 1991.
Дополнительная
1. Мальцев и рекурсивные функции. — М.: Наука, 1984.
2. , Нагорный алгоритмов. — М.: Наука, 1984.
3. ЭВМ и системы. — М.: Энергоатомиздат, 1985.
4. Справочник по математике для научных работников и инженеров: Пер с англ. — М., Наука, 1970.
5. Справочник программиста персональных компьютеров типа IBM PC, XT и AT. — М.: Финансы и статистика, 1992.
6. Аппаратные средства микро-ЭВМ. — М.: Мир, 1988.
7. Якубайтис -вычислительные сети. — М.: Финансы и статистика, 1984.
8. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта. — М.: Мир, 1990.
9. Юров. Ассемблер.
10. Архангельский в Delphi 5. — М.: БИНОМ», 2001.
11. HTML с самого начала. — СПб.: Питер, 1997.
12. Введение в SQL. — М.: ЛОРИ, 1997.
13. , Цикин компьютерной видеоконференцсвязи. — М.: Связь и бизнес, 1999.
14. Принципы искусственного интеллекта. — М.: Радио и связь, 1985.
15. Высокоскоростные вычисления. Архитектура, производительность, прикладные алгоритмы и программы суперЭВМ. Под ред. Я. Ковалика. — М.: Радио и связь, 1988.
16. Программирование на параллельных вычислительных системах. Под ред. Р. Бэбб. — М.: Мир, 1991.
17. , , Чефранов и математическое обеспечение многопроцессорных суперЭВМ: Учебное пособие. — Таганрог: ТРТИ, 1992.
18. ANSI C Toolset user manual. — INMOS Limited, 72 TDS 224 00, August 1990.
19. , Егоров применение методов математического планирования экспериментов: Учебное пособие. — Таганрог: ТРТИ, 1993.
2.5. Параллельное программирование
2.5.1. Введение. Параллельные вычислительные системы
|
2.5.2. Параллельные диалекты Фортрана
Управляющие векторы в Фортране Illiac-4. Циклы do for all в Illiac-4. Триплеты, предложения identify, where в IBM Vectran. Решение задач “производители-потребители” и критической секции средствами Fortran HEP и Cray X/MP. Fortran Cedar: параллельные циклы. Fortran Cedar: макрозадачность. Fortran Cedar: синхронизация. Vienna Fortran: описание массивов процессоров и статического распределения данных по ним. Vienna Fortran: динамическое распределение данных по процессорам, связывание массивов. Vienna Fortran: подпрограммы, передача параметров.
2.5.3. Транспьютерные системы. Язык Оккам.
Транспьютеры: структура. Транспьютеры: система команд. Транспьютеры: поддержка параллелизма. Транспьютеры: организация связей между процессами. Оккам: элементарные процессы ввода, вывода, присваивания, skip, stop. Оккам: составные процессы seq, par, alt. Оккам: составные процессы while, if, case. Оккам: процедуры и функции. Оккам: простой и последовательный протоколы. Оккам: переменный и анархический протоколы. Оккам: типы данных, операции. Оккам: типы chan, port, timer, операция after. Оккам: конфигурационный процесс.
2.5.4. Параллельное программирование для современных операционных систем
Параллельное программирование в Win32. Средства для создания параллельных программ. Параллельное программирование в Win32. Критические секции. Параллельное программирование в Win32. Мьютексы. Параллельное программирование в Win32. События. Параллельное программирование в Win32. Семафоры. Параллельное программирование в Unix. Функции, оперирующие процессами. Параллельное программирование в Unix. Сигналы. Параллельное программирование в Unix. Поименованные и неименованные каналы. Параллельное программирование в Unix. Сообщения, разделение памяти. Параллельное программирование в Unix. Семафоры.
2.5.5. Сетевые кластерные системы
Классификация сетевых кластерных систем. MPI. Функции синхронной отправки и посылки сообщений. MPI. Функции асинхронной отправки и посылки сообщений. MPI. Функции синхронизации, MPI_Gather, MPI_Scatter. PVM. Corba. OpenMP. Основные концепции, директивы распараллеливания кода (PARALLEL). OpenMP. Директивы распараллеливания циклов. OpenMP. Критические секции, барьерная синхронизация. Linda. Основные концепции, функция IN. Linda. Функции OUT, EVAL, READ. Linda. Поиск номера процесса и общего количества процессов, барьерная синхронизация. DVM. Управление распределением данных. DVM. Параллельные циклы. Т-система.
2.5.6. Литература
1. и др. Архитектура и математическое обеспечение многопроцессорных супер-ЭВМ. – Таганрог: ТРТИ, 1992
2. Взаимодействующие параллельные процессы. – М.: Мир, 1988
3. Элементы параллельного программирования/ и др. – М.: Радио и связь, 1983
4. Вальковский алгоритмов и программ. Структурный подход. – М.: Радио и связь, 1989
5. Транспьютеры. Архитектура и программное обеспечение. – М.: Радио и связь, 1993
6. , , Корнев на языке Оккам-2. М.: МАИ, 1991.
7. Корнеев вычислительные системы. – М.: Нолидж, 1999. – 320 с.
8. , Воеводин Вл. В. Параллельные вычисления. – СПб.: БХВ-Петербург, 2002. – 608 с.
9. UNIX изнутри. – СПб.: Питер, 2003. – 844 с.
10. MPI для начинающих. – http://www. *****:81/~il/mpi_tutor.
11. Parallel Virtual Machine. – http://lib. org/pvm3/book
12. Основы Corba: Пер. с англ. – М.: МАЛИП, Горячая линия – Телеком, 1999. – 318 с.
13. Чефранов программирование: Учебное пособие. – Таганрог: ТРТУ, 2000. – 111 с.
14. Миренков программирование для многомодульных вычислительных систем. – М.: Радио и связь, 1989
15. Воеводин модели и методы в параллельных процессах. – М.: Наука, 1986
2.6. Интеллектуальные системы
2.6.1. Общие вопросы ИИ
Исторически сложившиеся концепции и научные школы в ИИ. Междисциплинарный характер ИИ. Классификация СИИ. Проблемные вопросы ИИ.
Постулат нейроинформатики. Структура биологического и искусственного нейрона. Персептрон и его обучение по правилам Хебба. Функции активации нейрона.
Нейросети: типы, этапы разработки и обучения. Метод обратного распространения ошибки. Нейропакеты и нейрочипы. Инструментальные средства разработки нейросетей в MatLab
Постулат кибернетики «черного ящика». Тест Тьюринга. Данные, информация, знания. Классификация и свойства знаний.
2.6.2. Модели знаний.
Классификация моделей представления знаний. Декларативные и процедурные модели. Продукционные правила, семантические сети, фреймы.
Понятийные и образные формы знаний. Понятия, их содержание и объем. Треугольник Фреге. Термины и определения.
Классификации понятийных знаний: родо-видовая, фасетная, иерархическая, партитивная. Сходство/различие понятий.
2.6.3. Поиск и вывод знаний.
Гипотезы Ньюэлла для интеллектуальных систем символьно-логического типа. Общая задача вывода знаний. Достоверный логический вывод. Алгоритмы доказательства общезначимости. Языки исчисления высказываний и предикатов. Интерпретация формул в исчислении высказываний.
Идея, правило и метод резолюций для логики высказываний и предикатов. Пример вывода по методу резолюций.
Каноническая система Поста, ее основные элементы и свойства. Формальная система.
Вывод знаний как задача поиска решения. Методы поиска по дереву решения. Классификация задач поиска. Прямой и обратный вывод по продукционным правилам в языке CLIPS. Эвристические и эволюционные алгоритмы поиска. Теорема Вольперта-Макрида.
Правдоподобный вывод по индукции и абдукции. НЕ-факторы представления знаний. Вероятностный (байесовский) вывод. Нечеткий вывод. Инструментальные средства разработки нечетких интеллектуальных систем в MatLab
Суждения и высказывания, их классификация. Шаблоны суждений. Логические отношения между суждениями. Модальность суждений. Рассуждения. Ошибки в рассуждениях. Логические законы для проверки правильности рассуждений. Софизм, дилемма, парадокс.
2.6.4. Распознавание образов.
Гипотеза распознавания образов, основные этапы распознавания, области приложения теории распознавания, геометрическая интерпретация задачи распознавания образов. Классификации систем распознавания образов. Общая постановка проблемы и основные задачи распознавания.
Детерминированные системы распознавания: правило классификации, решающие функции, функции расстояния, алгоритмы кластеризации.
Вероятностные системы распознавания образов. Правило Байеса. Функции плотности вероятности распределения.
Логические системы распознавания образов: точность и полнота правил классификации, алгоритм «Кора», прямая и обратная задача логического распознавания. Метод логического распознавания с помощью булевых уравнений.
Этапы и методы структурного распознавания образов. OCR-системы.
2.6.5. Технологии инженерии знаний.
Экспертные системы: обучение, приобретение знаний, извлечение знаний.
Гипертекст, история, модели. Информационная полнота и точность поиска. Мера Ван-Ризбергена.
Документальные, фактографические и гипертекстовые информационные системы. Анализ текста. Методы автоматизации поиска, поисковые агенты. Автоматизация обработки текста, программные продукты.
Интеллектуальный анализ данных, методы Data Mining. Антиспам-фильтр.
Агенты и многоагентные системы: архитектуры, платформы, коммуникации (переговоры, аукционы, биржи).
Онтологии и онтологический инжиниринг.
2.6.6. Литература
Основная
1. , Башмаков информационные технологии: Учебное пособие. - М.: Изд-во МГТУ им. , 2005. – 304 с.
2. и др. Достоверный и правдоподобный вывод и интеллектуальных системах: Учебное пособие для вузов. – М.: Физматлит, 2003. – 704 с.
3. Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект: стратегия и методы решения сложных проблем/ Учебное пособие пер. с англ. - М.: Вильямс, 2005. – 864 с.
Дополнительная
1. , Хорошевский знаний интеллектуальных систем. Учебник. – СПб: Питер, 2000.
2. , Скрипкин распознавания. - М.: Высшая школа, 1989.
3. Джексон П. Введение в экспертные системы. – М.: Издат. дом «Вильямс», 2001. – 624 с.
4. Джонс искусственного интеллекта в приложениях: Пер. с англ. – М.: ДМК «Пресс», 2006. – 312 с.
5. Data Mining. – СПб: Питер, 2001.
6. Искусственный интеллект / Под ред. . – М.: Радио и связь, 1990.
7. Ландэ знаний в Internet. Профессиональная работа: Пер. с англ. – М.: Издат. дом «Вильямс», 2005. – 272 с.
8. , Ковалев технологии: интеллектуализация обучения, моделирование эволюции, распознавание речи. Серия «Актуальные проблемы искусственного интеллекта» – Ростов-на-Дону: Изд-во СКНЦ ВШ, 2002. – 224 с.
9. и др. Системы искусственного интеллекта. Лабораторный практикум: учебное пособие. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007. – 128 с.
10. Смолин в искусственный интеллект. Конспект лекций. – М.: Физматлит, 2004. – 208 с.
11. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. –М.: Эдиториал УРСС, 2002.
12. Частиков А. П. и др. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. – СПб.: БХВ-Петербург, 2003. – 608 с.
13. Чубукова И. А. Data Mining: Учеб. пособие. – М.: Интернет-Университет Информационных Технологий, 2006. – 328 с.
14. Ярушкина теории нечëтких и гибридных систем: Учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 320 с.
