Цикл дисциплін вільного вибору студента icon

Цикл дисциплін вільного вибору студента




НазваЦикл дисциплін вільного вибору студента
Сторінка1/8
Дата27.06.2012
Розмір0.52 Mb.
ТипДокументи
  1   2   3   4   5   6   7   8

Цикл дисциплін вільного вибору студента


Предмет: Вступ в інтелектуальні технології управління.

Факультет: АКСУ

Курс: І

Вид курсу: обов’язковий

Триместр: 1 (осінь) / 2 (весна)




Стаціонарне навчання

Годин на тиждень

Лекції (год.)

21/14




Практичні заняття (год.)

-




Лабораторні заняття (год.)

21/7




СРС (інд. заняття)

30/15




Всього (год. /кредитів)

72/2 36/1




Іспит (трим)

-




Залік (трим)

1/2




КОД:

НПД 07






^ Лектор: Мітюшкін Юрій Ігорович, к.т.н., доцент.

Інститут/Факультет: 21021, м. Вінниця, вул. Хмельницьке шосе, 95; корпус 5; кафедра комп’ютерних систем управління, аудиторія 5127а; тел.: 8-0432-59-82-22.


МЕТА: курс “Вступ в інтелектуальні технології управління” є одним з базових в рамках теоретичної і практичної підготовки студентів, адже інтелектуальні технології є тими засобами моделювання систем управління, які дають можливість створення ефективних керуючих моделей в тих галузях, де традиційні засоби моделювання не дають належного ефекту.

В рамках курсу вивчаються основні поняття теорії нечітких множин, нечітких баз знань, нейронних мереж та генетичних алгоритмів. Також студенти ознайомлюються із основними поняттями теорії систем та теорії управління.


ПРОГРАМА:

Загальна характеристика нечітких множин.

Моделювання об’єкта управління за допомогою теорії нечітких множин.

Нечіткі бази знань, їх основні атрибути.

Основні поняття нейронних мереж.

Загальний принцип побудови генетичних алгоритмів.

Характеристики та властивості систем, їх класифікація.

Обчислювальна техніка та мікропроцесорні засоби в системах управління.

Методологія застосування інтелектуальних технологій в задачах управління

Принципи лінгвістичного моделювання в задачах управління


БІБЛІОГРАФІЯ

  1. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткие множества, генетические алгоритмы, нейронные сети. – Винница: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 1999. – 320 с.

  2. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. – М.: Мир, 1976. – 167 с.

  3. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. – М.: Радио и связь, 1982. – 432 с.

  4. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. – М.: Наука, 1986. – 312 с.

  5. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Вороновский Г.К. и др. - Харьков: Основа, 1997. – 212 с.

  6. Глушков В.М. Введение в АСУ. - К.: Технiка, 1974. - 320с.

  7. Советов Б.Я. АСУ: Введение в специальность. - М.: Высшая школа, 1989. – 128 с.

  8. Ладанюк А.П. Основи системного аналізу: Навчальний посібник. – Вінниця: Нова книга, 2004. – 176 с.

  9. Теория автоматического управления. Т. 1,2 / Под ред. А.А. Воронова. – М.: Высшая школа, 1977.


^ МЕТОДИ ОЦІНЮВАННЯ: Протягом курсу передбачено три модульних контролі (два теоретичних колоквіуми, 2 контрольні роботи та захист 7 лабораторних робіт) відповідно до університетської модульно-рейтингової системи організації навчального процесу. Оцінка знань студентів виставляється на підставі рейтингових балів, отриманих студентом на протязі триместру за результатами здачі колоквіумів, написання контрольних робіт та захисту лабораторних робіт, або за результатам диф. заліку в кінці триместру.


^ Методичне забезпечення: Лекційний курс підкріплено відповідною навчальною літературою (в достатній кількості є в наявності в бібліотеці університету), виконання лабораторних робіт здійснюється у відповідності до методичних вказівок (існують у друкованому і електронному вигляді).


^ Домашня робота – спрямована на закріплення знань, підготовку до написання контрольних робіт по модулям, підготовку до лабораторного практикуму.

Методика іспиту: Письмовий, за призначенням.

Реєстрація на курс: Дирекція інституту (21021, м. Вінниця, вул. Хмельницьке шосе, 95; корпус 5; аудиторія 5308; тел.: 8-0432-59-84-58).

^ Реєстрація на іспит: 3 лектором, персонально чи по телефону.

Мова: мова викладання – українська.


Предмет: ^ Основи системотехніки інтелектуальних інформаційних систем.

Факультет: АКСУ

Курс: ІІ

Вид курсу: обов’язковий

Триместр: 4 (осінь)




Стаціонарне навчання

Годин на тиждень

Лекції (год.)

28

2

Практичні заняття (год.)

-




Лабораторні заняття (год.)

14

1

СРС (інд. заняття)

66




Всього (год. /кредитів)

108/3




Іспит (трим)

4




Залік (трим)

-




КОД:

НПД 07






^ Лектор: Глонь Ольга Віталіївна, к.т.н., доцент.

Інститут/Факультет: 21021, м. Вінниця, вул. Хмельницьке шосе, 95; корпус 5; кафедра комп’ютерних систем управління, аудиторія 5127а; тел.: 8-0432-59-82-22.


МЕТА: дисципліна "Основи системотехніки інтелектуальних інформаційних систем" забезпечує засвоєння студентами основних понять та методів побудови інтелектуальних інформаційних систем, а також вміння застосовувати теоретичні знання та існуючі програмні засоби для розв'язання поставлених задач.

Знання, набуті студентами, використовуються при роботі в галузі інтелектуальних інформаційних систем.


ПРОГРАМА:

Штучний інтелект та інтелектуальні інформаційні системи.

Розпізнавання образів.

Особливості та методи реалізації систем зі спілкуванням на природній мові.

Теоретичне підґрунтя сучасних інтелектуальних технологій.

Технологія роботи з експертними системами.

Побудова бази знань: опис предметної області, вибір метода та моделі представлення знань.

Реалізація моделей представлення знань.

Технологія розробки експертних систем.

Класифікація методів видобування знань.


БІБЛІОГРАФІЯ

  1. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э.В. Попова. - М.: Радио и связь, 1990. 464с.

  2. Катренко А.В. Системний аналіз об'єктів та процесів комп'ютеризації: Навчальний посібник. - Львів.: "Новий світ - 2000". - 424с.

  3. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991, 568с.

  4. Любарский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы. М.: Наука, 1990,227с.

  5. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта /Под ред. Д.А.Поспелова.- М: Наука, 1986.- 408с.

  6. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон. / К.Асан, Д. Ватада, С. Иван и др.; под ред. Т.Тэрано, К.Асан, М. Сугэно- М.:Мир,1993-368с.

  7. Ротштейн А.П. Интелектуальные технологиии идентификации. Винница: Вінниця-УНІВЕРСУМ, 1999. - 320с.

  8. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. - М.: Мир, 1989.-388с.

  9. Ямпольский Л.С., Лавров О.А. Штучний інтелект у плануванні та управлінні виробництвом: Підручник. - К.: Вища, шк., 1995. - 255с.

  10. Алиев Р.А., Абдинееев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом. - М.: Радио и связь, 1990. - 264с.

  11. Дюбуа Д., Прадт А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь.- 1990.- 288с.

  12. Малышев Н.Г. и др. Нечёткие модели для экспертных систем в САПР. М.:Энергоатомиздат, 1991.-263с.

  13. Ротштейн А.П. Медицинская диагностика на нечеткой логике. Винница Континент-ПРИМ, 1996.- 132с.

  14. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ./ Предисл. Г.С. Осипова. - М.: Финансы и статистика, 1990. - 320с.

^ МЕТОДИ ОЦІНЮВАННЯ: Протягом триместру передбачено два модульних контролі (2 теоретичних колоквіуми, 4 лабораторних роботи) відповідно до університетської модульно-рейтингової системи організації навчального процесу. Оцінки знань студентів формуються на підставі рейтингових балів, які студенти отримують на протязі триместру за результатами контрольних заходів. На основі цих оцінок кожний студент або отримує інтегральну оцінку за весь триместр або отримує дозвіл на складання заліку з цієї дисципліни. Білет на іспит містить 2 теоретичних питання та одне практичне завдання.


ПЕРЕДУМОВИ: базується на дисциплінах: «Вища математика», «Вступ в інтелектуальні технології управління», «Алгоритмічні мови та програмування». Курс використовується при вивченні дисциплін «Інтелектуальні технології», «Штучний інтелект та розпізнавання образів», «Теорія автоматичного управління» в дипломному проектуванні та при підготовці магістрів.


^ Методичне забезпечення: Лекційний курс підкріплено відповідною навчальною літературою (в достатній кількості є в наявності в бібліотеці університету), виконання лабораторних робіт здійснюється у відповідності до методичних вказівок (існують у друкованому і електронному вигляді).


^ Домашня робота – спрямована на закріплення знань, підготовку до лабораторного практикуму, захист. Оригінальні рішення та ідеї заохочуються.

Методика іспиту: Письмовий іспит, за призначенням.

Реєстрація на курс: Дирекція інституту (21021, м. Вінниця, вул. Хмельницьке шосе, 95; корпус 5; аудиторія 5308; тел.: 8-0432-59-84-58).

^ Реєстрація на іспит: 3 лектором, персонально чи по телефону.

Мова: мова викладання – українська.


Предмет: ^ Комп’ютерні методи дослідження та аналіз даних

Факультет: АКСУ

Курс: II

Вид курсу: (обов’язковий)

Триместр: 5 (весна)




Стаціонарне навчання

години на тиждень

Триместр

5




Лекції (год.)

32

2

Практичні заняття (год.)

8

0,5

Лабораторні заняття (год.)

16

1

Курсовий проект (триместр/ СРС год/кредитів)

5р/36/1




СРС (інд. заняття)

16




Всього (год. /кредитів)

108/3




Іспит (трим)

5




Залік (трим)







КОД:

ВПД 11





Лектор: Москвіна Світлана Михайлівна, к.т.н.. доцент кафедри КСУ.

Інститут/Факультет: 21021, м. Вінниця, вул. Хмельницьке шосе 95; Кафедра: Комп’ютеризованих систем управління, кім. А217 тел.8-0432-59-82-22


МЕТА

Вивчення принципів побудови та алгоритмів обчислювальних методів, постановка задач чисельного розв’язання на ЕОМ, ознайомлення з основними джерелами похибок і підходами до їх оцінки, особливостями розв’язання задач автоматики і управління. Формування у студентів вміння і навиків формалізації та алгоритмізації різних інженерних задач, вивчення та практичне застосування основних алгоритмів обчислювальної математики та їх реалізація на ЕОМ.


ПРОГРАМА:

Наближене розв’язання нелінійних рівнянь та систем НР.

Чисельні методи роз’вязання систем лінійних алгебраїчних рівнянь.

Чисельні методи обробки експериментальних даних. Інтерполяція.

Апроксимація.

Наближене обчислення інтегралів.

Наближені методи розв’язання звичайних диференційних рівнянь.

Чисельні методи розв’язання диференційних рівнянь в частинних похідних.

Чисельні методи безумовної оптимізації.

  1   2   3   4   5   6   7   8

Схожі:

Цикл дисциплін вільного вибору студента iconАнотації дисциплін вільного вибору
...
Цикл дисциплін вільного вибору студента iconАнотації дисциплін вільного вибору
...
Цикл дисциплін вільного вибору студента iconАнотації дисциплін вільного вибору
...
Цикл дисциплін вільного вибору студента iconОсобливості жіночого письма англійської літератури ХІХ-ХХ століть (курс вільного вибору студента)
Тема Витоки британської жіночої літературної традиції. Жіноча ренесансна лірика англійської літератури: провідні мотиви І жанри
Цикл дисциплін вільного вибору студента iconНаказ № Про включення дисциплін вільного вибору до індивідуального плану студентів Юридичний факультету
Міністерство освіти І науки україни державний вищий навчальний заклад київський національний економічний університет
Цикл дисциплін вільного вибору студента iconНаказ № Про включення дисциплін вільного вибору до індивідуального плану студентів Юридичний факультету
Міністерство освіти І науки україни державний вищий навчальний зак{лад київський національний економічний університет
Цикл дисциплін вільного вибору студента iconПро включення дисциплін вільного вибору
Відповідно до Положення «Про організацію навчального процесу в умовах його індивідуалізації та впровадження кредитно-модульної системи»...
Цикл дисциплін вільного вибору студента iconПро включення дисциплін вільного вибору
Відповідно до Положення «Про організацію навчального процесу в умовах його індивідуалізації та впровадження кредитно-модульної системи»,...
Цикл дисциплін вільного вибору студента iconПро включення дисциплін вільного вибору
Відповідно до Положення «Про організацію навчального процесу в умовах його індивідуалізації та впровадження кредитно-модульної системи»,...
Цикл дисциплін вільного вибору студента iconПро включення дисциплін вільного вибору
Відповідно до Положення «Про організацію навчального процесу в умовах його індивідуалізації та впровадження кредитно-модульної системи»...
Додайте кнопку на своєму сайті:
Документи


База даних захищена авторським правом ©zavantag.com 2000-2013
При копіюванні матеріалу обов'язкове зазначення активного посилання відкритою для індексації.
звернутися до адміністрації
Документи