1. Цели и задачи дисциплины



Скачать 463.14 Kb.
страница1/3
Дата01.06.2016
Размер463.14 Kb.
  1   2   3

1. Цели и задачи дисциплины

1.1. Цель, задачи дисциплины, ее место в подготовке бакалавра, специалиста (с учетом требований ФГОС)

Целью курса является обеспечение высокой профессиональной подготовки обучающихся в области разработки и практического применения интеллектуальных информационных технологий по профилю будущей специальности; овладение обучающимися принципами функционального программирования, формирование у них понимания места функционального подхода в процессе разработки программного обеспечения с интеллектуальными возможностями в современных условиях, круга решаемых задач, а также ознакомление с используемыми инструментальными средствами. Основными задачами изучения дисциплины являются: формальная постановка задачи, когнитивная структуризация и формализация предметной области; исследование модели на адекватность, сходимость и устойчивость, решение задач с применением интеллектуальных информационных технологий в различных предметных областях.




    1. Требования к уровню усвоения дисциплины




Обучающийся должен знать принципы функционального программирования, их связь с формальными методами алгоритмизации и методами искусственного интеллекта; особенности функционирования и решения задач интеллектуальными информационными системами, области применения интеллектуальных информационных систем, структуру и общую схему функционирования ИИС, методы представления знаний в ИИС, этапы, методы и инструментальные средства проектирования ИИС.

Обучающийся должен уметь решать задачи с применением интеллектуальных информационных технологий в различных предметных областях, проводить анализ предметной области и определять задачи, для решения которых целесообразно использование технологий интеллектуальных систем, формировать требования к предметно-ориентированной интеллектуальной системе и определять возможные пути их выполнения.

Обучающийся должен владеть информацией о возможностях современных средств разработки на языках программирования функционального типа, методах интеграции с другими применяемыми на практике информационными технологиями; основных принципах и направлениях развития интеллектуальных информационных систем; ориентироваться в выборе математических методов и реализующих их программных средств для решения конкретных задач.

У обучающегося должны быть сформированы следующие общекультурные компетенции (ОК) и профессиональные компетенции (ПК) бакалавра бизнес-информатики:

- выбирать рациональные ИС и ИКТ-решения для управления бизнесом (ПК-3);

- проводить анализ инноваций в экономике, управлении и ИКТ (ПК-4);

- осуществлять планирование и организацию проектной деятельности на основе стандартов управления проектами (ПК-16).






    1. Связь с другими дисциплинами Учебного плана

      Перечень действующих и предшествующих дисциплин с указанием разделов (тем)

      Перечень последующих дисциплин, видов работ

      Исследование операций, Моделирование бизнес-процессов, Программирование, Базы данных, Информационные системы управления производственной компанией, Объектно-ориентированный анализ и программирование.


      Управление разработкой ИС, Эффективность информационных технологий, Моделирование информационных процессов, Архитектура корпоративных информационных систем.

  1. Содержание дисциплины, способы и методы учебной деятельности преподавателя


Методы обучения – система последовательных, взаимосвязанных действий, обеспечивающих усвоение содержания образования, развитие способностей студентов, овладение ими средствами самообразования и самообучения; обеспечивают цель обучения, способ усвоения и характер взаимодействия преподавателя и студента; направлены на приобретение знаний, формирование умений, навыков, их закрепление и контроль.

Монологический (изложение теоретического материала в форме монолога)

М

Показательный (изложение материала с приемами показа)

П

Диалогический (изложение материала в форме беседы с вопросами и ответами)

Д

Эвристический (частично поисковый) (под руководством преподавателя студенты рассуждают, решают возникающие вопросы, анализируют, обобщают, делают выводы и решают поставленную задачу)

Э

Проблемное изложение (преподаватель ставит проблему и раскрывает доказательно пути ее решения)

ПБ

Исследовательский (студенты самостоятельно добывают знания в процессе разрешения проблемы, сравнивая различные варианты ее решения)

И

Программированный (организация аудиторной и самостоятельной работы студентов осуществляется в индивидуальном темпе и под контролем специальных технических средств)

ПГ

Другой метод, используемый преподавателем (формируется самостоятельно), при этом в п.п. 2.1.-2.4. дается его наименование, необходимые пояснения




Приведенные в таблице сокращения обозначения педагогических методов используются составителем Рабочей программы для заполнения п.п. 2.1., 2.2. и 2.3. в столбце «Методы».


    1. Аудиторные занятия (лекции, лабораторные, практические, семинарские) – очная форма обучения

Неделя

Кол. час

в том числе в интерактивной форме, час.

Вид занятия, тема и краткое содержание

Методы

Реализуемые компетенции

1-5
1

2

3



4-5

6-13


6
7-8

9-10
11

12-13

14-18


14
15-16

17
18


24-25

24

25



26-33
26

27

28



29

30


31
32

33
34-35


34

35


10
2

2

2



4

16
2


4

4

2



4

10
2


4

2
2
4


2

2

16



2

2

2



2

2


2
2

2
4


2

2



10

Модуль 1 «Функциональный подход для создания интеллектуальных систем»

Тема: «Обзор средств программирования». Тенденции развития аппаратного и программного обеспечения. Эволюция требований пользователей. Абстракция и унификация программных компонент. Императивные и декларативные языки программирования. Недостатки языков программирования процедурного типа. Особенности функционального программирования. Обзор проблематики и областей применения искусственного интеллекта.

Тема: «Основные синтаксические конструкции языка функционального типа» Простые типы данных. Определение переменных. S-выражения. Формы, функции и процедуры. Передача параметров. Функционал apply.

Тема: «Композитивные типы данных в функциональных языках программирования». Общие принципы организации системы типов в процедурных языках на примере Scheme. Особенности числовых типов данных в языке программирования Scheme.Строки. Векторы. Точечные пары. Принципы преобразования типов. Равенство значений. Структуры. Списки. Внутреннее представление списков. Функции работы со списками. Ассоциативные списки.

Тема «Принципы реализации базовых конструкций программирования в языках функционального типа». Условные выражения. Связывание переменных со значениями. Функции ввода-вывода. Применение средств макроподстановки в языке Scheme и Lisp. Интерфейс к операционной системе. Композиция функций. Циклы. Повторение через итерацию и рекурсию.
Модуль 2 «Проектирование функциональных приложений»
Тема «Организация программных проектов на языках функционального типа». Состав и возможности программной системы DrScheme. Структура программного проекта. Возможности по созданию и отладке программ. Интерактивная система помощи. Назначение модулей и пакетов в DrScheme. Настройка параметров программной системы DrScheme.
Тема: «Формальные основы функционального программирования». Cимвольные данные. Элементарные селекторы и конструкторы. Рекурсивные функции. Функции высших порядков. Лямбда-исчисление. Машинная архитектура для функционального программирования.
Тема: «Обработка сложных структур данных». Важность использования эффективных структур данных при решении сложных интеллектуальных задач. Параллельное ветвление рекурсии. Взаимная рекурсия. Рекурсия высоких порядков. Представление стеков, очередей, последовательностей, деревьев. Взаимно- референтные структуры данных. Мутабельные структуры данных.
Тема: «Общие принципы проектирования функциональных приложений». Абстракция и декомпозиция. Разработка функциональных абстракций на примерах. Контракты на интерфейсы. Абстракция данных. Альтернативные представления абстрактных типов данных. Программирование, управляемое данными и аддитивность. Методы обработки ошибок и исключительных ситуаций.
Тема: «Особые приемы программирования интеллектуальных систем». Генерирующая рекурсия. Алгоритмы с возвратами. Аккамуляция данных. Нелокальные переходы. Недетерминированные вычисления. Отложенные вычисления.
Модуль 3 «Концепции и возможности функциональных языков»
Тема: «Применение концепции иерархии виртуальных машин». Реализация металингвистической абстракции средствами функциональных языков. Метациркулярный вычислитель на языке Scheme. Представление выражений. Программы перевода. Симулятор регистровой машины. Структура и функции ассемблера регистровой машины. Компилятор.
Тема: «Объектно-ориентированные возможности функциональных языков». Объект, класс и метакласс. Наследование. Порядок наследования в иерархии классов. Полиморфизм. Инкапсуляция. Взаимодействие на основе передачи сообщений. Различные возможности объектно-ориентированных расширений на примере объектно-ориентированного расширения Scheme и Flavors. Применимость объектного программирования.
Тема: «Графические возможности современных функциональных языков». Базовые примитивы системы DrScheme. Алгоритмы управления отображением графических объектов. Применение приемов программрования для реализации графических приложений. Средства создания графического интерфейса пользователя в системе DrSchreme.
Тема: «Обзор современных сред программирования для языков функционального типа». Диалекты Scheme (DrScheme, MIT Scheme и др.). Первичная среда Common Lisp. Среда Allegro Common Lisp. Среда Zlisp. Направления развития функциональных языков программирования. Возможности языков смешанного типа на примере Tcl/Tk
Модуль 4 «Введение в интеллектуальные информационные системы»
Тема: «Предпосылки создания и критерии идентификации систем искусственного интеллекта»: Интеллектуальные информационные системы, как закономерный и неизбежный этап развития средств труда. Основные положения информационно-функциональной теории развития техники. Информационная теория стоимости. Интеллектуализация – генеральное направление и развития информационных технологий.
Тема: «Определение и критерии идентификации систем искусственного интеллекта»: Данные, информация, знания. Системно-когнитивный анализ как развитие концепции смысла Шенка-Абельсона. Понятие: "Система искусственного интеллекта", место СИИ в классификации информационных систем. Определение и классификация систем искусственного интеллекта, цели и пути их создания. Информационная модель деятельности специалиста и место систем искусственного интеллекта в этой деятельности. Жизненный цикл системы искусственного интеллекта и критерии перехода между этапами этого цикла.
Модуль 5 «Принципы построения интеллектуальных информационных систем»
Тема: «Системы с интеллектуальной обратной связью и интеллектуальными интерфейсами»: Интеллектуальные интерфейсы. Использование биометрической информации о пользователе в управлении системами. Системы с биологической обратной связью. Системы с семантическим резонансом. Компьютерные (Y-технологии и интеллектуальный подсознательный интерфейс. Системы виртуальной реальности и критерии реальности. Эффекты присутствия, деперсонализации и модификация сознания пользователя. Системы с дистанционным телекинетическим интерфейсом.
Тема: «Автоматизированные системы распознавания образов»: Основные понятия и определения, связанные с системами распознавания образов. Проблема распознавания образов. Классификация методов распознавания образов. Применение распознавания образов для идентификации и прогнозирования. Сходство и различие в содержании понятий "идентификация" и "прогнозирование". Роль и место распознавания образов в автоматизации управления сложными системами. Методы кластерного анализа.
Тема: «Математические методы и автоматизированные системы поддержки принятия решений»: Многообразие задач принятия решений. Языки описания методов принятия решений. Выбор в условиях неопределенности. Решение как компромисс и баланс различных интересов. О некоторых ограничениях оптимизационного подхода. Экспертные методы выбора. Юридическая ответственность за решения, принятые с применением систем поддержки принятия решений. Условия корректности использования систем поддержки принятия решений. Хранилища данных для принятия решений.
Тема: «Экспертные системы»: Базовые понятия. Методика построения. Этап-1 синтеза ЭС: "Идентификация". Этап-2 синтеза ЭС: "Концептуализация". Этап-3 синтеза ЭС: "Формализация". Этап-4 синтеза ЭС: "Разработка прототипа". Этап-5 синтеза ЭС: "Экспериментальная эксплуатация". Этап-6 синтеза ЭС: "Разработка продукта". Этап-7 синтеза ЭС: "Промышленная эксплуатация".
Тема: «Нейронные сети»: Биологический нейрон и формальная модель нейрона Маккалоки и Питтса. Возможность решения простых задач классификации непосредственно одним нейроном. Однослойная нейронная сеть и персептрон Розенблата. Линейная разделимость и персептронная представляемость. Многослойные нейронные сети. Проблемы и перспективы нейронных сетей. Модель нелокального нейрона и нелокальные интерпретируемые нейронные сети прямого счета.
Тема: «Генетические алгоритмы и моделирование биологической эволюции»: Основные понятия, принципы и предпосылки генетических алгоритмов. Пример работы простого генетического алгоритма. Достоинства и недостатки генетических алгоритмов. Примеры применения генетических алгоритмов.
Тема: «Когнитивное моделирование»: Определение основных понятий: "Когнитивное моделирование" и "Классическая когнитивная карта", их связь с когнитивной психологией и гносеологией. Когнитивная (познавательно-целевая) структуризация знаний об исследуемом объекте и внешней для него среды на основе PEST-анализа и SWOT-анализа. Разработка программы реализации стратегии развития исследуемого объекта на основе динамического имитационного моделирования (при поддержке программного пакета Ithink).
Тема: «Интеллектуальны анализ данных»: Интеллектуальный анализ данных (data mining). Типы выявляемых закономерностей data mining. Математический аппарат data mining. Области применения технологий интеллектуального анализа данных. Автоматизированные системы для интеллектуального анализа данных.
Модуль 6 «Применение и перспективы систем искусственного интеллекта»
Тема: «Области применения систем искусственного интеллекта»: Обзор опыта применения АСК-анализа для управления и исследования социально-экономических систем. Поддержка принятия решений по выбору агротехнологий, культур и пунктов выращивания. Прогнозирование динамики сегмента рынка. Анализ динамики макроэкономических состояний городов и районов на уровне субъекта Федерации в ходе экономической реформы и прогнозирование уровня безработицы.
Тема: «Перспективы развития систем искусственного интеллекта»: Ограничения АСК-анализа и обоснованное расширение области его применения на основе научной индукции. Перспективы применения АСК-анализа в управлении. Развитие АСК-анализа. Другие перспективные области применения АСК-анализа и систем искусственного интеллекта.


М

Д



П

ПБ


М
Д

Э

Д



П

П
Д

ПБ
И

ПБ

П



М

П

ПБ



Д

ПБ


И
М

П

ПБ


П


ПК-3


ПК-4

ПК-16

ПК-16

ПК-4
ПК-4

ПК-3,

ПК-16


ПК-16

ПК-16
ПК-16


ПК-4
ПК-3


ПК-3


ПК-16

ПК-16


ПК-3

ПК-16


ПК-4

ПК-16

ПК-4
ПК-4

ПК-16


ПК-16

ПК-16











Практические занятия

Лабораторные занятия

Семинары








4-9

4

5-6


7-8

9


10-15
10-11

12-13


14-15



12

2

4


4

2


12

4
4

4




Модуль 2 «Фукнциональный подход для создания интеллектуальных систем»
Тема ««Прогнозирование вероятных пунктов назначения железнодорожных составов»
Тема «Прогнозирование учебных достижений студентов на основе их имиджевых фотороботов».
Тема «Прогнозирование учебных достижений студентов на основе особенностей их почерка»
Тема «Прогнозирование учебных достижений студентов на основе информации об их социальном статусе».
Тема «Идентификация слов по входящим в них буквам».
Тема «Атрибуция анонимных и псевдонимных текстов».

Модуль 5 «Принципы построения интеллектуальных информационных систем»

Тема «Решение задачи поиска». Решение простейших математических задач. Решение задач поиска пути в пространстве состояний.


Тема: «Обработка списков». Задача по составлению маршрута. Задача о кенигсбергских мостах.
Тема: «Построение простейшей экспертной системы».

Тема: «Решение логических задач» Задача поиска кратчайшего пути. Моделирование элементов аппаратуры.


Тема: «Решение рекурсивных задач» Решение задач работы с текстом. Обработка строк. Решение рекурсивных задач. На примере:Задача «ханойские башни»; Задача «деление слов на слоги»; Задача «расстановки ферзей».

Э

И


Э

ПБ
И

Д

П
И
Э



ПБ

Э

И



ПБ

Э

ПГ


И

ПГ

ПК-3

ПК-3


ПК-16

ПК-4


ПК-16
ПК-16
ПК-16

ПК-3

ПК-4

ПК-4



ПК-3

ПК-16
ПК-4

ПК-16

Аудиторные занятия (лекции, лабораторные, практические, семинарские) - заочная форма обучения, срок подготовки 5 лет



Неделя

Кол. час

в том числе в интерактивной форме, час.

Вид занятия, тема и краткое содержание

Методы

Реализуемые компетенции



2






Модуль 1 «Функциональный подход для создания интеллектуальных систем»

Тема «Обзор средств программирования». Тенденции развития аппаратного и программного обеспечения. Эволюция требований пользователей. Абстракция и унификация программных компонент. Императивные и декларативные языки программирования. Недостатки языков программирования процедурного типа. Особенности функционального программирования. Обзор проблематики и областей применения искусственного интеллекта.


Тема «Основные синтаксические конструкции языка функционального типа» Простые типы данных. Определение переменных. S-выражения. Формы, функции и процедуры. Передача параметров. Функционал apply.

Модуль 2 «Проектирование функциональных приложений»

Тема «Организация программных проектов на языках функционального типа». Состав и возможности программной системы DrScheme. Структура программного проекта. Возможности по созданию и отладке программ. Интерактивная система помощи. Назначение модулей и пакетов в DrScheme. Настройка параметров программной системы DrScheme.



Модуль 4 «Введение в интеллектуальные информационные системы»
Тема: «Определение и критерии идентификации систем искусственного интеллекта»: Данные, информация, знания. Системно-когнитивный анализ как развитие концепции смысла Шенка-Абельсона. Понятие: "Система искусственного интеллекта", место СИИ в классификации информационных систем. Определение и классификация систем искусственного интеллекта, цели и пути их создания. Информационная модель деятельности специалиста и место систем искусственного интеллекта в этой деятельности. Жизненный цикл системы искусственного интеллекта и критерии перехода между этапами этого цикла.

П

ПК-3

ПК-16












Практические занятия

Лабораторные занятия

Семинары










4

4



4



Тема: ««Прогнозирование вероятных пунктов назначения железнодорожных составов»


Тема: «Прогнозирование учебных достижений студентов на основе их имиджевых фотороботов».
Тема: «Прогнозирование учебных достижений студентов на основе особенностей их почерка

Д

П



ПБ

ПК-3 ПК-16


ПК-3

ПК-16

Аудиторные занятия (лекции, лабораторные, практические, семинарские) - заочная форма обучения, срок подготовки 3 года 6 месяцев

Неделя

Кол. час

в том числе в интерактивной форме, час.

Вид занятия, тема и краткое содержание

Методы

Реализуемые компетенции



2




Тема «Организация программных проектов на языках функционального типа». Состав и возможности программной системы DrScheme. Структура программного проекта. Возможности по созданию и отладке программ. Интерактивная система помощи. Назначение модулей и пакетов в DrScheme. Настройка параметров программной системы DrScheme.


П

ПК-3

ПК-16











Практические занятия

Лабораторные занятия

Семинары










4

4





Тема: «Прогнозирование учебных достижений студентов на основе их имиджевых фотороботов».
Тема: «Прогнозирование учебных достижений студентов на основе особенностей их почерка.

П

ПБ


ПК-3

ПК-16

Аудиторные занятия (лекции, лабораторные, практические, семинарские) - заочная форма обучения, срок подготовки 2 года 6 месяцев

Неделя

Кол. час

в том числе в интерактивной форме, час.

Вид занятия, тема и краткое содержание

Методы

Реализуемые компетенции



2




Тема «Организация программных проектов на языках функционального типа». Состав и возможности программной системы DrScheme. Структура программного проекта. Возможности по созданию и отладке программ. Интерактивная система помощи. Назначение модулей и пакетов в DrScheme. Настройка параметров программной системы DrScheme.


П

ПК-3

ПК-16













Практические занятия

Лабораторные занятия

Семинары









4

4





Тема «Прогнозирование учебных достижений студентов на основе их имиджевых фотороботов».


Тема: «Прогнозирование учебных достижений студентов на основе особенностей их почерка.

М

Д




ПК-4


ПК-4




    1. Самостоятельная работа студента – очная форма обучения

Неделя

Кол. час

Темы, разделы, вынесенные на самостоятельную подготовку, вопросы к практическим и лабораторным занятиям; тематика рефератной работы; контрольные, рекомендации по использованию литературы и ЭВМ и др.

Компетенции



2

4



4

4

4



4

4

4



4

4

4



4

4


Самостоятельное изучение отдельных тем курса:

- Вывод на знаниях.

- Коллектив разработчиков интеллектуальной экспертной системы. Программист.

- Данные и знания. Машина вывода.

- Участники процесса проектирования интеллектуальной системы. Инженер по знаниям.

- Стратегия управления выводом.

- Машинное обучение.

- Методы поиска в ширину и глубину.

- Компоненты процесса обучения.

- Нечеткие знания. Основные понятия.

- Индуктивное обучение, как часть машинного обучения.

- Основы теории нечетких множеств.

- Машинное обучение. Системы, основанные на индуктивном обучении.

- Операции с нечеткими множествами.



ПК-3


ПК-3

ПК-3


ПК-16

ПК-16


ПК-16

ПК-4


ПК-4

ПК-4


ПК-3

ПК-16


ПК-16

ПК-16


Самостоятельная работа студента – заочная форма обучения, срок обучения 5 лет



Неделя

Кол. час

Темы, разделы, вынесенные на самостоятельную подготовку, вопросы к практическим и лабораторным занятиям; тематика рефератной работы; контрольные, рекомендации по использованию литературы и ЭВМ и др.

Компетенции



4

4



4

6

4



4

4

4



4

4

4



4

4

4




Самостоятельное изучение отдельных тем курса:

- Вывод на знаниях.

- Коллектив разработчиков интеллектуальной экспертной системы. Программист.

- Данные и знания. Машина вывода.

- Участники процесса проектирования интеллектуальной системы. Инженер по знаниям.

- Стратегия управления выводом.

- Машинное обучение.

- Методы поиска в ширину и глубину.

- Компоненты процесса обучения.

- Нечеткие знания. Основные понятия.

- Индуктивное обучение, как часть машинного обучения.

- Основы теории нечетких множеств.

- Машинное обучение. Системы, основанные на индуктивном обучении.

- Операции с нечеткими множествами.

- Технология Computer Associates;
Усвоение текущего учебного материала
Контрольная работа

(Номер варианта соответствует порядковому номеру студента по журналу)




  1. Разработать программу для «игры» по следующим правилам: первый игрок загадывает число, а второй путается угадать его, программа должна вернуть результат сравнения.

  2. Разработать игру аналогично 1, за исключением того что число, загадываемое первым игроком, представляет собой множество цифр, соответствующих разряду числа(начиная с младших).

  3. Разработать структуру для описания военного самолёта с 4-мя основными характеристиками: модель, ускорения, максимальная скорость, дальность полёта.Разработать функцию within-range которая принимает самолёт и расстояние от базы до цели, сообщая при этом сможет ли самолёт долететь до цели. Разработать функцию reduce-range, которая принимает самолёт и уменьшает дальность полёта до 80% от первоначальной

  4. Разработать структуру для представления времени. Время представляется тремя числами: часы, минуты и секунды.

  5. Разработать функцию time->seconds, которая принимает на вход структуру time из упражнения 4 и выдаёт время в секундах, начиная с полуночи. Разработать функцию draw-and-clear-circle, которая рисует окружность , ждёт некоторе время и стирает её.

  6. Разработать структуру для представления трёхбуквенных слов.

  7. Разработать функцию reveal, которая принимает 3 аргумента:

  8. - слово, которое мы отгадываем;

  9. - слово, которое показывает какая часть была открыта до сих пор, «закрытые» буквы отмечаются символом '_; - угадываемая буква. Полученное слово должно состоять из букв и символов '_ и образуется по следующим правилам : Если названная буква совпадает с буквой в загаданном слове, то она появляется в полученном слове. Если угадываемая буква отсутствует, то возвращается слово, передаваемое в качестве второго параметра.

  10. Разработать функцию area, которая принимает на вход окружность или квадрат и вычисляет площадь.

  11. Разработать функцию move-shape, которая передвигает фигуру, по извесному расстоянию сдвига и типу фигуры.

ПК-3


ПК-3

ПК-3


ПК-3

ПК-3


ПК-3

ПК-16


ПК-4

ПК-16


ПК-16

ПК-3


ПК-16

ПК-16



Каталог: Res -> OP VPO FGOS
OP VPO FGOS -> Рабочая программа дисциплины Краткое изложение программного материала
OP VPO FGOS -> 1. Цели и задачи дисциплины
OP VPO FGOS -> Целью изучения дисциплины
OP VPO FGOS -> 1. Цели и задачи дисциплины
OP VPO FGOS -> Задачами изучения курса «Введение в специальность
OP VPO FGOS -> 1. Цели и задачи дисциплины
OP VPO FGOS -> Цели и задачи освоения дисциплины
OP VPO FGOS -> Цели и задачи освоения дисциплины
OP VPO FGOS -> 1. цели и задачи освоения дисциплины цель изучения дисциплины
OP VPO FGOS -> 1. Цели и задачи дисциплины


Поделитесь с Вашими друзьями:
  1   2   3


База данных защищена авторским правом ©psihdocs.ru 2017
обратиться к администрации

    Главная страница