Рабочая программа дисциплины «Философия» для подготовки бакалавров по направлению 231000 «Программная инженерия»



страница6/6
Дата01.06.2016
Размер1 Mb.
ТипРабочая программа
1   2   3   4   5   6

Содержание дисциплины

Классификация средств защиты информации и программного обеспечения от несанкционированного доступа и копирования: средства собственной защиты, средства защиты в составе вычислительной системы, средства защиты с запросом информации. Активные и пассивные методы защиты программного обеспечения.

Средства и методы защиты дисков от несанкционированного доступа и копирования. Способы создания ключевых носителей информации. Привязка программных средств к конкретному компьютеру. Критерии выбора системы защиты. Технические устройства защиты информации и программного обеспечения. Принципы действия электронных ключей.

Организация систем защиты информации от несанкционированного доступа. и пользователя, файла, вычислительной системы. Выбор пароля. Установление полномочий. Матрица установления полномочий. Иерархические системы установления полномочий. Системы регистрации пользователей, событий, используемых ресурсов. Компьютерное пиратство.

Основы криптографии. Критерий надежности шифрования. Основные криптографические приемы. Блочное шифрование. Схема поточного шифрования. Использование генераторов псевдослучайных чисел для шифрования. Шифрование с открытым ключом. Идентификация электронной подписи. Стандарты шифрования данных .

Сжатие данных как способ кодирования. Кодирование Хаффмена. Адаптивное сжатие по Хаффмену. Арифметическое кодирование. Алгоритм сжатия Lempel-Ziv-Welch.

Компьютерные вирусы. Вирусы, заражающие загрузочные сектора. Файловые вирусы. Загрузочно-файловые вирусы. Полиморфные вирусы. Организационные и программные способы борьбы с вирусным заражением программного обеспечения.

Правовые основы защиты информации. Применение патентования и норм авторского права при защите программных продуктов. Основные положения Закона об охране программ для ЭВМ и баз данных.


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Системы искусственного интеллекта»

для подготовки бакалавров

по направлению 231000 «Программная инженерия»

(аннотация)
Цели освоения дисциплины

Дисциплина "Системы искусственного интеллекта" предназначена для студентов четвертого курса, обучающихся по направлению 231000 «Программная инженерия». Целью преподавания дисциплины является знакомство с методами и технологиями построения интеллектуальных систем. Основная задача дисциплины – обучить методам решения прикладных задач с применением технологий искусственного интеллекта. В результате изучения дисциплины студент должен знать основные технологические подходы к построению интеллектуальных систем, критерии выбора инструментальных средств, методы автоматизации формирования знаний. В результате изучения дисциплины студент должен научиться применять изученные технологии для создания интеллектуальных систем.


Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единицы, 144 часа.
Содержание дисциплины

Технологические аспекты построения интеллектуальной системы. Этапы технологического процесса разработки экспертной системы: обоснование, идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование. Уровни реализации: демонстрационный прототип, исследовательский прототип, действующий прототип, промышленная система, коммерческая система. Показатели качества: работоспособность, достоверность и информативность решений. Показатели быстродействия: относительные временные затраты, эффективность вывода, количество изменений состояния рабочей памяти в единицу времени. Аппаратные и программные инструментальные средства. Символьные языки программирования. Специализированные языки инженерии знаний, "пустые" системы, оболочки. Критерии оценки инструментальных средств: универсальность, мощность, эффективность. Характеристические особенности инструментальных систем высокого уровня. Современный рынок оболочек.

Методы приобретения знаний. Языки представления знаний и текстовые редакторы. Интеллектуальные редакторы. Методы автоматизированного формирования знаний. Методы извлечения знаний. Принципы индуктивного обобщения. Обобщение по признакам. Обобщение по структурам. Системы автоматического формирования знаний.

Примеры построения интеллектуальных систем для решения различных прикладных задач.



РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Параллельное программирование»

для подготовки бакалавров

по направлению 231000 «Программная инженерия»

(аннотация)
Цели освоения дисциплины

Дисциплина «Параллельное программирование» предназначена для студентов четвёртого курса, обучающихся по направлению 231000 «Программная инженерия». Целью изучения дисциплины является обучение студентов методам параллельных вычислений при решении ряда задач оптимизации, методам организации оптимальных параллельных вычислительных процессов управления и информационного обслуживания, методам диспетчирования и синхронизации.


Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачётных единиц, 144 часа.
Содержание дисциплины

  1. Параллельные технологии решения информационно-логических задач. Рассматривается реализация языка логического вывода ПРОЛОГ в ВС SPMD-архитектуры. Анализируется пример параллельного логического вывода по сложной цели. Приводится программа. Демонстрируется параллельная обработка списковых структур.

Тема 12.Применение SPMD-технологии при построении сетевых баз данных с циркулирующей информацией. Рассматривается проблема оптимизации информационного обслуживания сетевой базой данных. База данных из традиционной одноканальной превращается в многоканальную систему массового обслуживания. Для этого, на основе SPMD-технологии, система управления базой данных "размножается" среди рабочих станций или серверов, обеспечивая параллельный доступ. Сегменты базы данных с помощью ротации обеспечивают этот доступ, а также синхронизацию обращения.

Тема 13.Сетевые технологии параллельного программирования. Анализируются возможности применения локальной вычислительной сети в качестве вычислительного комплекса для распределенных вычислений. Рассматриваются основные структуры ЛВС и организация в них информационного взаимодействия рабочих станций. Приводится пример возможной организации вычислений методом "сеток".

Тема 14.Параллельные и сетевые технологии решения задач линейного программирования. Предлагаются параллельные методы решения задач линейного и целочисленного линейного программирования. Методы предполагают применение SPMD-технологии в вычислительных сетях и в многопроцессорных вычислительных системах.

Тема 15.Параллельные методы расчета транспортной сети. Предлагаются параллельные методы решения транспортной задачи без ограничений и с ограничениями на пропускную способность коммуникаций, а также задачи нахождения максимального потока в сети. Методы применимы при использовании майнфреймов, мультимикропроцессорных ВС в составе РС, а также при создании сетевых технологий решения сложных задач.

Тема 16.Некоторые задачи нелинейного программирования и нахождение опорного плана для задачи линейного программирования. Предлагаются параллельные методы решения задач нелинейного программирования с линейными ограничениями, произвольной "плоской" задачи нелинейного программирования, а также метод нахождения опорного плана для задачи линейного программирования на основе анализа нормалей к поверхности многогранника допустимых решений.

Тема 17.Параллельное программирование — аппарат исследования операций. Освещаются две основные, взаимно обратные задачи исследования операций: нахождение минимального количества исполнителей для завершения комплекса работ за заданное время и нахождение плана выполнения работ за минимальное время заданным составом исполнителей.

Тема 18.Организация и оптимизация параллельных процессов. Рассматриваются различные схемы организации параллельных управляющих вычислительных процессов. Приводятся концептуальные основы параллельного программирования в МВК семейства "Эльбрус".

Тема 19.Организация параллельной обработки информации в АСУ коллективного пользования. Рассматриваются принципы организации параллельного вычислительного процесса в управляющей системе с многоканальным доступом. Вычислительный процесс обеспечивает устойчивость по отношению к отказам процессоров.

Тема 20.Диспетчирование параллельных вычислительных систем. Предлагаются диспетчеры для оптимального динамического распределения работ между процессорами однородной и неоднородной вычислительной системы. Рассматриваются множества независимых и частично упорядоченных работ.

Тема 21.Синхронизация параллельных процессов. Рассматриваются средства и задачи синхронизации параллельных процессов при использовании общих ресурсов во избежание коллизий и тупиковых ситуаций.

Тема 22.Эффективность вычислительных систем. Освещаются проблемы оценки производительности многопроцессорных вычислительных систем, организации помехоустойчивых вычислений и оценки надежностных характеристик при испытаниях.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Компьютерная графика»

для подготовки бакалавров

по направлению 231000 «Программная инженерия»

(аннотация)

Цели освоения дисциплины

Дисциплина "Компьютерная графика" предназначена для студентов второго курса, обучающихся по направлению 231000 «Программная инженерия». Целью изучения дисциплины является подготовка студентов в области основ компьютерной графики, включающая изучение и практическое освоение методов и алгоритмов создания плоских и трехмерных реалистических изображений в памяти компьютера и на экране дисплея, начиная с постановки задачи синтеза сложного динамического изображения и заканчивая получением реалистического изображения.

Задачами дисциплины является изучение: методов визуального представления информации; математических основ компьютерной графики и геометрического моделирования; особенностей восприятия растровых изображений; методов квантования и дискретизации изображений; систем кодирования цвета; геометрических преобразований; алгоритмов двумерной и трехмерной растровой .
Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единицы, 144 часа.
Содержание дисциплины

Цель, задачи и структура курса. Предмет машинной графики. Роль машинной графики, сферы применения, назначение машинной графики. Принципы компьютерной графики.

Типы графических устройств. Графические адаптеры, плоттеры, принтеры, сканеры. Графические процессоры, аппаратная реализация графических функций. Понятие конвейера ввода и вывода графической информации.

Системы координат, применяемые в машинной графике. Модели геометрических объектов, применяемые в машинной графике. Способы задания геометрических объектов.

Основные функции базовой графики. Геометрические преобразования графических объектов. Графические библиотеки в языках программирования. BGI-графика.

Виртуальные графические устройства (CGI). Международный графический стандарт GKS. Система управления GKS. Понятие рабочего места.

Постановка задачи синтеза сложного динамического изображения. Этапы синтеза изображения. Преобразования на плоскости.

Основы растровой графики. Алгоритмы вычерчивания отрезков. Простой пошаговый алгоритм разложения отрезка в растр. Алгоритмы Брезенхема вычерчивания отрезков. Вычерчивание кривых.

Растровая развертка сплошных областей. Заполнение многоугольников. Простой алгоритм с упорядоченным списком ребер. Алгоритмы заполнение по ребрам, с перегородкой, со списком ребер и флагом.

Постановка задачи отсечения. Отсечение отрезков на плоскости, алгоритмы отсечения. Внутреннее и внешнее отсечение (стирание). Трехмерное отсечение. Виды трехмерных


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Корпоративные информационные системы и СУБД»

для подготовки бакалавров

по направлению 231000 «Программная инженерия»

(аннотация)
Цели освоения дисциплины

Дисциплина "Корпоративные информационные системы и СУБД" предназначена для студентов четвёртого курса, обучающихся по направлению 231000 «Программная инженерия». Целью изучения дисциплины является получение компетенций, необходимых и достаточных для проектирования и внедрения корпоративных информационных систем в организациях и предприятиях различных областей деятельности.


Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачётных единиц, 144 часа.
Содержание дисциплины

Тема 23.Корпоративные информационные технологии.

  1. Введение. Понятие корпоративной информационной системы (КИС). Характеристики КИС. История развития КИС.

Тема 24.Системы класса MRP. История систем MRP. Структура MRP системы. Система планирования производственных мощностей. Основные функции MRP-систем.

Тема 25.Стандарт MRPII. Обзор основных принципов работы систем класса MRPII. Механизм работы MRPII-системы. Составление производственного плана и общего плана деятельности. Планирование потребности в материалах. Планирование потребности в производственных мощностях. Контроль выполнения производственного плана. Списки операций. Обратная связь и ее роль в MRPII-системе. Преимущества использования систем MRPII.

Тема 26.Системы класса ERP. Определение ERP. Отличие ERP от MRPII. Характеристические черты ERP-систем. Планирование производств всех типов в рамках одной системы. Обеспечение многозвенного производственного планирования. Расширение сферы интегрированного планирования ресурсов. Планирование и учет корпоративных финансов. Средства систем поддержки принятия решений.

Тема 27.Системы класса CRM и CSRP. Определение CRM. Рынок CRM. Категории продуктов класса CRM. Автоматизация деятельности торговых представителей. Автоматизация деятельности маркетинга. Автоматизация службы поддержки и обслуживания клиентов. Центры обработки вызовов. Управление территориально удаленными подразделениями или пользователями. Управление взаимоотношениями с партнерами. Техническая поддержка пользователей.

Тема 28.Системы электронного документооборота (СЭД). Определение СЭД. Место СЭД в корпоративной системе управления предприятием. Элементы СЭД как отдельные системы. Особенности внедрения СЭД. Примеры СЭД. Безопасность и идентификация в СЭД.

Тема 29.Системы управления базами данных.

Тема 30.OLAP. Введение в OLAP. Типичная структура хранилищ данных. Таблицы фактов. Таблицы измерений. Клиент-серверная архитектура OLAP. Технические аспекты многомерного хранения данных.

Тема 31.Технология Data Mining. Понятие Data Mining. Типы закономерностей, выявляемых методами Data Mining. Методы исследования данных в Data Mining. Примеры систем Data Mining. Кластеризация. Деревья решений. Представление результатов.

Тема 32.Разработка корпоративных информационных систем.

Тема 33.Модели жизненного цикла. Каскадная модель жизненного цикла. Спиральная модель жизненного цикла. Макетирование как способ уточнения требований. Жизненный цикл быстрой разработки приложений. Компонентно-ориентированная модель жизненного цикла. ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207–99.

Тема 34.Внедрение КИС. Подготовка к внедрению. Разработка стратегии автоматизации. Анализ и реорганизация деятельности предприятия. Процесс внедрения. Процесс эксплуатации.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

«Модели и методы искусственного интеллекта»

для подготовки бакалавров

по направлению 231000 «Программная инженерия»

(аннотация)
Цели освоения дисциплины

Дисциплина "Модели и методы искусственного интеллекта" предназначена для студентов четвертого курса, обучающихся по направлению 231000 «Программная инженерия». Целью преподавания дисциплины является знакомство с основными направлениями и технологиями искусственного интеллекта. Основная задача дисциплины – обучить методам формализации и решения интеллектуальных задач. В результате изучения дисциплины студент должен знать основные подходы искусственного интеллекта, методы представления и решения интеллектуальных задач, принципиальные особенности инженерии знаний и построения интеллектуальных систем, основанных на знаниях, основные модели представления и использования знаний. В результате изучения дисциплины студент должен научиться понимать особенности интеллектуальных задач и применять изученные технологии для создания интеллектуальных систем.


Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единицы, 180 часов.
Содержание дисциплины

Понятие искусственного интеллекта. Структурный подход к понятию интеллекта. Основные исторические этапы в развитии подходов и методов искусственного интеллекта. Понятие интеллектуальной системы. Двойственность смыслового содержания понятия "интеллектуальный": бытовое – "близкий по уровню понимания и реакции к человеческому интеллекту" и специальное – "построенный по принципам и технологиям искусственного интеллекта". Способность к общению как элемент интеллектуальности. Применение методов искусственного интеллекта в создании прикладных систем. Направления искусственного интеллекта: классификация по используемым методам, классификация по предметным областям. Человеко-машинные системы решения сложных задач. Решение задач методом поиска в пространстве состояний. Решение задач методом редукции. Метод анализа средств и целей. Решение задач методом дедуктивного вывода. Логические системы. Метод резолюции и его применение для решения задач. Методы решения задач, использующие немонотонные логики, вероятностные логики. Понятие знаний как информации о способах решения задач. Данные и знания. Конструктивные особенности знаний. Сравнительный анализ двух подходов к решению задач: алгоритмического и основанного на применении знаний. Основная идея технологии инженерии знаний – отделение знаний от процесса их использования. Проблема представления знаний. Обзор основных моделей представления знаний: продукционная модель, фреймовая модель, логическая модель, семантические сети. Понятие языка представления знаний. Представление и применение нечетких знаний.
Каталог: sites -> edu.sfu-kras.ru -> files
files -> Дисциплины Современные проблемы науки и образования
files -> Дисциплины Современные проблемы науки и образования
files -> Дисциплины «История» Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зач ед. ( 108 часов). Цели и задачи дисциплины
files -> «Философия образования и науки» Цели и задачи дисциплины: Цель
files -> Дисциплины «История» Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зач ед. ( 108 часов). Цели и задачи дисциплины
files -> Федеральное государственное автономное образовательное
files -> Программа 080200. 68. 00. 18 Управление конфликтом
files -> Дисциплины Безопасность жизнедеятельности Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 5 зачетных единиц (180 часов). Цели и задачи дисциплины
files -> 2 з е.*36=72 час. Цели и задачи дисциплины
files -> Дисциплины Философия Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 зачетных единицы ( 144 часа)


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6


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

    Главная страница