Аннотация дисциплины «Логика и методология науки» Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет




Скачать 375.8 Kb.
НазваниеАннотация дисциплины «Логика и методология науки» Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет
страница1/3
Дата конвертации12.11.2012
Размер375.8 Kb.
ТипДокументы
  1   2   3
Аннотация дисциплины «Логика и методология науки»



Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 ЗЕ (144 час).

Цели и задачи дисциплины:

Целью преподавания дисциплины «Логика и методология науки» является освоение студентами сложной методологии научно-исследовательской деятельности по организации и изучению явлений и процессов реальной действительности, методологии проектирования автоматизированных информационных систем.

В результате изучения курса студент должен:

знать основные логические методы и приемы научного исследования, методологические теории и принципы современной науки; проблемы логики и методологии научного исследования, основные принципы и методы научного познания, владеть диалектикой процесса научного исследования,

уметь осуществлять методологическое обоснование научного исследования; применять современные методы научных исследований для формирования суждений и выводов по проблемам информационных технологий и систем; применять современные методы научных исследований в научно-теоретической и практической деятельности при принятии решений по проблемам информационных технологий и систем.

владеть: навыками логико-методологического анализа научного исследования и его результатов; методами научного поиска и интеллектуального анализа научной информации при решении новых задач;

Основные разделы дисциплины

Логика как философская наука и основа теоретического знания. Логика – как наука о правильном рассуждении. Понятие о методе и методологии научного исследования. Структуризация и представление знаний. Комплексы знания (структуры) и их свойства.

Дедуктивная логика. Основные понятия и направления (символической) математической логики. Основные формально-логические законы (принципы) правильного рассуждения. Определенность, последовательность, непротиворечивость, доказательность мышления. Методологическая функция законов логики.

Моделирование рассуждений. Автоматизация достоверных рассуждений. Классическая логика высказываний. Логика предикатов.

Логические методы познания (элементы логики и методологии науки). Логика процесса научного исследования. Научные факты и их роль в научном исследовании.

Логика правдоподобных (недедуктивных) умозаключений как методов эмпирического познания. Автоматизация правдоподобных рассуждений. Виды индукции: полная, математическая, неполная и научная индукции.

Научные методы выявления причинно-следственных отношений. Роль индукции в научном познании. Математическая теория логического вывода. Вывод в базе знаний.

Логика в процессе развития научного знания. Теория как система научного знания. Критерии научного знания и способы его организации. Научные и вненаучные формы познания мира. Познание как общественно-исторический процесс. Исторический и логический методы научного исследования.

Логические основания научного знания. Научная теория и ее логическая структура. Средства и методы эмпирического познания. Средства и методы теоретического познания.

Проблема истины в научном познании. Критерий практики. Принцип верификации.

Соотношение теоретических и эмпирических исследований в развитии науки. Мысленный эксперимент и теоретическое моделирование.

Виды учебной работы: лекции, практические занятия.

Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

Компетенции: ОК1, ОК2, ОК4, ОК6, ПК5, ПК6, ПК7.

Аннотация дисциплины «Специальные главы математики»

Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 ЗЕ (144 час).

Цели и задачи дисциплины:

Целью изучению дисциплины «Специальные главы математики» является изучение теоретических основ современных разделов математики, используемых для математического моделирования различных процессов и систем.

Задачи дисциплины:

• ознакомление с современными математическими технологиями, моделями, методами и средствами решения математических задач и организации численного эксперимента;

• изучение современных математических методов исследования процессов принятия решений в условиях неопределенности;

• рассмотрение перспектив использования современных математических технологий при проектировании и создании информационных систем.
Основные дидактические единицы (разделы):

дифференциальные и интегральные уравнения математической физики, математические методы обработки данных, элементы регрессионного анализа, элементы математической теории принятия решений и теории игр.
В результате изучения дисциплины «Специальные главы математики» студенты должны:

знать: математический аппарат, описывающий взаимодействие информационных процессов и технологий на информационном, программном и техническом уровнях, теорию нейронных сетей и принципы использования при проектировании информационных систем, базовые понятия теории дифференциальных и интегральных уравнений математической физики, основы численных методов решения дифференциальных уравнений, математические методы обработки данных, основы математической статистики и регрессионного анализа, основы математической теории выбора и принятия решений, основные понятия нечеткой математики, основы теории игр.

уметь: осуществлять математическую постановку исследуемых задач и применять аппарат нейронных сетей в области информационных технологий, применять физико-математические методы для решения задач в области моделирования информационных процессов и систем; применять математические методы обработки данных к оценке надежности результатов численных экспериментов, измерений и испытаний; использовать информационные средства и компьютерные технологии для решения задач математической физики, регрессионного анализа и задач принятия решений, проводить расчеты и делать выводы, профессионально оформлять, представлять и докладывать результаты выполненной работы, применять современные математические методы для решения практических задач обработки информации, реализовывать численные методы на ЭВМ с помощью современных программных средств.

владеть: математическим аппаратом для решения специфических задач в области информационных систем и технологий, основными методами решения дифференциальных и интегральных уравнений, современными численными методами анализа данных, методами теории принятия решений и теории игр.

Виды учебной работы: лекции, практические занятия.

Изучение дисциплины заканчивается зачетом.

Компетенции: ОК-1, ОК-2, ОК-5, ОК-6, ОК-7, ПК-1-3, ПК-5-8, ПК-10-12, ПК-15

Аннотация по дисциплине «Иностранный язык»
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 ЗЕ (108 час).

Цели и задачи дисциплины:

Основной целью курса является повышение исходного уровня владения иностранным языком, достигнутого на предыдущей ступени образования, и овладение студентами необходимым и достаточным уровнем коммуникативной компетенции для решения социально-коммуникативных задач в различных областях бытовой, культурной, профессиональной и научной деятельности при общении с зарубежными партнерами, а также для дальнейшего самообразования. Изучение иностранного языка призвано также обеспечить:

- повышение уровня учебной автонономии, способности к самообразованию;

- развитие когнитивных и исследовательских умений;

- развитие информационной культуры;

- расширение кругозора и повышение общей культуры студентов;

- воспитание толерантности и уважения к духовным ценностям разных стран и народов.

В результате изучения дисциплины «Иностранный язык» студенты должны:

Знать: иностранный язык

Уметь: свободно общаться на иностранном языке

Владеть: навыками устной и письменной речи; специальной лексикой иностранного языка;

Основные разделы дисциплины

Курс состоит из 4 обязательных разделов, каждый из которых соответствует определенной сфере общения (бытовая, учебно-познавательная, социально-культурная и профессиональная сферы).

Соотношение трудоемкости разделов может варьироваться с учетом уровня начальной подготовки. Изучение данных разделов может идти последовательно или строиться нелинейно, в рамках учебных модулей, объединяющих темы общения из различных разделов курса с учетом внутренней логики конкретной рабочей программы вуза/кафедры. Для каждого раздела определены:

- тематика учебного общения

- проблемы для обсуждения

- типичные ситуации для всех видов устного и письменного речевого общения Темы учебного общения едины для Основного и Повышенного уровней, что обеспечивает единство образовательного пространства. Проблематика учебного общения, выделенная для каждого уровня отдельно, определяет содержание, глубину, объем и степень коммуникативной и когнитивной сложности изучаемого материала. Типичные ситуации общения во всех видах речевой деятельности позволяет максимально конкретизировать содержание обучение иностранному языку в рамках каждого уровня.

Виды учебной работы: практические занятия.

Изучение дисциплины заканчивается зачетом.

Компетенции: ОК-1, ОК-3, ПК-5, ПК-6, ПК-7

Аннотация дисциплины «Математические модели представления знаний»

Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 ЗЕ (108 час).

Цели и задачи дисциплины:

Цель преподавания дисциплины «Математические модели представления знаний» – раскрыть основные понятия и концепции теории информационных систем, основанных на математических моделях представления знаний.

В результате изучения курса студент должен:

знать основные понятия инженерии знаний и искусственного интеллекта; базовые модели представления знаний в информационных системах; способы представления и обработки неточных и нечетких знаний, структуру и технологию построения экспертных систем; современные системы искусственного интеллекта и принятия решений, модели и методы описания и представления знаний; архитектуру и методы проектирования экспертных систем; владеть диалектикой процесса научного исследования;

уметь применять основные технологии приобретения знаний; использовать методы обработки знаний, основные алгоритмы и стратегии логического вывода в прикладных системах, разрабатывать программные реализации экспертных систем на ЭВМ; применять различные модели представления знаний при реализации экспертных систем на ЭВМ; разрабатывать концептуальные модели естественно-языковых и графических описаний предметных областей; реализовывать когнитивные и психолингвистические технологии по извлечению и организации знаний;

владеть методами инженерии знаний; методами представления и управления знаниями в базах данных информационных систем; языками инженерии знаний и инструментальными средствами построения систем, основанных на знаниях; навыками разработки баз знаний для различных моделей, языками инженерии знаний и инструментальными средствами построения систем, основанных на знаниях; навыками разработки баз знаний для различных моделей.
Основные разделы дисциплины
Теоретические основы и понятия инженерии знаний. Общие сведения о знаниях. Классификация знаний. Характеристики знаний и отличия знаний от данных. Модели представления знаний и их типы.

Логическая модель представления знаний. Представление знаний о предметной области в виде предикатных формул. Преобразование предикатных формул и их приведение к нормальной и сколемовской стандартной формам. Клаузальная форма. Исчисление предикатов первого порядка, основные аксиомы и правила логического вывода исчисления предикатов. Аксиоматический подход к организации логического вывода. Метод резолюции и использование резолюционного вывода в исчислении предикатов. Логическое программирование.

Сетевые модели представления знаний. Семантические сети, их классификация и принципы построения. Типы объектов и отношений в семантических сетях. Основные операции над семантическими сетями. Агрегация и обобщение. Управление выводом в сетевых моделях. Запрос семантической сети. Наследование атрибутов в семантических сетях. Использование семантических сетей в естественно-языковых системах.

Фреймовая модель представления знаний. Понятие фрейма, его структура, класификация фреймов. Структура слота, его основные элементы. Типы значений слотов. Виды присоединенных процедур и принципы их функционирования. Принципы организации фреймовых систем. Виды отношений между фреймами. Наследование атрибутов в фреймовых системах. Основные стратегии логического вывода в фреймовых системах.

Продукционные модели представления знаний. Понятие продукции. Структура продукции. Продукционные правила, их типы и основные структуры. Антецедент и консеквент правила. Построение графов продукций, их виды. Продукционные системы, их структура, основные принципы организации и функционирования. Стратегии разрешения конфликтов в продукционных системах. Применение продукционных моделей при представлении знаний в интеллектуальных информационных системах.

Представление неточных и нечетких знаний. Понятие неточных знаний. Методы поиска решений в условиях неопределенности. Использование коэффициентов уверенности, байесовского подхода для формализации неточных знаний. Нечеткие множества и их связь с теорией построения интеллектуальных систем. Виды нечетких знаний. Основные понятия теории нечетких множеств. Лингвистические переменные и их использование для представления нечетких знаний. Обработка нечетких знаний в интеллектуальных системах.

Методы обработки знаний. Основные стратегии обработки знаний. Прямая и обратная цепочки рассуждений, способы их реализации. Методы поиска решений в пространстве состояний. Графовые модели, деревья. Поиск в глубину и в ширину. Поиск с возвратом. Поиск на основе стоимости дуг. Эвристический поиск.

Технология приобретения знаний. Методы выявления и структурирования знаний для интеллектуальных систем. Основные функции инженера по знаниям.

Инструментальные средства работы со знаниями. Языки, использующиеся при представлении и обработке знаний. Общие сведения о языках инженерии знаний. Понятие о функциональном и логическом программировании. Использование объектно-ориентированного подхода к представлению и обработке знаний.

Системы основанные на знаниях и задачи решаемые ими. Экспертные системы: классификация, назначение, особенности, принципы функционирования и построения. Основные подходы к организации баз знаний интеллектуальных систем.

Перспективы развития интеллектуальных информационных систем и технологий на базе математических моделей представления знаний.

Виды учебной работы: лекции, лабораторные занятия.
Изучение дисциплины заканчивается зачетом.
Компетенции: ОК1, ОК2, ОК5, ОК6, ОК7, ПК1-2, ПК4, ПК5, ПК7, ПК9, ПК10-11, ПК13.

Аннотация дисциплины «Методы оптимизации в управлении технологическими процессами»

Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 ЗЕ (108 час).

Цели и задачи дисциплины:

Целью дисциплины является обучение современным средствам и методам теории оптимизации и их использованию в математическом моделировании и управлении технологическими процессами.

Задачи дисциплины:

Задачей изучения данной дисциплины является выработка способности самостоятельно приобретать новые знания, используя современные информационные технологии (способность к самосовершенствованию), знание основных положений теории оптимизации, приобретение навыков в формулировке прикладных задач с использованием оптимизационных моделей, знание математических методов решения оптимизационных задач, владение навыками практического применения численных методов оптимизации для решения прикладных оптимизационных задач.

В результате изучения курса студент должен:

знать: основные понятия о задачах оптимизации, постановки задачи и методы безусловной оптимизации, постановку и свойства задач линейного программирования, симплекс-метод, элементы теории двойственности, транспортную задачу, нелинейное программирование, методы дискретной оптимизации, динамическое программирование, понятие о вариационной задаче и задаче оптимального управления.

Уметь: практически использовать знания в своей профессиональной деятельности и во всех сферах общественной и индивидуальной жизни, проводить численный эксперимент с помощью математических и общеинженерных пакетов прикладных программ, создавать программные продукты для решения простейших задач оптимизации.

Владеть: навыками практического применения численных методов оптимизации для решения прикладных оптимизационных задач

Основные дидактические единицы (разделы):

Содержание дисциплины. Введение в теорию оптимизации. Методы безусловной оптимизации. Линейное программирование. Нелинейное программирование. Задачи дискретной оптимизации и динамическое программирование. Элементы теории оптимального управления.
Виды учебной работы: лекции, практические занятия.
Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

Компетенции: ОК-1, ОК-2, ОК-5-7, ПК-1-3, ПК-5-8, ПК-10-12, ПК-15

Аннотация дисциплины «Структурно-параметрический синтез систем»
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 ЗЕ (108 час).

Цели и задачи дисциплины:

Целью преподавания дисциплины является обучение студентов методам комбинаторного анализа и системного подхода к решению прикладных задач структурного синтеза в области проектирования информационных систем, формализованному представления реальных управленческих ситуаций, разработке и анализу вычислительных алгоритмов.

В результате изучения курса студент должен:

знать: точные формальные определения понятий связанных с алгебраическими структурами и алгоритмами, теоретические основы разработки алгоритмов и комбинаторного анализа

уметь: выбирать структуру исходных промежуточных результирующих данных и оценивать временную сложность комбинаторных алгоритмов при разных вариантах композиции структур

владеть: методами анализа и структурного синтеза информационных систем.

Основные разделы дисциплины

Постановка и формализация задач структурно-параметрического синтеза систем. Основные этапы решения задачи структурного синтеза. Математические модели объектов проектирования и структуры их представления. Требования к математическим моделям объектов проектирования. Представление объектов проектирования неориентированным графом и гиперграфом. Анализ структур данных, используемых для представления графов.

Методы решения задач структурного синтеза. Стратегии декомпозиции множества решений и дерево поиска.

Эвристические методы решения задач структурного синтеза.

Построение и анализ алгоритмов. Основные этапы построения алгоритмов. Методика анализа вычислительной сложности алгоритмов.

Алгоритмы декомпозиции схем ЭВМ. Постановка задачи схемной компоновки. Последовательный алгоритм разрезания гиперграфа схемы. Алгоритм параллельного разрезания гиперграфа схемы. Итерационный алгоритм улучшения компоновки при задании схемы гиперграфом.

Задачи идентификации объектов и поиска идентичных частей. Математическая модель задачи идентификации схем. Исследование алгоритмических моделей решения задачи идентификации. Математическая модель задачи покрытия схемы заданным набором модулей. Исследование алгоритмических моделей задачи изоморфного наложения.

Задача свертки, ее формальная постановка и алгоритмы свертки. Постановка задачи размещения и алгоритмы размещения.

Алгоритмы решения задач коммутации. Оптимизационные задачи на графах. Экстремальные комбинаторные задачи. Дополнительные приемы снижения вычислительной сложности алгоритмов.

Виды учебной работы: лекции, лабораторные занятия.

Изучение дисциплины заканчивается зачетом и выполнением курсовой работы.

Компетенции: ОК1, ОК2, ОК5, ОК6, ОК7, ПК1-2, ПК4-7, ПК10, ПК15, ПК-16.

Аннотация дисциплины «Анализ и синтез информационных систем в управлении технологическими процессами»

Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 ЗЕ (144 час).

Цели и задачи дисциплины:

Целью дисциплины является освоение студентами современных методов анализа, разработки и сопровождения современных информационных систем для управления технологическими процессами.
В результате изучения курса студент должен:
знать современные методы анализа и синтеза сложных систем;
уметь использовать промышленные стандартизированные решения, опирающиеся на современные технологии; иметь опыт проектирования информационных систем от этапа постановки задачи до программной реализации
владеть методами анализа информационных ресурсов; разработки различных моделей данных; конструирования программных модулей; анализа проектных решений.

Дисциплина входит в вариативную часть профессионального цикла дисциплин.
  1   2   3

Похожие:

Аннотация дисциплины «Логика и методология науки» Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет icon«Экономика» Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единицы (108 часов)
Целью изучения дисциплины является сформировать у студентов основы экономического мышления путем изучения главных разделов экономической...
Аннотация дисциплины «Логика и методология науки» Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет iconАннотация программы дисциплины «Иностранный язык» Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 10 зач единицы (360 час)
Цель изучения дисциплины «Иностранный язык» – приобретение общей, языковой и коммуникативной компетенций, необходимых для получения...
Аннотация дисциплины «Логика и методология науки» Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет iconЗадачами изучения дисциплины являются
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единицы (108 часов)
Аннотация дисциплины «Логика и методология науки» Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет iconЗадачами изучения дисциплины являются
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единицы (108 часов)
Аннотация дисциплины «Логика и методология науки» Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет iconЗадачами изучения дисциплины являются
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единицы (108 часов)
Аннотация дисциплины «Логика и методология науки» Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет iconЗадачами изучения дисциплины являются
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единицы (108 часов)
Аннотация дисциплины «Логика и методология науки» Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет iconЗадачами изучения дисциплины являются
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единицы (108 часов)
Аннотация дисциплины «Логика и методология науки» Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет iconЗадачами изучения дисциплины являются
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единицы (108 часов)
Аннотация дисциплины «Логика и методология науки» Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет iconОбщая трудоемкость изучения дисциплины составляет 2
Целью изучения дисциплины является формирование у будущих педагогов ориентировочных основ, составляющих знания и умения о специальности...
Аннотация дисциплины «Логика и методология науки» Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет iconАннотация рабочей программы дисциплины Иностранный язык Общая трудоёмкость изучения дисциплины
...
Разместите кнопку на своём сайте:
TopReferat


База данных защищена авторским правом ©topreferat.znate.ru 2012
обратиться к администрации
ТопРеферат
Главная страница