страница 1страница 2страница 3
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Похожие работы
|
Аннотации учебных дисциплин Наименование магистерской программы Безопасность и защита - страница №1/3
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Новосибирский национальный исследовательский государственный университет» Факультет информационных технологий УТВЕРЖДАЮ _______________________ "_____"__________________20__ г. Наименование магистерской программы Безопасность и защита информации Направление подготовки 230100 Информатика и вычислительная техника Квалификация (степень) выпускника Магистр Новосибирск 2011 Общенаучный цикл Базовая часть Аннотация учебной программы дисциплины «Интеллектуальные системы»Целью дисциплины является подготовка магистров к созданию и применению интеллектуальных автоматизированных информационных систем. Задачами дисциплины является построение моделей представления знаний, проектирование и разработка экспертных систем, разработка моделей предметных областей. Дисциплина входит в базовую часть общенаучного цикла М1 образовательной магистерской программы направления подготовки магистров 230100 «ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА». Изучение данной дисциплины требует следующих компетенций студентов:
Изучение дисциплины направлено на формирование следующих компетенций: научно-исследовательская деятельность:
проектно-конструкторская деятельность:
В результате изучения дисциплины студент должен:
Тематический план курсаМодуль 1 Введение в область ИИ. Тема 1.1. Область ИИ. Тема 1.2. Этапы развития и основные направления ИИ. Тема 2.1. Понятие экспертной системы. Тема 2.2. Структура ЭС Тема 2.3. Классификации ЭС. Тема 2.4. Коллектив разработчиков ЭС. Тема 2.5. Подходы к созданию ЭС. Тема 2.6. Методы извлечения знаний. Тема 2.7. Машина вывода ЭС. Тема 2.8. Представление неопределенности знаний в ЭС. Тема 2.9. Компонента объяснения ЭС. Тема 2.10. Гибридные ЭС. Тема 3.1. Представление процесса принятия решений Тема 3.2. Эволюция информационных систем Тема 3.3. Определение систем поддержки принятия решений Тема 3.4. Разработка систем поддержки принятия решений Тема 4.1. Нечеткое моделирование Тема 4.2. Искусственные нейронные сети Тема 4.3. Генетические алгоритмы и эволюционное программирование Тема 4.4. Гибридные системы Тема 4.1. Методы извлечения и представления знаний Тема 4.2. Онтологии предметных областей. Разработка и применение онтологий. Тема 4.3. Семантический Веб. Семантические методы представления, поиска и извлечения информации в Интернете. Аннотация учебной программы дисциплины «Методы оптимизации»
Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса: Дать студентам представление об областях применения математического программирования и, в частности, линейного, выпуклого и нелинейного программирования. Помочь им в изучении симплекс – метода, двойственного симплекс – метода, метода возможных направлений, метода Ньютона, градиентных методов, методов штрафов, метода отсечении Гомори, методов нулевого порядка, метода ветвей и границ, декомпозиции Бендерса, метода Келли. Научить правильно классифицировать конкретную прикладную задачу, выбирать наиболее подходящий метод её решения и реализовывать его в виде алгоритма и программы. Изучение данной дисциплины базируется на дисциплинах: «Математический анализ», "Алгебра и геометрия", «Математическая логика», «Дискретная математика». Изучение дисциплины направлено на формирование следующих общекультурных и профессиональных компетенций:
В результате изучения дисциплины студент должен: Знать: - элементы теории сложности для анализа задач математического программирования: линейного, выпуклого, квадратичного и двухуровневого программирования; - основы теории многогранных множеств; - базовые понятия, основные определения теории экстремальных задач и численные методы решения; - современнные подходы к решению задач линейного и выпуклого программирования Уметь: - правильно классифицировать прикладную задачу в терминах математического программирования; - выбирать подходящий метод решения задачи и анализировать скорость его сходимости; - профессионально работать с готовыми коммерческими программными продуктами для решения задач линейного и выпуклого программирования; Владеть навыками: - классическими методами решения задач математического программирования: методом Ньютона, градиентными методами, методом штрафов, симплекс-методом, методом ветвей и границ; - методами синтеза алгоритмов решения новых классов задач. Объем аудиторный занятий составляет 48 часов, из них лекций - 36 часов, 12 часов лабораторных занятий. Основные разделы курса:
Лабораторный практикум заключается в приобретении навыков моделирования сложных технико – экономических проблем в виде экстремальных задач в среде современных пакетов типа GAMS и разработке алгоритмов решения средствами этих пакетов. Вариативная часть Аннотация учебной программы дисциплины "Теория принятия решений"
Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса: Дать студентам представление о классах задачах, которыми занимается теория принятия решений (исследование операций), способах моделирования дискретных задач, точных и приближенных методах решения, оценки качества и вычислительной сложности алгоритмов. Помочь студентам в математическом моделировании задач смешанного целочисленного программирования, задач размещения, календарного планирования, упаковки, задач о рюкзаке, в изучении эвристических алгоритмов: имитации отжига, локальном поиске, алгоритме муравьиных колоний, генетическом алгоритме, в изучении точных методов: ветвей и границ, динамического программирования. Научить строить математические модели сложных производственно-экономических процессов, правильно классифицировать конкретную прикладную задачу, выбирать наиболее подходящий метод решения и реализовывать его в виде алгоритмов, включая возможности современных пакетов типа GAMS. Изучение данной дисциплины базируется на дисциплинах: «Математическая логика», «Дискретная математика», « Теория алгоритмов» и «Методы оптимизации». Изучение дисциплины направлено на формирование следующих общекультурных и профессиональных компетенций:
В результате изучения дисциплины студент должен: Знать - элементы теории сложности для анализа NP-трудных задач; - основы теории алгоритмов комбинаторной оптимизации и вычислительную сложность; - базовые понятия и определения, математические модели классических задач исследования операций численные методы и подходы к их решению; - современные подходы к решению актуальных задач в области теории принятия решений; - правильно формулировать прикладную задачу в виде математической модели; - выбирать подходящий метод решения и реализовывать его в виде алгоритмов и программ; - профессионально работать с готовыми коммерческими программными продуктами для решения дискретных оптимизационных задач (GAMS, CPLEX и др.); Владеть - общими численными методами решения задач дискретной оптимизации; - теорией алгоритмов решения задач размещения, составления расписаний, календарного планирования, теорией игр, раскроя и упаковки, маршрутизации
Семинарские занятия включают практикум по приобретению навыков моделирования сложных производственно-экономических проблем в виде оптимизационных задач в среде современных пакетов типа GAMS и разработке алгоритмов решения средствами этих пакетов. Аннотация учебной программы дисциплины "Теория передачи, хранения и защиты информации" Целью освоения дисциплины является изучение идей, понятий и результатов теории передачи, хранения и защиты информации, которые необходимы для понимания основных алгоритмов и систем защиты информации, особенно связанных с криптографией и стеганографией. Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса: а) понимание основных идей и методов теории информации Шеннона (энтропия, информация, пропускная способность канала связи и т.п.) . б) знание основных понятий теории алгоритмической информации (Колмогоровской сложности) . в) понимание связи идей и методов теории информации с задачами защиты информации. Дисциплина входит в вариативную часть общенаучного цикла ООП магистра по направлению подготовки 230100 Информатика и вычислительная техника. Изучение данной дисциплины базируется на дисциплинах бакалариата: «Математическая логика и теория алгоритмов», «Дискретная математика», «Теория вероятностей, математическая статистика и случайные процессы». Изучение дисциплины направлено на формирование следующих общекультурных и профессиональных компетенций: общекультурные компетенции:
профессиональные компетенции : научно-исследовательская деятельность:
проектно-конструкторская деятельность:
В результате изучения дисциплины студент должен: Знать: - основные понятия теории информации: энтропия, информация, пропускная способность канала связи, задачи и методы теории информации, основные понятия теории алгоритмической информации (Колмогоровской сложности) Уметь: - правильно объяснить применение методов теории информации к задачами защиты информации Владеть: - методами расчёта основных характеристик источников информации и каналов связи (энтропия, взаимная информация, пропускная способность) Основные разделы курса:
Энтропия по Хартли и ее роль в теории кодирования. Эпсилон- энтропия и кодирование (представление) функций. Оптимальные коды для важнейших функциональных пространств. Энтропия Шеннона и ее свойства. Побуквенные коды для вероятностных источников (Шеннона, Фано, Хаффмена). Арифметический код Нумерационное кодирование и его использование в идеальных криптосистемах Теорема Шеннона об оптимальном кодировании источников с известной статистикой.
Побуквенные универсальные коды («стопка книг», длин серий и др.) Блоковые универсальные коды Коды Лемпела-Зива Преобразование Барроуза-Уиллера.
Поиск по упорядоченным таблицам и бинарным деревьям. Оптимальные и близкие к оптимальным алгоритмы поиска по бинарным деревьям. АВЛ- деревья и их назначение. Хеш- таблицы и их теоретико-информационный анализ. «Кукушкины» хеш- таблицы. Их свойства и анализ. Хеш-функции в криптографии.
Взаимная информация и ее роль в системах передачи и защиты информации. Теорема Шеннона о пропускной способности канала связи. Основы помехоустойчивого кодирования. Важнейшие классы кодов.
Омофонные коды и «полная» рандомизация сообщений. Блоковые омофонные коды неэкспоненциальной трудоемкости. Арифметический омофонный код. Энтропия и ее свойства. Эпсилон-энтропия. Коды Шеннона, Фано, Хаффмена. Арифметический код Нумерационное кодирование Теорема Шеннона о кодировании источников с известной статистикой. Код стопка книг. Блоковые универсальные коды Коды Лемпела-Зива. Поиск по упорядоченным таблицам и бинарным деревьям. Хеш- таблицы и их теоретико-информационный анализ. Хеш-функции в криптографии. Взаимная информация. Дисциплины по выбору студента Аннотация учебной программы дисциплины Английский язык Цель дисциплины - развития у обучаемых общеязыковых и профессионально-ориентированных лингвокоммуникативных навыков, а также умений и навыков письменного перевыражения иностранного текста на русском языке в виде полноценного письменного перевода или устного резюме заданного объема. Задачами дисциплины являются: совершенствование навыков и умений чтения, говорения, письма и перевода, аудирования; овладение лексическим запасом, обеспечивающим эффективную иноязычную коммуникацию в рамках профессиональной деятельности, ознакомление с основами культуры делового общения и ведения профессиональной документации на иностранном языке Изучение данной дисциплины требует следующих компетенций студентов:
в следующем объеме: Уровень «знать»:
Уровень «уметь»:
Уровень «владеть»
Дисциплины, последующие по учебному плану:
В результате освоения дисциплины студент должен: Знать
Уметь
владеть
официально-деловой и научный) в письменной и устной формах; В результате освоения дисциплины у учащегося формируются следующие компетенции: Общекультурные компетенции:
Тематический план курса
Элементы синтаксического и текстового анализа (в рамках разграничения и опознания разностилевых компонентов, обозначенных выше): • основные структуры простого предложения; • базовая структура сложносочиненного предложения; • основные структуры сложноподчиненного предложения; • конструкции с неличными формами глагола (причастие I; причастие II; причастные обороты, герундий; герундиальные обороты; инфинитив; инфинитивные обороты); • модальные глаголы и их эквиваленты, • употребление основных пунктуационных знаков в английском предложении (запятая, точка с запятой, двоеточие, дефис, тире, скобки)
Работа с текстами и упражнениями по тексту, взятыми из учебников, или разработанных преподавателями на базе материалов из дополнительных аутентичных источников, ведение диалогов и участие в дискуссиях на темы по специальности
Основы деловой переписки; составление резюме и CV; ключевые черты эффективной презентации/научного доклада; практика составления презентаций.
Изучение правил составления аннотации, конспекта, резюме и краткого содержания научных статей, а также развитие умения анализировать информацию. следующая страница >> |
|