авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 ||

«СБОРНИК РАБОЧИХ ПРОГРАММ Магистерская программа: Информационные системы и технологии Содержание ...»

-- [ Страница 3 ] --

а) лицензионное программное обеспечение и Интернет-ресурсы:

Для выполнения некоторых лабораторных работ требуется Microsoft Visual Studio. Для выполнения большинства лабораторных работ используется свободное программное обеспечение.

Материалы для самостоятельного изучения можно найти по адресам http://www.php.net и htt://www.w3.org 8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ Для обеспечения освоения дисциплины необходимо наличие возможности проведения лабораторных работ в компьютерном классе.

ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:

ст. преподаватель Чибизова Н.В.

«УТВЕРЖДАЮ»

Зав. кафедрой Прикладной математики д.т.н., профессор Еремеев А.П.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) ИНСТИТУТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ (АВТИ) _ Направление подготовки: 230100 Информатики и вычислительная техника Магистерская программа:

Информационные системы и технологии Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ "ВЕДЕНИЕ КРУПНЫХ ПРОГРАММНЫХ ПРОЕКТОВ " Цикл: Профессиональный Часть цикла: По выбору № дисциплины по учебному плану: М 2.7. Часов (всего) по учебному плану: Трудоемкость в зачетных единицах: 2 семестр Лекции 36 часов 2 семестр Практические занятия Лабораторные работы 36 часов 2 семестр 25 часов самостоятельной Расчетные задания, рефераты 2 семестр работы Объем самостоятельной работы по 144 часов 2 семестр учебному плану (всего) Экзамен 2 семестр Курсовые проекты 2 семестр Москва - 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Целью дисциплины является изучение технологии реализации крупных программных проектов.

По завершению освоения данной дисциплины студент способен и готов:

способность совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК-1);

способность самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности (ОК 6);

формировать технические задания и участвовать в разработке аппаратных и/или программных средств вычислительной техники (ПК-4);

применять современные технологии разработки программных средств с применением CASE-средств, контролировать качество разрабатываемых программных продуктов (ПК-6);

организовывать работу и руководить коллективами разработчиков программных средств (ПК-7).

Задачами дисциплины являются:

познакомить обучающихся с проблемами, возникающими при реализации крупных программных проектов;

познакомить обучающихся с современными технологиями и методологиями разработки программного обеспечения;

познакомить обучающихся с концепцией фабрик программного обеспечения и обучить их внедрять и использовать современные средства автоматизации процесса разработки программ.

2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО Дисциплина относится к вариативной части профессионального цикла М.2 основной образовательной программы подготовки магистров по профилю "Информационные системы и технологии" направления 230100 Информатики и вычислительная техника.

Дисциплина базируется на следующих дисциплинах: «Технология разработки программных средств», «Основы программирования».

Знания, полученные по освоению дисциплины, необходимы при выполнении бакалаврской выпускной квалификационной работы.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ В результате освоения учебной дисциплины обучающиеся должны демонстрировать следующие результаты образования:

Знать:

современные методологии разработки программного обеспечения;

современные архитектурные концепции, применяемые при разработке программных систем;

Уметь:

применять современные CASE-средства;

применять типовые архитектурные решения;

создавать и внедрять стандарты кодирования и проектирования;

анализировать архитектуру программных систем, оценивать уместность применения той или иной разновидности архитектурного решения.

Владеть:

навыками планирования работ в программном проекте;

навыками оценки рисков;

навыками работы с современными средствами автоматизации.

4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетных единицы, 108 часов.

Виды учебной работы, Всего часов на Формы текущего Раздел дисциплины. включая контроля Семестр самостоятельную работу раздел № Форма промежуточной успеваемости студентов и п/п аттестации (по разделам) трудоемкость (в часах) (по семестрам) лк пр лаб сам.

1 2 3 4 5 6 7 8 Особенности Тест на знание разработки крупных 4 2 2 -- -- терминологии программных систем.

Методологии Тест на знание разработки современных 4 2 4 -- -- - программных систем. методологий Теория управления крупными Тест на знание 6 2 2 -- 4 - программными терминологии проектами.

Разработка и внедрение Тест на знание стандартов процесса 4 2 2 -- 2 - терминологии разработки.

Система управления Тест на знание 2 2 2 -- -- - проектами терминологии Шаблоны проектирования и Подготовка реферата 17 2 8 -- 8 архитектурные шаблоны.

Внедрение средств автоматизации в процесс разработки.

Подготовка реферата 18 2 8 -- 8 Фабрики разработки программного обеспечения.

Информационно Подготовка реферата 15 2 2 -- 8 управляющие системы Зачет 2 2 -- -- -- Экзамен 36 2 - - - Итого: 216 2 36 - 36 4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции:

2 семестр Тема 1. Особенности разработки крупных программных систем.

Система. Распределенная система. Типы распределенных систем. Требования к распределенным системам. Крупная распределенная программная система. Особенности разработки крупных программных систем.

Тема 2. Методологии разработки программных систем.

Методологии разработки программных систем. Жизненный цикл проекта по разработке программного обеспечения. Модели жизненного цикла. Методология Rapid Application Development. Методология Rational Unified Process. Методология Microsoft Solutions Framework. Гибкие методологии – FDD, OpenUP, Extreme Programming, Scrum. Критический анализ современных методологий разработки программного обеспечения. Выбор методологии.

Тема 3. Теория управления крупными программными проектами.

Введение в теорию управления крупными программными проектами. Организационные структуры, применяемые при управлении программными проектами. Модели команд.

Критерии успеха проекта: Содержание, сроки, стоимость и качество. Определение приоритетности критериев успеха проекта. Взаимная зависимость критериев успеха проекта.

Создание системы управления программным проектом в организации. Процессы управления проектом. Процессы управления проектом по методологии MSF.

Тема 4. Разработка и внедрение стандартов процесса разработки.

Проектные стандарты и документооборот. Стадии зрелости системы управления проектами. Стандарты кодирования и проектирования. Разработка и внедрение стандартов процесса разработки. Стандартизация структуры проекта - Компонентный подход к структуре проекта, разработке и выпуску.

Тема 5. Система управления проектами.

Планирование работ. Пакеты календарного планирования и бюджетирования.

Информационные системы в управлении проектами. Построение сбалансированной системы управления программными проектами.

Тема 6. Шаблоны проектирования и архитектурные шаблоны.

Архитектуры программных систем. Клиент-серверная архитектура. Многоуровневая архитектура. Прямой обмен данными. Технологии COM и CORBA. Проблемы поддержки и масштабирования клиент-серверных программ. Архитектура, управляемая событиями (EDA - Event Driven Architecture). Сервис-ориентированная архитектура (SOA - Service Oriented Architecture). Обзор возможностей WCF (Windows Communication Foundation) в плане реализации приложений в архитектуре SOA. Методология Model Driven Development. Обзор архитектуры MDA. SOA и MDA. Model Driven SOA. Жизненный цикл SOA. Проектирование бизнес-логики в IBM WebSphere Business Modeler. Оценка стилей архитектуры. Шаблоны проектирования и архитектурные шаблоны. Шаблоны предметной области. Основные шаблоны проектирования. Порождающие шаблоны проектирования. Поведенческие шаблоны проектирования. Шаблоны типа Model-view-controller.

Тема 7. Внедрение средств автоматизации в процесс разработки. Фабрики разработки программного обеспечения.

Понятие фабрики разработки программного обеспечения. Автоматизация сборки программного обеспечения. Компонентная сборка. Средства автоматизации документирования. Средства автоматизации тестирования. Модульное тестирование.

Разработка посредством тестирования. Автоматизация процесса получения инсталлятора.

Тема 8. Информационно-управляющие системы Системы управления задачами и заявками: современный взгляд. Системы корпоративной памяти и накопления знаний. Системы класса EPM. Системы контроля версий. Средства управления требованиями, конфигурационного управления, документирования, тестирования, поддержки коллективной разработки.

4.2.2. Практические занятия учебным планом не предусмотрены.

4.3. Лабораторные работы 2 семестр № 1. Применение систем планирования работ (Microsoft Project, Gantt Project) № 2. Практическая работа в системе управления задачами и заявками Atlassian Jira № 3. Практическая работа в системе корпоративной памяти Atlassian Confluence № 4. Автоматизация сборки программного обеспечения. Организация процесса компонентной сборки № 5. Применение средств автоматического документирования № 6. Автоматизация тестирования – модульное тестирование № 7. Автоматизация тестирования приложений через графический интерфейс пользователя № 8. Автоматизация тестирования распределенных приложений № 9. Практическая работа с системой контроля версий.

4.4. Расчетные задания учебным планом не предусмотрены.

4.5. Курсовые проекты и курсовые работы Курсовой проект (курсовая работа) учебным планом не предусмотрен.

5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Лекционные занятия проводятся в форме лекций с использованием презентаций и видео роликов. Презентации лекций содержат большое количество графических материалов и примеров. Выездная лекция-экскурсия в департаменте разработки ООО «ААМ Автоматик по теме «Фабрики разработки программного обеспечения» (2 часа).

Лабораторные занятия проводятся с применением компьютерной техники и современного программного обеспечения для анализа и моделирования бизнес-процессов.

Самостоятельная работа включает подготовку к тестам, оформление реферата и подготовку его презентации к защите, подготовку к зачету.

6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ, ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Для текущего контроля успеваемости используются различные виды тестов, устный опрос, презентация реферата.

Аттестация по дисциплине – экзамен.

Оценка за освоение дисциплины, определяется на основе оценки, полученной студентом на экзамене.

В приложение к диплому вносится оценка за 8 семестр.

7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 7.1. Литература:

а) основная литература:

28. Джек Гринфилд, Кит Шорт, Фабрики разработки программ. Потоковая сборка типовых приложений, моделирование, структуры и инструменты – М.:Издательский дом Вильямс, 2007. – 592 с.

29. Том Демарко, Тимоти Листер Человеческий фактор: успешные проекты и команды – М.: Символ-Плюс, 2005. – 250 с.

30. Роб Томсетт Радикальное управление ИТ-проектами – М.: Лори, 2005. – 294 с.

31. Алан Шаллоуей, Джеймс Р. Тротт Шаблоны проектирования. Новый подход к объектно-ориентированному анализу и проектированию – М.: Издательский дом Вильямс, 2002. – 288 с.

32. Уокер Ройс Управление проектами по созданию программного обеспечения, - М.:

Лори, 2002. – 448 с.

б) дополнительная литература:

14. Дубейковский В. И. Эффективное моделирование с AllFusion Process Modeler - М.:

ДИАЛОГ-МИФИ, 2007. - 384 с.

15._ Da vid Whitehurst, Matt Raible The AppFuse Primer. — 2008. — С. 23. — 214 с. — ISBN 16._ St ephen A. White - IBM and Derek Miers - BPM Focus, September 17. Методология функционального моделирования IDEF0: руководящий документ. Официальное издание Госстандарта России 18. Методические рекомендации Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии. Р50.1.028 – 2001. Методология функционального моделирования.

19. Крэг Ларман. Применение UML 2.0 и шаблонов проектирования = Applying UML and Patterns : An Introduction to Object-Oriented Analysis and Design and Iterative Development. — 3-е изд. — М.: Вильямс, 2006. — 736 с.

20. Буч Г., Якобсон А., Рамбо Дж. UML. Классика CS. 2-е изд. / Пер. с англ.;

Под общей редакцией проф. С. Орлова — СПб.: Питер, 2006. — 736 с.

7.2. Электронные образовательные ресурсы:

а) лицензионное программное обеспечение и Интернет-ресурсы:

IDS Sheer ARIS Express 2. Microsoft Office Word Microsoft Office Visio IBM Rational Rose Microsoft Visual Studio CodeGear RAD Studio Component Builder Microfocus StarTeam Apache ANT MSBuild Atlassian Jira Atlassian Confluence Microsoft Project http://niios.ru/course_mpm/ http://niios.ru/course_design/ http://niios.ru/course_case/ http://ru.wikipedia.org/wiki/BPMN http://ru.wikipedia.org/wiki/IDEF http://ru.wikipedia.org/wiki/IDEF http://ru.wikipedia.org/wiki/DFD http://ru.wikipedia.org/wiki/UML http://en.wikipedia.org/wiki/Business_Process_Modeling_Notation http://ru.wikipedia.org/wiki/Atlassian_JIRA http://ru.wikipedia.org/wiki/Atlassian_Confluence 8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ Для обеспечения освоения дисциплины необходимо наличие учебной аудитории, снабженной мультимедийными средствами для представления презентаций лекций и показа учебных фильмов, а также аудитории, оснащенной современной компьютерной техникой для выполнения лабораторных работ.

Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и с учетом рекомендаций ПрООП ВПО по направлению подготовки 230100 Информатики и вычислительная техника;

профили:

Информационные системы и технологии.

ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:

к.т.н., доцент Куриленко И.Е.

"УТВЕРЖДАЮ":

Зав. кафедрой Прикладной математики д.т.н., профессор Еремеев А.П.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) ИНСТИТУТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ (АВТИ) _ Направление подготовки: 230100 Информатика и вычислительная техника Магистерская программа:

Информационные системы и технологии Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ "ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ" Цикл: Профессиональный Часть цикла: По выбору № дисциплины по учебному плану: М 2.7. Часов (всего) по учебному плану: Трудоемкость в зачетных единицах: 2 семестр Лекции 36 часов 2 семестр Практические занятия Лабораторные работы 36 часов 2 семестр 25 часов самостоятельной Расчетные задания, рефераты 2 семестр работы Объем самостоятельной работы по 144 часа 2 семестр учебному плану (всего) Экзамен 2 семестр Курсовые проекты 2 семестр Москва - 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Целью дисциплины является освоение основных подходов к разработке программного обеспечения интеллектуальных систем (ПО ИС) и технологий искусственного интеллекта (ИИ), применяемых в существующих программных решениях.

По завершению освоения данной дисциплины студент способен и готов:

применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий, к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности (ОК-2, ПК-1);

использовать на практике умения и навыки в организации исследовательских и проектных работ, формировать технические задания и участвовать в разработке аппаратных и/или программных средств вычислительной техники, а также руководить коллективами разработчиков аппаратных и/или программных средств информационных и автоматизированных систем (ОК-4, ПК-4, ПК-7);

самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности, выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации (ОК-6, ПК-5);

применять современные технологии разработки программных комплексов с использованием разрабатывать и реализовывать планы CASE-средств, информатизации предприятий и их подразделений на основе Web- и CALS технологий, контролировать качество разрабатываемых программных продуктов, а также профессионально эксплуатировать современное оборудование и приборы (ОК 7, ПК-3, ПК-6).

Задачами дисциплины являются:

сформировать представления о классах и структуре ПО ИС и об инвариантном ядре таких систем;

дать информацию о современных методах, математическом аппарате и инструментальных средствах разработки ПО ИС;

научить применять изученные методы и средства ИИ при разработке ПО ИС с использованием технологического подхода.

2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО Дисциплина относится к вариативной части профессионального цикла М.2 (№ дисциплины по учебному плану М 2.7.2) основной образовательной программы подготовки магистров «Информационные системы и технологии» направления 230100 Информатика и вычислительная техника.

Дисциплина базируется на следующих дисциплинах: «Технология разработки программных средств», «Дискретная математика», «Математическая логика», «Экспертные системы», «Основы искусственного интеллекта», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Методы оптимизации», «Языки и методы программирования».

Знания, полученные по освоению дисциплины, необходимы для изучения программы магистерской подготовки по направлению «Информатика и вычислительная техника» и при выполнении магистерской диссертации.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ В результате освоения учебной дисциплины обучающиеся должны демонстрировать следующие результаты образования:

Знать:

современные методологии разработки и основные подходы к проектированию ПО ИС, а также классы и структуру ПО ИС и инвариантное ядро таких систем (ОК-2, ПК-1);

возможности применения методов и технологий ИИ при разработке ПО ИС для различных предметных/проблемных областей (ОК-4, ПК-4);

основные источники научно-технической информации, включая Интернет, по тематике конструирования интеллектуальных систем и основным направлениям, методам и технологиям ИИ (ОК-6);

программные инструментальные средства разработки ПО ИС типа систем поддержки принятия решений, систем электронного и мобильного обучения, управления и т.д.

(ПК-3, ПК-6).

Уметь:

самостоятельно разбираться в имеющихся концепциях, методах и технологиях ИИ и применять их при разработке ПО ИС для различных предметных областей, в частности, для задач экспертной диагностики, машинного обучения, формирования баз знаний и т.д. (ОК-2, ПК-1, ПК-4);

осуществлять поиск и анализ научно-технической информации о новых направлениях, методах, технологиях ИИ и инструментальных средствах разработки ПО ИС (ОК-6, ПК-3, ПК-6);

выбирать и использовать необходимые компьютерные средства, в том числе параллельные и распределенные системы, математический аппарат и инструментальные средства для разработки ПО ИС (ОК-4, ОК-7, ПК-5, ПК-6).

Владеть:

методологией разработки программного обеспечения, в том числе ПО ИС, и навыками применения типовых архитектурных решений при проектировании ПО ИС (ПК-4, ПК 5, ПК-6);

навыками практического применения в своей профессиональной деятельности методов ИИ и соответствующих инструментальных средств разработки ПО ИС для различных приложений, включая энергетику и образование (ОК-6, ОК-7, ПК-1, ПК-3, ПК-6);

навыками самостоятельной научно-исследовательской работы и работы в научном коллективе (ОК-4, ПК-7).

4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 6 зачетных единиц, 216 часов.

Виды учебной работы, Всего часов на Формы текущего Раздел дисциплины. включая контроля Семестр самостоятельную работу раздел № Форма промежуточной успеваемости студентов и п/п аттестации (по разделам) трудоемкость (в часах) (по семестрам) лк пр Лаб сам.

1 2 3 4 5 6 7 8 Тест на знание Введение. основных концепций Технологии технологии – 1 17 2 4 6 автоматического автоматического распознавания образов распознавания образов Тест на знание Технология базовых принципов концептуального – – технологии 2 10 2 2 программирования концептуального программирования Тест на знание Гипертекстовая терминологии и информационная – 3 22 2 6 6 основных понятий технология (ГИТ) ГИТ Тест на знание основных подходов к Автоматическое построению систем реферирование и – 4 16 2 2 6 автоматического аннотирование реферирования и аннотирования Тест на знание Системы машинного различных видов – – 5 10 2 2 перевода обеспечения систем машинного перевода Тест на знание Метаданные для основных понятий, информационных – – 6 10 2 2 систем и моделей ресурсов метаданных Тест на знание Моделирование знаний различных моделей – 7 18 2 4 6 о предметной области представления знаний Онтологический Подготовка подход и его – – расчетного задания 8 29 2 4 использование Тест на знание Нейронные – терминологии и 9 22 2 6 6 семиотические системы нейросетевых методов Тест на знание Системы управления терминологии и – 10 16 2 2 6 знаниями (СУЗ) основных компонентов СУЗ Тест на знание Системы поддержки типовых задач инновационной – – 11 8 2 2 инновационной деятельности деятельности Защита Зачет – – – лабораторных работ 2 2 и расчетного задания Экзамен – – – 36 2 – Итого: 216 2 36 36 – – – Курсовой проект 72 2 4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции:

2 семестр Введение Технологический подход к проектированию программного обеспечения интеллектуальных автоматизированных систем. Интеллектуальные информационные технологии. Функциональная модель интеллектуальной системы. Технологии работы со знаниями как основа интеллектуальных систем. Классификация направлений работы со знаниями. Классификация программ решения интеллектуальных задач и интеллектуальных автоматизированных систем.

1. Технологии автоматического распознавания образов Основные понятия теории автоматического распознавания образов. Технология оптического чтения текстов (OCR-системы). Типы классификаторов. OCR-системы Fine Reader, Cognitive Forms.


2. Технология концептуального программирования Структурный синтез программ в теории концептуального программирования.

Вычислительные задачи и вычислительные модели. Подходы к синтезу программ. Языки для структурного синтеза программ. Правила вывода системы SSR. Сравнение традиционного метода разработки программы решения задачи и технологии концептуального программирования. Инструментарий концептуального программирования.

3. Гипертекстовая информационная технология (ГИТ) Гипертекст как фундаментальная модель представления знаний, выраженных в текстовом виде. Области применения гипертекстовой информационной технологии. Модели гипертекста. Инструментальные средства для создания гипертекста. Гипертекстовые информационно-поисковые системы, сравнение их с другими видами информационно поисковых систем. Показатели эффективности информационного поиска. Методы извлечения знаний для построения гипертекста. Проблема понимания текста на естественном языке. Компьютерные методы поиска в тексте. Классификация программных средств для поиска в Internet. Структура типовой поисковой машины. Автоматизация построения гипертекста. Место ГИТ среди технологий ИИ.

4. Автоматическое реферирование и аннотирование Основные подходы к построению систем автоматического реферирования и аннотирования. Типы рефератов. Требования к реферату и аннотации. Метод составления выдержек и модель линейных весовых коэффициентов. Архитектура системы автоматического реферирования без опоры на знания. Обучение системы на наборе текстов и их рефератов. Формирование реферата в системах с опорой на знания.

5. Системы машинного перевода Классификация систем машинного перевода. П-, Т-, И-системы машинного перевода.

Виды обеспечений систем машинного перевода. Лингвистическое обеспечение для интеллектуальных автоматизированных систем, обрабатывающих тексты на естественном языке. Модель и реализация тезауруса WordNet.

6. Метаданные для информационных ресурсов Понятие метаданных. Системы и модели метаданных. Модель RDF. Виды метаданных.

Система метаданных "Дублинское ядро". Семантический web и платформа XML.

Спецификации и стандарты платформы XML.

7. Моделирование знаний о предметной области Модели знаний и требования к ним. Основные классы моделей знаний, сравнение их возможностей. Сетевая модель знаний. Модель расширенной семантической сети. Модель неоднородной семантической сети. Модель нечеткой объектно-ориентированной семантической сети. Обобщенная модель представления знаний о предметной области.

Категориальный аппарат моделирования знаний. Модель объекта в обобщенной модели представления знаний.

8. Онтологический подход и его использование Понятие онтологии. Концептуализация. Основные задачи, решаемые с помощью онтологий. Модель онтологии. Три уровня онтологий. Модель расширенной онтологии.

Методики построения онтологий и требования к средствам их спецификации. Стандарт онтологического исследования IDEF5. Языки представления онтологий OWL, KIF. Примеры онтологических проектов.

9. Основы технологии баз знаний Базы знаний и системы управления базами знаний. Обобщенная структура базы знаний.

Система операций для работы со знаниями. Элементарные операции: абстракция, конкретизация, формализация и интерпретация. Методы интеллектуальной верификации знаний. Разрешение противоречий и наследование в базе знаний.

10. Нейронные семиотические системы Основные понятия нейротехнологий. Парадигма нейрокомпьютинга. Структура работ в области нейрокибернетики. Нейропакеты и нейрокомпьютеры. Классификация нейропакетов. Архитектура универсального нейропакета и критерии сравнения нейропакетов. Нейронные семиотические системы как модели высшей нервной системы человека. Элементарные сенсорные и языковая системы человека.

11. Системы управления знаниями (СУЗ) Технология управления знаниями и системы управления знаниями. Понятие хранилища данных. Классификация методов интеллектуального анализа данных. Технология OLAP и многомерные модели данных. Технология глубинного анализа данных. Методы правдоподобных рассуждений на основе аналогий и прецедентов (CBR – Case-Based Reasoning). Области применения CBR-систем.

12. Системы поддержки инновационной деятельности Типовые задачи инновационной деятельности. Инструментарий для поддержки инновационной деятельности, основанный на технологиях управления знаниями. Платформа Goldfire (Invention Machine Corp.). Использование методов извлечения знаний из текста и построения проблемной базы знаний (семантического индекса). Модель SAO.


Систематизация корпоративных знаний и решение задач инновационной деятельности на основе семантического индекса. Пакет TechOptimizer для поддержки концептуального проектирования технологий и техники.

4.2.2. Практические занятия: Практические занятия учебным планом не предусмотрены.

4.3. Лабораторные работы:

2 семестр №1. Технология автоматического распознавания образов. OCR-системы (CuneiForm, Fine Reader и др.).

№2. Инструментальные средства для создания гипертекста и гипертекстовых справочных систем.

№3. Технологии обработки, автоматизированного реферирования и аннотирования текстов на естественном языке (система TextAnalyst).

№4. Нейротехнологии. Решение задач классификации, кластеризации и распознавания образов с помощью нейропакетов (NeuroSolutions, Neuro Office, Neurok и др).

№5. Технология глубинного анализа данных (программное средство See5).

№6. CBR-системы. Конструктор библиотек прецедентов (КБП).

4.4. Расчетные задания: Разработка онтологии предметной области с использованием инструментальных средств онтологического проектирования (OntoStudio, редактора онтологий OntoEdit и др.).

4.5. Курсовые проекты и курсовые работы:

2 семестр Темы курсовых проектов 1. Разработка фрагмента гипертекстовой информационной системы.

2. Разработка фрагмента онтологии для интеллектуального поиска в специализированной базе данных.

3. Разработка алгоритмов наследования для обобщенной модели представления предметной области.

4. Разработка программно-инструментального средства для организации представления знаний на основе семантических сетей.

5. Разработка и реализация алгоритмов генерации учебно-тренировочных задач на основе текста учебного материала (на грамматическом уровне).

6. Разработка и реализация алгоритмов генерации учебно-тренировочных задач на основе текста учебного материала (на логическом уровне).

7. Разработка и реализация алгоритмов генерации учебно-тренировочных задач на основе реляционной базы данных.

8. Разработка и реализация алгоритмов генерации учебно-тренировочных задач на основе фрагментов текста учебного материала (перечислений, описаний).

9. Исследований и разработка моделей и алгоритмов навигации по учебному материалу в компьютерных средствах обучения.

10. Исследование возможностей нейропакета NeuroSolutions для реализации и обучения искусственной нейронной сети.

11. Разработка системы логического продукционного моделирования.

12. Разработка прототипа системы управления темпоральной базой данных с поддержкой временных запросов.

13. Реализация программного модуля для обучения нейронной сети.

14. Исследование и разработка методов правдоподобных рассуждений на основе прецедентов с использованием аппарата нейронных сетей.

15. Исследование и разработка методов рассуждений на основе аналогий для систем экспертного диагностирования.

16. Исследование и разработка методов и моделей рассуждения на основе структурной аналогии для интеллектуальных систем.

17. Исследование и разработка методов вывода и машинного обучения на основе накопленного опыта для интеллектуальных систем.

18. Исследование и программная реализация метода Демпстера-Шефера для моделирования рассуждений в условиях неопределенности в экспертной системе медицинской диагностики.

19. Разработка программы-советчика, ориентированной на различные этапы концептуального проектирования техники и технологий (инновационной деятельности).

20. Исследование и реализация системы имитационного моделирования реального времени на основе графовых моделей.

5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Лекционные занятия проводятся в форме лекций с использованием компьютерных презентаций и видео роликов.

Лабораторные занятия проводятся с использованием современных компьютерных средств и лицензионного программного обеспечения.

Самостоятельная работа включает подготовку к тестам, оформление лабораторных работ и подготовку к их защите, выполнение расчётного задания и курсового проекта по дисциплине, подготовку к зачету и экзамену.

6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ, ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Для текущего контроля успеваемости используются различные виды тестов, устный опрос, защита лабораторных работ.

Аттестация по дисциплине – зачет и экзамен.

Оценка за освоение дисциплины, определяется как:

0,4(оценка на зачете) + 0,6(оценка на экзамене) В приложение к диплому вносится оценка за 2 семестр.

7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 7.1. Литература:

а) основная литература:

1. Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Загорянская А.А., Фомина М.В. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. 2-е издание // Под редакцией В.Н.

Вагина, Д.А. Поспелова. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008. 712 с.

2. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. – СПб.:

Питер, 2001. – 384 с.

3. Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем:

Пер. с англ. – 4-е изд. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2003. – 864 с.

4. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: Учеб.

пособие. –М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. – 304 с.

5. Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект. Модели и концепции эволюционной кибернетики - 6-е изд. – М.: Эдиториал УРСС, 2009. – 224 с.

6. Дюк В., Самойленко А. Data mining: учебный курс. – СПб.: Питер, 2001. – 368 с.

7. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1408 с.

б) дополнительная литература:

1. Тыугу Э.Х. Концептуальное программирование. – М.: Наука, 1984. – 256 с.

2. Когаловский М.Р. Перспективные технологии информационных систем. – М.: ДМК Пресс;

М.: Компания АйТи, 2003. – 288 с.

3. Рэй Э. Изучаем XML. – СПб.: Символ-Плюс, 2001. – 408 с.

4. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры. Кн. 3: Учебное пособие для вузов. – М.: ИПЖР, 2000.

– 528 с.

5. Еремеев А.П., Чибизова Н.В. Инструментальные средства конструирования экспертных систем: Метод. пособие / Под ред. В.Н. Вагина. – М.: Издательство МЭИ, 2006. – 100 с.

6. Грейвс М. Проектирование баз данных на основе XML. : Пер. с англ. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2002. – 640 с.

7. ГОСТ 28195-89. Оценка качества программных средств. Общие положения.

8. Толковый словарь по искусственному интеллекту / Авторы-составители А.Н. Аверкин, М.Г. Гаазе-Рапопорт, Д.А. Поспелов. –М.: Радио и связь, 1992. – 256 с.

(http://raai.org/library/tolk/aivocpred.html) 7.2. Электронные образовательные ресурсы:

а) лицензионное программное обеспечение и Интернет-ресурсы: при выполнении лабораторных работ используется лицензионное программное обеспечение Microsoft Windows;

Microsoft Office Word;

Microsoft Visual Studio;

CodeGear RAD Studio;

Open Source OCR CuneiForm (http://www.cuneiform.ru, http://openocr.org), демонстрационная версия OCR системы ABBYY FineReader (http://www.abbyy.ru);

программное инструментальное средство КБП для конструирования библиотек прецедентов и поиска решения на основе прецедентов (свидетельство №2005610761 от 31.03.2005), пробная версия системы OntoStudio нейропакеты NeuroSolutions, (http://www.ontoprise.de);

NeuroOffice, Neurok (http://www.neurosolutions.com, http://www.neurok.ru );

система автоматического анализа текста TextAnalyst (http://www.analyst.ru).

Интернет-ресурсы:

http://raai.org http://www.machinelearning.ru http://ransmv.narod.ru http://qai.narod.ru http://ai-inf.narod.ru http://www.cognitive.ru http://www.w3.org http://www.ksl.stanford.edu/software/ontolingua http://www.crisp-dm.org http://www.translate.ru http://www.inxight.com http://www.megaputer.ru http://dublincore.org http://www.cyc.com http://www.opencyc.org б) другие образовательные ресурсы: набор слайдов по материалам лекций и другие электронные материалы для лекций, курсовых проектов, лабораторных работ, а также электронные книги по дисциплине.

8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ Для обеспечения освоения дисциплины необходимо наличие учебной аудитории, снабженной мультимедийными средствами для представления презентаций лекций и показа учебных фильмов, а также аудитории, оснащенной современной компьютерной техникой для выполнения лабораторных работ.

Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и с учетом рекомендаций ПрООП ВПО по направлению подготовки 230100 «Информатики и вычислительная техника»;

Магистерская программа: Информационные системы и технологии.

ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:

к.т.н., доцент Варшавский П.Р.

"УТВЕРЖДАЮ":

Зав. кафедрой Прикладной математики д.т.н., профессор Еремеев А.П.



Pages:     | 1 | 2 ||
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.