Рабочая программа для студентов специальности 10. 05. 01 «Компьютерная безопасность»



страница1/4
Дата31.07.2016
Размер0.66 Mb.
ТипРабочая программа
  1   2   3   4
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Институт математики и компьютерных наук

Кафедра алгебры и математической логики

Платонов М.Л.

Нейронные сети

Учебно-методический комплекс. Рабочая программа

для студентов специальности 10.05.01 «Компьютерная безопасность»,

специализация «Безопасность распределенных компьютерных систем»

Форма обучения - очная

ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

2014
ПЛАТОНОВ М. Л. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов специальности 10.05.01 «Компьютерная безопасность», специализация «Безопасность распределенных компьютерных систем». Форма обучения – очная. Тюмень, 2014. 40 стр.

Рабочая программа дисциплины составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и ООП ВПО по направлению и профилю подготовки.

Рабочая программа дисциплины опубликована на сайте ТюмГУ: Нейронные сети [электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.umk3.utmn.ru, свободный.

Рекомендовано к изданию кафедрой алгебры и математической логики.

Утверждено проректором по учебной работе Тюменского государственного университета.


ОТВЕТСТВЕННЫЙ РЕДАКТОР:

Кутрунов В. Н., д. ф.-м. н., профессор, заведующий кафедрой алгебры и математической логики

© Тюменский государственный университет, 2014

© Платонов М. Л., 2014


  1. Пояснительная записка.

    1. Цели и задачи дисциплины.

Предметом изучения дисциплины являются основные понятия и методы искусственного интеллекта и нейронных сетей.

Работа над материалом учебной дисциплины «Искусственный интеллект и нейронные сети» позволяет реализовать следующие цели и задачи:


Цели преподавания дисциплины.

Цели преподавания учебной дисциплины «Искусственный интеллект и нейронные сети» можно сформулировать следующим образом:



  • Обеспечение базовой математической подготовки специалистов в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования и учебному плану по направлению 010100.62 «Математика».

  • Обучение студентов фундаментальным понятиям и основным методам теории искусственного интеллекта и нейронных сетей;

  • Формирование теоретических знаний и практических навыков решения задач, необходимых в дальнейшей учебной и последующей профессиональной деятельности;

  • Формирование и развитие логического и аналитического мышления, опыта творческой и исследовательской деятельности, необходимого для решения научных задач теоретического и прикладного характера;

  • Повышение интеллектуального уровня;

  • Формирование научного мировоззрения, математического мышления, представлений о значимости математики как части современной человеческой культуры, в развитии цивилизации, о математике как форме описания и методе познания действительности.


Задачи изучения дисциплины.

Основными задачами изучения дисциплины являются:



  • Изучить материал учебной дисциплины;

  • Усвоить основные понятия и методы, изучаемые в процессе освоения материала учебной дисциплины;

  • Приобрести навыки самостоятельного решения теоретических и практических задач различного уровня сложности;

  • Выработать умение проводить анализ полученных в процессе решения фактов и результатов;

  • Освоить средства приобретения, накопления и преобразование знаний, широкому их использованию в практической и будущей профессиональной деятельности.

  • Обобщить и систематизировать полученные знания, умения и навыки.




    1. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата.

Дисциплина «Искусственный интеллект и нейронные сети» принадлежит к числу дисциплин по выбору из вариативной части профессионального цикла 3-ой базовой части ФГОС ВПО по направлению 010100.62 «Математика».

Знания, умения и навыки, полученные студентами в результате усвоения материала учебной дисциплины «Искусственный интеллект и нейронные сети», могут быть использованы во всех видах деятельности в соответствии с федеральным государственным образовательным стандартом и основной образовательной программой высшего профессионального образования по направлению подготовки 010100.62 «Математика».




    1. Компетенции выпускника ООП бакалавриата, формируемые в результате освоения данной ООП ВПО.

В результате изучения дисциплины “Искусственный интеллект и нейронные сети” в соответствии с целями основной образовательной программы и задачами профессиональной деятельности, указанными в ФГОС ВПО, должен обладать следующими компетенциями:

Общекультурными компетенциями:

  • способностью применять знания на практике (ОК-6);

  • способностью приобретать новые знания, используя современные образовательные и информационные технологии (ОК-8);

  • фундаментальной подготовкой по основам профессиональных знаний и готовностью к использованию их в профессиональной деятельности (ОК-11);

  • навыками работы с компьютером (ОК-12);

  • базовыми знаниями в областях информатики и современных информационных технологий, навыки использования программных средств и навыки работы в компьютерных сетях, умение создавать базы данных и использовать ресурсы Интернет (ОК-13);

  • способностью к анализу и синтезу (ОК-14);

Профессиональными компетенциями:

  • умением понять поставленную задачу (ПК-2);

  • умением формулировать результат (ПК-3);

  • умением строго доказать утверждение (ПК-4);

  • умением на основе анализа увидеть и корректно сформулировать результат (ПК-5);

  • умением самостоятельно увидеть следствия сформулированного результата (ПК-6);

  • умением грамотно пользоваться языком предметной области (ПК-7);

  • умением ориентироваться в постановках задач (ПК-8);

  • знанием корректных постановок классических задач (ПК-9);

  • пониманием корректности постановок задач (ПК-10);

  • пониманием того, что фундаментальное знание является основой компьютерных наук (ПК-12);

  • способностью передавать результат проведенных физико-математических и прикладных исследований в виде конкретных рекомендаций, выраженных в терминах предметной области изучавшегося явления (ПК-15);

  • выделением главных смысловых аспектов в доказательствах (ПК-16);

  • владением методом алгоритмического моделирования при анализе постановок математических задач (ПК-19);

  • владением методами математического и алгоритмического моделирования при решении прикладных задач (ПК-20);

  • владением методами математического и алгоритмического моделирования при анализе теоретических проблем и задач (ПК-21);

  • владением проблемно-задачной формой представления математических знаний (ПК-22);

  • владением методами математического и алгоритмического моделирования при анализе управленческих задач в научно-технической сфере (ПК-24);

  • умением точно представить математические знания в устной форме (ПК-27);

  • возможностью преподавания физико-математических дисциплин и информатики в средней школе и средних специальных образовательных учреждениях на основе полученного фундаментального образования (ПК-29).

Требования к уровню освоения содержания дисциплины.

В результате освоения материала учебной дисциплины «Искусственный интеллект и нейронные сети» студент должен



знать:

  • сущность основных понятий и результатов, изучаемых в дисциплине;

  • основные формулировки понятий и результатов, изучаемых в дисциплине;

  • основные методы теории нечётких множеств и нечёткого моделирования.

уметь:

  • самостоятельно использовать теоретические и практические знания для решения задач различных типов и различных уровней сложности, как в рамках изучаемой дисциплины, так и в других дисциплинах, использующих материалы данной дисциплины;

  • анализировать полученные результаты.

владеть:

  • символикой изучаемой дисциплины;

  • терминологией изучаемой дисциплины;

  • навыками практического использования математического аппарата дисциплины для решения различных задач, возникающих в дальнейшей учебной и профессиональной деятельности;

  • навыками научного творчества.




  1. Структура и трудоёмкость дисциплины.

Дисциплина изучается в 7-ом семестре. Форма промежуточной аттестации – зачёт. Общая трудоёмкость дисциплины составляет 3 зачётных единицы – 108 часов аудиторных занятий, в том числе:

  • Лекционных занятий 36 часов (1 зачётная единица);

  • Практических занятий 36 часов (1 зачётная единица);

  • Самостоятельная работа студента 72 часов (2 зачётных единицы).




  1. Тематический план.

Таблица 1.

Тематический план



Тема

недели семестра

Виды учебной работы и самостоятельная работа (часов)

Итого часов по теме

Из них в активной и интерактивной форме

Итого количество баллов

Лекционные занятия

Практические занятия

Самостоятельная работа студента

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1.

1 семестр

1.1.

Модуль 1.1.






















1.1.1.

Искусственный интеллект как вершина развития информационных технологий

1-2

4

4

4

12

4

0-3

1.1.2.

Основные теоретические задачи искусственного интеллекта

3-4

4

4

4

12

4

0-6

1.1.3.

Области применения искусственного интеллекта

5-6

4

4

4

12

4

0-10




Всего по модулю 1.1.




12

12

12

36

12

0-19

1.2.

Модуль 1.2.






















1.2.1.

Логическая модель для представления знаний

7-8

4

4

4

12

4

0-4

1.2.2.

Продукционная модель для представления знаний

9-10

4

4

4

12

4

0-6

1.2.3.

Фреймы для представления знаний

11-12

4

4

4

12

4

0-9

1.2.4.

Семантические сети для представления знаний

13-14

4

4

4

12

4

0-12




Всего по модулю 1.2.




16

16

16

48

16

0-31

1.3.

Модуль 1.3.






















1.3.1.

Новые модели для представления знаний

15-16

4

4

4

12

4

0-19

1.3.2.

Экспертные системы

17-18

4

4

4

2

4

0-31




Всего по модулю 1.3.




8

8

8

24

8

0-50




Итого по семестру (часов, баллов):




36

36

36

108

36

0-100




Из них в интерактивной форме (часов)




18

18















Таблица 2.

Виды и формы оценочных средств в период текущего контроля

№ темы

Устный опрос

Письменные работы

Информационные системы и технологии

Итого количество баллов

собеседование

коллоквиум

тест

контрольная работа

Электронные обучающие тесты

Электронные аттестующие средства

Электронный практикум

1 семестр

Модуль 1.1.

























Тема №1.1.1.

0-1




0-1




0-1







0-3

Тема №1.1.2.

0-2




0-2




0-2







0-6

Тема №1.1.3.

0-3




0-3




0-3

0-1




0-10

Всего по модулю 1.1.

0-6




0-6




0-6

0-1




0-19

Модуль 1.2.

























Тема №1.2.1.

0-1




0-1




0-1




0-1

0-4

Тема №1.2.2.

0-2




0-2

0-2

0-1




0-1

0-6

Тема №1.2.3.

0-2




0-2

0-2

0-1

0-1

0-1

0-9

Тема №1.2.4.

0-2

0-3

0-2

0-2

0-1

0-1

0-1

0-12

Всего по модулю 1.2.

0-7

0-3

0-7

0-6

0-4

0-2

0-4

0-31

Модуль 1.3.

























Тема №1.3.1.

0-2

0-5

0-2

0-4

0-2

0-2

0-2

0-19

Тема №1.3.2.

0-4

0-6

0-4

0-5

0-4

0-4

0-4

0-31

Всего по модулю 1.3.

0-6

0-11

0-6

0-9

0-6

0-6

0-6

0-50

Итого

0-19

0-14

0-19

0-15

0-16

0-9

0-10

0-100


Таблица 3.

Планирование самостоятельной работы студента



Модули и темы

Неделя семестра

Виды СРС

Объём часов

Количество баллов

обязательные

дополнительные

1.

1 семестр

1.1.

Модуль 1.1.






















1.1.1.

Искусственный интеллект как вершина развития информационных технологий

1-2

Проработка лекций

Работа с основной литературой

Решение типовых задач

Работа с дополнительной литературой

Работа с интернет-ресурсами

4

0-3

1.1.2.

Основные теоретические задачи искусственного интеллекта

3-4

4

0-6

1.1.3.

Области применения искусственного интеллекта

5-6

4

0-10

Всего по модулю 1.1.:

12

0-19

1.2.

Модуль 2






















1.2.1.

Логическая модель для представления знаний

7-8

Проработка лекций

Работа с основной литературой

Решение типовых задач

Работа с дополнительной литературой

Работа с интернет-ресурсами

4

0-4

1.2.2.

Продукционная модель для представления знаний

9-10

4

0-6

1.2.3.

Фреймы для представления знаний

11-12

4

0-9

1.2.4.

Семантические сети для представления знаний

13-14

4

0-12

Всего по модулю 1.2.:

16

0-31

1.3.

Модуль 3






















1.3.1.

Новые модели для представления знаний

15-16

Проработка лекций

Работа с основной литературой

Решение типовых задач

Работа с дополнительной литературой

Работа с интернет-ресурсами

4

0-19

1.3.2.

Экспертные системы

17-18

4

0-31

Всего по модулю 1.3.:

8

0-50

ИТОГО:

36

0-100




  1. Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами.

п/п

Наименование дисциплины

Темы дисциплины необходимые для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин

1.1.1.

1.1.2.

1.1.3.

1.2.1.

1.2.2.

1.2.3.

1.2.4.

1.3.1.

1.3.2.




Теория нечётких множеств










+

+

+

+

+

+




Производственная практика

+

+

+

+

+

+

+

+

+




Выпускная квалификационная работа

+

+

+

+

+

+

+

+

+



  1. Содержание дисциплины.


Каталог: files
files -> Чисть I. История. Введение: Предмет философии науки Глава I. Философия науки как прикладная логика: Логический позитивизм
files -> Занятие № Философская проза Ж.=П. Сартра и А. Камю. Философские истоки литературы экзистенциализма
files -> -
files -> Взаимодействие поэзии и прозы в англо-ирландской литературе первой половины XX века
files -> Эрнст Гомбрих История искусства москва 1998
files -> Питер москва Санкт-Петарбург -нижний Новгород • Воронеж Ростов-на-Дону • Екатеринбург • Самара Киев- харьков • Минск 2003 ббк 88. 1(0)
files -> Антиискусство как социальное явлеНИе
files -> Издательство
files -> Список иностранных песен
files -> Репертуар группы


Поделитесь с Вашими друзьями:
  1   2   3   4


База данных защищена авторским правом ©uverenniy.ru 2019
обратиться к администрации

    Главная страница