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



страница4/4
Дата31.07.2016
Размер0.66 Mb.
ТипРабочая программа
1   2   3   4

Образовательные технологии.

  1. Аудиторные занятия:

  • лекционные и практические занятия (коллоквиумы, семинары, специализированные практикумы); на практических занятиях контроль осуществляется при ответе у доски и при проверке домашних заданий. В течение семестра студенты решают задачи, указанные преподавателем к каждому практическому занятию.

  • активные и интерактивные формы (семинары в диалоговом режиме, компьютерные симуляции, компьютерное моделирование и практический анализ результатов, работа студенческих исследовательских групп, вузовские и межвузовские видеоконференции).

  1. Внеаудиторные занятия:

  • самостоятельная работа (выполнение самостоятельных заданий разного типа и уровня сложности, подготовка к аудиторным занятиям, подготовка к коллоквиумам, изучение отдельных тем и вопросов учебной дисциплины в соответствии с учебно-тематическим планом, составлении конспектов, подготовка индивидуальных заданий: решение задач, выполнение самостоятельных и контрольных работ, подготовка ко всем видам контрольных испытаний: текущему контролю успеваемости и промежуточной аттестации);

  • индивидуальные консультации.

При чтении лекций применяются технологии объяснительно-иллюстративного и проблемного обучения в сочетании с современными информационными технологиями обучения (различные демонстрации с использованием проекционного мультимедийного оборудования).

При проведении практических занятий применяются технологии проблемного обучения, дифференцированного обучения, репродуктивного обучения, а также современные информационные технологии обучения (самостоятельное изучение студентами учебных материалов в электронной форме, выполнение студентами электронных практикумов, различные демонстрации с использованием проекционного мультимедийного оборудования).

При организации самостоятельной работы применяются технологии проблемного обучения, проблемно-исследовательского обучения (в частности, при самостоятельном изучении части теоретического материала), дифференцированного обучения, репродуктивного обучения, а также современные информационные технологии обучения (системы поиска информации, работа с учебно-методическими материалами, размещенными на сайте университета).

В процессе проведения аудиторных занятий используются следующие активные и интерактивные методы и формы обучения: проблемная лекция, проблемное практическое занятие, работа в малых группах, групповая дискуссия, практические занятия в диалоговом режиме, самостоятельная работа с учебными материалами, представленными в электронной форме.




  1. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины.

  1. Основная литература.

      1. Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта. – М.: Изд-во МГТУ им.Баумана, 2001.

      2. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб.: Питер, 2000.

      3. Жданов А. А. Автономный искусственный интеллект. – М.: БИНОМ, 2008.

      4. Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003.

      5. Рассел С. Дж., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006.

      6. Смолин Д. В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций. – М.: Физматлит, 2004.

  1. Дополнительная литература.

      1. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. – М.: Физматгиз, 1963.

      2. Бабко С. А. Определение информативных показателей методом факторного анализа // Биологическая и медицинская кибернетика. – Киев: Изд-во Института кибернентики им. Глушкова В. М., 1982.

      3. Бенерджи Р. Теория решения задач. Подход к созданию искусственного интеллекта. – М.: Мир, 1972.

      4. Бонгард М. М. Проблема узнавания. – М.: Наука, 1967.

      5. Ботвинник М. М. Алгоритм игры в шахматы. – М.: Наука, 1968.

      6. Братко И. Программирование на языке PROLOG для искусственного интеллекта. – М.: Мир, 1990.

      7. Ван Гиг Дж. Прикладная общая теория систем. – М.: Мир, 1981.

      8. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. – М.: Наука, 1981 .

      9. Винер Н. Кибернетика. – М.: Советское радио, 1968.

      10. Глушков В. М. Введение в кибернетику. – Киев, 1964.

      11. Горбань А. Н. Обучение нейронных сетей. – М.: СП Параграф, 1990.

      12. Горбань А. Н., Россиев Д. А. Нейронные сети на персональном компьютере. – Новосибирск: Наука, 1996.

      13. Горелик А. Л. Современное состояние проблемы распознования. – М.: Радио и связь, 1985.

      14. Грис Д. Конструирование компиляторов для цифровых вычислительных машин. – М.: Мир, 1975.

      15. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. – М.: Мир, 1976.

      16. Дэйвисон М. Многомерное шкалирование: методы наглядного представления данных. – М.: Финансы и статистика, 1988.

      17. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. – М.: Советское радио, 1972.

      18. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений. – М.: Радио и связь, 1990.

      19. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений – М.: Мир, 1976.

      20. Ивин А. А. Элементарная логика. – М.: Дидакт, 1994.

      21. Искусственный интеллект / Под ред. Д. А. Поспелова. – М.: Радио и связь, 1990.

      22. Клини Р. Л., Райфа Х. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения – М.: Радио и связь, 1984.

      23. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. – М.: Мир, 1976.

      24. Ковальски Р. Логика и решение проблем. – М.: Наука, 1990.

      25. Кахонен Т. Ассоциативная память. – М.: Мир, 1980.

      26. Льюс Р, Райфа Г. Игры и решения. – М.: ИЛ, 1961.

      27. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Turbo PROLOG. – М.: Финансы и статистика, 1994.

      28. Мински М. Фреймы для представления знаний. – М: Энергия, 1979.

      29. Мински М., Пайперт С. Перцептроны. – М.: Мир, 1971.

      30. Нечёткие множества в моделях управления и ИИ / АН СССР. Под ред. Д. А. Поспелова. – М.: Наука, 1986.

      31. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. – М.: Радио и связь, 1985.

      32. Пойа Д. Математика и правдоподобные рассуждения. – М.: Наука, 1975.

      33. Поспелов Д. А. Большие системы (ситуационное моделирование). – М.: Знание, 1975.

      34. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики (перцептрон и теория механизмов мозга). – М.: Мир, 1965.

      35. Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений с помощью вычислительных машин. – М.: Мир, 1972.

      36. Слейгл Дж. Искусственный интеллект: подход на основе эвристического программирования. – М.: Мир, 1973.

      37. Сойер Б., Фостер Д. Л. Программирование экспертных систем на Паскале. – М.: Финансы и статистика, 1990.

      38. Тейз А., Рибомон П., Луи Ж. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию. – М.: Мир, 1990.

      39. Трахтенгерц Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений. – М.: СИНТЕГ, 1998.

      40. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам. – М.: Мир, 1989.

      41. Фогель Л., Оуэнс А., Уолш М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. – М.: Мир, 1969.

      42. Хант Э. Искусственный интеллект. – М.: Мир, 1978.

      43. Хант Э., Марин Дж., Стоун Ф. Моделирование процесса формирования понятий на вычислительной машине. – М.: Мир, 1970.

      44. Хомский Н. Аспекты синтаксиса. – М.: Изд-во МГУ, 1972.

      45. Шенк Р. Обработка концептуальной информации. – М.: Энергия, 1980.

      46. Элти Дж., Кумбе М. Экспертные системы: концепции и примеры. – М.: Финансы и статистика, 1987.




  1. Программное обеспечение и интернет-ресурсы.

      1. http://www.tmnlib.ru

      2. http://lib.mexmat.ru

      3. http://tonbext.tonb.ru

      4. http://matlab.exponenta.ru

      5. http://window.edu.ru

      6. http://altnet.ru

  1. Технические средства и материально-техническое обеспечение дисциплины (модуля).

Учебные аудитории для проведения лекционных и практических занятий, в том числе, оснащённые мультимедийным оборудованием, доступ студентов к компьютерам с пакетами прикладных программ Microsoft Office, Maple, Matlab, MathCad.
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