Каталог элективных дисциплин для магистрантов специальности 6М070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение icon

Каталог элективных дисциплин для магистрантов специальности 6М070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение



НазваниеКаталог элективных дисциплин для магистрантов специальности 6М070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение
страница1/4
Дата конвертации27.09.2012
Размер0.58 Mb.
ТипАнализ
источник
  1   2   3   4



Университет «Туран»




«Утверждаю»

Первый проректор университета «Туран»

____________________ Тазабеков К.А.

«______»_____________2011 г.


КАТАЛОГ ЭЛЕКТИВНЫХ ДИСЦИПЛИН

для магистрантов специальности

6М070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение

(научно-педагогическое направление)


Составлен с учетом требований

Государственного стандарта

ГОСО РК для специальности

6М070400 – Вычислительная техника

и программное обеспечение


АЛМАТЫ, 2011


СОДЕРЖАНИЕ



^ ЦИКЛ БАЗОВЫХ ДИСЦИПЛИН (БД)



Дисциплина

Количество кредитов

Семестр

БДКВ01

Интеллектуальный анализ данных

Анализ данных в ЭИС

Современные технологии анализа данных

3


1

БДКВ02

Нейрокомпьютинг

Нейрокомпьютерные системы

Интеллектуальные робототехнические системы

3


1

БДКВ03

Геоинформационные технологии

Телематика

Мобильные коммуникации

2

1


^ ЦИКЛ ПРОФИЛЬНЫХ ДИСЦИПЛИН (ПД)


ПДКВ01

Технологии анализа клиентских сред

Технология прогнозирования взаимосвязанных процессов

Информационный маркетинг

3

3

ПДКВ02

^ Порождающее программирование

Инженерия предметной области

Ментальное программирование

3

3

ПДКВ03

^ Имитационное моделирование

Моделирование в управлении инновационными проектами

Имитационное моделирование сложных систем


3

3

ПДКВ04

^ Современные образовательные технологии в ВШ

Технология магистерского исследования

Психология карьеры и профессионального развития

2

2

ПДКВ05

^ Технология проектирования программных систем

Менеджмент программных проектов

Управление проектами

2

2

ПДКВ06

Сетевые технологии

Облачные вычисления

Облачные Web - приложения

3

2



^ ЦИКЛ БАЗОВЫХ ДИСЦИПЛИН (БД)


«ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ»

1курс, 1семестр


Код дисциплины

БДКВ01

Общая трудоемкость

3 кредита

В том числе аудиторная нагрузка

45 ч.

Цель изучения дисциплины

Ознакомление магистрантов с наиболее перспективными направлениями в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, распределенный, оперативный, интеллектуальный и визуальный анализ данных.

Пререквизиты

Системы искусственного интеллекта. Технологии баз данных.

Постреквизиты

Нейросетевые алгоритмы в идентификации объектов,

Распознавание образов и принятие решений.

Тьюторы

к.т.н., доц. Нурмаганбетова А.Т. , к.т.н., доц. Ахметова М.А.

Кафедра

«Компьютерная и программная инженерия»

Контакты

Тел. 2646395, act_piret@mail.ru

Виды учебной работы

Лекции. Лабораторные работы. Консультации. СРM. СРMП

Формы самостоятельной работы:

доклады, написание рефератов, компьютерный эксперимент, индивидуальные занятия (СРМ)

Формы контроля

рубежный контроль (р1, р2), итоговый контроль (устно)

Ожидаемые результаты изучения дисциплины

В результате освоения дисциплины магистранты должны понимать важность задач, связанных с анализом накопленной информации для извлечения новых знаний; представлять и применять наиболее перспективные направления и методы анализа данных: хранение информации, оперативный и интеллектуальный анализ.



^ Содержание курса

Системы поддержки принятия решений. Хранилище данных. OLAP- системы. Многомерная модель данных. Архитектура OLAP –систем. Интеллектуальный анализ данных: добыча данных, задачи Data Mining, практическое применение Data Mining, модели и методы Data Mining, процесс обнаружения знаний. Классификация и регрессия. Методы построения правил классификации и математических функций. Поиск ассоциативных правил. Алгоритмы поиска ассоциативных правил. Базовые и адаптивные методы кластеризации. Визуальный анализ данных –Visual Mining. Методы визуализации. Анализ текстовой информации- Text Mining. Извлечение ключевых понятий из текста. Методы и средства кластеризации текстовых документов. Стандарты Data Mining.


^ «АНАЛИЗ ДАННЫХ В ЭИС»

1курс, 1семестр


Код дисциплины

БДКВ01

Общая трудоемкость

3 кредита

В том числе аудиторная нагрузка

45 ч.

Цель изучения дисциплины

Ознакомление магистрантов с наиболее перспективными направлениями в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, распределенный, оперативный, интеллектуальный и визуальный анализ данных.

Пререквизиты

Системы искусственного интеллекта.

Технологии баз данных.

Постреквизиты

Нейросетевые алгоритмы в идентификации объектов,

Распознавание образов и принятие решений.

Тьюторы

к.т.н., доц. Нурмаганбетова А.Т. , к.т.н., доц. Ахметова М.А.

Кафедра

«Компьютерная и программная инженерия»

Контакты

Тел. 2646395, act_piret@mail.ru

Виды учебной работы

Лекции. Лабораторные работы. Консультации. СРM. СРMП

Формы самостоятельной работы:

доклады, написание рефератов, компьютерный эксперимент, индивидуальные занятия (СРМ)

Формы контроля

рубежный контроль (р1, р2), итоговый контроль (устно)


Ожидаемые результаты изучения дисциплины

В результате освоения дисциплины магистранты должны понимать важность задач, связанных с анализом накопленной информации для извлечения новых знаний; представлять и применять наиболее перспективные направления и методы анализа данных: хранение информации, оперативный и интеллектуальный анализ.


^ Содержание курса

Теоретические основы проектирования экономических информационных систем (ЭИС). Архитектура экономических информационных систем. Методологические основы проектирования ЭИС. Содержание и методы канонического проектирования ЭИС. Проектирование классификаторов технико-экономической информации. Проектирование системы экономической документации. Проектирование внутримашинного информационного обеспечения ЭИС. Основы проектирования технологических процессов обработки данных. Проектирование процессов получения первичной информации, создания и ведения информационной базы. Проектирование технологических процессов обработки в локальных ЭИС. Проектирование процессов защиты данных. Реинжиниринг бизнес-процессов и проектирование корпоративной ЭИС. Проектирование клиент-серверных корпоративных ЭИС. Автоматизированное проектирование ЭИС (CASE-технология). Типовое проектирование ЭИС. Организационные структуры проектирования ЭИС. Планирование и контроль проектных работ.


^ «СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ АНАЛИЗА ДАННЫХ»


1курс, 1семестр


Код дисциплины


БДКВ01

Общая трудоемкость


3 кредита

В том числе аудиторная нагрузка

45 ч.

Цель изучения дисциплины

Ознакомление магистрантов с наиболее перспективными направлениями в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, распределенный, оперативный, интеллектуальный и визуальный анализ данных.

Пререквизиты

Системы искусственного интеллекта. Технологии баз данных.

Постреквизиты

Нейросетевые алгоритмы в идентификации объектов,

Распознавание образов и принятие решений.

Тьюторы

к.т.н., доц. Нурмаганбетова А.Т. , к.т.н., доц. Ахметова М.А.

Кафедра

«Компьютерная и программная инженерия»

Контакты

Тел. 2646395, act_piret@mail.ru

Виды учебной работы

Лекции. Лабораторные работы. Консультации. СРM. СРMП

Формы самостоятельной работы:

доклады, написание рефератов, компьютерный эксперимент, индивидуальные занятия (СРМ)

Формы контроля

рубежный контроль (р1, р2), итоговый контроль (устно)


Ожидаемые результаты изучения дисциплины

В результате освоения дисциплины магистранты должны понимать важность задач, связанных с анализом накопленной информации для извлечения новых знаний; представлять и применять наиболее перспективные направления и методы анализа данных: хранение информации, оперативный и интеллектуальный анализ.




^ Содержание курса


Введение в анализ данных. Методология анализа. Аналитический подход к моделированию. Теория бизнес - анализа. Технологии анализа данных. Информационный подход к моделированию. Принципы анализа данных. Процесс анализа. Извлечение и визуализация данных.. Этапы моделирования. Формулирование цели моделирования. Подготовка и сбор данных. Процесс построения модели. Структурированные данные. Формы представления данных. Типы данных.


«НЕЙРОКОМПЬЮТИНГ»

1 курс, 1 семестр


Код дисциплины


БДКВ02

Общая трудоемкость


3 кредита

В том числе аудиторная нагрузка

45 ч.

Цель изучения дисциплины

Ознакомление магистрантов с наиболее перспективными направлениями в области нейронных сетей: современных многоканальных и многосвязанных систем, современных нейрокомпьютеров.

Пререквизиты


Дискретная математика. Алгоритмы и структуры данных.

Постреквизиты


Распознавание образов и принятие решений, Нейросетевые алгоритмы в идентификации объектов.

Тьюторы

к.т.н., доц. Ахметова М.А., к.т.н., доц. Нурмаганбетова А.Т

Кафедра

«Компьютерная и программная инженерия»

Контакты

Тел. 2646395, act_piret@mail.ru

Виды учебной работы

Лекции. Лабораторные работы. Консультации. СРM. СРMП

Формы самостоятельной работы:

доклады, написание рефератов, компьютерный эксперимент, индивидуальные занятия (СРМ)


Формы контроля

рубежный контроль (р1,р2), экзамен (устно)


Ожидаемые результаты изучения дисциплины

В результате изучения дисциплины магистранты должны освоить новую парадигму вычислительных систем, основанную на ассоциативной обработки данных, технологии распознавания ситуаций и принятия решений.


^ Содержание курса


Вычислительная система с MSIMD – архитектурой. Обзор современных нейровычислителей и их элементной базы. Классификация архитектур вычислительных систем. Теория нейронных сетей - алгоритмический базис нейрокомпьютеров. Теоретические положения нейроматематики. Построение современных многоканальных и многосвязанных систем управления с использованием нейросетевого подхода и на основе нейросетевого логического базиса. Основные преимущества нейрокомпьютеров. Проблема эффективного параллелизма. Средства реализации параллельных процессов заданной абстрактной архитектуры. Современные нейрокомпьютеры и основные правила выделения функциональных компонентов идеального нейрокомпьютера. Wetware - новое направление, основанное на соединении биологических нейронов с электронными элементами.


^ «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ»


1 курс, 1 семестр


Код дисциплины

БДКВ02

Общая трудоемкость

3 кредита

В том числе ауд. нагрузка

45 ч.

Цель

Овладение основами по изучаемой дисциплине, как отрасли психологической науки, расширение профессиональных возможностей в плане применения психологических знаний в научных исследованиях и профессиональной деятельности

Пререквизиты

  1. Информатика

  2. Бионинформатика

  3. Нейроинформатика

  4. Нейрокомпьютинг

  5. Искусственный интеллект

Постреквизиты

  1. Основы нейронных сетей и систем

  2. Логические нейронные сети

  3. Технологии высокоскоростных вычислений

  4. Высокопроизводительные вычислительные системы

  5. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем

Тьюторы

к.т.н., доц. Ахметова М.А., к.т.н., доц. Нурмаганбетова А.Т

Кафедра

«Компьютерная и программная инженерия»

Контакты

Тел.2646395, act_piret@mail.ru

Виды учебной работы

Лекции. Семинары. Лабораторные работы.Консультации. СРМ. СРМП

Формы самостоятельной работы:

- написание эссе;- подготовка рефератов;- презентации и др.

Формы контроля

Эссе (Р1), реферат (Р 2), Экзамен (письменный)

Ожидаемые результаты

Навыки и умения практического использования полученных знаний в области искусственного интеллекта и научных исследованиях искусственных нейросетей.


^ Содержание курса


Основная цель данного курса - сформировать системное видение функционирования нейрокомпьютерных систем и искусственных нейросетей. В процессе изучения дисциплины магистранты рассмотрят такие актуальные вопросы, как современные понятия символьная и коннекционистская парадигмы искусственного интеллекта. Рассматриваются теоретические аспекты нейронных сетей и систем - новая модель параллельных и распределенных вычислений, один из основных архитектурных принципов построения машин 6-го поколения, а также методы решения конкретной задачи нейронных сетей: модель нейрона; топологию связей; веса связей.

Использование современных инструментов и методик позволит магистрантам в будущем, уже как специалистам в области управления персоналом, эффективно применять полученные знания.


^ «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ»


1 курс, 1 семестр


Код дисциплины

БДКВ02

Общая трудоемкость

3 кредита

В том числе ауд. нагрузка

45 ч.

Цель

Целью курса является обучение основным теоретическим положениям, понятиям, методам и практической работе при создании интеллектуальных систем и нового поколения интеллектуальных робототехнических систем, исключающих участие человека в сфере производства. Овладение основами по теории и методологии создания интеллектуальных систем и робототехнических комплексов.

Пререквизиты

Информатика. Бионинформатика. Нейроинформатика

Нейрокомпьютинг. Искусственный интеллект

Постреквизиты

  1. Основы нейронных сетей и систем

  2. Логические нейронные сети

  3. Технологии высокоскоростных вычислений

  4. Высокопроизводительные вычислительные системы

  5. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем

Тьюторы

к.т.н.,доц. Ахметова М.А., к.т.н., доц. Нурмаганбетова А.Т

Кафедра

«Компьютерная и программная инженерия»

Контакты

Тел.2646395, act_piret@mail.ru

Виды учебной работы

Лекции, Семинары, Лабораторные работы, Консультации, СРМ

СРМП

Формы самостоятельной работы:

- написание эссе; - подготовка рефератов; - презентации и др.

Формы контроля

Эссе (Р1), реферат (Р 2), Экзамен (письменный)

Ожидаемые результаты

Навыки и умения практического использования полученных знаний в области искусственного интеллекта и научных исследованиях искусственных нейросетей.

  1   2   3   4




Похожие:

Каталог элективных дисциплин для магистрантов специальности 6М070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение icon6М070400- вычислительная техника и программное обеспечение
Образовательная программа магистра технических наук разработана на основе Государственного общеобязательного стандарта образования...
Каталог элективных дисциплин для магистрантов специальности 6М070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение icon6М070400- вычислительная техника и программное обеспечение
Образовательная программа магистра технических наук разработана на основе Государственного общеобязательного стандарта образования...
Каталог элективных дисциплин для магистрантов специальности 6М070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение iconПротокол №10 от " 29 " 06. 2011 г. Председатель Ученого совета А. Ю. Камербаев
Каталог элективных дисциплин специальности 5B070400 «Вычислительная техника и программное обеспечение»
Каталог элективных дисциплин для магистрантов специальности 6М070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение iconВычислительная техника и программное обеспечение
Выпускнику присуждается академическая степень «Бакалавр техники и технологии по специальности 5В070400 Вычислительная техника и программное...
Каталог элективных дисциплин для магистрантов специальности 6М070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение iconРабочая учебная программа для студентов специальности 050704 «Вычислительная техника и программное обеспечение»
Рабочая программа разработана в соответствии с государственным общеобязательным стандартом образования (госо-2006г.) на основе рабочего...
Каталог элективных дисциплин для магистрантов специальности 6М070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение iconПрограмма курса (syllabus) по дисциплине Ассемблер для специальности 050704 Вычислительная техника и программное обеспечение
Программа курса (Syllabus) составлена в соответствии с рабочим учебным планом специальности 050704 – Вычислительная техника и программное...
Каталог элективных дисциплин для магистрантов специальности 6М070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение iconПрограмма курса (syllabus) по дисциплине "Интернет технологии" код дисциплины it 4305 для студентов специальности 050704 Вычислительная техника и программное обеспечение
Программа курса (Syllabus) «Интернет технологии» для студентов специальности 050704 – «Вычислительная техника и программное обеспечение»...
Каталог элективных дисциплин для магистрантов специальности 6М070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение iconКаталог элективных дисциплин для магистрантов специальности 6М0051100 – Маркетинг

Каталог элективных дисциплин для магистрантов специальности 6М070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение iconДокументи
1. /6М070400 - Вычислительная техника и программное обеспечение.doc
Каталог элективных дисциплин для магистрантов специальности 6М070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение iconДокументи
1. /6М070400 - Вычислительная техника и программное обеспечение.doc
Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©kze.docdat.com 2000-2014
При копировании материала обязательно указание активной ссылки открытой для индексации.
обратиться к администрации
Документы

Разработка сайта — Веб студия Адаманов