Министерство образования и науки российской федерации государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уфимский государственный нефтяной технический университет»
Скачать 2.03 Mb.
|
| Раздел 1. Введение. История развития нейронных сетей. Раздел 2. Виды нейронных сетей. Алгоритмы обучения нейронных сетей. Раздел 3. Применение нейронных сетей. 3. Требования к уровню освоения и содержания дисциплины: Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций: - способен собирать и анализировать исходные информационные данные для проектирования технологических процессов изготовления продукции, средств и систем автоматизации, контроля, технологического оснащения, диагностики, испытаний, управления процессами, жизненным циклом продукции и ее качеством (ПК-1); - способен использовать современные информационные технологии при проектировании изделий, производств (ПК-10); - способен к участию в работах по моделированию продукции, технологических процессов, производств, средств и систем автоматизации, контроля, диагностики, испытаний и управления процессами, жизненным циклом продукции и ее качеством с использованием современных средств автоматизированного проектирования (ПК-40); - способен участвовать в разработке алгоритмического и программного обеспечения средств и систем автоматизации и управления процессами (ПК-41); - способен проводить эксперименты по заданным методикам с обработкой и анализом их результатов, составлять описания выполненных исследований и подготавливать данные для разработки научных обзоров и публикаций (ПК-42); В результате изучения дисциплины «Нейронные сети» студент должен: Знать: - историю развития систем искусственного интеллекта; - направления развития современных систем ИИ; - математические методы и основные алгоритмы решения задач, связанных с построением нейронных сетей; - методы задания начальной организации систем ИИ, а также методы их обучения. Уметь: - использовать принципы и методы построения и обучения нейронных сетей - читать и профессионально разбирать содержание статей или разделов специальной литературы, баз данных и знаний - пользоваться основными правилами и технологией внедрения нейронных сетей. Владеть: Технологиями моделирования интеллектуальных процессов на основе нейронных сетей. Виды учебной работы Изучение дисциплины обеспечивается чтением лекций по основным разделам программы курса, получением практических навыков на практических занятиях. Важная роль отводится самостоятельной работе студентов. Изучение дисциплины заканчивается экзаменом – 8 семестр. Аннотация дисциплины «Теория распознавания образов» Общая трудоемкость дисциплины – 4 зачетные единицы (144 часа) 1. Цели и задачи дисциплины: Целью курса является ознакомление бакалавров с современным состоянием проблемы распознавания и основными методами решения задачи распознавания образов. Основная идея курса состоит в формировании у студентов знаний, соответствующих как системному, так и информационному подходу к проблеме распознавания. 2. Основные дидактические единицы (разделы) дисциплины: Раздел 1. Введение в проблему распознавания Раздел 2. Информационный подход и проблема образов Раздел 3. Задача распознавания образов как одна из задач анализа данных Раздел 4 Методы распознавания Раздел 5 Понятие о теории образов Раздел 6 Задача классификации и распознавания образов в системе автономного адаптивного управления 3. Требования к уровню освоения и содержания дисциплины: Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций: - способен к участию в работах по моделированию продукции, технологических процессов, производств, средств и систем автоматизации, контроля, диагностики, испытаний и управления процессами, жизненным циклом продукции и ее качеством с использованием современных средств автоматизированного проектирования (ПК-40); - способен участвовать в разработке алгоритмического и программного обеспечения средств и систем автоматизации и управления процессами (ПК-41); - способен проводить эксперименты по заданным методикам с обработкой и анализом их результатов, составлять описания выполненных исследований и подготавливать данные для разработки научных обзоров и публикаций (ПК-42); В результате изучения дисциплины «Теория распознавания образов» студент должен: Знать: Историю распознавания образов; математические методы и основные алгоритмы решения задач распознавания образов; Уметь: Использовать принципы и методы теории распознавания образов; пользоваться основными правилами и технологией распознавания образов. Виды учебной работы Изучение дисциплины обеспечивается чтением лекций по основным разделам программы курса, получением практических навыков на практических занятиях. Важная роль отводится самостоятельной работе студентов. Изучение дисциплины заканчивается экзаменом – 8 семестр, курсовым проектом – 8 семестр Аннотация дисциплины «Спец. математика» Общая трудоёмкость дисциплины 4 зачётных единиц, 144 часов. Целью изучения специальной математики является формирование у студентов способности к логическому и алгоритмическому мышлению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения, воспитание высокой математической культуры. Для реализации этой цели требуется решение следующих задач:
При изучении дисциплины обеспечивается фундаментальная подготовка студентов в области применения математики, соблюдается связь с такими дисциплинами, как информатика. Происходит знакомство со стержневыми проблемами прикладной математики, базовыми положениями, навыками и понятиями, обязательными для прочного усвоения последующих дисциплин и практического использования полученных знаний при решении профессиональных задач. Основные дидактические единицы. Теория функций комплексного переменного. Операционное исчисление. В результате изучения дисциплины «Математика» студент должен: знать:
уметь:
владеть:
Виды учебной работы: лекции, практические занятия, СРС (выполнение типовых расчетов). По итогам изучения дисциплины в 3, 4 семестрах проводится зачет. Аннотация рабочей программы дисциплины «Теория систем» Общая трудоемкость дисциплины – 3 зачетных единицы (108 часов) 1. Цель и задачи дисциплины Цель дисциплины заключается в ознакомлении студентов с основными теоретическими, методическими и технологическими принципами и методами построения информационных систем, освоении общих принципов работы и получении практических навыков создания и использования современных информационных систем для решения прикладных задач. Для достижения поставленной цели необходимо научить студентов: – основным понятиям терминологии теории систем; принципам системного подхода и системного анализа; качественные и количественные методы описания информационных систем; принципы описания моделей информационных систем, синтеза и декомпозиции информационных систем; принципы построения и использования информационных моделей принятия решений; – проектированию и созданию модели предметной области и информационной системы, используя теоретические основы информационных процессов и систем. 2. Содержание дисциплины. Основные разделы 1. Введение. Основные понятия и определения теории систем. 2. Детерминированные и стохастические системы, сложные и простые системы. 3. Системный подход и системный анализ. Закономерности информационных систем. Закон необходимого разнообразия. Закономерность осуществимости и потенциальной эффективности систем. Закономерность целеобразования. 4. Методика системного анализа. Методы и модели описания систем. Качественные методы описания систем. Методика системного анализа. Качественные методы описания систем: методы типа мозговой атаки; методы типа сценариев; методы экспертных оценок; методы типа «Дельфи»; методы типа дерева целей; морфологические методы. 5. Количественные методы описания систем. Математическая модель. Характеристики уровней абстрактного описания систем: символический или лингвистический; теоретико-множественный; абстрактно-алгебраический; топологический; логико-математический; теоретико-информационный; динамический; эвристический. Термы и функторы. 3. Требования к уровню освоения содержания дисциплины Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций: – методологические основы функционирования, моделирования и синтеза систем автоматического управления (САУ); – основные методы анализа САУ во временной и частотных областях, способы синтеза САУ; – типовые пакеты прикладных программ анализа динамических систем. В результате изучения дисциплины «Теория систем» студент должен: Знать: – структурную сложность и динамическая сложность систем; – взаимосвязь и взаимодействие между элементами в больших системах; – методы исследования устойчивости функционирования производственных объектов и технических систем; Уметь: – реализовывать простые алгоритмы имитационного моделирования; – использовать основные методы построения математических моделей процессов, систем, их элементов и систем управления; – работать с каким либо из основных типов программных систем, предназначенных для математического и имитационного моделирования Mathcad, Matlab и др.; – планировать модельный эксперимент и обрабатывать его результаты на персональном компьютере; Владеть: – навыками работы на компьютерной технике с графическими пакетами для получения конструкторских, технологических и других документов; – навыками работы с вычислительной техников, передачи информации в среде локальных сетей Internet; Виды учебной работы Изучение дисциплин обеспечивается путем чтения лекций по разделам рабочей программы, проведения практических и лабораторных занятий по наиболее важным вопросам изучаемых тем, решением типовых задач, тестовым контролем за усвоением пройденных тем, а также выполнения домашних заданий. Большая роль отводится самостоятельной работе студентов. Для закрепления навыков разработки программ по теории систем, приобретения опыта программирования при решении конкретных технических и производственных задач, а также для совершенствования навыков графического оформления результатов работы предусматривается выполнение курсового работы. Изучение дисциплины заканчивается экзаменом. Аннотация рабочей программы дисциплины «Системный анализ» Общая трудоемкость дисциплины – 3 зачетных единицы (108 часов) 1. Цель и задачи дисциплины Целью дисциплины является освоение подходов, методов и приемов исследования и построения систем искусственного интеллекта (ИИ), используемых для решения конкретных практических задач. Заключается в ознакомлении студентов с основными теоретическими, методическими и технологическими принципами и методами построения информационных систем, освоении общих принципов работы и получении практических навыков создания и использования современных информационных систем для решения прикладных задач. Для достижения поставленной цели необходимо научить студентов: – формированию базовых представлений, первичных знаний, умений и навыков о методах выделения и описания интеллектуальных процессов, функций и операций, подлежащих автоматизации; – методам задания начальной организации систем искусственного интеллекта; – методам их обучения, обеспечивающих требуемое качество выполнения автоматизируемых интеллектуальных процессов, функций и операций при применении вычислительной техники и автоматизированных систем для автоматизации процессов нефтепереработки и нефтехимии. 2. Содержание дисциплины. Основные разделы 1. Введение. История развития систем искусственного интеллекта 2. Основные понятия искусственного интеллекта 3. Методы представления знаний и решения задач 4. Экспертные системы 5. Нейронные сети 3. Требования к уровню освоения содержания дисциплины Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций: – фундаментальная подготовка студента в области применения современных информационных технологий искусственного интеллекта в нефтепереработке и нефтехимии; – знакомство со стержневыми проблемами, возникающими при автоматизации неформализованных интеллектуальных процессов, функций и операций, с базовыми положениями, навыками и понятиями профессиональной терминологии, обязательными для выполнения дипломного проектирования и практического использования полученных знаний в решении профессиональных задач. Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций: – методологические основы функционирования, моделирования и синтеза систем автоматического управления (САУ); – основные методы анализа САУ во временной и частотных областях, способы синтеза САУ; – типовые пакеты прикладных программ анализа динамических систем. В результате изучения дисциплины «Системный анализ» студент должен: Знать: – историю развития систем искусственного интеллекта; – направления развития современных систем искусственного интеллекта; – математические методы и основные алгоритмы решения задач, связанных с построением систем искусственного интеллекта; – методы задания начальной организации систем ИИ, а также методы их обучения, обеспечивающие требуемое качество выполнения автоматизируемых интеллектуальных процессов, функций и операций; Уметь: – владеть технологиями моделирования интеллектуальных процессов; – использовать принципы и методы построения и обучения систем ИИ; – читать и профессионально разбирать содержание статей или разделов специальной литературы, баз данных и знаний; – пользоваться основными правилами и технологией внедрения систем ИИ на предприятиях нефтепереработки и нефтехимии; Владеть: – навыками работы на компьютерной технике с графическими пакетами для получения конструкторских, технологических и других документов; – навыками работы с вычислительной техников, передачи информации в среде локальных сетей Internet; Виды учебной работы Изучение дисциплин обеспечивается путем чтения лекций по разделам рабочей программы, проведения практических и лабораторных занятий по наиболее важным вопросам изучаемых тем, решением типовых задач, тестовым контролем за усвоением пройденных тем, а также выполнения домашних заданий. Большая роль отводится самостоятельной работе студентов. Для закрепления навыков разработки программ по теории систем, приобретения опыта программирования при решении конкретных технических и производственных задач, а также для совершенствования навыков графического оформления результатов работы предусматривается выполнение курсового работы. Изучение дисциплины заканчивается экзаменом. АННОТАЦИЯ дисциплины «Инженерная и компьютерная графика» Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетные единицы, (144 часа) Целями и задачами дисциплины являются: Образование базы знаний по машиностроительному и компьютерному черчению. Занятия по инженерной графике способствуют развитию точности, аккуратности и внимательности, а занятия по основам компьютерного черчения позволяют быстро выполнять чертежи и оптимально использовать время на проектирование узлов и деталей. Знания, умения и навыки, приобретенные в курсе инженерной графики, необходимы для изучения общеинженерных и специальных дисциплин, а также в последующей инженерной деятельности. Знания, приобретенные в курсе компьютерного черчения способствуют овладению общими принципами и приемами моделирования изделий при помощи современных CAD- систем и формирования умений и навыков создания машиностроительных чертежей в среде КОМПАС-График. Основными обобщенными задачами дисциплины являются: -изучение базовых геометрических составляющих моделей; -освоения методов и приобретения навыков построения проекционных моделей, решения на плоскости задач построения элементов деталей и узлов в КОМПАС-График. Основные дидактические единицы (разделы) дисциплины: |
Похожие:
 | Реферат по дисциплине «история электротехники» Тема: «Сюда вбиваешь свою тему» Министерство образования и науки российской федерации федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального... | | Методические указания Самара Самарский государственный технический... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования |
| Министерство образования и науки российской федерации федеральное... Факультет фиоп | | Министерство образования и науки российской федерации государственное... Специальность 071500. 62 «Народная художественная культура» Профиль подготовки: Руководство любительским театром |
| Министерство образования и науки российской федерации государственное... Федеральная служба финансово-бюджетного надзора территориальное управление в Брянской области | | Министерство образования и науки российской федерации государственное... Практическое руководство по администрированию базы данных пользователей системы дистанционного обучения нп «телешкола» 1 |
 | Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Министерство образования и науки российской федерации федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального... | | Министерство образования и науки российской федерации государственное... Волков В. А. Универсальные поурочные разработки по физике: 9 класс. 2-е изд., перераб и доп. М.: Вако, 2010. 368 с |
| Л. С. Скрябина А. Ф. Фазлыева адаптация ребенка в замещающей семье:... Министерство образования и науки российской федерации федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального... | | Основная образовательная программа высшего профессионального образования Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального... |
| Министерство образования и науки российской федерации федеральное... «Библиотека мировой литературы для детей». Под ред. Алексеева С. П. Изд. «Детская литература», М., 1989 г | | Министерство образования и науки российской федерации федеральное... Манохина Г. А., кандидат технических наук, доцент кафедры бухгалтерского учета, анализа и аудита |
| Министерство образования и науки российской федерации государственное... Обучающая: закрепление понятий звуковые колебания, звук, распространение и отражение звука посредствам решения качественных, количественных... | | Министерство образования и науки российской федерации государственное... Рабочая программа учебной дисциплины «Управление стоимостью предприятия в сфере эксплуатации недвижимости» составлена в соответствии... |
| Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное... М., Розенштейн М. М., Серпунин Г. Г., Авдеева Е. В., Шеховцев Л. Н., Уманский С. А. Калининград: Федеральное государственное бюджетное... | | Министерство образования и науки российской федерации федеральное... Представленная программа по мировой художественной культуре составлена на основе федерального компонента государственного стандарта... |
