Учебно-методический комплекс дисциплины интеллектуальные информационные системы Специальность: 080801. 65 «Прикладная информатика (в менеджменте)»

Скачать 0.79 Mb.

Название	Учебно-методический комплекс дисциплины интеллектуальные информационные системы Специальность: 080801. 65 «Прикладная информатика (в менеджменте)»
страница	3/6
Дата публикации	09.10.2013
Размер	0.79 Mb.
Тип	Самостоятельная работа

100-bal.ru > Информатика > Самостоятельная работа

1 2 3 4 5 6

Тема 1. Логические основы функционирования ЭВМ. Способы реализации компьютерной логики (самостоятельно — повторение изученного на первом курсе).

Алгебра логики. Логические высказывания и высказывательные формы. Элементарные и составные высказывания. Логические связки и операции: отрицание, конъюнкция, дизъюнкция, импликация и эквиваленция. Логические переменные и логические формулы. Выполнимые формулы. Тождественно истинные формулы (тавтологии). Тождественно ложные формулы (противоречия). Равносильные формулы. Таблицы истинности для логических формул. Правила их составления и использования. Основные законы алгебры логики. Методы упрощения логических формул. Переключательные схемы. Равносильные схемы. Анализ и синтез схем по заданным условиям работы. Решение логических задач средствами алгебры логики. Решение логических задач табличным способом.

Тема 2. Введение в интеллектуальные системы. Базовые понятия искусственного интеллекта (ИИ). Обзор исследований в области ИИ [4 часа].

Терминология. Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС), основные классы задач, решаемых ИИС. Философские аспекты проблемы систем ИИ (существование, безопасность, полезность). Краткая история искусственного интеллекта. Предыстория. Зарождение нейрокибернетики. От кибернетики «черного ящика» к ИИ. Классический период: игры и доказательство теорем. Поиск в пространстве состояний. Алгоритм поиска в ширину. Алгоритм поиска в глубину. Эвристический поиск. Романтический период: компьютер начинает понимать. Схемы представления знаний. Период модернизма: технологии и приложения. История искусственного интеллекта в России.

Тема 3. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта [2 часа].

Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях (knowledge-based systems). Программное обеспечение систем ИИ (software engineering for AI). Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод (natural language processing). Интеллектуальные роботы (robotics). Обучение и самообучение (machine learning). Распознавание образов (pattern recognition). Новые архитектуры компьютеров (new hardware platforms and architectures). Игры и машинное творчество. Другие направления.

Тема 4. Механизмы человеческого мышления. Представление знаний и вывод, основанный на знаниях. Модели представления знаний. Нечеткие знания [8 часов].

Искусственный интеллект и человеческое мышление. Механизм человеческого мышления. Цели. Факты и правила. Упрощение. Механизм вывода. Прямая и обратная цепочки рассуждений. Метазнания. Проблема представления знаний. Данные и знания. Свойства знаний и отличие знаний от данных. Предметное (фактуальное) и проблемное (операционное) знания. Экстенсиональное и интенсиональное описание знаний. Декларативная и процедурная формы представления знаний. Модели представления знаний. Представление в компьютере неформальных процедур. Алгоритмические модели.

Продукционные модели. Описание предметной области правилами и фактами. Методы полного перебора в ширину и в глубину. Эвристические методы поиска в пространстве состояний. Решение задач методом разбиения на подзадачи. Представление задачи в виде И-ИЛИ графа. Управление системой продукции. Языки описания продукционной модели Prolog и Lisp.

Семантические сети. Краткая история развития. Основные понятия семантических сетей: представление объектов и отношений между ними в виде ориентированного графа. Типы узлов и типы отношений. «Поверхностность» и «глубинность» знаний как основные отличия модели семантических сетей от продукционной модели. Предметные области, где семантические сети получили распространение. Примеры.

Фреймы. История появления, решаемые задачи. Анализ пространственных сцен. Понимание смысла предложений. Основные понятия фрейма: слоты, присоединенные процедуры-слуги и процедуры-демоны, наследование свойств. Связь понятия фрейма и объекта в объетно-ориентированном программировании. Представление знаний об объекте при помощи фреймов. Сети фреймов. Принципы обработки данных в сети фреймов. Практическая реализация фреймовой модели. Понятия об объектно-ориентированном анализе предметной области. Объектно-ориентированный подход. Объектно-ориентированные языки программирования. Примеры языков инженерии знаний, основанных на фреймах: FRL и KRL.

Формальные логические модели. Виды логических моделей, общие термины и определения. Формальная (Аристотелева) логика: имена, высказывания, процедуры доказательства и опровержения. Математическая реализация формальной логики. Интерпретация формул в логике предикатов 1-го порядка. Методы автоматического доказательства теорем (исчисление предикатов). Понятие предиката, формулы, кванторов всеобщности и существования.

Вывод на знаниях. Механизмы вывода. Машина вывода. Стратегии управления выводом. Прямой и обратный вывод. Поиск решений в пространстве состояний. Методы поиска в глубину и ширину. Метод перебора, как наиболее универсальный метод поиска решений. Методы ускорения перебора. Поиск методом редукции. Эвристический поиск. Поиск методом “генерация – проверка”. Поиск в факторизованном пространстве. Поиск в изменяющемся множестве иерархических пространств. Использование ограничений при поиске решений. Генетический алгоритм. Эволюционное (генетическое) программирование. Логический и эвристический методы рассуждения в ИИС. Рассуждения на основе дедукции, индукции, аналогии. Нечеткий вывод знаний. Основы теории нечетких множеств. Операции с нечеткими знаниями. Нечеткая логика. Понятие лингвистической переменной. Примеры псевдофизических логик: пространственная и временная логики.

Тема 5. Системы, основанные на знаниях. Экспертные системы (ЭС). Классификация систем, основанных на знаниях [6 часов].

Введение в ЭС. Определение ЭС. Назначение и основные свойства ЭС. Смысл экспертного анализа. Характеристики и базовые функции экспертных систем. Приобретение знаний. Представление знаний. Управление процессом поиска решения. Разъяснение принятого решения. Структура типовой экспертной системы (пользователь, инженер по знаниям, интерфейс пользователя, база знаний, решатель, подсистема объяснений, интеллектуальный редактор базы знаний). Достоинства и недостатки экспертных систем. Отличие экспертных систем от других программных продуктов. Принципы функционирования экспертных систем. Структурированные статические и динамические знания. Технология использования экспертных систем. Классификация по решаемой задаче (интерпретация данных, диагностика, мониторинг, проектирование, прогнозирование, планирование, обучение, контроль и управление, поддержка принятия решений). Системы, решающие задачи анализа. Системы, решающие задачи синтеза. Классификация по связи с реальным временем (статические ЭС, квазидинамические ЭС, динамические ЭС). Архитектура и структура статической и динамической экспертной системы. Классификация по типу ЭВМ. Классификация по степени интеграции с другими программами (автономные ЭС, гибридные ЭС). Примеры отраслевых экспертных систем. Интеллектуальные базы данных. Базы знаний и их основные свойства. Классификация запросов. Дедуктивный вывод. Понимание естественного языка. Взаимодействие с экономико-математическими моделями. Технология использования базы знаний. Роль эксперта. Блок приобретения знаний. Блок логических выводов. Блок объяснений.

Тема 6. Разработка систем, основанных на знаниях. Технология проектирования и разработки ЭС. Коллектив разработчиков. Требования к участникам разработки [10 часов].

Проблемы разработки промышленных ЭС. Методика построения. Этапы разработки ЭС. Выбор подходящей проблемы. Идентификация проблемы. Стадии разработки прототипа ЭС (извлечение знаний, структурирование или концептуализация знаний, формализация, реализация, тестирование, опытная эксплуатация).

Идентификация и концептуализация проблемной области [2 часа].

Определение назначения и сферы применения ИИС, классы решаемых задач и видов используемых знаний. Подбор экспертов и инженеров по знаниям, выделение ресурсов. Параметризация решаемых задач: целей, ограничений, гипотез, понятий, исходных данных.

Структурная модель: классификационные (род-вид), агрегативные (целое-часть), ассоциативные отношения объектов. Функциональная модель: отношения объектов "цель-средство", "причина-следствие", "аргумент-функция". Деревья целей. Деревья решений. Поведенческая модель: пространственно-временные отношения объектов, состояния объектов, события, посылка сообщений.

Разработка базы знаний на основе системы продукций и на основе объектно-ориентированного (фреймового) представления [2 часа].

Реализация интеллектуального интерфейса, средств приобретения и объяснения знаний [2 часа].

Выбор формы взаимодействия конечного пользователя с ИИС. Интеллектуальные редакторы. Использование графических средств ввода-вывода. Морфологический, синтаксический, семантический анализ запросов и синтез выходных сообщений. Проектирование помощи, подсказок, объяснений. Использование гипертекста. Индуктивный метод приобретения знаний.

Тестирование и развитие ИИС [2 часа].

Тестирование точности решения проблем экспертами. Подбор тестовых примеров. Полная проверка пространства решений. Период изучения и показатели точности.

Тестирование потребительских качеств ИИС потенциальными пользователями: времени реакции, удобства интерфейса, средств помощи и объяснения.

Использование инструментальных средств тестирования: трассировки и объяснений, семантических анализаторов, контрольных точек, сбора статистики, реструктуризации.

Параллельные и последовательные решения. Технология быстрого прототипирования. Участники процесса разработки и требования к ним: конечный пользователь, эксперт (специалист проблемной области), программист, инженер по знаниям. Инструментальные средства разработки ИИС: языки программирования, языки представления знаний, генераторы, оболочки, средства автоматизации проектирования. Функциональное, логическое, объектно-ориентированное программирование. Использование инструментальных средств для различных проблемных областей и на различных этапах проектирования.

Тема 7. Прикладные интеллектуальные системы. Состояние и перспективы рынка ИИ [2 часа].

Состояние и тенденции развития искусственного интеллекта. Успехи систем искусственного интеллекта и их причины. Экспертные системы реального времени — основное направление искусственного интеллекта. Основные производители экспертных систем и их программные продукты. Наиболее популярные приложения интеллектуальных информационных систем.

Тема 8. Нейрокомпьютинг и основные направления его развития [4 часа].

Новые направления в области искусственного интеллекта. Нейрокомпьютинг и его основные направления. Структура и функции центральной нервной системы. Биологический нейрон. Формальный нейрон. Функционирование формального нейрона. Нейронные сети - основные понятия и определения. Модели нейронных сетей (Маккалоха, Розенблата, Хопфилда, с обратным распространением). Типы сетей. Способы реализации нейрокомпьютеров и нейронных сетей. Алгоритмы обучения сетей. Обучение и самообучение. Адаптация и обучение. Методы обучения. Организация функционирования сети. Программные средства анализа нейронных сетей. Прогнозирование с использованием сетей. Применение нейронных систем в экспертных системах. Задачи, решаемые на основе нейронных сетей.

4.4. Методические материалы

Электронные презентации конспекта лекций приведены в приложении.

4.5. Списки учебной литературы лекционного курса

Основная литература

Абдикеев Н.М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике: Учебник / Под ред. Н.П. Тихомирова. - М.Ж Издательство «Экзамен», 2004.
Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы.: Финансы и статистика, 2004, 424 с.
Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. - СПб.: Питер, 2001 - 384 с.
Джексон П. Введение в экспертные системы. - М., СпБ., Киев: "Вильямс", 2001.
Информационные системы в экономике: Учебник / Под ред. проф. В.В. Дика. М.: Финансы и статистика, 1996. 272 с.
Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: “Нолидж”, 2000.
Компьютерные технологии обработки информации: Учеб. пособие / С.В. Назаров, В.И. Першиков, В.А. Тафинцев и др.; Под ред. С.В. Назарова. - М.: Финансы и статистика, 1995. 248 с.
Одинцов Б.Е. Проектирование экономических информационных экспертных систем.- М.: Юнити,1996.
Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы: Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 1996-320с.
Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные системы обработки данных: Учебное пособие. - М.: МЭСИ, 1989. - 102 с.
Тельнов Ю.Ф. Проектирование баз знаний. Учебное пособие. - М.: МЭСИ, 1992. - 100 с.
Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. М.: СИНТЕГ, 1999. - 214 с.
Уотерман Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989-388с.
Уэно Х., Исидзука М. Представление и использование знаний. М.: Мир, 1989.
Экономическая информатика: Учебник для студентов экономических специальностей вузов / под ред. Косарева В.П. и Еремина Л.В. и др. М.: Финансы и статистика, 2001.
Якубайтис Э.А. Информационные сети и системы. Справочная книга. М.: Финансы и статистика, 1996. 368 с.

Дополнительная литература

Алафинов С.В. Прогнозирование и планирование в транснациональной нефтяной компании: Принятие стратегических решений в условиях неопределенности.-М.:Дело, 1999.
Балабанов И.Т. Риск-менеджмент.-М.: Финансы и статистика, 1996.
Балтрашевич В.Э. Реализация инструментальной экспертной системы. - СПб.: Политехника, 1993.
Братко И. Программирование на языке ПРОЛОГ для искусственного интеллекта.- М.: Мир, 1990.- 560 с.
Веденов А.А. Моделирование элементов мышления. М.: Наука, 1988.
Вендров А.М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем.- М.: Финансы и статистика, 1998.
Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. – М.: Наука, 1981.
Власов А.И. Аппаратная реализация нейровычислительных управляющих систем //Приборы и системы управления - 1999, №2, С.61-65.
Власов А.И. Нейросетевая реализация микропроцессорных систем активной акусто- и виброзащиты// Нейрокомпьютеры:разработка и применение, №1, 2000. С.40-44.
Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: изд. СССР-США СП "ParaGraph", 1990, 150 с.
Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. - Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1996. - 276 с.
Грантулов В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения.- М.: Дело и сервис, 1999.
Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта: Учеб. Пособие для вузов. – М.: Изд–во МГТУ им Н.Э.Баумана, 2001. – 352 с.
Дубов А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе.-М.: Финансы и статистика, 1999.
Дэйвисон М. Многомерное шкалирование: Методы наглядного представления данных. – М.: Финансы и статистика, 1988.
Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. – М.: Мир, 1976.
Заде Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений.-М.:Радио и связь,1974.
Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные- системы. Минск: Тетра Системс, 1997. - 365 с.
Инженерия знаний./Пер. с яп. в 10 т.-М.: Мир.-Т1: Обработка знаний.-1989. Т2: Представление и использование знаний.-1989. Т3: Приобретение знаний.-1990.
Ин Ц., Соломон Д. Использование Турбо-Пролога / Пер. с англ. - М.: Мир, 1993.
Интеллектуальные системы принятия проектных решений/ А.В. Алексеев, А.Н. Борисов, Э.Р. Вилюмс, Н.Н. Слядзь, С.А. Фомин.-Рига:Зинатне,1997.-320с.
Искусственный интеллект. Справочник в 3-х кн. М.: Радио и связь: 1990. Кн. 1: Системы общения и экспертные системы. Кн. 2: Модели и методы. Кн. 3: Программные и аппаратные средства.
Карминский А.М., Нестеров П.В. Информатизация бизнеса.- М.:Финансы и статистика, 1997.
Колесник А.П. Компьютерные системы в управлении финансами.- М.:Фин. и стат., 1994.
Лимитовский М.А. Основы оценки инвестиционных и финансовых решений- М.: ТОО ДЕКА, 1997.
Кини Р.Л., Райфа Х. Принятие решений при ногих критериях: предпочтения и замещения. – М.:Радио и связь, 1981.
Кирсанов Э.Ю. Цифровые нейрокомпьютеры: Архитектура и схемотехника / Под ред. А.И.Галушкина. - Казань: Казанский Гос. У-т. 1995. 131 с.
Ковальски Р. Логика в решении проблем. – М.: Наука, 1990.
Кохонен Т. Ассоциативная память. М.: Мир, 1980.
Круглов В.В., Длим И. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. - М.: Изд-во физ-мат. Лит., 2002.-256 с.
Круглов В.В., Борисов В.В.. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. - М.: Горячая линия-Телеком, 2001.
Кузнецов В.Е. Представление в ЭВМ неформальных процедур.- М.: Наука, 1989.- 160 с.
Кэррол Л. Алиса в стране чудес. Алиса в Зазеркалье.- М.: Наука, гл. редакция физ.-мат. литер-ры.- 1991.- 366 с.
Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е.М. Выявление экспертных знаний.-М.: Наука, 1989.
Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике. М.: Финансы и статистика, 1990.
Лисков Б., Гатэг Дж. Использование абстракций и спецификаций при разработке программ.- М.: Мир, 1989.
Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта.- М.: Мир, 1991.
Любарский Ю.А. Интеллектуальные информационные системы. - М.:Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. – 232 с.
Марселиус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе. М.: Финансы и статистика, 1994.
Макалистер Дж. Искусственный интеллект и Пролог на микроЭВМ. М.: Машиностроение, 1990.
Малпас Дж. Реляционный язык Пролог и его применение : Пер. с англ./ Под редакцией В.Н.Соболева. - М.: Наука. Гл.ред.физ.-мат.лит., 1990.
Мински М. Фреймы для представления знаний.-М.: Энергия, 1979.
Мински М., Пейперт С. Перцептроны. – М.: Мир, 1971.
Мищенко А.В., Попов А.А. Модели управления портфелем ценных бумаг- М.: Российская экономическая академия, 1999.
Нейлор К. Как построить свою экспертную систему / Пер. с англ. - М.: Энергоатомиздат, 1991. -286 с.
Нейроинформатика / А.Н.Горбань и др. – Новосибирск, Наука, 1998.
Нечеткие множества и теория возможностей. Под ред. Р.Ягера. - М.: Радио и связь, 1986
Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. – М.: Радио и связь, 1985.
Обработка знаний. - М: Мир, 1990.
Обработка нечеткой информации в системах принятия решений.- М.: Радио и связь, 1989.
Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: реинжиниринг организации и информационные технологии.-М.:Финансы и статистика, 1997.
Осуга С., Саэки Ю. Приобретение знаний. М.: Мир, 1990-304с.
Осуга С. Обработка знаний. – М.: Мир, 1989.
Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке.- М.:Наука, 1982.
Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованной задачи в диалоге с ЭВМ. - М.: Наука, 1987. - 283 с.
Поспелов Г.С. Искусственный интеллект - основа информационной технологии. М.: Наука, 1988.
Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. – М.: Радио и связь, 1989. – 184 с.
Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. – М.: Наука, 1986.
Построение экспертных систем / Под ред. Ф. Хейос-Рот, Д.Уотерман, Д.Ленат; Пер. с англ. - М.: Мир, 1987.
Проблемы построения и обучения нейронных сетей / под ред. А.И.Галушкина и В.А.Шахнова. - М. Изд-во Машиностроение. Библиотечка журнала Информационные технологии №1. 1999. 105 с.
Роберт Хехт-Нильсен Нейрокомпьютинг: история, состояние, перспективы // Открытые системы. № 4. 1998.
Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Перцептрон и теория механизмов мозга.- М.: Мир, 1965.- 480 с.
Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике. – М.: Экзамен, 2003.
Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Советующие информационные системы в экономике.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.
Системы управления базами данных и знаний. Справочное издание под ред. А.Н.Наумова. - М.: Финансы и статистика, 1991.
Смолин Д.В. Введение в искусственный интеллект. – М.: Физматлит, 2004.
Сойер Б., Фостер Д.Л. Программирование экспертных систем на Паскале.- М.: Финансы и статистика, 1990.
Соколов Е.Н., Вайткявичюс Г.Г. Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру.- М.: Наука, 1989.- 238 с.
Степанов В. Фондовый рынок и нейросети // Мир ПК. 1998. № 12. - C.40-46.
Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональной ЭВМ / Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 1990. - 320с.
Тиори Т., Фрай Д. Проектирование структур баз данных. М.: Мир, 1986.
Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решения.- М.: СИНТЕГ, 1998.
Уоссерман Ф. Нейрокомпьютерная техника. М.: Мир, 1992.
Уотшен Т. Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах.- М.: ЮНИТИ, 1999.
Форсайт Р. Экспертные системы: принципы и примеры. - М.: Радио и связь, 1987.
Хамби Э. Программирование таблиц решений.- М.: Мир, 1976.- 86 с.
Хант Э. Искусственный интеллект: Пер. с англ. Белова Л.А., Крюкова Ю.И. /Под ред. В.Л.Стефанюка.- М.: Мир, 1978.- 558 с.
Хоггер К. Введение в логическое программирование. М.: Мир, 1988.
Хювенен Э., Сеппянен Й. Мир Лиспа. В 2-х томах. - М.: Мир, 1990.
Цыганков В.Д. Нейрокомпьютер и мозг. Учебное пособие. Серия «Информатизация России в ХХI веке».-М.: СИНТЕГ, 2001, 248 с.
Чикул В.М. Основы искусственного интеллекта.-М.: Диалог МГУ, 2000.
Шенк Р. Обработка концептуальной информации. – М.: Энергия, 1980.
Шеннон Р. Имитационное моделирование систем- искусство и наука.-М.:Мир, 1978.-422с.
Широков Ф.В. Введение в нейрокомпьютинг. ИНФРА-М. Электронное издание. 1995.
Экспертные системы. Принципы работы и примеры. Под ред. Р.Форсайта.- М.: Радио и связь, 1987.
Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры / Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 1987. - 191 с.
Эрлих А.А. Технический анализ товарных и финансовых рынков. Прикладное пособие.-М.:ИНФРА.-М, 1996.-176 с.

1 2 3 4 5 6

	Учебно-методический комплекс учебной дисциплины интеллектуальные... Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования города Москвы		Учебно-методический комплекс дисциплины информационные технологии... Специальность 080801. 65 «Прикладная информатика (по областям)» Форма подготовки (очная)
	Учебно-методический комплекс дисциплины управление безопасностью... Рабочая программа предназначена для преподавания дисциплины «Основы электронной коммерции» студентам очной полной формы обучения...		Учебно-методический комплекс дисциплины операционные системы, среды... Сможете ли вы сделать карьеру в той сфере деятельности, которая подразумевает постоянное общение с людьми, или такая
	Учебно-методический комплекс дисциплины разработка и стандартизация... Специальность 080801. 65 «Прикладная информатика (по областям)» Форма подготовки (очная)		Учебно-методический комплекс дисциплины web-технологии Специальность... Специальность 080801. 65 «Прикладная информатика (по областям)» Форма подготовки (очная)
	Учебно-методический комплекс дисциплины: Поведение потребителей Специальность:... Методические указания по выполнению контрольной работы одобрены на заседании Научно-методического совета взфэи		Учебно-методический комплекс дисциплины высокоуровневые методы информатики... Дробно – рациональных функций и построение их графиков с использованием прикладных и инструментальных программных средств
	Учебно-методический комплекс по дисциплине интеллектуальные информационные... Учебно-методический комплекс дисциплины «Интеллектуальные информационные системы». М.: Изд. МиигаиК. Упп «Репрография», 2014 г.,...		Учебно-методический комплекс дисциплины проектирование информационных... Основная цель изучения курса “Исследование систем управления” приобретение знаний, формирование и развитие умений и навыков исследовательской...
	Учебно-методический комплекс для специальности 080801 Прикладная... Адаптировано в соответствии с учебным планом специальность 080801 Прикладная информатика в информационной сфере филиала рггу		Учебно-методический комплекс учебной дисциплины «вычислительные системы,... Программа составлена в соответствии с требованиями фгос впо по направлению подготовки 230700 «Прикладная информатика», профиль подготовки...
	Учебно-методический комплекс дисциплины: Технологии бизнес презентаций... Для девятиклассника, который еще не определился с будущей профессией – это очень сложно. Поэтому на этом уроке я предлагаю учащимся...		Учебно-методический комплекс дисциплины базы данных Специальность:... Справочник студента, дабы уберечь неразумных от подводных камней реки знаний, расставленных злобными преподами. Сам автор имел обширную...
	Учебно-методический комплекс по дисциплине социология специальность:... Личность как социальный тип. Социальный контроль и девиация. Личность как деятельный субъект. Социальные изменения. Социальные революции...		Рабочая программа для студентов направления 080801. 65 «Прикладная информатика в экономике» «Информационные системы в бизнес-реинжиниринге», 080801. 65-14 – «Корпоративные экономические информационные системы»

Учебно-методический комплекс дисциплины интеллектуальные информационные системы Специальность: 080801. 65 «Прикладная информатика (в менеджменте)»

Похожие: