Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах и улицах «Добрая дорога детства» 2

• 
  основные понятия автоматизации управления;
  
• 
  суть кибернетического подхода к управлению предприятием;
  
• 
  понятие адаптивности информационной системы;
  
• 
  основные понятия методов теории управления, используемые в АСУП;
  

• 
  выделять основные элементы управления предприятием;
  
• 
  определять качественные параметры системы, обеспечивающие ее адаптивность;
  

• 
  концепции MRP, MRP2, ERP, APS;
  
• 
  структуру MRP2;
  
• 
  описание бизнес процессов управляемых в MRP2 и ERP
  

• 
  выделять основные бизнес процессы предприятия;
  

• 
  методы, используемые в адаптивных информационных системах при составлении графика выпуска продукции;
  
• 
  принципы планирования потребности в ресурсах в адаптивных информационных системах;
  
• 
  механизмы оперативного управления производством, заложенные в адаптивных информационных системах
  
• 
  методологию управления проектами и программами
  

• 
  определять основные методы, используемые в модулях адаптивных информационных систем управления предприятием при решении конкретных задач управления;
  
• 
  формировать цели и подцели проекта, выделять задачи и подзадачи, которые необходимо решать для достижения этих целей.
  

• 
  модели жизненного цикла адаптивной информационной системы и его основные этапы;
  
• 
  принципиальные отличия между каскадной, поэтапной с промежуточным контролем и спиральной моделями.
  

• 
  определять типы жизненного цикла для конкретной информационной системы;
  
• 
  выбирать подходящую модель жизненного цикла адаптивной информационной системы для решения задач автоматизации.
  

• 
  основные структурные методы анализа;
  
• 
  алгоритмы формирования модели поведения, модели данных
  
• 
  объектно - ориентированный подход к анализу организации (предприятия)
  
• 
  принципы формирования технического задания на разработку адаптивных информационных систем
  

• 
  использовать на практике методику Йордана структурного анализа для формирования модели поведения системы;
  
• 
  строить диаграммы сущность – связь для формирования модели данных;
  

• 
  основные понятия динамического моделирования;
  
• 
  принципы разработки адаптивных динамических моделей
  
• 
  области использования адаптивных динамических моделей
  

• 
  разрабатывать динамические адаптивные модели бизнес процессов
  
• 
  создавать удобный пользовательский интерфейс;
  

Основные понятия адаптивных нейронных сетей. Типы нейронных сетей. Самообучающиеся сети. Сети Кохонена и Хопфилда. Принципы подбора параметров нейронных сетей. Многослойные сети с обратным распространением ошибки. Обучающий алгоритм обратного распространения. Переобучение и обобщение. Задачи, решаемые на нейронных сетях. (8 часов).

• 
  базовые понятия и типы адаптивных нейронных сетей;
  
• 
  принципы работы адаптивных нейронных сетей;
  
• 
  области использования нейросетевых адаптивных систем
  

• 
  формировать структуру нейронной сети
  
• 
  формировать обучающую и тестирующие выборки для нейронных сетей
  
• 
  обучать нейронные сети;
  

• 
  изучает постановку задачи;
  
• 
  решает задачу с использованием доступных прикладных пакетов, таких как 1С, Powersim, BrainMaker, NeuroSolutions, текстовый и графический процессоры;
  
• 
  описывает схему работы системы, схему данных, схему взаимодействия модулей для своей задачи средствами графического процессора;
  
• 
  разрабатывает краткий отчёт о проделанной работе посредством текстового процессора и средствами презентационной графики;
  
• 
  посредством технологии OLE включает в отчёт таблицы, графики, схемы, разработанные в среде других приложений;