Рабочая программа и аннотация
- РП_НечетЛог_БИ_2020.pdf - для просмотра файла необходимо авторизоваться
Методические рекомендации -
MR_NLNS_BI_28-09-16.pdf
Направление подготовки: 38.03.05 «Бизнес-информатика» Направленность программы: Аналитическая поддержка бизнеса Форма обучения: очная Присваиваемая квалификация (степень): бакалавр Год набора: 2020 1. Цели и задачи изучения дисциплины Цель преподавания курса – дать обучающимся теоретические и практические знания по применению методов нечеткого и нейросетевого моделирования для решения задач управления в экономических системах с использованием современного программного обеспечения. Задачи изучения дисциплины: - усвоить принцип действия нейронных сетей, - уметь решать практические задачи прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов и экономических явлений методом нечеткого моделирования, - обладать навыками нейросетевого моделирования бизнес-процессов. 2. Краткая характеристика учебной дисциплины В рамках дисциплины «Нечеткая логика и нейронные сети» изучаются основные понятия и особенностей нечеткой логики; архитектуры, свойств и алгоритмов обучения основных классов, нейронных и нечетких нейронных сетей. У обучающихся формируются практические навыки использования программ моделирования нейронных сетей для решения социально-экономических задач. 3. Место дисциплины в структуре образовательной программы Дисциплина входит в обязательную часть "Блок 2" образовательной программы бакалавриата, реализуется на 3-м году обучения с трудоемкостью освоения - 3.0 Зет. 4. Взаимосвязь дисциплины с предшествующими и последующими дисциплинами учебного плана подготовки Связь с предшествующими дисциплинами: Для изучения дисциплины «Нечеткая логика и нейронные сети» студент должен обладать знаниями по дисциплине «Теория систем и системный анализ», «Инструментальные средства моделирования бизнес-процессов». Связь с последующими дисциплинами: Компетенции, сформированные в результате освоения содержания дисциплины «Нечеткая логика и нейронные сети», необходимы для освоения следующих дисциплин учебного плана: «Инженерия знаний и интеллектуальные системы». 5. Ожидаемые результаты освоения дисциплины В результате освоения дисциплины, у обучающихся должны быть сформированы следующие компетенции: ПК 17 - Способность использовать основные методы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности для теоретического и экспериментального исследования. ПК 18 - Способность использовать соответствующий математический аппарат и инструментальные средства для обработки, анализа и систематизации информации по теме исследования.