Рабочая программа и аннотация
- RPD_DM_MOAIS_2020.pdf - для просмотра файла необходимо авторизоваться
Методические рекомендации -
MU_DM_MOAIS_2020.pdf
1. Цели и задачи изучения дисциплины Цель - формирование у обучающихся теоретических знаний по основам теории множеств, общей алгебры, теории булевых функций, теории графов, а также практических навыков работы с абстрактными понятиями математики, использования математического аппарата в решении конкретных задач, в том числе и прикладных. Освоение дисциплины будет способствовать развитию у обучающегося ряда профессиональных компетенций. Задачи курса: 1) формирование знаний об основных понятиях дискретной математики; 2) развитие умений применять знания дискретной математики в решении профессиональных задач; 3) формирование навыков исследования и решения формализованных задач дискретной математики. 2. Краткая характеристика учебной дисциплины Дисциплина «Дискретная математика» является одной из базовых дисциплин цикла, формирующего подготовку специалиста в области прикладной математики и информатики. Основным методологическим принципом построения программы курса является принцип поэтапного системного накопления знаний и формирования необходимых компетенций по модели: от простого и/или знакомого к сложному и/или незнакомому, а основной методологической стратегией прохождения отдельных разделов программы является ступенчатость и цикличность, предусматривающие постепенный возврат к ранее усвоенному материалу на более высоком языковом и концептуальном уровне. 3. Место дисциплины в структуре образовательной программы Дисциплина входит в базовую часть "Блок 1" образовательной программы бакалавриата, реализуется на 1-м году обучения с трудоемкостью освоения - 4.0 Зет. 4. Взаимосвязь дисциплины с предшествующими и последующими дисциплинами учебного плана подготовки Предыдущие дисциплины: Информатика, Основы программирования, Алгебра и теория чисел, Математический анализ 1. Последующие дисциплины: Администрирование корпоративных информационных систем, Администрирование корпоративных компьютерных сетей, Геометрия и топология, Дифференциальные уравнения, Инженерия знаний, Инструменты администрирования баз данных, Интеллектуальный анализ данных, Искусственные нейронные сети, Компьютерное моделирование, Математическая логика, Математический анализ 3, Машинное обучение в цифровой экономике, Методы вычислений, Методы математической статистики в научных исследованиях, Методы оптимизации, Мягкие вычисления, Подготовка к процедуре защиты и защита выпускной квалификационной работы, Производственная практика 1: Научно-исследовательская работа, Производственная практика 2: Научно-исследовательская работа, Производственная практика 3: Научно-исследовательская работа, Рекурсивно-логическое программирование, Системы искусственного интеллекта, Структуры и алгоритмы компьютерной обработки данных, Теория вероятностей и математическая статистика, Теория вычислительных процессов и структур, Теория графов, Технология разработки параллельных программ, Технология разработки программного обеспечения, Учебная практика: научно-исследовательская работа (получение первичных навыков научно-исследовательской работы), Функциональное программирование, Функциональный анализ. 5. Ожидаемые результаты освоения дисциплины В результате освоения дисциплины, у обучающихся должны быть сформированы следующие компетенции: ОПК1 - Способен применять фундаментальные знания, полученные в области математических и (или) естественных наук, и использовать их в профессиональной деятельности УК 1 - Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач