Размер шрифта
Цветовая схема
Изображения
Обычная версия сайта

Дискретная математика

УМКД дисциплины

Рабочая программа и аннотация - RPD_DM_MOAIS_2021.pdf - для просмотра файла необходимо авторизоваться

Методические рекомендации - MR_DM_MOAIS_2021.pdf

Аннотация

1. Цели и задачи изучения дисциплины Цель – формирование логического и алгоритмического мышления обучающихся, позволяющего осуществлять математическое моделирование решения практических задач методами дискретной математики. Задачи курса: 1) формирование знаний об основных понятиях и методах дискретной математики для исследования объектов дискретной структуры; 2) формирование умений применять методы 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, формирующих математическую подготовку бакалавра в области компьютерных наук. 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 обязательную 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 Предшествующие дисциплины: Алгебра и теория чисел 1, Информатика, Математический анализ 1, Основы программирования Последующие дисциплины: Администрирование корпоративных информационных систем, Введение в text-mining, Геометрия и топология 1, Геометрия и топология 2, Дифференциальные уравнения, Инженерия знаний, Инструменты администрирования баз 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, Мультиагентные системы, Мягкие вычисления, Подготовка к процедуре защиты и защита выпускной квалификационной работы, Производственная практика 2: 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