Размер шрифта
Цветовая схема
Изображения
Обычная версия сайта

Мягкие вычисления

УМКД дисциплины

Рабочая программа и аннотация (2021 г.) - РПД_МягВыч_МОАИС_21.pdf - для просмотра файла необходимо авторизоваться

Методические рекомендации - МР_МягВычМОАИС_бак21.pdf

Аннотация

Аннотация рабочей программы дисциплины "Мягкие вычисления" 1. Цели и задачи изучения дисциплины Целью изучения данной дисциплины является формирование целостного представления о современном состоянии области искусственного интеллекта "Мягкие вычисления". Задачи: 1) формирование базовых знаний об основных методологиях мягких вычислений как инструментах решения задач с высокой степенью неопределенности в сфере науки, техники и производства, развитие на этой основе математического и алгоритмического мышления обучающихся и раскрытие их творческого потенциала; 2) формирование умений у обучающихся самостоятельно осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять методы и алгоритмы мягких вычислений для решения поставленных задач; 3) формирование и развитие у обучающихся навыков исследования на основе методов нечеткой логики и эволюционных вычислениях в конкретной области профессиональной деятельности. 2. Краткая характеристика учебной дисциплины Дисциплина "Мягкие вычисления" призвана дать общее представление о методологиях мягких вычислений, сформировать базовое представление, умения и навыки по применению этих методологий при решении практических задач. Дисциплина обеспечивает совершенствование навыков, полученных при изучении естественно-научных дисциплин. Также она призвана расширить кругозор в области системного моделирования при исследовании и проектировании программных систем. 3. Место дисциплины в структуре образовательной программы Дисциплина входит в формируемую часть "Блок 1" образовательной программы бакалавриата, реализуется на 3-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, Математический анализ, Дифференциальные уравнения, Теория вероятности и математическая статистика, Дискретная математика, Информатика, Основы программирования, Программирование, Базы данных, Операционные системы, Учебная практика (получение первичных навыков научно-исследовательской работы), Производственная практика 1: Научно-исследовательская работа. Последующие дисциплины: Искусственные нейронные сети, Инженерия знаний, Системы искусственного интеллекта, Теория графов, Интеллектуальный анализ данных, Машинное обучение в цифровой экономике, Администрирование корпоративных информационных систем, Инструменты администрирования баз данных, Производственная практика 2: Научно-исследовательская работа, Производственная практика 3: Научно-исследовательская работа, Подготовка к процедуре защиты и защита выпускной квалификационной работы. 5. Ожидаемые результаты освоения дисциплины В результате освоения дисциплины, у обучающихся должны быть сформированы следующие компетенции: ПК-1. Способен демонстрировать базовые знания математических и естественных наук, программирования и информационных технологий. ПК-2. Способен проводить под научным руководством исследование на основе существующих методов в конкретной области профессиональной деятельности. УК-1. Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач.