Рабочая программа и аннотация
- RPD_TG_MOAIS_ 2019.pdf - для просмотра файла необходимо авторизоваться
Методические рекомендации -
MU_TG_MOAIS.pdf
1. Цели и задачи изучения дисциплины Цель – формирование логического и алгоритмического мышления обучающихся, позволяющего применять математический аппарат теории графов для решения практических задач. Задачи курса: 1) формирование знаний об основных понятиях, методах и алгоритмах теории графов; 2) формирование умений применять методы теории графов в решении практических задач; 3) формирование навыков реализации алгоритмов теории графов. 2. Краткая характеристика учебной дисциплины Дисциплина «Теория графов» является одной из базовых дисциплин цикла, формирующего математическую подготовку бакалавра в области математического обеспечения информационных систем. 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 вариативную часть "Блок 1" образовательной программы бакалавриата, реализуется на 2-м году обучения с трудоемкостью освоения - 4.0 Зет. 4. Взаимосвязь дисциплины с предшествующими и последующими дисциплинами учебного плана подготовки Дисциплина входит в базовую часть «Блок 1» образовательной программы бакалавриата, реализуется на 1-м году обучения с трудоемкостью освоения – 4.0 Зет. Предыдущие дисциплины: Информатика, Основы программирования, Программирование, Алгебра и теория чисел, Математический анализ 1, Математический анализ 2, Дискретная математика. 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, 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: ПК 1 - Способен демонстрировать базовые знания математических и естественных наук, программирования и информационных технологий УК 1 - Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач