Рабочая программа и аннотация
- RPD_MAS_MOAIS_2021.pdf - для просмотра файла необходимо авторизоваться
Методические рекомендации -
MU_MAS_MOAIS.pdf
1. Цели и задачи изучения дисциплины Цель: Формирование у обучающихся знаний об основных, концептуальных понятиях мультиагентных технологий; умений и навыков разработки мультиагентных систем. Задачи: 1) формирование понимания о роли и месте мультиагентных технологий в решении задач решающих систем второго рода; 2) формирование знаний об основных видах агентных архитектур и стратегиях управления мультиагентными коллективами; 3) формирование умений самостоятельно решать профессиональные задачи, связанные с применением мультиагентными системами; 4) формирование навыков разработки мультиагентных систем в профессиональной деятельности на основе методов системного моделирования. 2. Краткая характеристика учебной дисциплины Дисциплина изучает методы, модели, средства и технологии компьютерной обработки информации и автоматизированного управления на основе теории искусственных агентов и многоагентных 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: Администрирование корпоративных компьютерных сетей, Алгебра и теория чисел 1, Алгебра и теория чисел 2, Введение в text-mining, Геометрия и топология 1, Геометрия и топология 2, Дискретная математика, Дифференциальные уравнения, Информатика, Математический анализ 1, Математический анализ 2, Математический анализ 3, Методы вычислений, Методы оптимизации, Мягкие вычисления, Основы программирования, Программирование, Производственная практика 1: Научно-исследовательская работа, Структуры и алгоритмы компьютерной обработки данных, Теория вероятностей и математическая статистика, Теория графов, Учебная практика: научно-исследовательская работа (получение первичных навыков научно-исследовательской работы). Последующие дисциплины: Инженерия знаний, Искусственные нейронные сети, Математические основы криптографии, Машинное обучение в цифровой экономике, Прикладной системный анализ, Производственная практика 2: Научно-исследовательская работа, Производственная практика 3: Научно-исследовательская работа, Рекурсивно-логическое программирование, Системы поддержки принятия решений, Теория языков и трансляций, Технология разработки параллельных программ, 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 2 - Способность 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