- •2. Программные и аппаратные средства кит. Перспективы и направления развития кит.
- •3. Математические модели решения экономических задач. Целевые функции, ограничения. Методы оптимизации.
- •4.Основы прогнозирования. Аппроксимация. Среднеквадратическое отклонение.
- •6.Стандартные функции прогнозирования. Экспоненциальная аппроксимация.
- •7. Анализ и решение задач межотраслевого баланса в excel.
- •10. Ска Maple. Исследование функций. Экстремум.
- •11. Ска Maple. Исследование функции. Минимум и максимум.
- •12.Ска Maple. Отыскание оптимума. Симплекс – метод.
- •13. Библиотека optimization.
- •14. Ска Maple. Линейная алгебра. Матричные операции.
- •15. Ска Maple. Линейная алгебра. Решение линейных уравнений.
- •16. Анализ и решение задач межотраслевого баланса в Maple.
- •19. Ска Maple. Статистика. Модули библиотеки.
- •22. Ска Maple. Финансовые функции.
- •23. Компьютерные сети. Основные виды и их характеристики. Топология сетей.
- •24. Компьютерные сети. Адресация в сетях.
- •25. Технологии доступа в Internet.
- •26.Internet/Intranet – технологии. Протоколы tcp/ip.
- •28. Internet/Intranet – технологии. Url. Служба доменных имен.
- •29. Поисковые системы в Internet. Принципы организации поисковых систем.
- •31. Стандарты интеграции систем (mrp, mrp II).
- •32. Стандарты интеграции систем (erp, crm, csrp).
- •35. Методологии информационного и функционального моделирования.
- •37. Реинжиниринг бизнес-процессов. Основные этапы реинжиниринга.
- •38. Моделирование бизнес-процессов. Два вида моделей (as is, to be).
- •39. Информационные технологии и реинжиниринг бизнес-процессов.
- •40. Технологии автоматизированного проектирования корпоративных информационных систем (case, rad).
- •41. Html. Назначение. Структура документа. Стилевое оформление документов.
- •42. Html. Нумерованные списки. Ненумерованные списки.
- •43. Html. Гипертекстовые ссылки.
- •45. Html. Таблицы. Основные тэги.
- •46. Понятие проекта и его свойства.
- •48. Управляемые параметры проекта. Задачи управления проектом.
- •53. Искусственный интеллект. Основные понятия.
- •54. Искусственный интеллект. Модели представления знаний.
- •55. Искусственный интеллект. Экспертные системы.
- •56. Искусственный интеллект. Нейросети.
- •57. Пакеты прикладных программ для статистического анализа.
- •58. Специализированные программы для специальности.
- •60. Обеспечение информационной безопасности кис.
53. Искусственный интеллект. Основные понятия.
Искусственный интеллект – это возможность решения задач, которые до сих пор не удавалось решить человеку, машинным способом с помощью программных средств. Основной проблемой искусственного интеллекта является разработка методов представления и обработки знаний. К программам искусственного интеллекта относятся: игровые программы (стохастические, компьютерные игры); естественно-языковые программы - машинный перевод, генерация текстов, обработка речи; распознающие программы – распознавание почерков, изображений, карт; программы создания и анализа графики, живописи, музыкальных произведений. Выделяются следующие направления искусственного интеллекта: экспертные системы; нейронные сети; естественно-языковые системы; эволюционные методы и генетические алгоритмы; нечеткие множества; системы извлечения знаний.
54. Искусственный интеллект. Модели представления знаний.
К программам искусственного интеллекта относятся: игровые программы (стохастические, компьютерные игры); естественно-языковые программы - машинный перевод, генерация текстов, обработка речи; распознающие программы – распознавание почерков, изображений, карт; программы создания и анализа графики, живописи, музыкальных произведений. Выделяются следующие направления искусственного интеллекта: экспертные системы; нейронные сети; естественно-языковые системы; эволюционные методы и генетические алгоритмы; нечеткие множества; системы извлечения знаний.
55. Искусственный интеллект. Экспертные системы.
ЭС – это программные средства, которые используют знания и процедуры вывода для решения задач, трудных для человека. Структура ЭС: 1)рабочая память (РП) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных, решаемой в данный момент задачи; 2)база знаний (БЗ) предназначена для хранения долгосрочных данных о рассматриваемой области и правил преобразования этих данных; 3)решатель на основании исходных данных из РП и знаний из БЗ формирует последовательность правил, приводящих к решению задач; 4) объяснительный компонент (ОК) объясняет как система получила решение задачи и какие правила она при этом использовала; 5)компонент приобретения знаний (КПЗ) автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями; 6) диалоговый компонент (ДК) ориентирован на организацию удобного интерфейса, используемого для решения задач и приобретения знаний. ЭС делятся на: малые ЭС, ориентированы на БД Access, MS SQL, Dbase; средние, поддерживают Oracle, среды программирования Delphi, Visual Basic, используют ОС типа Unix; большие, ориентированны на Oracle, Sybase, Informix, используют язык логического программирования ПРОЛОГ. ЭС классифицируются: по типам решаемых задач - диагностика, проектирование, прогноз, планирование, обучение; по характеристикам задач – структурированные, неструктурированные, достоверные, с вероятностью достоверности; по внутренней структуре - фреймовые (представляющие классы знаний), использующие предикаты (т.е. отношения между знаниями), семантические сети, на основе правил алгебры-логики и нечетких множеств.