
- •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.
56. Искусственный интеллект. Нейросети.
Нейронные сети - это одно из направлений искусственного интеллекта, которые реализуют нейросетевые алгоритмы. Делятся на : 1)сети общего назначения, которые поддерживают около 30 нейросетевых алгоритмов и настраиваются на решение конкретных задач; 2)объектно-ориентированные - используемые для распознания символов, управления производством, предсказание ситуаций на валютных рынках; 3)гибридные - используюемые вместе с определенным программным обеспечением (Excel, Access, Lotus). Нейронные сети также относятся к инструментальным средствам создания ЭС и СППР и представляют собой совокупность связанных узлов, моделирующих структуру биологического нейрона. Области применения нейронных сетей: 1)чтение печатных текстов; 2)распознание ручного и печатного шрифтов; 3)контроль качества на производстве, классификация дефектов; 4)финансовый анализ и прогнозирование инвестиционных проектов, курса $ и ценных бумаг; 5)области управления и оптимизации управления химического производств, ядерных реакторов; 6)военная промышленность для моделирования военных конфликтов; 7) в медицине; 8)в области ИТ.
57. Пакеты прикладных программ для статистического анализа.
Statistica— пакет для всестороннего статистического анализа, разработанный компанией StatSoft.
Эконометрический пакет Eviews обеспечивает особо сложный и тонкий инструментарий обработки данных, позволяет выполнять регрессионный анализ, строить прогнозы в Windows-ориентированной компьютерной среде.
SPSS Statistics (Statistical Package for the Social Sciences) — компьютерная программа для статистической обработки данных, предназначенная для проведения прикладных исследований в первую очередь социальных науках.
По сравнению с ранее приведенными пакетами, обладает существенно меньшим инструментарием статистического анализа данных.
58. Специализированные программы для специальности.
59. Справочно-информационные системы. Основные возможности.
Единая справочно-информационная система (ЕСИС) -- распределенная система доведения до пользователей информации, получения запросов и выдачи справок в интерактивном режиме в различных форматах (текстовом, аудио, видео) с использованием следующих каналов доступа:
корпоративная сеть передачи данных
телефонная сеть общего пользования
Интернет
Возможности ЕСИС
максимально возможный широкий охват обслуживаемых граждан/клиентов
простые и удобные способы раскрытия информации
полную, достоверную и оперативную информацию
минимизацию времени обслуживания
минимизация времени и затрат ресурсов сотрудников предприятия при взаимодействии с пользователями системы
60. Обеспечение информационной безопасности кис.