
- •1 Инф, экон инф, технол, инф технол, кит, инф с-ма
- •2. Классиф комп инф тех: базовые (универсальные) и технологии предметных областей (специальные)
- •3. Автоматизир системы упр-я, их классиф и виды обеспеч.
- •4. Кис. Корп инф техн. Техн клиент-сервер
- •5. Mrp и erp стандарты – основа по кис. Crm системы
- •6. Erp системы. Характеристика систем класса erp, представленных на рынке программного обеспечения Республики Беларусь
- •7. Комп сети. Классиф и услуги, предост комп сетями. Компоненты.
- •8. Среды передачи данных. Кабели. Устр-ва для подсоед комп к линиям связи.
- •9. Топологии лок сетей. Связь топологий с исп протоколами канального уровня.
- •10. Модель osi. Протоколы. Инкапсуляция пакетов.
- •11. Передача данных по сети ‑ протоколы канального ур. Адрес сетевой карты.
- •12. Методы доступа к среде передачи.
- •13. Протоколы сетевого и транспортного уровней. Протокол ip. Стек протоколов tcp/ip.
- •15. Утилиты сетевой опер системы Windows.
- •16. Электронная почта. Программное и техническое обеспечение.
- •17. Электронная почта. Протоколы прикладного уровня pop3, smtp.
- •18. Протоколы прикладного уровня ‑ характеристика и примеры. Технология клиент-сервер – основа работы сетевых приложений.
- •19. Сервис www. Протокол http. Url. Примеры url адресов.
- •20. Реализация технологии клиент-сервер в www, web серверы и браузеры.
- •21. Метаязыки и языки разметки текста. Html: основные понятия и правила синтаксиса.
- •22. Элементы структуры html. Фреймы.
- •23. Таблицы и списки в html. Примеры.
- •24. Графика и html. Характеристика графических форматов. Организация графических указателей. Примеры.
- •25. Гиперссылки - связывание html- документов. Относительная и абсолютная адресация. Примеры.
- •26. Понятие web-сайта. Требования к структуре и дизайну web-сайта. Этапы создания web-сайта.
- •27. Средства разработки web-сайтов и их характерные черты. Примеры программных средств разработки сайтов и их краткая характеристика.
- •28. Информационные ресурсы. Поисковые машины и каталоги. Структура информационно-поисковой системы. Метапоисковые системы.
- •29. Поиск информации в Internet. Языки поисковых запросов. Алгоритм поиска информации в Internet.
- •30. Системы поддержки принятия решений и их структура.
- •31. Понятие искусственного интеллекта. Экспертные системы. Знания.
- •32. Области применения и классы задач, решаемых экспертными системами. Примеры широко исп. Экспертных систем.
- •33. Целесообразность разработки экспертных систем.
- •34. Экспертная оболочка esWin. Фреймы, слоты, правила, база знаний, база фактов.
- •35. Понятие искусственного интеллекта. Нейрон.
- •36. Характеристика этапов работы с нейронной сетью.
- •37. Реинжиниринг бизнес-процессов. Основные принципы.
- •38. Основные компоненты реинжиниринга бизнес-процессов.
- •39. Принципы функционального моделирования.
- •40. Методология idef0. Синтаксис
- •41. Стрелки в idef0 и их классификация.
- •42. Синтаксис idef0 моделей.
- •43. Программный пакет bpWin. Характеристика поддерживаемых нотаций в пакете bpWin.
- •44. Функционально-стоимостной анализ и порядок его проведения в пакете bpWin.
- •45. Жизненный цикл информационной системы. Каскадное и спиральное проектирование информационных систем.
- •46. Типовые этапы и содерж работ по созд автоматизир инф с-мы.
- •47. Стандарты, реглам жизнен цикл инф систем. Стадии и этапы созд автоматиз инф систем согл ст 34.601-90.
- •48. Автоматизация проектир-я с исп case-средств, хар-ка case- средств.
- •49. Разделы технич задания на созд инф системы и их содержание.
- •50. Понятие инф безоп-ти, угрозы без-ти. Прав основы инф безоп в рб.
- •51. Методы и ср-ва защиты инфы.
32. Области применения и классы задач, решаемых экспертными системами. Примеры широко исп. Экспертных систем.
Осн. классы задач, реш-х ЭС: •диагн-ка, •прогноз-е, •идентиф-я,•упр-е,•проектир-е,•мониторинг.обл-ти д-ти, где исп. ЭС: •медиц., •вычисл. тех-ка, •воен. дело, •микроэл-ка, •радиоэл-ка, •юриспр-я, •эк-ка, •экол-я, •геол-я (поиск пол. ископ.)Примеры шир. изв-х ЭС: DENDRAL - ЭС для распозн-я стр-ры сложн. органич. молекул по рез-м их спектральн. анализа;MOLGEN - ЭС для выр-ки гипотез о стр-ре ДНК на осн. экспер-в с ферментами,XCON - ЭС для конфигурир-я (проектир-я) вычисл. компл-в VAX-11 в корп-и DEC в соотв-и с заказом покупателя;MYCIN - ЭС диагн-ки кишеч. заболев-й;PUFF - ЭС диагн-ки легочн. забол-й;MACSYMA - ЭС для символьн.преобр-й алгебраич. выр-й;YES/MVS - ЭС для упр-я многозадач.операц. сист. MVS больших ЭВМ корп-и IBM;DART - ЭС для диагн-ки больш.НМД корпорации IBM;PROSPECTOR - ЭС для консульт.при поиске залежей пол. ископ.;POMME - ЭС для выдачи рекоменд-й по уходу за яблоневым садом;ЭСПЛАН - ЭС для планир-я пр-ва на Бакинск. нефтеперераб. заводе;МОДИС - ЭС диагн-ки различ. ф-м гипертонии.
33. Целесообразность разработки экспертных систем.
ЭС целес. исп. тогда, когда 1) разр-ка ЭС возм-на, 2) оправдана и 3) методы инженерии знаний соотв. решаем.задаче. Рассм-м более подр. эти условия. Р-ка ЭС в-на, когда: •сущ. эксперты в данн.обл-ти ;•эксперты д-ны сх-ся в оценке предлаг. реш-я;•эксперты д-ны уметь выраз.на естествен. языке и объясн. исп-е методы; •задача треб. только рассужден., а не д-й;•задача не д-на быть слишком трудн., ее реш-е д-но заним. у экс-та до неск. часов или дней, а не недель или месяцев;•зад. д-на отн-ся к достат. структурир. обл-ти; •реш-е не д-но исп-ть в значит. мере здрав. смысл ( т.е. широк. спектр общ. свед. о мире и о сп-бе его функционир-я ). Р-ка ЭС опр-на, если:•реш-е задачи принес. значит. эф-т: •исп-ть чел-а-эксперта невозм. из-за огранич. кол-ва эксп-ов или из-за необх-и выполн-я эксп-зы одновр.во мног. местах; •при перед. инф-и эксп-ту происх. значит. потеря врем. или инф-и; •необх-мо реш. задачу в окр-и, враждеб. чел-у. М-ды инженерии знаний соотв. задаче, если задача обл. след. харак-ми:•м.б. естествен. обр-м решена поср-вом манипул. с символами, а не с числами; •имеет эвристич. природу, т.е. не годится задача, кот. м.б. реш. гарант-но с пом. нек. формальн. процедур; •д-на б.достат. сложной, чтобы оправд. затраты, но не чрезм. сложной; •д-на б.достат. узкой, но практически значим.
34. Экспертная оболочка esWin. Фреймы, слоты, правила, база знаний, база фактов.
ESWin — программ. оболочка-интерпрет-р для раб. с продукцион.-фреймов.ЭС. Опис-я прогр-я оболочка предн-на для реш-я задач обр-го логич-го вывода на осн. фреймов и правил-продукций.Знания – это закон-ти предм. об-ти (принципы, связи, законы), получ-е в рез-те практич. деят-ти и проф-го опыта, позвол-е спец-ам ставить и решать задачи в этой обл-ти. База знаний – это семантич. модель, опис-я предм. обл. и позвол-я отв. на такие в-сы из этой предм. обл., ответы на кот. в явном виде не прис-т в базе.База зн. явл. осн. комп-том ЭС.Эксп. система – это комп. прог-ма, спос-я замен. спец-та-эксп-та в реш-и проблемн.ситуации. В ЭС осн. моделями представл-я знаний явл. продукционн.модели и фреймы.Прод-я модель – это модель, осн-я на представл-и знания в виде правил "Если (усл-е), то (д-е)".Под "усл-м" поним-ся нек. предлож-е-образец, по кот. осущ- поиск в базе знаний, а под "д-м" – д-я, вып-е при успешн. исходе поиска.При исп-и прод-й модели исх-е факты – данн. – хр-ся в базе фактов, а набора правил – в базе знаний.Фрейм – это абстракт. образ для предст-я нек. стереотипа воспр-я.Различ. фреймы-классы, хр-ся в базе знаний, и фреймы–экземпляры, кот. соз-ся для отобр-я реальн. фактич. ситуац. на осн. поступ-х данных.Фрейм-класс сод. набор атрибутов – слотов. В фрейме-экз-ре слотам присв-ся конкр-е значения. В пакете ESWin в общ. виде фрейм-класс выгл. следу. обр-м:1.FRAME Имя фрейма;2.Имя слота 1: (значения слота 1);3.Имя слота 2: (значения слота 2)…4.Имя слота n: (значения слота n);5.ENDFR.Правило опр-т, что след. делать в данн.конкр. ситуац., и сост. из 2 ч.: усл-я, кот.м. вып-ся или нет, и д-я, кот. след. произв., если усл. вып..В пак. ESWin пр-о выгл-т как:1.RULE Номер правила; 2. Условие 1.....; 3. Условие n; 4.DO; 5. Заключение 1; ......; 6.Заключение m;7.ENDR