
- •2. Понятие, назначение и виды интеллектуальных систем. (30).
- •Основные типы нейронных сетей. (30).
- •Нейросетевые технологии: понятие, назначение, особенности. (30).
- •Принципы создания и функционирования аис. Состав аис: обеспечивающий и функциональный части. Программное обеспечение и его структура. (30).
- •Экспертные системы и возможности их применения при решении экономических задач. (30).
- •9. Общее программное обеспечение. (30).
- •10. Структура экспертных систем. (30).
- •11. Прикладное программное обеспечение. Пользовательское программное обеспечение. Конкретное программное обеспечение. (30).
- •12. Угрозы безопасности: понятие, виды, классификация. (30).
- •13. Классификация, классификатор. Фасетная и дескрипторная системы классификации объектов. (30).
- •14. Клиент-серверная архитектура: основные варианты. (30).
- •15. Какие программные продукты и средства, предназначенные для разработки и оценки эффективности инвестиционных проектов, Вы знаете? (30).
- •16. Основные механизмы и факторы защиты ис. (30).
- •18. Принципы оперативной аналитической обработки данных olap, rolap-, molap- и molap - модели аналитической обработки бизнес - данных(30).
- •19. Какие программные продукты, предназначенные для решения задач технического анализа, Вы знаете? Какими свойствами должны обладать программные средства технического анализа? (30).
- •20. Системы поддержки и принятия решений (bi-системы): назначение и возможности их применения при выработке бизнес решений (30).
- •21. Какие комплексные автоматизированные системы управления финансово-хозяйственной деятельностью предприятий Вы знаете? Какими свойствами обычно они обладают? (30).
- •23. Какие статистические и математические пакеты программ Вы знаете? Для решения, каких задач в финансовом менеджменте эти пакеты используются? (30).
- •24 . Основные логические модели при проектировании баз данных (30).
- •Логическое (даталогическое) проектирование
- •25. Основные отличия Интеллектуальных информационных систем от других. Области применения интеллектуальных информационных систем (30).
- •26. Принципы построения систем, ориентированных на анализ данных. Хранилища данных (30).
- •27. Определение, предназначение и примеры экспертных систем (30).
- •30. Модели данных, используемые при построении Хранилищ данных. (30).
- •31. Экономическая информационная система: определение, свойства,
- •Свойства экономических информационных систем
- •32. Характеристика сrм-систем (30).
- •33. Жизненный цикл эис (30).
- •34. На какие классы условно можно разделить программные средства, используемые для поддержки принятия решений в финансовом менеджменте? (30).
- •37. Этапы инвестиционного моделирования бизнес-проектов средствами Project Expert (30).
- •38. Системы управления эффективностью бизнеса: развитие и общая архитектура (30).
- •39. Автоматизированное проектирование экономических информационных систем (case-технологии). (30).
- •40. Фасетная система классификации информации (30).
- •42. Этапы инвестиционного моделирования бизнес-проектов средствами Project Expert. (30).
- •43. Цели и задачи применения программы «Audit Expert» (30).
- •44. Иерархическая система классификации информации (30).
- •45. Принципы оперативной аналитической обработки данных olap (30).
- •46. Структурные единицы информации (30).
- •47. Технология работы с системой «Контур Стандарт» (30).
- •48. Общее программное обеспечение. Прикладное программное обеспечение. Пользовательское программное обеспечение. Конкретное программное обеспечение.(30).
23. Какие статистические и математические пакеты программ Вы знаете? Для решения, каких задач в финансовом менеджменте эти пакеты используются? (30).
Sage — программа для математических расчетов, объединяющая множество существующих свободных пакетов единой среде, написанной на Python.
SMath Studio — бесплатный математический пакет с графическим интерфейсом для вычисления математических выражений и построения двумерных и трёхмерных графиков.
Программа Stata - это универсальный пакет для решения статистических задач в самых разных прикладных областях: экономике, медицине, биологии, социологии.
Статистические пакеты: Из российских пакетов более известны STADIA, Олимп, Класс-Мастер, КВАЗАР, Статистик-Консультант; американские пакеты – ODA, WinSTAT, Statit ,STATISTICA, SPSS
24 . Основные логические модели при проектировании баз данных (30).
Проектирование баз данных — процесс создания схемы базы данных и определения необходимых ограничений целостности.
Логическое (даталогическое) проектирование
Логическое (даталогическое) проектирование — создание схемы базы данных на основе конкретной модели данных, например, реляционной модели данных. Для реляционной модели данных даталогическая модель — набор схем отношений, обычно с указанием первичных ключей, а также «связей» между отношениями, представляющих собой внешние ключи.
Преобразование концептуальной модели в логическую модель, как правило, осуществляется по формальным правилам. Этот этап может быть в значительной степени автоматизирован.
На этапе логического проектирования учитывается специфика конкретной модели данных, но может не учитываться специфика конкретной СУБД.
25. Основные отличия Интеллектуальных информационных систем от других. Области применения интеллектуальных информационных систем (30).
Термин «интеллект» происходит от латинского слова intellectus – разум, рассудок.
Под «искусственным интеллектом» обычно понимают способность информационных систем брать на себя некоторые функции человеческого разума.
К примерам таких функций можно отнести принятие решений на основе накопленного опыта и с учетом анализа состояния объекта и внешней среды.
Интеллектуальными следует считать лишь слабоформализованные задачи, такие, для которых алгоритм решения неизвестен, или его слишком сложно определить.
Искусственным интеллектом также называют отрасль научных знаний, связанных с созданием интеллектуальных информационных систем (ИнИС) – класса информационных систем, нацеленных на решение интеллектуальных задач.
Общим для них является:
способность к накоплению знаний в целях их последующего применения;
возможность функционирования в условиях неопределенности информации или знаний о закономерностях функционирования исследуемой предметной области;
поэтапное улучшение качества решения.
Отличительные особенности ИИС по сравнению с обычными ИС состоят в следующем:
- интерфейс с пользователем на естественном языке с использованием бизнес-понятий, характерных для предметной области пользователя;
- способность объяснять свои действия и подсказывать пользователю, как правильно ввести экономические показатели и как выбрать подходящие к его задаче параметры экономической модели;
- представление модели экономического объекта и его окружения в виде базы знаний и средств дедуктивных и правдоподобных выводов в сочетании с возможностью работы с неполной или неточной информацией;
- способность автоматического обнаружения закономерностей бизнеса в ранее накопленных фактах и включения их в базу знаний.