«Дискретная математика»

1. Алгебра множеств, свойства операций объединения, пересечения и дополнения.

2. Бинарные отношения на множествах. Инверсия и композиция бинарных отношений. Свойство инверсии композиции двух бинарных отношений.

3. Свойства бинарных отношений (рефлексивность, иррефлексивность, симметричность, антисимметричность и транзитивность).

4. Отношения эквивалентности и его связь с разбиением множеств. Классы эквивалентности. Отношение порядка и его свойства.

5. Высказывания и операции над ними. Алгебра логики. Равносильные формулы логики высказываний.

6. Логика предикатов. Кванторы. Равносильные формулы логики предикатов. Приведенные нормальные формы.

7. Суперпозиция булевых функций. Функциональная полнота системы булевых функций в слабом смысле.

8. Критерий полноты системы булевых функций.

9. Определение конечного автомата. Способы задания конечного автомата. Пример.

10. Графы. Способы представления графа. Маршруты. Цепи. Циклы. Связность. Эйлеровы и Гамильтоновы графы.

«Системное программирование»

1. Ассемблеры.

2. Команды обработки строк. Обработка таблиц.

3. Свойства операторов работы с экраном.

4. Логика и организация программы. Компоновка программ. Выполнение программ.

5. Макросредства. Макропроцессоры.

6. Загрузчики и редакторы связей. Кросс-системы.

7. Основные понятия объектно-ориентированного проектирования.

8. Пользовательские классы, пользовательские свойства класса. Библиотека класса.

9. Конструктор свойства Property Get,Set, ReadOnly

10. Наследование классов

11. User Control

12. Область видимости, время жизни, наследование, полиморфизм

13. Класс, атрибуты

«Интеллектуальные информационные системы»

1. Кибернетическая система. Классификация систем управления. Характеристики систем управления.

2. Фазовые пространства. Представление моделей объектов управления в пространстве состояний.

3. Анализ линейных систем управления.

4. Понятие об устойчивости систем.

5. Парадигма искусственного интеллекта.

6. Структура и процессы обработки информации в системах, основанных на знаниях (СОЗ). Предметная область (ПО) и проблемная среда.

7. Понятие базы знаний (Дать трактовку - Под знанием понимают извлеченный из БД образец Е, выраженный в языке L такой, что он имеет оценку n³r, где r - заданный порог). Представление знаний.

8. Модель онтологии. Задачи решаемые с помощью онтологий. Методы построения онтологий. Стандарт онтологического исследования IDEF5. WEB-онтологии (визуализация).

9. Представление знаний. Фреймы. Семантические сети. (расширенные, неоднородные, нечёткие)

10. Продукционные системы (основанные на правилах). Логические конструкции (исчисление высказываний и предикатов).

11. Глубинный лингвистический анализ. Грамматика Хомского. Комплексные системы обработки текста.

12. Интеллектуальный анализ данных. Технология интерактивной аналитической обработки данных (OLAP) Daita Mining (DM). Структура анализа данных. Knowledge discovery in databases (обнаружение знаний в базах данных) (КДД)

13. Нейронные системы. Характеристика нейронных сетей. Нейропакеты.

14. Способы решения плохо формализованных задач.

15. Когнитивный анализ.

16. Экспертные системы, структура и их практическое применение. Динамические экспертные системы. Системы управления знаниями.

17. Основные инструментальные средства искусственного интеллекта.

18. Компьютерная графика. Представление графических изображений, цветовых оттенков, форматы графических файлов, основные возможности редакторов векторной графики CorelDRAW и растровой графики Adobe Photoshop, обмена графической информацией между различными приложениями.