- •7.Комп.Сети.Классифик и услуги предоставляемые кс. Компоненты кс.
- •9.Топология локал.Сетей. Связь топологий с используемыми протоколами канального уровня
- •10.Модель osi. Протоколы.Инкапсуляция пакетов.
- •11. Передача данных по сети-протоколы канального уровня.
- •13. Протокол транспортного уровня. Протокол tcp. Стек протоколов tcp/ip.
- •14. Логическая адресация ресурсов в сети. Nds. Ip-адреса и система доменных имен.
- •18.Протоколы прикладного уровня. Технологи клиент-сервер
- •16.Электронная почта. Программн. И технич. Обеспечение. Специфика архитектуры клиент-сервер применительно к сервису электронная почта.
- •17.Электронная почта. Протоколы прикладного уровня pop3, smtp, imap4. Формат адреса эл.Почты.
- •19. Устройства для построения сложных сетей: коммутаторы, свитчи, мосты, маршрутизаторы, шлюзы.
- •20.Сервис www. Протокол html. Url.
- •22. Метаязыки и языки разметки текста. Общая хар-ка языка html: основные понятия и правила синтаксиса.
- •23. Элементы стр-ры Html- докум-а. Фреймы. Оформлен блоков гипертекста
- •24. Таблицы и списки в html. Примеры.
- •25. Графика и html. Описание графических указателей. Примеры.
- •26. Гипертекст, Гиперссылка.Связывание html-документов. Относительные и абсолютные ссылки.
- •27. Понятие web-страницы, web-сайта. Программные комплексы для разработки web-страниц и web-сайтов.
- •29. Информационные ресурсы. Поиск информации в Internet. Поисковые машины и каталоги. Струк-ра Инф-ПоискСистемы.
- •39.Основные компоненты реинжиринга бп.
- •40.Принципы функционального моделирования.
- •41. Методология idef0. Синтаксис и семантика диаграмм idef0.
- •45.Функц-стоимостн. Анализ: назначение, осн. Понятия и порядок проведения в пакете.
- •46.Инф. Система. Жц ис.Каскадное и спиральное проектирование ис.
- •47.Этапы и содержание работ по созданию аис.
- •48. Стадии и этапы создания аис согласно гост 34.601-90.
- •49.Автоматизация проектирования ис с использованием case-средств, характеристика case-средств.
29. Информационные ресурсы. Поиск информации в Internet. Поисковые машины и каталоги. Струк-ра Инф-ПоискСистемы.
Информ-е рес-ы-любые док-ты,файлы наход с сети. Поиск неодход инф нужно осущ несколк способами: используя URL-алреса; используя имеющиеся ссылки; используя ср-ва поиска, встроен в браузер. Для быстрого иэффек-го поиска использ спец программы –Инф-ПоискСист-это сист, обеспеч поиск и отбор необход данных в Interete на основан входного языка и соответств правил поиска. Осн фун-и ИПС: получение запроса; обработка его; определение точных адресов источников инф.; вывод рез-тов поиска; достижен релевантности при поиске. Эффек-ть поиска оцен-ся по полноте поиска, точности, скорости. Поисковые сист (каталоги и поиск машины) Каталогом наз поисков сист с классифицированным по темам спискам аннотаций со ссылками на web-ресурсы. Поиск с помощью системы каталогов выполн-ся выполняется ч/з ключев слова. (www.yahoo.com) Поисков машиной наз ИПС кот содерж спец программу-робот, предназнач для формир базы данных, включ инф об объектах поиска (www.yandex.ru и тд). Поисков каталог отлич от поиск машины тем что не имеет программы-робота, базы индексов и аннотации зарегистрированных сайтов формир вручную, но содержат более подроб инф-ю. рез-ты поиска с помощ каталога представ собой список аннотаций с гипертекстов ссылками на первоисточник. Струк-ра работы ИПС: осн компоненты – поисков. Программа, кот служ для перевода запросов пользоват в формальные запросы системы, и для поиска ссылок на информ ресурсы Internet в базе индексов и выдачи рез-тов поиска. Робот-индексировщик – программа, кот служ для сканирован Internet и поддержки базы индексов в актуальном состоянии
32. понятие Искусствен.интеллекта(ИИ). Экспертные систем(ЭС). Знания. Области применен.ЭС. ИИ-способ-ть комп.систем к таким действиям кот наз бы интеллектуальными,если исходили бы от чела(способности связ с чел. мышлением). Экспертные системы - прикладные системы ИИ, в кот база знаний (БЗ) представ собой формализованные эмпирические знания высококвалифицированных специалистов (экспертов) в какой либо узкой предметной области. ЭС предназнач для замены при решении задач экспертов в силу их недостаточного количества, недостаточной оперативности в решении задачи или в опасных (вредных) для них условиях. Обычно ЭС рассм-ются с точки зрения их применения в двух аспектах: для решения каких задач они м.б. использованы и в какой области деятельности. Можно выделить след осн классы задач, решаемых ЭС: диагностика, прогнозирование, идентификация, управление, проектирование, мониторинг. Примеры широко известных ЭС: DENDRAL - ЭС для распознавания стр-ры сложных органических молекул по рез-там их спектрального анализа (считается первой в мире экспертной системой), POMME - ЭС для выдачи рекомендаций по уходу за яблоневым садом и тд. Знания –закономерности предметной области полу в рез-те практич деятельности и проф опыта, позвол специалистам ставить и решать задачи в этой области. База знаний - семантическая модель, описывающ предметную область и позвол отвеч на такие вопросы, ответы на кот в явном виде не присуств в базе. Области применения ЭС:
1. Интерпритация (узнавание человека по фото)
2. Диагностика (заболеваний)
3. Мониторинг (для АЭС, ГЭС и т.д.)
4. Проектирование (машиностроение, электротехника)
5. Прогнозирование (предсказание погоды)
6. Планирование (пром. заказов, эксперимента)
7. Обучение
33. области применения и классы задач,решаемых ЭкспертСистемами. Примеры широко используемых ЭС. Экспертная оболочка ESWin. Экспертные системы - прикладные системы ИИ, в кот база знаний (БЗ) представ собой формализованные эмпирические знания высококвалифицированных специалистов (экспертов) в какой либо узкой предметной области. ЭС предназнач для замены при решении задач экспертов в силу их недостаточного количества, недостаточной оперативности в решении задачи или в опасных (вредных) для них условиях. Обычно ЭС рассм-ются с точки зрения их применения в двух аспектах: для решения каких задач они м.б. использованы и в какой области деятельности. Можно выделить след осн классы задач, решаемых ЭС: диагностика, прогнозирование, идентификация, управление, проектирование, мониторинг. Области деятельности, где используются ЭС: медицина, вычислительная техника, военное дело, микроэлектроника, радиоэлектроника, юриспруденция, экономика, экология, геология (поиск полезных ископаемых), математика. Примеры широко известных ЭС: DENDRAL - ЭС для распознавания стр-ры сложных органических молекул по рез-там их спектрального анализа (считается первой в мире экспертной системой), POMME - ЭС для выдачи рекомендаций по уходу за яблоневым садом и тд. MOLGEN - ЭС для выработке гипотез о структуре ДНК на основе экспериментов с ферментами. XCON - ЭС для конфигурирования (проектирования) вычислительных комплексов VAX-11 в корпорации DEC в соответствии с заказом покупателя; MYCIN - ЭС диагностики кишечных заболеваний; PUFF - ЭС диагностики легочных заболеваний; MACSYMA - ЭС для символьных преобразований алгебраических выражений; YES/MVS - ЭС для управления многозадачной операционной системой MVS больших ЭВМ корпорации IBM; DART - ЭС для диагностики больших НМД корпорации IBM; PROSPECTOR - ЭС для консультаций при поиске залежей полезных ископаемых; POMME - ЭС для выдачи рекомендаций по уходу за яблоневым садом; набор экспертных систем для управления планированием, запуском и полетом космических аппаратов типа "челнок"; ЭСПЛАН - ЭС для планирования производства на Бакинском нефтеперерабатывающем заводе; МОДИС - ЭС диагностики различных форм гипертонии. Оболочка ЭС- готов программная среда приспособленная к решен опред проблем, путем созд соответствующ базы знаний. ESWin — программная оболочка-интерпретатор для работы с продукционно-фреймовыми экспертными системами. Описываемая программная оболочка предназначена для решения задач обратного логического вывода на основе фреймов и правил-продукций. В пакете ESWin используются фреймы трех типов: фрейм-класс, фрейм-экземпляр и фрейм-шаблон.
36. понятие ИскусствИнтеллекта. Нейрон. Математ модель нейрона. Нейронные сети. ИИ-способ-ть комп.систем к таким действиям кот наз бы интеллектуальными,если исходили бы от чела(способности связ с чел. мышлением). Нейронные сети – самообучающиеся системы, имитирующие деятельность человеч мозга. Они сост из связ м/д собой эл-тов- нейронов, кот имитируют нейроны головн мозга. Использование нейросети. Структуру нейросети можно описать следующим образом. Нейросеть сост из нескольких слоев: входной, внутренние (скрытые) и выходной слои. Входной слой реализует связь с входными данными, выходной – с выходными. Внутренних слоев м.б. от одного и больше. В каждом слое содержится несколько нейронов. (Входной слой Внутренние (скрытые) слои Выходной слой…рис.) /Между нейронами есть связи, числовые характеристика кот наз весами. Состояние нейрона определяется по формуле: где n-число входов нейрона, хi-знач i-го входа нейрона, wi -вес i-го синапса. Значение аксона нейрона: Y=f(S), f- активационная функция. В кач-ве эт фун-и используется сигмоид: f(x)=1/(1+e-αx
38. Реинжиринг бизнес-процессов(BPR). Основные принципы. Реинжиринг бизнес-процессов (БП) - это стратегия, тактика и план преобразований орг-ции, обеспечив. ее постоянное совершенствование и достижение поставленных целей. Утверждается, что когда работа рассм. как законченный процесс, она м.б. организована и управляема эффективней, чем сумма выполнения отдельных операций и функций. Внедрение передовых инфо технологий обеспечив. рук-лей разных уровней достоверными данными, необх. для поддерж. и развития бизнеса, и позволяет перейти к горизонт. структуре упр-ия для повышения оперативности принятия и исполнения решений. Отлич. особенность BPR - предмет ее рассм. – организация в целом. Методология BPR ориентирована, в большей степени, на изменения в управлении орг-цией при широком применении новейших инфо технологий. Осн. принципы : 1.Процессн. подход к управлению (представление любой деят-ти как с-мы процессов. Любая дея-ть, преобраз. по опред правилам с использов. необходимых ресурсов нечто на входе в нечто на выходе, может назыв. процессом. Процессы м. объедин. в сис-му, с пом. кот. достигается запланиров. цель и которая сама м.б. представлена как процесс, т.е. м.б. сколь угодно сложными.) 2.Вовлечение сотрудников в управление организацией (сотрудники предст. интеллект. ресурс, кот. м.б. использован как для решения текущих задач управления, так и в кач-ве источника инициатив по совершенствованию процессов); 3.Повышение роли инф-ции и инф. Технологий (внедрение и использование предлагаемых инф. технологиями инструментальн. CASE-ср-ва для получения дополнительных данных при оценке использ. решений); 4.Инженерный подход к проведению изменений (деят-ть орг-ции по совершенствованию БП должна всесторонне оцениваться и планироваться до начала внедрения изменений. Строиться 2 модели: AS IS и TO BE. Метод АВС-метод пооперационной оценки затрат, следует определить неэффект. и высоко затратные процессы и рассм. возможные альтерн. решения.).