2. Требования к выпускнику, проверяемые в ходе государственного экзамена (тэк)

2.1. Перечень основных учебных модулей (оум)

Дисциплины образовательной программы, обеспечивающие получение соответствующей профессиональной подготовленности выпускника, проверяемой в процессе государственного экзамена:

П1. Надежность, эргономика и качество АСОИУ.

П2. Системы искусственного интеллекта.

П3. Основы теории управления.

П4. Теоретические основы автоматизированного управления.

П5. Системное программное обеспечение.

П6. Базы данных.

П7. Сетевые технологии.

П8. Методы и средства защиты компьютерной информации.

П9. Теория принятия решений.

П10. Моделирование систем.

П11. Проектирование АСОИУ.

Таблица 3.

Требования к профессиональной подготовке	П1	П2	П3	П4	П5	П6	П7	П8	П9	П10	П11
Т1	*	*	*	*	*	*	*	*	*	*	*
Т2	*				*	*	*	*
Т3	*	*	*	*					*	*	*
Т4						*			*		*
Т5	*				*	*	*	*

2.2. Перечень вопросов, выносимых для проверки на государственном экзамене

Вопросы соответствуют методическим рекомендациям учебно-методического совета по специальности 230102.65 – «Автоматизированные системы обработки информации и управления» Федерального агентства по образованию Российской федерации. Все вопросы имеют равный вес (балл) в билете.

2.2.1. Дисциплина «надежность, эргономика и качество асоиу»

1. Основные понятия теории надежности: элементы, модели, функции, системы.

2. Основные расчетные модели для оценки показателей надежности аппаратуры.

3. Количественные показатели надежности автоматизированных систем. Выбор показателей надежности системы.

4. Организация и проведение испытаний на надежность.

5. Надежность восстанавливаемых систем.

6. Модели надежности программного обеспечения.

7. Методы обеспечения надежности АСОИУ.

8. Виды избыточности. Расчет надежности систем с различными видами избыточности.

9. Характеристика человека как звена АСОИУ.

10. Основы эргономического обеспечения разработки АСОИУ.

11. Обеспечение эргономического качества.

12. Эргономическая экспертиза.

13. Качество программного обеспечения: тестирование, верификация, валидация.

2.2.2. Дисциплина «системы искусственного интеллекта»

1. Понятие об искусственном интеллекте и системах искусственного интеллекта. Архитектура систем искусственного интеллекта.

2. Классификация систем искусственного интеллекта.

3. Модели систем искусственного интеллекта. Структурная схема систем искусственного интеллекта. Особенности интеллектуальных систем.

4. Представление знаний, рассуждений и задач в системах искусственного интеллекта.

5. Модели представления знаний: алгоритмические, логические, сетевые и продукционные модели.

6. Распознание образов как задача системы искусственного интеллекта. Теоретический аппарат и модели решения.

7. Классификация образов с помощью дискриминантных функций, функций сходства, статистических методов.

8. Основные понятия нейронных сетей. Классификация, структура нейронных сетей.

9. Нейронные сети встречного и обратного распространения.

10. Экспертные системы: классификация и структура.

11. Инструментальные средства проектирования, разработки и отладки экспертных систем.

12. Этапы разработки и примеры реализации экспертных систем.

13. Генетические алгоритмы.

14. Продукционные системы.

15. Семантические сети.

16. Фреймовые модели представления знаний.