- •1. Понятие информации, свойства. Информация и данные. Измерение количества информации.
- •2. Информационные системы. Структура и классификация.
- •3. Информационные технологии. Виды.
- •4. Системы счисления. Правила перевода из одной позиционной с.С. В другую.
- •5. Представление информации в компьютере.
- •7. Этапы развития вычислительной техники. Поколения эвм. Многопроцессорные вычислительные системы. Супер-эвм.
- •5 Поколение эвм 1990—…
- •8. Структурная схема пк. Назначение и характеристики основных узлов.
- •9. Микропроцессоры. Структура и основные характеристики.
- •10. Запоминающие устройства пк. Их классификация, характеристики.
- •12. Компьютерные сети, виды. Организация сетевого взаимодействия. Сетевая семиуровневая модель.
- •13. Локальные компьютерные сети. Физические основы построения. Топология. Одно и двухранговые.
- •14. Интернет. Протоколы и сервисы. Адресация компов.
- •15. Программное обеспечение пк. Состав, назначение основных видов.
- •16. Ос. Назначение, разновидности. Ос виндовс.
- •17. Прикладное По. Классификация.
- •18. Алгоритм. Свойства, способы описания. Линейный, ветвящийся, циклический.
- •19. Ворд. Структура документа. Создание док-та, шаблон. Режим просмотра. Перемещение по документу. Сохранение и защита.
- •20. Ворд. Редактирование документов. Поиск и замена текста. Форматирование. Стиль.
- •21. Ворд. Автозамена, автотекст. Проверка правописания.
- •22. Ворд. Колонтитулы, оглавление, сноски, ссылки. Поля и их использование.
- •23. Эксел. Рабочая книга, ее структура. Типы данных и объекты рабочего листа. Графическое представление данных.
- •24. Формулы. Ссылки.
- •25. Математические и логические функции. Функции поиска и ссылки. Функции для работы с датой.
- •26. Форматирование таблиц. Пользовательские форматы. Условное форматирование. Защита ячеек. Листов и книг.
- •27. Списки, фильтры.
- •28. Сводные таблицы. Общие и промежуточные итоги. Консолидация данных.
- •29. Анализ данных. Подбор параметров, сценарии, поиски решений.
- •30. Макросы и их назначение.
- •31. Предметная область., бд, субд. Классификация бд.
- •32. Реляционная бд.
- •33. Аксесс. Таблицы. Типы полей. Схема данных. Целостность данных
- •34. Запросы. Виды запросов на выборку и изменение.
- •35. Формы.
- •36. Отчеты
- •37. Макросы. Основные возможности.
- •38.Бейсик. Основные понятия объектно-ориентированного языка.
- •40.Переменные, константы и типы данных
- •41.Программирование ветвлений и циклов.
- •42.Понятие процедуры. Подпрограммы и функции. Модульный принцип построения программного кода
- •43. Модели, виды, моделирование. Информационные модели, этапы построения.
- •1. Классификация по области использования
- •2. Классификация с учетом фактора времени: статическая и динамическая модели.
- •3. Классификация по способу представления
- •4. Классификации информационных знаковых моделей: по способу реализации:
- •44. Интеллектуальные системы. Нейрокибернетика и кибернетика черного ящика. Направления развития ии(искусственного интеллекта).
- •45. Данные и знания. Базы знаний. Экспертные системы.
- •46. Инструментальные средства разработки программных продуктов. Классификация языков программирования.
- •47. Технологии проектирования. Особенности структурного и объектно-ориентированного программирования.
- •48. Информационная безопасность. Основные задачи и уровни обеспечения информационной безопасности.
- •49. Угрозы иб. Методы предотвращения.
- •50. Вирусы.
4. Классификации информационных знаковых моделей: по способу реализации:
|
Компьютерная модель – модель, реализованная средствами программной среды. |
компьютерные и некомпьютерные модели.
Первым этапом любого исследования является постановка задачи, которая определяется заданной целью. Задача формулируется на обычном языке. По характеру постановки все задачи можно разделить на две основные группы. К первой группе можно отнести задачи, в которых требуется исследовать, как изменятся характеристики объекта при некотором воздействии на него, «что будет, если?…». Вторая группа задач: какое надо произвести воздействие на объект, чтобы его параметры удовлетворяли некоторому заданному условию, «как сделать, чтобы?..».
Второй этап - анализ объекта. Результат анализа объекта – выявление его составляющих (элементарных объектов) и определения связей между ними.
Третий этап – разработка информационной модели объекта. Построение модели должно быть связано с целью моделирования. Каждый объект имеет большое количество различных свойств. В процессе построения модели выделяются главные, наиболее существенные, свойства, которые соответствуют цели
|
Формализация — это процесс выделения и перевода внутренней структуры объекта в определенную информационную структуру — форму. |
Все то, о чем говорилось выше – это формализация, т. е замена реального объекта или процесса его формальным описанием, т.е. егоинформационной моделью.
Построив информационную модель, человек использует ее вместо объекта-оригинала для изучения свойств этого объекта, прогнозирования его поведения и пр. Прежде чем строить какое-то сложное сооружение, например мост, конструкторы делают его чертежи, проводят расчеты прочности, допустимых нагрузок. Таким образом, вместо реального моста они имеют дело с его модельным описанием в виде чертежей, математических формул.
Моделирование любой системы невозможно без предварительной формализации. По сути, формализация — это первый и очень важный этап процесса моделирования.
44. Интеллектуальные системы. Нейрокибернетика и кибернетика черного ящика. Направления развития ии(искусственного интеллекта).
Интеллектуальная система (ИС, англ. intelligent system) — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальныйинтерфейс.[1]
Интеллектуальные системы изучаются группой наук, объединяемых под названием «искусственный интеллект».
Иску́сственный интелле́кт (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами[1].
Существует разумный критерий отбора наиболее вероятных гипотез будущего развития (в том числе появления ИИ) — внимательное изучение развития в прошлом. В данном случае, имеет смысл обратиться к истории появления первых нервных клеток в многоклеточных организмах[18]:
Первые нейроноподобные клетки появились из обычных клеток наружных слоёв первобытных многоклеточных организмов. Постепенно они мигрировали внутрь организма.
ИИ (точнее электронную личность) создадут на основе человеческой личности, что будет сходно с процессом появления нервной клетки в результате трансформации обычной клетки.
Пройдёт время и часть электронных личностей, будет постепенно консолидироваться в отдельные структуры, целые ансамбли из миллионов и даже миллиардов электронных единиц. Причём в специально отведённых для этого суперкомпьютерах будущего. Где-то появится и «головной мозг» нашей Цивилизации — СуперИИ. Но уже не мы станем его создателями. Он будет состоять из совершенных электронных личностей (примерно так, как и мозг любого животного состоит из нейронов), сплотившихся под руководством единой программы, позволяющей ему ощущать себя некой сверхличностью, а всю цивилизацию — своим реальным телом.
Нейрокибернетика — научное направление, изучающее основные закономерности организации и функционирования нейронов и нейронных образований. Основным методом нейрокибернетики является математическое моделирование, при этом данные физиологического эксперимента используются в качестве исходного материала для создания моделей.
Одним из наиболее перспективных направлений нейрокибернетики — на стыке между психологией, биологией и информатикой — является моделирование на основе нейронных сетей.
Чё́рный я́щик — термин, используемый в точных науках (в частности, системотехнике, кибернетике и физике) для обозначения системы, механизм работы которой очень сложен, неизвестен или неважен в рамках данной задачи. Такие системы обычно имеют некий «вход» для ввода информации и «выход» для отображения результатов работы. Состояние выходов обычно функционально зависит от состояния входов.