- •2. Математические модели решения экономических задач. Целевые функции, ограничения. Методы оптимизации.
- •3.Основы прогнозирования. Аппроксимация. Среднеквадратическое отклонение.
- •4.Стандартные функции прогнозирования. Линейная аппроксимация.
- •5.Стандартные функции прогнозирования. Экспоненциальная
- •6.Ска Maple. Исследование функций. Экстремум.
- •11. Ска Maple. Исследование функции. Минимум и максимум.
- •8. Ска Maple. Отыскание оптимума. Симплекс – метод.
- •10.Ска Maple. Линейная алгебра. Матричные операции.
- •14.Ска Maple. Финансовые функции.
- •15. Стандарты интеграции систем (mrp, mrpii)
- •16. Стандарты интеграции систем( erp, crm, csrp)
- •17. Понятие бизнес-моделей в2в, в2с
- •18 Геоинформационные системы
- •19.Методологии информационного и функционального моделирования.
- •20. Программное обеспечение для моделирования корпоративных информационных сетей.
- •21. Реинжиниринг бизнес-процессов.
- •22. Моделирование бизнес-процессов.2вида моделей(as is,to be)
- •23.Информационные технологии и реинженеринг бизнес-процессов.
- •24. Технологии автоматизированного проектирования кис(case,rad).
- •25. Html. Название. Основные тэги.
- •25. Html. Нумерованные списки.
- •26. Html. Гипертекстовые ссылки.
- •27.Html. Таблицы. Основные тэги.
- •28. Искусственный интеллект. Основные понятия.
- •29. Искусственный интеллект. Модели представления знаний.
- •30. Искусственный интеллект. Экспертные системы.
- •31. Искусственный интеллект. Нейросети.
- •32 Программы для стат. Анализа.
- •33. Программы для специальности. Бухгалтерский учёт.
29. Искусственный интеллект. Модели представления знаний.
К программам искусственного интеллекта относятся: игровые программы (стохастические, компьютерные игры); естественно-языковые программы - машинный перевод, генерация текстов, обработка речи; распознающие программы – распознавание почерков, изображений, карт; программы создания и анализа графики, живописи, музыкальных произведений. Выделяются следующие направления искусственного интеллекта: экспертные системы; нейронные сети; естественно-языковые системы; эволюционные методы и генетические алгоритмы; нечеткие множества; системы извлечения знаний.
30. Искусственный интеллект. Экспертные системы.
ЭС – это программные средства, которые используют знания и процедуры вывода для решения задач, трудных для человека. Структура ЭС: 1)рабочая память (РП) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных, решаемой в данный момент задачи; 2)база знаний (БЗ) предназначена для хранения долгосрочных данных о рассматриваемой области и правил преобразования этих данных; 3)решатель на основании исходных данных из РП и знаний из БЗ формирует последовательность правил, приводящих к решению задач; 4) объяснительный компонент (ОК) объясняет как система получила решение задачи и какие правила она при этом использовала; 5)компонент приобретения знаний (КПЗ) автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями; 6) диалоговый компонент (ДК) ориентирован на организацию удобного интерфейса, используемого для решения задач и приобретения знаний. ЭС делятся на: малые ЭС, ориентированы на БД Access, MS SQL, Dbase; средние, поддерживают Oracle, среды программирования Delphi, Visual Basic, используют ОС типа Unix; большие, ориентированны на Oracle, Sybase, Informix, используют язык логического программирования ПРОЛОГ. ЭС классифицируются: по типам решаемых задач - диагностика, проектирование, прогноз, планирование, обучение; по характеристикам задач – структурированные, неструктурированные, достоверные, с вероятностью достоверности; по внутренней структуре - фреймовые (представляющие классы знаний), использующие предикаты (т.е. отношения между знаниями), семантические сети, на основе правил алгебры-логики и нечетких множеств.
31. Искусственный интеллект. Нейросети.
Нейронные сети - это одно из направлений искусственного интеллекта, которые реализуют нейросетевые алгоритмы. Делятся на : 1)сети общего назначения, которые поддерживают около 30 нейросетевых алгоритмов и настраиваются на решение конкретных задач; 2)объектно-ориентированные - используемые для распознания символов, управления производством, предсказание ситуаций на валютных рынках; 3)гибридные - используюемые вместе с определенным программным обеспечением (Excel, Access, Lotus). Нейронные сети также относятся к инструментальным средствам создания ЭС и СППР и представляют собой совокупность связанных узлов, моделирующих структуру биологического нейрона. Области применения нейронных сетей: 1)чтение печатных текстов; 2)распознание ручного и печатного шрифтов; 3)контроль качества на производстве, классификация дефектов; 4)финансовый анализ и прогнозирование инвестиционных проектов, курса $ и ценных бумаг; 5)области управления и оптимизации управления химического производств, ядерных реакторов; 6)военная промышленность для моделирования военных конфликтов; 7) в медицине; 8)в области ИТ.