|
|
Окончание табл. 5.6 |
||
№ |
Наименование |
Содержание раздела |
СРС |
|
п/п |
темы |
|||
|
|
|||
3 |
Визуализация |
Библиотека Matplotlib. Столбчатые диаграммы. Линейные |
|
|
|
аналитических |
графики. Диаграммы рассеяния. Визуализация погрешностей. |
|
|
|
данных |
График плотности и контурные графики. Настройки легенд на |
8 |
|
|
|
графиках. Построение трехмерных графиков. Разработка ин- |
||
|
|
|
||
|
|
терактивных информационных панелей. Отображение данных |
|
|
|
|
устройств, поступающих в реальном времени. |
|
|
4 |
Стандартная ана- |
Поиск статистических зависимостей методами анализа стати- |
|
|
|
литика |
стических данных. Анализ и визуализация исторических дан- |
10 |
|
|
|
ных. |
|
|
5 |
Методы машин- |
Прогнозирование развития событий. Классификация текста. |
|
|
|
ного обучения |
Распознавание и анализ изображений. Обнаружение аномалий |
10 |
|
|
|
и предсказание событий. |
|
|
|
|
|
|
|
6 |
Агрегация и хра- |
Организация ETL-процессов. Проектирование и разработка |
10 |
|
|
нение данных |
хранилищ данных. Потоковая обработка данных. |
||
|
|
|
|
|
|
|
Итого |
54 |
|
Перечень учебной литературы, необходимой для освоения дисциплины
Основная литература:
1.Симчера, В. М. Методы многомерного анализа статистических данных: учеб. пособие / В. М. Симчера. – Москва: Финансы и статистика, 2014. – 400 с.
2.Пальмов, С. В. Интеллектуальный анализ данных [Электронный ресурс]: учеб. пособие / С. В. Пальмов. – Самара: Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. – 127 с.
3.Интеллектуальный анализ данных в управлении производственными системами (подходы и методы): монография / Л. А. Мыльников, Б. Краузе, М. Кютц, К. Баде, И.А. Шмидт. – Москва: БИБЛИО-ГЛОБУС, 2017. – 334 с.
4.Головинский, П. А. Интеллектуальные информационные системы: теоретические основы и приложения / П. А. Головинский. – Воронеж: Цифровая полиграфия, 2015. – 204 с.
Дополнительная литература:
1.Секлетова, Н. Н. Системный анализ и принятие решений [Электронный ресурс]: учеб. пособие / Н. Н. Секлетова, А. С. Тучкова. – Режим дос-
тупа: http://www.iprbookshop.ru/75407.html
2.Интеллектуальные системы: учеб. пособие / А. Семенов. – Орен-
бург: ОГУ, 2013. – 236 с.
3.Интеллектуальный анализ данных в управлении производственными системами (подходы и методы): монография / Л. А. Мыльников, Б. Краузе, М. Кютц, К. Баде, И. А. Шмидт. – Москва: БИБЛИО-ГЛОБУС, 2017. – 334 с.
16
5.4.Системный анализ
Общая трудоемкость дисциплины «Системный анализ» составляет 5 з.е. Распределение трудоемкости дисциплины по видам занятий представлено
в табл. 5.7.
Таблица 5.7
Распределение трудоемкости дисциплины «Системный анализ»
Виды учебной работы |
Всего |
Семестры |
|
часов |
3 |
||
|
|||
Аудиторные занятия (всего) |
54 |
54 |
|
В том числе: |
|
|
|
Лекции |
18 |
18 |
|
Практические занятия (ПЗ) |
36 |
36 |
|
Самостоятельная работа |
126 |
126 |
|
Курсовая работа |
+ |
+ |
|
Виды промежуточной аттестации - зачет с |
+ |
+ |
|
оценкой |
|||
|
|
||
Общая трудоемкость: |
|
|
|
академические часы |
180 |
180 |
|
зач.ед. |
5 |
5 |
Содержание разделов дисциплины и распределение трудоемкости по видам занятий показано в табл. 5.8.
|
|
|
Таблица 5.8 |
|
|
|
|
Содержание раздела |
|
№ |
Наименование темы |
Содержание раздела |
СРС |
|
п/п |
|
|
|
|
1 |
Основные понятия и |
Понятие системы. Свойства систем. Цели системы. Дина- |
|
|
|
модели. Методы об- |
мика систем. Системы разных типов. Эффективность сис- |
|
|
|
работки, оценки и |
тем и их устойчивость. Инновационное управление систе- |
|
|
|
представления |
дан- |
мами с неограниченной конкуренцией. Основная модель |
|
|
ных |
|
конкуренции. Дискретная распределительная модель. Не- |
15 |
|
|
|
прерывная модель. Инновационные механизмы. Моделиро- |
|
|
|
|
вание. Понятие о математической статистике. Определение |
|
|
|
|
вероятности. Условная вероятность. Случайные величины. |
|
|
|
|
Нормальное распределение. Типы распределений. Корре- |
|
|
|
|
ляция. |
|
2 |
Линейный регресси- |
Линейный регрессионный анализ. Нелинейная регрессия. |
|
|
|
онный анализ. |
Ана- |
Оценка точности регрессии. Временные ряды. Характери- |
15 |
|
лиз временных рядов |
стики временных рядов. Анализ временных рядов. Анализ |
|
|
17
|
|
|
|
|
|
|
|
Окончание табл. 5.8 |
|
№ |
Наименование темы |
|
Содержание раздела |
СРС |
|||||
п/п |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
случайной компоненты ряда. Практический анализ и по- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
строение прогноза. |
|
|
3 |
Многомерный |
ста- |
Многомерные данные. Метрика. Факторный анализ. Стати- |
|
|||||
|
тистический анализ. |
стическое распознавание катастроф. Информационный |
|
||||||
|
Исследование |
опе- |
анализ сложных систем. Информация в иерархических |
|
|||||
|
раций. |
|
|
|
|
|
структурах. Принцип сохранения информации. Общая ха- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
рактеристика методов исследования операций. Основные |
15 |
|
|
|
|
|
|
|
|
понятия исследования операций. Задача о составлении ра- |
||
|
|
|
|
|
|
|
циона. Задача о быстродействии. Задача о выборе наилуч- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
шей стратегии. Транспортная задача. Задача об использо- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
вании ресурсов. Задача составления расписаний. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Постановка задач оптимизации. |
|
|
4 |
Линейное |
|
програм- |
Линейное |
программирование. Постановка задачи. Опти- |
|
|||
|
мирование. |
Сети |
и |
мальное решение. Геометрическая интерпретация. Поиск |
|
||||
|
графы. |
|
|
|
|
|
на графах. Общие свойства графов. Задание графа матри- |
15 |
|
|
|
|
|
|
|
|
цами. Ориентированные графы. Пути и связность в графе. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Деревья. Планарный граф. Стратегии поиска в пространст- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ве состояний. Эвристический поиск. |
|
|
5 |
Оптимизационные |
|
Порождающие деревья. Задача о минимальном порождаю- |
|
|||||
|
задачи |
на |
графах |
и |
щем дереве. Алгоритм построения минимального остова. |
|
|||
|
сетях. Принятие ре- |
Задача о кратчайшем маршруте между выбранными вер- |
|
||||||
|
шений |
при |
неопре- |
шинами. Задача о максимальном потоке. Реализация сетей |
|
||||
|
деленности целей. |
|
в трехмерном пространстве. Феномен «тесного мира». Раз- |
15 |
|||||
|
|
|
|
|
|
|
рушение сетей. Алгоритм разрушения. Защита сети. Проти- |
||
|
|
|
|
|
|
|
воречивость целей. Линейная свертка. Использование кон- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
трольных показателей. Простейший способ преодоления |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
неопределенности целей. Метрика в пространстве целевых |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
функций. Компромиссы Парето. |
|
|
6 |
Методы |
динамиче- |
Принцип |
оптимальности. Дискретное динамическое про- |
|
||||
|
ского |
программиро- |
граммирование, как численный метод решения непрерыв- |
|
|||||
|
вании. |
Игровые |
ме- |
ных задач оптимизации. Задача о кратчайшем пути. Задача |
15 |
||||
|
тоды в теории |
при- |
о распределении ресурсов. Конфликты как игры. Основное |
||||||
|
нятия решений. |
|
|
неравенство и игра с седловой точкой. Игры с вероятност- |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
ным выбором стратегии. Выбор стратегии. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Итого |
90 |
Перечень учебной литературы, необходимой для освоения дисциплины
Основная литература:
1.Головинский, П. А. Системный анализ: учебное пособие / П. А. Гол о- винский, И. С. Суровцев. – Воронеж: ГУП ВО «Воронежская областная типо-
графия», 2013. – 171 с.
2.Баркалов, С. А. Системный анализ и принятие решений: учеб. пособие / С. А. Баркалов, П. Н. Курочка, И. С. Суровцев, А. И. Половинкина. – Воронеж: Издат. - полиграф. центр ВГУ, 2010. – 651 с.
18
3.Попов, В.Н. Системный анализ в менеджменте: электрон. учебник / В. Н. Попов, В. С. Касьянов, И. П. Савченко. – М.: Кнорус, 2010.
4.Теория систем и системный анализ в управлении организациями: Справочник: учеб. пособие для вузов. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 845 с.
5. Алексеенко, В. Б. Основы системного анализа: учеб. пособие / В. Б. Алексеенко, В. А. Красавина. – Москва: Российский университет дружбы народов, 2010. – 172 с.
Дополнительная литература:
1.Федосеев, С. В. Принятие управленческих решений в инновационной сфере. Хрестоматия: учебно-методический комплекс / С. В. Федосеев. – Москва: Евразийский открытый институт, 2012. – 186 с.
2.Управленческие решения: теоретические основы: учеб. пособие. – Воронеж: Ритм, 2017. – 293 с.
3.Лучко, О. Н.Теория и методы разработки управленческих решений. Поддержка принятия решений с элементами нечеткой логики: учеб. пособие / О. Н. Лучко. – Омск: Омский государственный институт сервиса, 2012. – 110 с.
5.5.Машинное обучение с Python
Общая трудоемкость дисциплины «Машинное обучение с Python» составляет 4 з.е.
Распределение трудоемкости дисциплины по видам занятий показано в табл. 5.9.
Таблица 5.9
Распределение трудоемкости дисциплины «Машинное обучение с Python»
Виды учебной работы |
Всего |
Семестры |
|
часов |
2 |
||
|
|||
Аудиторные занятия (всего) |
90 |
90 |
|
В том числе: |
|
|
|
Лекции |
36 |
36 |
|
Практические занятия (ПЗ) |
18 |
18 |
|
Лабораторные работы (ЛР) |
36 |
36 |
|
Самостоятельная работа |
54 |
54 |
|
Виды промежуточной аттестации - зачет с |
+ |
+ |
|
оценкой |
|||
|
|
||
Общая трудоемкость: |
144 |
|
|
академические часы |
144 |
||
зач.ед. |
4 |
4 |
19
Содержание разделов дисциплины и распределение трудоемкости по видам занятий показано в табл. 5.10.
|
|
Таблица 5.10 |
||
|
|
Содержание раздела |
|
|
№ |
Наименование |
Содержание раздела |
СРС |
|
п/п |
темы |
|||
|
|
|||
1 |
Кластеризация |
Метод K-средних. Метод ближайших соседей. Самооргани- |
|
|
|
|
зующиеся карты Кохонена. Нейронный газ. Реализация алго- |
8 |
|
|
|
ритмов: Python, NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn. |
|
|
2 |
Логистическая рег- |
Теорема Арнольда-Колмогорова. Производные логистической |
8 |
|
|
рессия |
функции. Градиентные методы обучения. Метод Ньютона. |
||
|
|
|||
3 |
Классификация |
Спектральный анализ временных рядов. Быстрое преобразо- |
8 |
|
|
временных рядов |
вание Фурье. Классификация временных рядов по типам. |
||
|
|
|||
4 |
Регрессия на ком- |
Радиальные базисные функции. Теорема Ковера о разделимо- |
|
|
|
бинации базисных |
сти множеств. Задача интерполяции. Регуляризация. |
10 |
|
|
функций |
|
|
|
5 |
Машины опорных |
Разделяющая гиперплоскость. Оптимальная гиперплоскость. |
|
|
|
векторов |
Машина опорных векторов для распознавания образов. Ядро |
|
|
|
|
скалярного произведения. Теорема Мерсера. Машины опор- |
10 |
|
|
|
ных векторов для нелинейной регрессии. Распознавание изо- |
|
|
|
|
бражений. |
|
|
6 |
Генетические алго- |
Принцип построения генетического алгоритма. Популяция. |
|
|
|
ритмы |
Мутации. Кроссовер. Отбор. Генетические алгоритмы с уче- |
10 |
|
|
|
том пола. Эффект Болдуина. |
|
|
|
|
Итого |
54 |
|
Перечень учебной литературы, необходимой для освоения дисциплины
1.Головинский, П. А. Математические модели. Теоретическая физика и анализ сложных систем. От нелинейных колебаний до искусственных нейронов
исложных систем. Книга 2 / П. А. Головинский. – М., 2017.
2.Головинский, П.А., Суровцев И.С. Интеллектуальные информацион-
ные системы: теоретические основы и приложения / |
П. А. Головинский, |
И. С. Суровцев. – Воронеж: Цифровая полиграфия, 2015. |
|
2.Николенко, С. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей
/С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская. – СПб: Питер, 2018.
5.Гудфеллоу Ян, Курвилль Аарон, Бенджио Иошуа. Глубокое обучение / Ян Гудфеллоу, Аарон Курвилль, Иошуа Бенджио. – М.: ДМК Пресс, 2018.
6.Хайкин, С. Нейронные сети / С. Хайкин. – М.: Вильямс, 2019.
20