Дисциплины

Цель изучения дисциплины: в основу курса положено изучение методов аналитической обработки сверхбольших объемов информации, накапливаемой в современных хранилищах данных, а также приобретение соответствующих навыков в практическом использовании методов математической статистики и машинного обучения для решения задач статистической обработки данных.

Задачи изучения дисциплины:

• изучение стадий и действий интеллектуального анализа данных;
• изучение предметно – ориентируемых аналитических систем;
• изучение статистических пакетов;
• изучение нейронных сетей;
• изучение программ и систем, создающих иерархическую структуру вида дерева;
• изучение систем эволюционного программирования.

Основные разделы дисциплины:

1. Классы систем Data Mining.
2. Предметно – ориентируемые аналитические системы.
3. Статистические пакеты.
4. Корреляционный анализ (нахождение статистической связи между 5. процессами). (разбиение объектов на классы).
5. Нейронные сети.
6. Система генетического алгоритма.
7. Деревья решений Decision Tree.
8. Алгоритмы ограниченного перебора. Система эволюционного программирования.

Цель изучения дисциплины: профессионал в области информационных технологий помимо понимания сущности информации и алгоритмов должен знать принципы построения ЭВМ и устройств, обеспечивающих ввод/вывод, хранение и обработку информации.

Использование этих знаний, практические навыки, полученные при изучении дисциплины «Архитектура ЭВМ», позволят эффективно организовать взаимодействие программного обеспечения и аппаратуры ЭВМ.

Задачи изучения дисциплины:

• ознакомление студентов с архитектурными особенностями организации ЭВМ различных классов;
• дать представление о тенденциях развития современных ЭВМ и вычислительных систем;
• рассмотреть общие принципы работы ЭВМ, периферийных устройств и организации вычислительного процесса;
• научить студента самостоятельно определять нужную конфигурацию ЭВМ в зависимости от решаемых задач;
• показать особенности организации вычислений и программного взаимодействия с учетом архитектуры ЭВМ;
• дать практические навыки работы с различными видами периферийных устройств.

Основные разделы дисциплины:

1. Архитектура и принципы построения ЭВМ.
2. Архитектура системы команд.
3. Структурная и функциональная организация ЭВМ.
4. Организация шин.
5. Организация памяти ЭВМ.
6. Прерывания в ЭВМ.
7. Организация ввода/вывода.
8. Периферийные устройства.
9. Архитектура современных процессоров.
10. Архитектура параллельных вычислительных систем (ВС).

Цель изучения дисциплины: ознакомить студентов с понятиями и методами теории и технологии баз данных, а также привить студентам навыки практической работы в СУБД.

Задачи изучения дисциплины:

• освоение базовых понятий баз данных;
• дать представление о моделях данных, методах обработки данных, порядке и этапах проектирования баз данных;
• рассмотреть современные СУБД и их применение для решения различных задач по хранению и управлению данными;
• на практике показать возможности современных реляционных СУБД (на примере Microsoft Access). 

Основные разделы дисциплины:

1. Введение. Историческая справка о развитии информационных систем. Файловые системы. Концепция баз данных.
2. Назначение и основные компоненты систем баз данных.
3. Понятие систем управления базами данных. Архитектура и функции СУБД. Обзор и классификация современных СУБД.
4. Модели данных: иерархическая, сетевая, реляционная, постреляционная, многомерная, объектно-ориентированная.
5. Теория реляционных баз данных. Базовые понятия реляционных БД. Схема отношения. Понятия схемы и подсхемы. Фундаментальные свойства отношений.
6. Целостность и сохранность баз данных. Ограничения (правила) целостности, их классификация. Стратегии поддержания ссылочной целостности. Защита баз данных.
7. Язык манипулирования данными для реляционной модели. Реляционная алгебра. Классические теоретико-множественные и специальные операции. Классификация реляционных операций. Реляционное исчисление.
8. Элементы языка SQL. Понятие языка данных. Стандартизация SQL. Встроенный и динамический SQL. Классификация операторов SQL. Синтаксис и порядок выполнения оператора выборки SELECT. Примеры использования. Реляционная полнота SQL.
9. Проектирование реляционных баз данных. Уровни представления баз данных. Архитектура ANSY/SPARC. Жизненный цикл систем баз данных. Методология поэтапного проектирования. Проектирование методом нормальных форм. Семантическое моделирование данных (использование модели «сущность-связь»).
10. Нормализация реляционных баз данных. Зависимости между атрибутами. Понятие функциональной зависимости (ФЗ). Полное множество ФЗ. Аксиомы Армстронга. Транзитивные и многозначные зависимости. Аномалии обновления данных. Первая, вторая и третья нормальные формы. Алгоритм нормализации. Декомпозиция отношений. Теорема Хеза.
11. Физическая организация БД. Понятие хеширования. Индексы и хешфункции. Хешированные, индексированные файлы.
12. Создание и модификация баз данных. Поиск, сортировка, индексирование баз данных. Создание форм и отчетов.

Цель изучения дисциплины: системное представление профиля подготовки «Автоматизированные системы обработки информации и управления» направления 09.03.01 – «Информатика и вычислительная техника», их взаимосвязи, содержания подготовки, возможных местах работы выпускников, направлений дальнейшего повышения квалификации (магистратура, аспирантура, докторантура).

Задачи изучения дисциплины:

• знакомство студентов с профилирующей кафедрой и возможными направлениями будущей работы выпускников;
• современное состояние и тенденции развития направления;
• взаимосвязь изучаемых предметов и влияние их на квалификацию будущего выпускника;
• возможности самостоятельной работы в изучаемом направлении;
• методология самостоятельной работы и взаимосвязь ее с направлениями работы профилирующей кафедры;
• возможности участия студента в самостоятельном достижении высоких результатов на региональном, федеральном и международном уровне

Основные разделы дисциплины:

1. Перечень и взаимосвязь дисциплин, изучаемых в процессе бакалаврской подготовки.
2. Обзор цикла дисциплин, связанных с программированием и системным программным обеспечением: «Основы программирования», «Проектирование и разработка программного обеспечения», «Машинно-зависимые языки», «Основы системного программного обеспечения», «Операционные системы», «Основы трансляции».
3. Обзор цикла дисциплин, связанных с техническими средствами вычислительной техники: «Архитектура ЭВМ», «Сети и телекоммуникации».
4. Обзор цикла дисциплин, связанных с прикладным программным обеспечением: «Базы данных», «Компьютерная графика», «Защита информации», «Системы управления знаниями».
5. Обзор цикла дисциплин, связанных с моделированием и системами автоматизированного управления: «Системный анализ», «Теория принятия решений», «Введение в проектирование автоматизированных систем обработки информации и управления», «Основы систем управления ресурсами предприятия», «Основы теории автоматизированного управления».
6. Принципы организации самостоятельной работы студентов и научно-исследовательской работы студентов.

Цель изучения дисциплины:

• ознакомить студентов с базовыми категориями и понятиями автоматизированных систем управления;
• привить студентам интерес к объекту их будущей профессиональной деятельности;
• ознакомить с возможностями пакетов программ для разработки АСОИУ.

Задачи изучения дисциплины:

• освоение базовых понятий теории проектирования автоматизированных систем обработки информации и управления (АСОИУ);
• ознакомление с видами обеспечений АСОИУ;
• ознакомление с принципами проектирования АСОИУ. Стадии и этапы проектирования;
• освоение программных средств разработки АСОИУ;
• ознакомление с примерами высокоэффективных АСОИУ различных типов (АСУ технологическими процессами; АСУ организационного типа; АРМы; «Автоматизированные обучающие системы»).

Основные разделы дисциплины:

1. Основные понятия управления и автоматизированных систем обработки информации и управления.
2. Классификация АСОИУ.
3. Структура и функциональные возможности АСОИУ.
4. Ознакомление с методикой разработки АСОИУ.
5. Виды обеспечений АСОИУ.
6. Программные среды для разработки АСОИУ.
7. Примеры автоматизированных систем обработки информации и управления.

Цель изучения дисциплины: обучение студентов теоретическим и практическим методам защиты информации, представленной в электронном виде и повышение профессионального уровня студентов как будущих программистов за счет ознакомления с программными продуктами для хранения и преобразования информации с целью ее защиты от несанкционированного доступа.

Задачи изучения дисциплины:

• получение представления об источниках, рисках и формах атак на информацию, политике безопасности, стандартах безопасности;
• получение знаний о криптографических моделях, алгоритмах шифрования;
• получение знаний о моделях безопасности основных операционных систем, администрировании сетей, алгоритмах аутентификации пользователей;
• получение знаний о многоуровневой защите корпоративных сетей, требованиях к комплексным системам защиты информации.

Основные разделы дисциплины:

1. Основные понятия защиты информации.
2. Криптографические методы защиты.
3. Симметричные криптосистемы.
4. Асимметричные криптосистемы.
5. Многоуровневая защита корпоративных сетей.
6. Стенографические методы скрытия информации.

Цель изучения дисциплины:

• ознакомить студентов с базовыми категориями и понятиями информатики и информационных технологий;
• привить студентам навыки практической информатики.

Задачи изучения дисциплины:

• освоение базовых понятий информатики;
• обзор прикладных задач информатики (информационные технологии, программная инженерия, Web-технологии);
• освоение элементов инструментария информатики (табличного процессора, пакета программ для математических и инженерных расчетов);
• повторение и закрепление знаний по информатике и информационным технологиям, полученных в средней школе (в форме самостоятельной работы студентов по индивидуальным заданиям, содержание которых аналогично задачам единого государственного экзамена по информатике).

Основные разделы дисциплины:

1. Основные понятия и определения.
2. Информационный ресурс и его составляющие.
3. Информационные и сетевые технологии.
4. Организация ЭВМ.
5. Структуры данных и двоичная арифметика.
6. Информационные основы работы компьютера.
7. Парадигмы и принципы программирования.
8. Понятие и свойства алгоритма.
9. Перспективы развития информатики и информационных технологий.
10. Практическая информатика.

Цель изучения дисциплины: обучение студентов методам работы с изображением на дисплее и их теоретическим основам.

Задачи изучения дисциплины:

• рассмотрение теоретических основ построения изображений на экране (аффинные преобразования, машинное построение различных видов проекций трехмерных объектов);
• рассмотрение методов повышения реалистичности изображений (удаление невидимых линий, закрашивание);
• изучение специальных (растровых) алгоритмов для повышения быстродействия при работе с графическими объектами;
• разработка и программирование сценариев обработки графической информации (на любом языке программирования, например, C#);
• изучение принципов построения современных графических систем и этапов обработки графической информации.

Основные разделы дисциплины:

1. Краткий обзор истории развития компьютерной графики.
2. Аффинные преобразования на плоскости и в пространстве.
3. Построение проекций.
4. Растровые алгоритмы в компью¬терной графике.
5. Удаление невидимых линий и поверхностей в изображениях на экране.
6. Технические средства и графические стандарты компьютерной графики.
7. Дополнительные вопросы компьютерной графики.

Цель изучения дисциплины: изучение и практическое освоение способов организации программного обеспечения систем, технологий структурного и объектно-ориентированного программирования, теоретических основ и методов разработки трансляторов языков программного обеспечения систем.

Задачи изучения дисциплины:

• освоение основных способов построения транслирующих программ;
• освоение основных способов формального определения синтаксиса языка;
• изучение студентами основ проектирования синтаксических анализаторов и методов грамматического разбора;
• изучение студентами организации программного обеспечения систем;
• освоение типовых структур описания абстрактных данных;
• освоение методов программной обработки данных;
• развитие умений использования языка программирования для написания трансляторов, программ обработки математических структур;
• развитие умений в разработке трансляторов на основании формального определения заданного языка.

Основные разделы дисциплины:

1. Введение. Организация программного обеспечения систем. Основные понятия лингвистического обеспечения.
2. Введение в язык программирования. Структура и состав языка программирования.
3. Структура и основные типы транслирующих программ.
4. Методы формального определения синтаксиса языка.
5. Регулярные грамматики и лексический анализ.
6. Контекстно-свободные грамматики и синтаксический анализ.
7. Формирование постфиксной записи и генерация кода.
8. Классификация языков проектирования систем. Основы языка разработки аппаратуры вычислительных систем.
9. Программирование математических структур и методы программной обработки данных.
10. Введение в технологии структурного и объектно-ориентированного программирования.

Цель изучения дисциплины: развитие способностей, позволяющих преодолевать трудности, возникающие при решении профессиональных задач. Эта цель включает в себя:

• развитие способностей аксиоматизации предметной области. Использование аппарата метатеорий для обоснования используемого формального аппарата решения задачи;
• понимание принципов логического программирования, отличных от принципов построения императивных программ;
• развитие логического мышления, приобретение навыков доказательства;
• умение оценивать сложность решаемых задач и, в связи с этим, применение адекватных алгоритмов решения задачи;
• умение ставить цели, выбирать более эффективные алгоритмы и программы, удовлетворяющие необходимым критериям.

Задачи изучения дисциплины: для успешного применения аппарата изучаемого курса в решении задач вычислительной техники и технологии, задач других общенаучных и общетехнических дисциплин студент должен знать:

• понятийную основу изучаемого математического аппарата;
• методы и алгоритмы решения основных задач данного курса.

Студент должен уметь:

• формализовать высказывания на язык логики;
• работать с таблицами истинности и формулами алгебры логики;
• использовать эквивалентные преобразования, правила замены, подстановки и принцип двойственности;
• преобразовывать полином двоичной алгебры логики в совершенные нормальные формы;
• минимизировать функции алгебры логики;
• производить анализ и синтез релейно-контактных схем;
• использовать мультипликативные методы доказательства теорем и метод таблиц истинности;
• доказывать теоремы формального исчисления;
• доказывать теоремы по методу резолюций;
• пользоваться теоремой дедукции;
• приводить предикатные формулы к предваренной и сколемовской стандартным формам;
• использовать эквивалентные преобразования над кванторами;
• строить функции принадлежности;
• использовать нечеткую арифметику;
• использовать методы приближенного доказательства теорем;
• использовать принцип логического следствия и принцип нечеткого соответствия;
• применять модели алгоритмов к реальным задачам;
• определять временную сложность и эффективность алгоритма.

Основные разделы дисциплины:

1. Логика высказывания.
2. Формальные системы.
3. Логика предикатов.
4. Альтернативная логика.
5. Алгоритмическое моделирование.
6. Теория сложности.

Цель изучения дисциплины: освоение студентами начальных основ программирования на языке ассемблер.

Дополнительные цели преподавания:

• приобретение навыков в формализации инженерных задач;
• подготовку студентов к использованию ЭВМ при выполнении работ в ходе изучения других дисциплин.

Задачи изучения дисциплины:

• ознакомление студентов с организацией и устройством регистров микропроцессоров фирмы Intel;
• рассмотрение принципов построения структур данных и с организацией хранения и обработки данных в языке ассемблера;
• получение студентами практических навыков написания, отладки и компиляции программ на языке ассемблера;
• рассмотрение общих вопросов организации взаимодействия между программой и системными функциями на уровне прерываний.

Основные разделы дисциплины:

1. Архитектура персонального компьютера.
2. Структура программы на ассемблере.
3. Система команд микропроцессора.
4. Команды обмена данными.
5. Арифметические команды.
6. Логические команды.
7. Команды передачи управления.
8. Строковые команды.
9. Сложные структуры данных.
10. Макросредства языка ассемблера.
11. Модульное программирование.
12. Прерывания.

Цель изучения дисциплины: знакомство студентов с методами и алгоритмами нахождения оптимальных решений различного рода задач.

Задачи изучения дисциплины:

• освоить постановки задач оптимизации, возникающие в различных отраслях знаний (в экономике, технике, на производстве и т.п.);
• подробно изучить подходы к решению оптимизационных задач;
• ознакомиться с основными задачами и методами математического программирования (линейное программирование, нелинейное программирование без ограничений, нелинейной программирование с ограничениями-равенствами);
• рассмотреть примеры использования методов оптимизации в экономике, технике и управлении производством;
• приобрести практические навыки в использования основных типов информационных систем и прикладных программ общего назначения для решения с их помощью практических задач оптимизации.

Основные разделы дисциплины:

1. Основные понятия теории оптимизации и примеры прикладных задач, формулируемых в оптимизационных терминах.
2. Линейное программирование (ЛП).
3. Методы безусловной минимизации и их применение.
4. Методы решения задачи оптимизации с ограничениями равенствами. Функция Лагранжа.
5. Задачи целочисленного программирования.

Цель изучения дисциплины: изучение основ архитектуры операционных систем (ОС) для встраиваемых и мобильных устройств, их пользовательского и программного интерфейса.

Задачи изучения дисциплины:

• изучение подсистем управления процессами, памятью, устройствами ввода-вывода мобильных и встраиваемых ОС;
• изучение коммуникационных возможностей современных систем;
• получение навыков разработки программного обеспечения для операционной системы Android.

Основные разделы дисциплины:

1. Классификация и характеристики современных встраиваемых и мобильных ОС.
2. Семейство ОС Windows Embedded.
3. Функции и режимы работы мобильных и встраиваемых ОС.
4. Архитектура современных мобильных и встраиваемых ОС.
5. Основы мобильной архитектуры MeeGo.
6. Пользовательский и программный интерфейс ОС Linux.
7. Пользовательский и программный интерфейс ОС семейства Windows Mobile.
8. Пользовательский и программный интерфейс ОС Android.
9. Пользовательский и программный интерфейс ОС iOS.

Цель изучения дисциплины: обучение студентов методам решения задач на определение оптимальных соотношений параметров различных систем, подготовку его к проектной деятельности в профессиональной сфере на основе системного подхода, развитие навыков разработки и использования моделей для описания и прогнозирования различных явлений, их качественного и количественного анализа.

Задачи изучения дисциплины:

• получения представления о математическом моделировании;
• получение знаний о математических моделях простейших систем и процессов в естествознании и технике;
• получение знаний об основных классах моделей и методах моделирования, принципах построения моделей процессов, методах формализации, алгоритмизации и реализации моделей на ЭВМ;
• получение знаний по автоматизации моделирования информационно-вычислительных систем с помощью имитационного подхода с использованием диалоговых режимов и баз данных моделирования;
• исследование модели с учетом ее иерархической структуры и оценивание пределов применимости полученных результатов.

Основные разделы дисциплины:

1. Основные понятия теории моделирования сложных систем.
2. Построение имитационных моделей систем.
3. Статистическое моделирование систем на ЭВМ.
4. Типовые математические схемы моделирования.
5. Формализация и алгоритмизация процессов функционирования систем.
6. Инструментальные средства моделирования систем. Языки моделирования.
7. Планирование экспериментов по имитационному моделированию систем.
8. Перспективы развития машинного моделирования сложных систем.

Цель изучения дисциплины: формирование устойчивых знаний, умений и навыков работы с мультимедиа технологиями.

Задачи изучения дисциплины: 

• изучение теоретических и информационно-технологических основ систем мультимедиа (базовые элементы мультимедиа, комплекс требований к характеристикам аппаратных и инструментальных средств мультимедиа, этапы разработки проекта мультимедиа, инструментальные средства авторских систем мультимедиа);
• формирование умений и навыков работы с мультимедиа технологиями (для создания, обработки и компоновки стандартных форматов файлов текстовой, графической, звуковой, видео информации, методы 2-х и 3-х мерной анимации и объединять информационные объекты пользовательским интерфейсом на единой аппаратно-инструментальной платформе компьютера в локальной или глобальной сети Internet);
• выработка практических навыков работы с мультимедиа технологиями для разработки мультимедиа-приложений, включая создание проекта и сценарные методы его практической реализации.

Основные разделы дисциплины:

1. Введение.
2. Терминологические и понятийные основы мультимедиа технологий.
3. Аппаратно-программные средства обеспечения мультимедиа технологий.
4. Этапы и методы разработки проекта мультимедиа-приложения.
5. Обзор инструментальных средств мультимедиа.
6. Технология создания базовых информационных элементов мультимедиа и их связывание.

Цель изучения дисциплины:

• ознакомить студентов с принципами и основными методами обработки экспериментальной информации;
• проиллюстрировать области практического применения методов обработки экспериментальной информации;

Задачи изучения дисциплины:

• изучение методов расчета описательных статистик одномерных и многомерных рядов наблюдений;
• получение представлений о методах проверки статистических гипотез;
• ознакомление с методами обработки временных рядов;
• изучение основных методов обработки многомерных экспериментальных данных (корреляционный и дисперсионный анализ; кластерный анализ; факторный анализ);
• освоение возможностей использования распространенных пакетов программ по профессиональной обработке экспериментальной информации;
• рассмотрение и анализ примеров практического применения методов обработки экспериментальной информации. 

Основные разделы дисциплины:

1. Предварительная обработка одномерных рядов наблюдений
2. Теоретические законы распределения непрерывных экспериментальных данных и области практического применения законов распределения
3. Теоретические законы распределения дискретных экспериментальных данных и области практического применения законов распределения
4. Методы проверки статистических гипотез и примеры их практического использования
5. Методы оценки параметров законов распределения экспериментальных данных
6. Методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных
7. Методы и алгоритмы анализа временных рядов

Цель изучения дисциплины: формирование компетенций обучающегося в области построения, организации, функционирования и использования операционных систем (ОС) ПЭВМ, и их сетевых возможностей.

Задачи изучения дисциплины: приобретение навыков владения методами применения инструментальных средств систем UNIX и Windows; способам создания командных файлов с использованием управляющих конструкций; правилам использования команд управления системой; способам использования электронной справочной службы ОС.

Основные разделы дисциплины:

1. Эволюция операционных систем.
2. Архитектура операционных систем.
3. Управление вычислительным процессом в ОС.
4. Управление памятью.
5. Ввод-вывод. Файловая система.

Цель изучения дисциплины: приобретение студентами знаний о современных методах проектирование на концептуальном уровне − на уровне первоначального замысла или представления о разрабатываемом объекте (системе).

Задачи изучения дисциплины:

• ознакомление студентов с основами постановки задачи на проектирование и разработки технического задания, методами выполнения начальных стадий проектирования с использованием интуитивного подхода;
• изучение методов инженерного творчества и синтеза, определяющих последующий облик технического решения;
• освоение методов выработки массива вариантов технических и оформительских решений в эскизном проектировании, методов исследования и согласования параметров компонентов технических решений.

Основные разделы дисциплины:

1. Введение. Основы концептуального проектирования.
2. Структура технического творчества.
3. Интуитивный подход к поиску технических решений.
4. Основы системного проектирования.
5. Морфологический подход к концептуальному проектированию.
6. Логико-комбинаторный подход к концептуальному проектированию.
7. Онтологии и концептуальное проектирование.

Цель изучения дисциплины: приобретение студентом навыков в формализации задач, решение которых предполагается с использованием компьютера на основе языка программирования высокого уровня C#.

Задачи изучения дисциплины:

• получение знаний о структуре и основных конструкциях языка программирования С#;
• получение представления об основных методах и средствах разработки алгоритмов и программ;
• получение знаний о приемах структурного программирования;
• изучение способов записи алгоритма на языке высокого уровня, способов отладки и испытания программ. 

Основные разделы дисциплины:

1. Процедурное программирование.
2. Структурное программирование.
3. Объектно-ориентированное программирование.
4. Приложения Windows Application.

Цель изучения дисциплины: формирование у студентов профессиональных знаний и навыков системного программиста.

Задачи изучения дисциплины:

• дать представление об особенностях совместного функционирования аппаратных и программных средств ЭВМ;
• ознакомить с особенностями работы современных операционных систем;
• показать на практике особенности организации многозадачного режима в операционных системах.

Основные разделы дисциплины:

1. Введение. Предмет и задачи курса.
2. Операционные системы (ОС) и среды.
3. Управление задачами в ОС.
4. Управление памятью в ОС.
5. Управление вводом/выводом и файловые системы.
6. Интерфейс прикладного программирования.
7. Введение в ActiveX и модель COM.
8. Составные OLE-документы; управляющие элементы ActiveX.
9. Пример современной ОС.
10. Программирование в операционной среде.
11. Формальные системы и языки программирования, грамматика.
12. Трансляторы.
13. Современные системы программирования.

Цель изучения дисциплины:

• ознакомить студентов с классификацией и основными понятиями теории управления;
• освоить основные подходы к анализу и синтезу систем управления (в том числе микропроцессорных систем управления);
• изучить методы определения характеристик и построения моделей объектов управления;
• освоить типовые линейные и нелинейные законы управления, ознакомиться с исследованием качества управления;
• привить навыки исследования цифровых систем управления.

Задачи изучения дисциплины:

• освоение структурных методов построения математических моделей систем управления;
• знакомство с языками описания процессов управления (во временной и частотной области);
• владение основами анализа систем управления; критерии устойчивости, показатели качества управления;
• подробное изучение типовых линейных и нелинейных законов управления;
• изучение основ синтеза систем управления.

Основные разделы дисциплины:

1. Введение. управление и информатика: общие принципы системной организации.
2. Технические средства систем управления.
3. Языки описания процессов управления, математические модели объектов и систем управления, формы представления моделей.
4. Общие свойства систем управления.
5. Методы анализа и исследование качества систем управления.
6. Методы синтеза систем управления.
7. Особенности математического описания цифровых систем управления, анализа и синтеза систем управления с ЭВМ в качестве управляющего устройства.

Цель изучения дисциплины: приобретение студентом навыков в формализации задач, решение которых связано с трансляцией программ, записанных на одном формализованном языке в программы, представленные на другом языке.

Задачи изучения дисциплины:

• получение знаний о формальных средствах описания алгоритмических языков: системы регулярных выражений, контекстно-свободные грамматики, конечные автоматы без памяти и со стековой памятью, форма Бэкуса-Наура, диаграммы Вирта;
• знакомство с алгоритмами лексического, синтаксического и семантического анализа;
• изучение особенностей промежуточных форм представления транслируемой программы;
• изучение методов генерации объектного кода для конкретной целевой машины;
• изучение методов оптимизации транслируемой программы.

Основные разделы дисциплины:

1. Введение в курс «Основы трансляции». Задача трансляции. Фазы процесса трансляции.
2. Понятие языка. Примеры языков. Понятие грамматики. Порождающая грамматика Хомского. Примеры грамматик. Классификация порождающих грамматик Хомского.
3. Автоматные языки и грамматики. Основные определения. Задача трансляции автоматных языков.
4. Регулярные множества, регулярные выражения. Алгоритм построения детерминированного автомата. Алгоритм нахождения множества недостижимых состояний конечного автомата. Алгоритм построения минимального конечного автомата. Разрешимые алгоритмические проблемы автоматных языков. Лексический анализ.
5. Контекстно-свободные языки. Алгоритмические проблемы контекстно-свободных языков. Нормальная форма Хомского. Нормальная форма Грейбаха.
6. Синтаксический анализ.
7. Интерпретатор и компилятор: Лексический анализатор, Синтаксический анализатор, Анализатор ошибок, Схемы процесса трансляции.
8. Автоматизированные средства разработки трансляторов. TP Lex & Yacc.

Цель изучения дисциплины: получение обучаемыми необходимых компетенций для проектирования программного обеспечения для различных автоматизированных систем, развитие профессиональных навыков практического применения теоретических знаний при решении инженерных задач.

Задачи изучения дисциплины:

• формулирование целей проекта (программы), задач при заданных критериях, целевых функциях, ограничениях, построение структуры их взаимосвязей;
• анализ вариантов и выбор оптимального, прогнозирование последствий, нахождение компромиссных решений в условиях многокритериальности, неопределённости, планирование реализации проектов;
• проектирование архитектуры аппаратно-программных комплексов автоматических и автоматизированных систем контроля и управления;
• выбор средств автоматизации процессов и производств, аппаратно-программных средств для автоматических и автоматизированных систем контроля и управления.

Основные разделы дисциплины:

1. Процесс.
2. Управление проектом.
3. Анализ требований.
4. Добавление детальных требований.
5. Архитектура программного обеспечения.
6. Детальное проектирование.
7. Реализация модулей.
8. Модульное тестирование.
9. Интеграция, валидация и верификация.
10. Сопровождение.

Цель изучения дисциплины: изучение принципов построения и функционирования комплексов и сетей ЭВМ, протоколов связи и реализующих устройств.

Задачи изучения дисциплины:

• принципы многоуровневой организации сетей ЭВМ;
• принципы построения средств телекоммуникации; протоколов связи на разных уровнях организации открытых вычислительных систем;
• конфигурацию локальных вычислительных сетей и методы доступа в них; Методы оценки производительности локальных и глобальных вычислительных сетей;
• конфигурацию и способы коммутации в глобальных вычислительных сетях.

Основные разделы дисциплины:

1. История вычислительных сетей.
2. Модель OSI.
3. Адресация в вычислительных сетях.
4. Свойства и характеристики среды передачи.
5. Основные протоколы транспортного и сетевого уровня.
6. Кодирование.
7. Маршрутизация.
8. Стек протоколов TCP/IP.
9. Сети с различными топологиями.

Цель изучения дисциплины: выработка навыков системного мышления, а также приобретение студентом знаний и опыта для решения задач, связанных с управлением организационными системами – предприятиями, фирмами и регионами, на базе использования методов и моделей современной теории систем.

Задачи изучения дисциплины:

• знакомство с математическим аппаратом современных методов системного анализа;
• знакомство с основными подходами экономического анализа;
• изучение основных типов шкал измерения в системах, показателей и критериев оценки сложных систем, методов качественного и количественного оценивания функционирования систем;
• изучение основ развития систем организационного управления;
• изучение средств математического моделирования сложных систем;
• изучение методов структурного анализа и анализа целей функционирования сложных систем.

Основные разделы дисциплины:

1. Основные определения. Классификация сложных систем.
2. Виды структурной организации сложных систем.
3. Закономерности функционирования и развития сложных систем.
4. Цели. Проблемы формулирования. Методики структурирования целей. Анализ.
5. Логический анализ структур сложных систем.
6. Формальные и неформальные методы моделирования.
7. Методы моделирования с применением теории множеств и математической логики.
8. Язык формализованного описания задач.
9. Аналитические и статистические методы моделирования. Сети Петри.
10. Методы моделирования с применением математической лингвистики и семиотики.
11. Методы моделирования с применением теории конечных автоматов.
12. Методы, качественного моделирования сложных систем.

Цель изучения дисциплины:

Стремительное расширение сферы применения компьютеров в математике породило много новых систем программирования, гораздо лучше приспособленных к новым обстоятельствам и возможностям их практического применения.

Среди новых систем программирования можно выделить две группы:

• системы для проведения численных расчетов;
• системы для проведения аналитических (символьных) расчетов.

К первой группе принадлежит, прежде всего, пакет Mathcad фирмы PTC и Scilab. Ко второй группе принадлежит система символьной математики Maple (Waterloo Maple Inc.), позволяющая за короткое время проводить сложные аналитические расчеты на компьютере.

Знакомство с системой Mathcad позволяет студентам не только существенно расширить свои возможности в изучении и глубоком понимании целого ряда дисциплин, но, что еще более важно, применить их в своей будущей профессиональной деятельности.

Таким образом, целью курса является - знакомство студентов с основными приемами работы в этой системе, с тем, чтобы далее, по мере необходимости, они смогли самостоятельно углубить свои знания и применить их в научно–исследовательской и профессиональной деятельности.

Задачи изучения дисциплины: знакомство с современными математическими пакетами (Scilab, Mathcad) и их основными модулями для решения математических задач.

Основные разделы дисциплины:

1. Краткая история развития систем компьютерной математики.
2. Решение прикладных математических задач с помощью системы Mathcad.
3. Решение прикладных математических задач с помощью системы Scilab.

Цель изучения дисциплины: изучение студентом основных понятий теории автоматизированного управления, знакомство с основами построения автоматизированных систем управления различного уровня.

Задачи изучения дисциплины:

• систематизировать знания в области автоматизированного управления, полученные студентами ранее;
• знакомство с автоматизированными системами управления производством, научным экспериментом, обучением, технологическим процессом;
• получение знаний о последовательности разработки автоматизированной системы;
• получение знаний об обеспечивающих подсистемах, информационной технологии проектирования автоматизированной системы.

Основные разделы дисциплины:

1. Введение.
2. Организационная и функциональная структура «Автоматизированные системы обработки информации и управления».
3. Модели и процесс принятия решений.
4. Обеспечивающие подсистемы «Автоматизированные системы обработки информации и управления».
5. Последовательность разработки автоматизированной системы.
6. Информационная технология проектирования автоматизированной системы.
7. Примеры автоматизированных систем управления.

Цель изучения дисциплины: изучение студентом основных понятий системного анализа, методологических основ и основных классов задач теории принятия решений.

Задачи изучения дисциплины:

• получение представления о системном анализе, задачах выбора решений, функции выбора, функции полезности, критериях принятия решений;
• получение знаний о классах задач принятия решений: детерминированные, стохастические, задачи в условиях неопределенности; задачи скалярной оптимизации;
• получение знаний о многокритериальных задачах принятия решений и методах их решения (парето-оптимальность, схемы компромиссов);
• получение знаний о марковских моделях принятия решений; принятии решений в условиях неопределенности».

Основные разделы дисциплины:

1. Задачи и методы критериального выбора.
2. Задачи математического программирования.
3. Модели принятия решений на графах.
4. Методы сетевого планирования.
5. Марковские модели принятия решений.
6. Модели управления запасами.