Учебный год 2022-2023. Весна.

Цель дисциплины: формирование у студентов знаний, умений, навыков и компетенций в области выбранного направления подготовки – "Информационные системы и технологии".

При исследовании, анализе и решении управленческих проблем, моделировании объектов исследования и анализа, широко используются дискретные методы формализованного представления, являющиеся предметом рассмотрения дискретной математики. К ним относятся методы, основанные на теоретико-множественных представлениях, графы, алгоритмы, формальные системы, математическая логика и др. Дискретная математика предлагает: универсальные средства (языки) формализованного представления; способы корректной переработки информации, представленной на этих языках; возможности и условия перехода с одного языка описания явлений на другой с сохранением содержательной ценности моделей. 

Задачей курса является знакомство и освоение основных моделей и методов формализованного представления: теоретико-множественных, логических, графических. Теория множеств, логика. теория графов являются фундаментом дискретной математики. Теоретико-множественные, логические и графические представления, относящиеся к этим разделам дискретной математики, и являются предметом рассмотрения данного курса.

Целью дисциплины “Интегральные датчики и сенсоры физических величин” является изучение и практическое применение современных датчиков и сенсоров различных физических величин с использованием аппаратно-программной платформы Arduino.

Цель освоения курса – Наделение студентов знаниями и навыками в области принципов проектирования информационных систем, базирующихся на последних достижениях в области теории искусственного интеллекта, а также технических средств их реализации. Полученные знания позволят студентам целенаправленно и системно решать вопросы разработки и реализации современных инновационных систем поддержки принятия решений в проектной и производственной деятельности.

Содержание: Базовые понятия интеллектуальных систем. Средства формализация и моделирования представления знаний в интеллектуальных системах. Информационные системы как средства анализа и визуализации данных. Средства пред-  постобработки. Проектирование комплексных информационно-измерительных интеллектуальных систем. 

Цель преподавания дисциплины состоит в освоении студентами профессиональных знаний и практических навыков в области метрологического обеспечения средств измерений, используемых в различных технологических процессах и объектах, а также при решении задач проектирования, поверки и эксплуатации измерительных приборов и измерительных систем.

Целью дисциплины является изучение студентами основных теоретических вопросов и приобретение навыков, необходимых для решения производственных и научных задач, связанных с выбором средств и методов измерений, с выполнением измерений электрических и неэлектрических величин, с оценкой точности результатов измерений.

Цель преподавания дисциплины – формирование у обучающихся базовых знаний основ современной методологии и технологии проектирования распределенных баз данных и создания приложений, позволяющих организовать распределенные вычисления.

Задачи дисциплины - систематическое знакомство с идеями и методами, используемыми в современных реляционных системах управления распределенными  базами данных. Знакомить с проектами и исследованиями в системах баз данных следующего поколения, а именно: Основные принципы организации систем объектно- ориентированных баз данных.

Цель дисциплины "Спецглавы математики" - обучение методам и моделям количественного обоснования решений, принимаемых на этапах анализа предметных приложений, разработка и эксплуатация сложных организационных, экономических и технических систем, в том числе и автоматизированных систем обработки информации и управления различного масштаба и назначения.

Цель: изучение основ цифровой экономики и цифровизации инженерной деятельности. 

В указанной дисциплине рассматриваются технологии и рынки Национальной технологической инициативы, их связь с цифровой инженерией, основы имитационного моделирования инженерных процессов в сфере профессиональной деятельности.

Цели освоения дисциплины:

– формирование у обучающихся фундаментальных знаний о математических моделях, методах и алгоритмах искусственного интеллекта.

Задачи освоения дисциплины:

– углубленное изучение математических моделей и методов искусственного интеллекта;

– формирование компетенций, необходимых для научных исследований в области систем искусственного интеллекта.

Подготовка к решению задач анализа, синтеза и исследования современных средств электронной и микропроцессорной техники, используемых в информационных системах, а также выработки положительной мотивации к самостоятельной работе и самообразованию.