7M06131 Информационные системы в АТУ

Теоретико-методологические основы психологии управления - знакомство с различными концепциями, с основными понятиями, закономерностями психологии управления. Индивидуальная управленческая концепция руководителя. Структура коллектива и социально-психологический климат в коллективе. Методики психологического исследования в сфере управленческой деятельности и взаимодействия, межличностные отношения в группе. Актуальные проблемы психологии управления.

Характеристика организации и управленческой деятельности. Эволюция управленческой мысли. Внутренняя и внешняя среда организации. Этика и социальная ответственность. Коммуникации. Принятие управленческих решений. Планирование. Организация как функция управления. Мотивация. Контроль. Групповая динамика. Руководство: власть и влияние. Стили лидерства. Управление конфликтами и стрессами. Управление изменениями.

Управление данными информационных систем. Распределенные базы данных. Анализ проблемных ситуаций. Структуры и элементы автоматизированных информационных систем. Информационное и программное обеспечение автоматизированных информационных систем. Этапы создания и внедрения промышленных автоматизированных систем. Алгоритмы и методы для обработки больших данных. Принципы организации многопроцессорных и многомашинных вычислительных систем. Логические блоки компьютерных систем для организации высокоскоростных вычислений.

Понятия теории проектирования ИС. Методологические основы проектирования ИС. Каноническое проектирование ИС. Информационное обеспечение ИС. Анализ предметной области, разработка состава и структуры базы данных, проектирование логико-семантического комплекса. Методы проектирования. Концептуальное, логическое и физическое проектирование. Принципы и особенности проектирования интегрированных ИС. Понятия и классификация методов типового проектирования. Индустриальные методы проектирования. Процесс разработки информационных систем.

Анализ алгоритмов, построение алгоритмов. Математические основы анализа алгоритмов. Сортировка с помощью кучи. Быстрая сортировка. Сортировка за линейное время. Динамическое программирование. Жадные алгоритмы. Алгоритмы параллельных вычислений и задачи теории графов. NP - полные задачи. Методы и алгоритмы обработки информационных структур, методы анализа сложности алгоритмов. Методы разработки и анализа эффективных алгоритмов для решения практических задач.

Технологии обеспечения качественного анализа данных. Консолидация данных. Трансформация данных. Оценка качества, очистка и предобработка данных. Инструменты анализ данных. Кластеризация. Классификация и регрессия. Статистические методы. Методы и модели интеллектуальных анализ данных. Анализ и прогнозирование временных рядов. Методы машинного обучения, разработки и проектирование интеллектуальных данных. Анализ реальных данных с помощью изученных методов.

Методологические процессы принятия решений. Математические методы поддержки принятия решений в условиях определенности. Математические методы принятия риска решений в условиях неопределенности. Системы поддержки принятия управленческого решения. Использование редактора электронных таблиц как средства поддержки оптимального управленческого решения. Математические модели принятия решений, безусловной оптимизации, линейного, нелинейного программирования, матричных игр, многокритериальной оптимизации.

Структура и стилистические особенности научной статьи на иностранном языке. Интерпретация информации из звучащей иноязычной речи по специальности. Перевод текстов научно-технического профиля по специальности с английского на казахский или русский язык. Передача на английском языке содержание казахского или русского текста по специальности (устное реферирование). Написание научных статей и выступления с научными докладами на конференциях на иностранном языке.

Создание цифрового изображения. Визуализация цифрового изображения. Хранение и обработка цифрового изображения. Новейшие компоненты цифровой камеры. Управление экспозицией при фотографировании цифровой камерой. Методы проектирования систем автоматизированного проектирования. Способы получения, хранения и представления цифровых изображений. Математические методы обработки и анализа растровых и векторных изображений. Алгоритмы для решения задач обработки и анализа изображений.

Выбор жизненного цикла разработки ПО. Определение цели и области действия проекта. Создание структуры пооперационного перечня работ. Оценка объема повторного использования ПО. Оценка длительности и стоимости разработки проекта. Распределение ресурсов. Оценка размера программ, метрические показатели. Аттестация и верификация. Визуальное программирование. GUI(Graphical User Interface, Графический интерфейс пользователя), MS Windows. Программирование, управляемое событиями. Обработчики событий (EvеntHandler). Классы, объекты и события. свойства классов.

Приватные распределенные системы хранения без использования доказательства работы (PoW). Высокоскоростная репликация данных. Множества блокчейнов сети. Поддержка транзакций с возможностью кросс-операций. Учет транзакций и криптовалюты. Блок транзакций.

Жизненный цикл программного обеспечения. Распределение финансовых и временных затрат на выполнение каждого этапа разработки программного обеспечения. Теории классификации. Методы классов и объектов. Построение объектно-ориентированной архитектурной системы. Методы объектно-ориентированного анализа для классов и объектов. CASE-средства объектно-ориентированного проектирования. Современные технологии объектно-ориентированного программирования. Компонентный подход к созданию объектно-ориентированных систем. Технология .NET Стратегии и методы тестирования. Прямое и обратное тестирование. Программные средства автоматизированного тестирования.

Принципы работы блокчейн-систем. Принцип хранения ценных данных в виде блоков, хронологические связи блоков в неизменяемой цепочке. Пиринговая платёжная система, функционирования и защиты системы. Классификация криптовалют - Bitcoin.

Искусственный интеллект как научное направление. Примеры приложений ИИ. Предмет исследования искусственного интеллекта. Задачи и парадигмы системного искусственного интеллекта (СИИ). Представление знаний в интеллектуальных системах. Экспертные системы. Нейропроцессоры. Применение нейропроцессоров и систем искусственного интеллекта. Теоретические и методические основы интеллектуальных систем. Системы интеллектуального анализа данных. Базы знаний, соответствующие методу и модели знаний.

Установка инструментов, Java 5.0+, Eclipse. Стартовый пакет Android SDK, компоненты Android SDK, Плагины для Eclipse, Создание первой программы. Запуск программы на эмуляторе. Запуск на реальном телефоне. Приложения и виджеты. Работа приложения. Процесс и приложение, Жизненные циклы приложений. Строительные блоки. Использование ресурсов. Безопасность и защищенность. Введение в демонстрационную программу-игру. Декларативная разработка. Создание стартового экрана. Использование альтернативных ресурсов.

Параллелизм высокопроизводительных вычислений. Классификация вычислительных систем. Компьютеры с общей памятью. Компьютеры с распределенной памятью. Ускорители вычислений. Облачные вычисления: модель использования распределенной инфраструктуры. Распределенная вычислительная среда. Моделирование и анализ параллельных вычислений. Описание схемы параллельного выполнения алгоритма. Показатели эффективности параллельного алгоритма. Оценка максимально достижимого параллелизма. Задачи таблично-алгоритмической реализации функций на смеси языков Си и Ассемблер.

Критериальные параметры производительности и их динамика в ходе развития вычислительной техники, распараллеливание, аппаратно программная обработка. Высокостные методы реализации функций: методы, базирующиеся на эквивалентных преобразованиях, многочленные приближения, использование арифметики с фиксированной точкой и таблично-алгоритмические методы. Параллельные вычисления: формальные модели параллельных процессов, технологии параллельного программирования, ярусно-параллельные формы, параллельные методы реализации вычислительной математики. Микроархитектура высокопроизводительных процессоров: векторно-конвейерные архитектуры, MPP, SMP, NUMA, кластеры.

Определение информации с точки зрения теории информации, мера информации, данных и информации. Классификация информационных объектов. Методы кодирования. Общая структура ИС для анализа производственно хозяйственной деятельности. Методы генерации и селекции признаков. Методы распознавания образов на основе кластерного анализа. Анализ корректности и вычислительной сложности алгоритмов и программ. Методы распознавания образов на основе нечеткой логики.

Современные мобильные устройства (Android, IPhone, Windows Phone), технологии разработки мобильных приложений на этих платформах. Языки программирования: Java (Android), Swift (IPhone), Javascript (Windows Phone и другие). Преимущества и недостатки платформы. Архитектура Android. Основные компоненты. Обзор среды разработки Android Studio: установка, настройка, использование. Эмулятор мобильного устройства. Разработка первого мобильного приложения. Платформы Google Android.

Методы и алгоритмы искусственных нейронных сетей. Принципы построения нейронных сетей, этапы проектирования, современные подходы таких систем. Инструменты для проектирования нейронных сетей. Структуры экспертных систем и их архитектурных особенностей в зависимости от особенностей решаемой задачи. Базы знаний для решения задач задачи выбора вариантов в плохо формализуемой предметной области. Модели нейронных сетей.

Владеет современными стандартами и методиками, разработкой регламентов для организации управления процессами жизненного цикла ИТ-инфраструктуры предприятий.

Способен совершенствовать и развивать интеллектуальные и аналитические способности, пользоваться литературной, деловой письменной и устной речью на иностранном языке.

Способен осуществлять и обосновывать выбор проектных решений по видам обеспечения информационных систем для решения конкретных задач связанные с программированием.

Способен формулировать, представлять и решать конкретные задачи, связанные с программированием, в терминах теории вычислительных процессов и структур, грамотно пользоваться языком теории вычислительных процессов и структур.

Владеет технологиями применения математических методов и практическими навыками нейросетевой обработки больших объемов пространственно-временных данных.

Руководит коллективом, толерантно воспринимая социальные, этнические, конфессиональные и культурные различия

Обеспечивает аргументированность результатов научных и экспериментальных исследований, умеет использовать полученные данные в задачах управления высокотехнологичными процессами.

Владеет фундаментальными знаниями в области системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации применительно к сложным системам, необходимым для решения научно-исследовательских задач.

Способен использовать теоретические знания для разработки и исследования моделей идентификации процессов с помощью различных программных средств и методов моделирования.

Владеет современными стандартами и методиками, разработкой регламентов для организации управления процессами жизненного цикла ИТ-инфраструктуры предприятий.