Для доступа необходимо войти в систему
09.06.01 - Информатика и вычислительная техника (Теоретические основы информатики)
Очная форма обучения, план набора 2017 г.
Изучается: 3, 4 семестр
Цикл дисциплины: Б1. Блок 1 «Дисциплины (модули)»
Индекс дисциплины: Б1.В.ДВ.1.1
Обеспечивающая кафедра: Кафедра комплексной информационной безопасности электронно-вычислительных систем
Рабочая программа
Основная литература
Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем: Учебник для технических вузов / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. - СПб.: Питер, 2001. - 384 с.
Доступно в библиотеке:
22
экземляра
Дополнительная литература
Ясницкий Л. Н.. Введение в искусственный интеллект: Учебное пособие для вузов / Л. Н. Ясницкий. - М. : Academia, 2005. - 174 с.
Доступно в библиотеке:
20
экземпляров
Ходашинский, Илья Александрович. Методы мягкого оценивания величин / И. А. Ходашинский. - Томск : ТУСУР, 2007. - 151[1] с.
Доступно в библиотеке:
90
экземпляров
Учебно-методическое пособие
Ходашинский И. А. Методы искусственного интеллекта, базы знаний, экспертные системы : Учебное пособие / И. А. Ходашинский ; Министерство образования Российской Федерации, Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Кафедра автоматизации обработки информации. - Томск : ТУСУР, 2002. - 140 с.
Доступно в библиотеке:
35
экземпляров
Контрольные испытания
| Вид контроля | Семестры |
|---|---|
| Зачёт | 3 |
| Зачёт с оценкой | 4 |
Объем дисциплины и виды учебной деятельности
| Вид учебной деятельности | 1 семестр | 2 семестр | 3 семестр | 4 семестр | 5 семестр | 6 семестр | 7 семестр | 8 семестр | Всего | Единицы |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Лекция | 18 | 18 | 36 | часов | ||||||
| Практическая работа | 18 | 18 | 36 | часов | ||||||
| Всего аудиторных занятий | 36 | 36 | 72 | часов | ||||||
| Самостоятельная работа | 72 | 36 | 108 | часов | ||||||
| Общая трудоемкость | 108 | 72 | 180 | часов | ||||||
| 3 | 2 | 5 | З.Е |
Компетенции
| Код | Содержание |
|---|---|
| ПК-4 | способность разрабатывать, развивать и конкретизировать методы машинного обучения и обнаружения новых знаний |