«УТВЕРЖДАЮ Ректор ГОУ ВПО УГНТУ Д.т.н., профессорА.М.Шаммазов 20_г. ОСНОВНАЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ПРОГРАММА ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ Направление подготовки 230100 ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА Профиль ...»

Изучение курса формирует у студента комплекс знаний о методах выделения и описания интеллектуальных процессов, функций и операций, подлежащих автоматизации, методах задания начальной организации интеллектуальных систем (ИС) и методах их обучения, обеспечивающих требуемое качество выполнения автоматизируемых интеллектуальных процессов, функций и операций при применении вычислительной техники и автоматизированных систем для автоматизации процессов нефтегазовой отрасли (НГО): от поиска и разведки нефти и газа до переработки углеводородного сырья.

При изучении дисциплины обеспечивается фундаментальная подготовка студента в области применения современных информационных технологий ИС в нефтегазодобыче и нефтегазопереработке, соблюдается связь с остальными дисциплинами магистратуры и непрерывность в использовании ЭВМ в учебном процессе, происходит знакомство со стержневыми проблемами, возникающими при автоматизации неформализованных интеллектуальных процессов, функций и операций, с базовыми положениями, навыками и понятиями профессиональной терминологии, обязательными для выполнения магистерской диссертации и практического использования полученных знаний в решении профессиональных задач.

Основные дидактические единицы (разделы):

1 Понятие интеллектуальной системы (ИС), основные свойства.

2 Интеллект как свойство высокоорганизованных систем 3 Экспертные системы. Составные части экспертной системы: база знаний, механизм вывода, механизмы приобретения и объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс 4 Организация базы знаний. Предметное (фактуальное) и проблемное (операционное) знания. Декларативная и процедурная формы представления знаний. Методы представления знаний.

5 Логический и эвристический методы рассуждения в ИС. Рассуждения на основе дедукции, индукции, аналогии.

6 Нечеткий вывод знаний. Немонотонность вывода. Статические и динамические экспертные системы. Приобретение знаний. Извлечение знаний из данных. Машинное обучение на примерах.

9 Интеллектуальный анализ данных В результате изучения дисциплины «Интеллектуальные системы» студент должен:

знать:

- модели представления и методы обработки знаний (ПК-1, ПК-2);

- классификацию информационных систем, структуры, конфигурации информационных систем, общую характеристику процесса проектирования ИС (ПК-5);

- методы и алгоритмы объектно-ориентированного программирования (ПК-6);

- информационные и телекоммуникационные технологии в науке и образовании (ПК-7).

- разрабатывать математические модели процессов и объектов, методы их исследования, выполнять их сравнительный анализ (ПК-5) - применять информационные технологии при проектировании информационных систем;

- использовать типовые программные продукты, ориентированные на решение научных, проектных и технологических задач (ПК-6) владеть:

- способностью проводить выбор исходных данных для проектирования (ПК–4);

- способами формализации интеллектуальных задач с помощью языков искусственного интеллекта (ПК-5);

- построением моделей представления знаний, подходами и техникой решения задач искусственного интеллекта (ПК-5).

Виды учебной работы:

Изучение дисциплины обеспечивается путем проведения лекционных и лабораторных занятий, СРС (написание реферата, самостоятельное изучение тем).

Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетные единицы (108 часов).

Цели и задачи дисциплины:

Целью дисциплины «Методы оптимизации» является изучение методов постановки и решения задач параметрической оптимизации.

Задачами дисциплины является изучение подходов к формализации задач параметрической оптимизации и основных методов поиска экстремума в задачах непрерывной и дискретной оптимизации, а так же на основе метода вариаций.

Основные дидактические единицы (разделы):

3 Численные методы поиска безусловного экстремума 4 Численные методы поиска условного экстремума В результате изучения дисциплины «Методы оптимизации» студент должен:

знать: классификацию и основные методы решения задач одномерной и многомерной, локальной и глобальной, условной и безусловной, непрерывной и дискретной оптимизации (ОК-2, ПК-1).

уметь: осуществлять постановку и выбирать методы решения задач оптимизации (ОК-2, ПК-1, ПК-5).

владеть: способами формализации оптимизационных задач (ПК-1, ПК-5).

Виды учебной работы: лекции, лабораторные занятия.

Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

1 ЦЕЛИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Задачи, которые должен решать студент после освоения дисциплины:

• Разработка компьютерных моделей процессов течения нефти и нефтепродуктов.

• Разработка методик проектирования новых технологических процессов обработки давлением современных конструкционных материалов.

• Сбор, обработка, анализ и систематизация научно-технической информации по теме исследования, выбор методик и средств решения задачи.

• Подготовка научно-технических отчетов, обзоров, публикаций по результатам выполненных исследований.

• Разработка проектов автоматизированных систем различного назначения, обоснование выбора аппаратно-программных средств автоматизации и информатизации предприятий и организаций.

• Проведение численных расчетов в среде программного комплекса

2 РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

- Методики реализации и сопровождения программного комплекса ANSYS (ПК-1) - Методологию решения краевых задач механики сплошных сред методами компьютерного моделирования (ПК-1) - Математические методы моделирования на примере задач идентификации моделей реофизически сложных сред (ПК-4) - Основы работы в среде программного комплекса ANSYS (ПК-1) Студент умеет:

- Выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления технологическими процессами обработки металлов давлением (ПК-4) - Разрабатывать технические задания на проектирование программного обеспечения для средств управления технологическими процессами обработки металлов давлением (ПК-4) - Применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий (ПК-1) - Применять современные технологии разработки программных комплексов с использованием CASE-средств, контролировать качество разрабатываемых программных продуктов (ПК-6) Студент владеет навыками:

- Решения краевых задач механики вязкой жидкости в среде программного комплекса ANSYS (ПК-1) - Решения краевых задач механики деформируемого твердого тела в среде программного комплекса ANSYS (ПК-1) - Построения структурно-функциональных моделей производственных объектов и комплексов, технических объектов, вычислительных систем и сетей независимо от уровня их сложности (ПК-6)

3 ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ (КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА)

Основы теории напряженного и деформированного состояний. Тензоры напряжений, деформаций и скоростей деформаций. Математическое моделирование в механике. Математические модели материалов (определяющие соотношения).

Математические модели процессов (явлений). Краевые задачи. Граничные и начальные условия. Методы решения краевых задач механики Классические модели движения сплошных сред – Упругость, вязкость, пластичность. Простейшие определяющие соотношения: закон Гука, реологический закон Ньютона для вязких жидкостей, идеальная пластичность. Классические задачи о течении вязкой жидкости: течение Пуазейля, течение Куэтта.

Классические задачи теории упругости: задача Ламе, задача об изгибе балки.

Основные принципы расчета на прочность.

Программный комплекс "ANSYS". Обоснование необходимости изучения ANSYS. История создания программы. Обзор программы Свойства материалов.

Стандартная библиотека ANSYS. Область применения программы. Виды анализа в ПК ANSYS.

Определение реологических свойств конструкционных материалов. Механические и реологические свойства материалов. Стандартные методы проведения механических испытаний. Способы представления результатов измерений.

Стандартные методы обработки результатов измерений. Методы идентификации моделей материалов. Технологические эксперименты. Методы обработки результатов технологических измерений.

Решение краевых задач механики сплошных сред.

Решение краевых задач механики вязкой жидкости. Течение Пуазейля. Течение Куэтта. Решение краевых задач механики деформируемого твердого тела. Задача Ламе. Задача об изгибе балки. Решение краевых задач механики сверхпластичности.

Виды учебной работы:

Изучение дисциплины обеспечивается путем проведения лекционных и лабораторных занятий, СРС (написание реферата, самостоятельное изучение тем).

Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

"Организация и методология научных исследований"

1 ЦЕЛИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

знакомство с методами организации научных исследований и порядком работы над научными статьями и диссертационной работой.

Задачи курса:

• обеспечить методико-практическую подготовку студентов-магистрантов к выполнению научно-исследовательских работ и овладение ими умениями научно-исследовательской деятельности • Развитие практических навыков по выполнению научных исследований • Подготовка результатов исследований для опубликования в научной печати, а также составление обзоров, рефератов, отчетов и докладов • Анализ, систематизация и обобщение научно-технической информации по теме исследований • Знакомство с основами научной критики • Анализ научной и практической значимости проводимых исследований, а также оценка технико-экономической эффективности разработки

2 РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

- методологические основы научного познания, методы выбора направления и проведения научного исследования, порядок оформления и представления результатов научной работы, оценки эффективности их внедрения, основные принципы организации работы научного коллектива (ПК-1) - информационные технологии, применяемые в научных исследованиях и программные продукты, относящиеся к профессиональной сфере (ПК-5) - методы исследования и проведения экспериментальных работ, а также анализа и обработки экспериментальных данных (ПК-4) - современные средства вычислительной техники, коммуникаций и связи;

перспективы и тенденции развития информационных технологий (ПК-6) - порядок и методы проведения патентных исследований (ПК-1) - формы организации образовательной и научной деятельности в высших учебных заведениях (ПК-1) Студент умеет:

- формулировать и решать задачи, возникающие в ходе научноисследовательской и педагогической деятельности и требующие углубленных профессиональных знаний (ПК-5) - осуществлять сбор, обработку, анализ и систематизацию научнотехнической информации по заданной теме своей профессиональной деятельности, применять для этого современные информационные технологии (ПК-4) - взаимодействовать со специалистами смежного профиля при исследовании и разработке методов, средств и технологий применения объектов профессиональной деятельности в научных исследованиях и проектноконструкторской деятельности, в управлении технологическими, экономическими, социальными системами и в гуманитарных областях деятельности человека (ПК-4) - составлять описания проводимых исследований, обрабатывать и анализировать полученные результаты, представлять итоги проделанной работы в виде отчетов, обзоров, докладов, рефератов и статей (ПК-7) - разрабатывать и совершенствовать формальные модели и методы, применяемые при создании объектов профессиональной деятельности (ПК-5) Студент владеет навыками:

- участия во всех фазах исследования, проектирования и разработки объектов профессиональной деятельности (ПК-1) - использования современных методов, средств и технологий исследования и разработки объектов профессиональной деятельности (ПК-5) - создания и исследования математических и программных моделей вычислительных и информационных процессов, связанных с функционированием объектов профессиональной деятельности (ПК-4) - построения структурно-функциональных моделей производственных объектов и комплексов, технических объектов, вычислительных систем и сетей независимо от уровня их сложности (ПК-6) - анализа, теоретического и экспериментального исследования методов, алгоритмов, программ, аппаратно-программных комплексов и систем (ПК-1) - написания выпускной научно-квалификационной работы магистерской диссертации, являющейся заключительным этапом обучения в магистратуре (ПК-7)

3 ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ (КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА)

Особенности фундаментальных, прикладных и поисковых научноисследовательских работ (НИР). Научное направление как наука или комплекс наук, в области которых ведутся исследования. Структурные единицы научного направления: комплексные проблемы, проблемы, темы и научные вопросы.

Технико-экономическое обоснование как база для определения направления исследований. Основные этапы НИР, их цели, задачи, содержание и особенности выполнения.

Поиск, накопление и обработка научной информации – Полнота, достоверность и оперативность информации о важнейших научных достижениях и лучших мировых и отечественных образцах продукции как необходимый фактор организации научных исследований и современного решения научнотехнических задач. Применение методов информатики для создания эффективных информационных систем как основы для автоматизации научных исследований, проектирования, технологических процессов. Информационные системы. Системы научной коммуникации. Информационные продукты и технологии, базы и банки данных. Информационные сети Научные документы и издания, их классификация. – Первичные документы и издания: книги, брошюры (монографии, сборники научных трудов), учебные издания (учебники, учебные пособия), официальные издания (законодательные, нормативные, директивные), специальные виды технических изданий (стандарты, инструкции, типовые положения, методические указания и др.), патентная документация, периодические и продолжающиеся издания, первичные непубликуемые документы. Вторичные документы и издания: справочные, обзорные, реферативные и библиографические. Вторичные непубликуемые документы.

Универсальная десятичная классификация (УДК) публикаций.

Теоретические исследования – Задачи и методы теоретических исследований.

Методы расчленения и объединения элементов исследуемой системы (объекта, явления). Основные понятия общей теории систем. Проведение теоретических исследований: анализ физической сущности процессов, явлений; формулирование гипотезы исследования; построение (разработка) физической модели; проведение математического исследования; анализ теоретических решений; формулирование выводов. Структурные компоненты решения задачи.

Использование математических методов в исследованиях. Математическая формулировка задачи (разработка математической модели), выбор метода проведения исследования полученной математической модели, анализ полученного математического результата. Математический аппарат для построения математических моделей исследуемых объектов. Выбор математической модели объекта и ее предварительный контроль: контроль размерностей, контроль порядков, контроль характера зависимостей, контроль экстремальных ситуаций, контроль граничных условий, контроль математической замкнутости, контроль физического смысла, контроль устойчивости модели.

Моделирование в научном и техническом творчестве – Моделирование как метод практического или теоретического опосредованного оперирования объектом. Подобие явлений как характеристика соответствия величин, участвующих в изучаемых явлениях, происходящих в оригиналах и моделях. Виды моделей. Физическое подобие и моделирование. Математическое подобие и моделирование.

Экспериментальные исследования – Классификация, типы и задачи эксперимента. Методика эксперимента и основные элементы плана эксперимента. Обработка и анализ экспериментальных результатов. Метрологическое обеспечение экспериментальных исследований. Рабочее место экспериментатора и его организация. Вычислительный эксперимент.

Оформление результатов научной работы – Оформление полученных результатов в виде отчета, доклада, статьи и т.д. Требования, предъявляемые к научной рукописи. Общий план изложения научной работы: название (заглавие), оглавление (содержание), предисловие, введение, обзор литературы, основное содержание, выводы, заключение, перечень литературных источников, приложения. Аннотация и реферат научной работы. Оформление заявки на предполагаемое изобретение. Объекты изобретения. Описание изобретения: название и класс Международной классификации изобретений; область техники, к которой относится изобретение; характеристика и критика аналогов изобретения; характеристика прототипа, выбранного заявителем; критика прототипа;

цель изобретения; сущность изобретения и его отличительные (от прототипа) признаки; перечень фигур графических изображений (исли они необходимы);

примеры конкретного выполнения; технико-экономическая или иная эффективность; формула изобретения. Требования к формуле изобретения, правила построения и виды формул изобретения. Устное представление результатов научной работы. Подготовка доклада и выступление с докладом. Требования к демонстрационному материалу и его подготовка. Участие в дискуссии как метод развития навыка критического суждения и обдумывания.

Работа над диссертацией (основные этапы). Подготовка к написанию: выбор темы, сбор научной библиографии, изучение научной литературы, отбор фактического (языкового) материала. Работа над рукописью магистерской диссертации: подготовка и изложение предварительных материалов, структурирование работы, рубрикация текста, подготовка черновой рукописи. Оформление диссертационной работы (основные требования). Порядок защиты диссертационной работы.

Виды учебной работы:

Изучение дисциплины обеспечивается путем проведения лекционных и лабораторных занятий, СРС (написание реферата, самостоятельное изучение тем).

Изучение дисциплины заканчивается зачетом.

Дистанционные технологии в образовании Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зач. ед. (144 часа).

Цели и задачи дисциплины:

Целью изучения дисциплины "Дистанционные технологии в образовании" является систематизация знаний студентов по использованию информационно-коммуникационных технологий в области образования, а также подготовка студента к организационно-методической и педагогической деятельности.

Задачи курса:

- знакомство студентов с нормативно-правовой базой дистанционного обучения;

- дать навыки применения гипермедиа и мультимедиа систем при разработки электронных учебно-методических комплексов;

- обеспечить методико-практическую подготовку магистрантов к ведению педагогической деятельности с использованием дистанционных образовательных технологий;

- анализ, систематизация и обобщение технологий и средств дистанционного образовательного процесса.

Основные дидактические единицы (разделы):

Номер (темы) 1 Введение в курс «Дистанционные технологии в образовании». Основные определения.

2 Дистанционное обучение.

3 Применение ИКТ в образовании.

4 Эвристическое обучение В результате изучения дисциплины «Дистанционные технологии в образовании» студент должен:

- знать: нормативно-правовую базу дистанционного обучения; историю развития дистанционного обучения; понимание социальной значимости своей будущей профессии, обладание высокой мотивацией к выполнению профессиональной деятельности (ОК-3);

- уметь: организовывать педагогическую деятельность с применением дистанционных образовательных технологий; оформлять полученные рабочие результаты в виде презентаций, научно-технических отчетов, статей и докладов на научно-технических конференциях (ПК-27).

- владеть: навыками применения гипермедиа и мультимедиа систем при разработки электронных учебно-методических комплексов; способностью формировать новые конкурентоспособные идеи и реализовывать их в проектах (ПК-28).

Виды учебной работы:

Изучение дисциплины обеспечивается путем проведения лекций, практических занятий (тематические занятия, беседы, деловые и ролевые игры), СРС (выполнение курсового проекта).

Изучение дисциплины заканчивается зачетом.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 кредита (144 часа).

1. Цели и задачи дисциплины:

Целями изучения дисциплины является получение теоретических и практических навыков по разработке и освоению вычислительных систем большой производительности на основе параллельных вычислений.

Задачами дисциплины являются изучение принципов построения вычислительных систем, изучение математических моделей, методов и технологий параллельного программирования для многопроцессорных вычислительных систем.

Дисциплина входит в базовую часть профессионального цикла образовательной программы магистра. Изучение данной дисциплины базируется на следующих курсах: «Операционные системы», «Архитектура вычислительных систем», «Параллельное программирование». Студент должен знать классификации архитектур вычислительных систем, методы коммутаций, топологии вычислительных систем. При выполнении лабораторных заданий требуется владение методами программирования на алгоритмическом языке С.

2. Основные дидактические единицы (разделы):

1 Цели и задачи параллельной обработки данных 2 Принципы построения параллельных вычислительных систем 3 Моделирование и анализ параллельных вычислений 4 Принципы разработки параллельных алгоритмов и программ 5 Системы разработки параллельных программ 6 Параллельные численные алгоритмы для решения типовых задач вычислительной математики Цикл лабораторных работ посвящен разработке параллельных программ для вычислительных систем с общей и распределенной памятью.

3. В результате изучения дисциплины «Вычислительные системы»

студент должен:

знать: (ПК-1) а) модели вычислений и методы анализа эффективности;

б) математические основы реализации параллельных численных алгоритмов;

уметь: (ПК-1) а) осуществлять анализ параллельных вычислений;

б) выполнять моделирование параллельных программ;

владеть: (ПК-1) а) технологией разработки параллельных программ для многопроцессорных систем с распределенной памятью (стандарт передачи сообщений MPI);

б) технологией разработки параллельных программ для многопроцессорных систем с общей памятью (стандарт OpenMP).

Виды учебной работы: лекций 16 часов; лабораторных занятий 42 часа;

СРС 86 часов.

Изучение дисциплины заканчивается зачетом.

Современные проблемы информатики и вычислительной техники Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетных единиц, 108 часов.

1. Цели и задачи дисциплины Цель дисциплины состоит в ознакомлении с современным состоянием и проблемами информатики и вычислительной техники и системным подходом к их решению; в изучении новых подходов к построению программных и аппаратных вычислительных комплексов, новых парадигм построения вычислительных систем; в освоении научных основ современных информационных технологий, применяемыми в сфере их профессиональной деятельности.

Задачами дисциплины являются закрепление знаний в области информатики и вычислительной техники, понимание взаимосвязи современных проблем информатики и вычислительной техники с историей их развития в предшествующие годы. Курс призван дать обзор некоторых актуальных научных проблем информатики и вычислительной техники, а также существующих в настоящее время методов, подходов и средств решения данных проблем.

Дисциплина входит в базовую часть профессионального цикла образовательной программы магистра. Изучение данной дисциплины базируется на следующих курсах: «Методы оптимизации», «Интеллектуальные системы», «Организация и методология научных исследований», «Дистанционные технологии в образовании», «Технология разработки программного обеспечения», «Нейрокомпьютерный инжиниринг», «Информационная культура личности».

2. Основные дидактические единицы (разделы):

1. Информация и информатика. Правовые, экономические, социальные и психологические аспекты информатизации деятельности человека и общества - современные проблемы.

2. Вычислительная техника. Методы проектирования аппаратных и программных средств вычислительной техники - современные проблемы.

3. Математические проблемы информатики. Алгоритмы и их анализ.

Основы теории сложности алгоритмов, NP-полнота, разрешимость задач. Математические проблемы реализации алгоритмов на ЭВМ.

4. Идеологии и технологии программирования. Языки и методы программирования. Тенденции развития интегрированных автоматизированных систем связанные с новыми парадигмами программирования.

Общие проблемы программирования.

5. Программное обеспечение. Основные проблемы при разработке, внедрения и поддержке программных продуктов.

6. Безопасность информации. Методы обеспечения надежности и безопасности информационных взаимодействий – основные проблемы.

7. Параллельные и распределённые вычисления. Симметричные многопроцессорные системы, многоядерные процессоры, системы с массовым параллелизмом. Проблемы технической реализации.

8. Вычислительные сети и телекоммуникации. Проблемы, связанные с ними: безопасность, надёжность, стоимость, коммерческое использование.

9. Поиск, хранение, обработка, передача и защита информации. Проблемы, связанные с технологией представления и высокоскоростной обработки больших объёмов данных.

10. Новые принципы и модели вычислений. Проблемы, связанные с исследованием и разработкой ДНК-компьютеров, квантовых вычислений, нейронных сетей.

11. Синергетика и информатика. Методологии исследования сложных эволюционирующих систем.

12. Человеко-машинное взаимодействие - основные задачи и модели.

Проблемы, тенденции и перспективы развития информатики и вычислительной техники.

3. В результате изучения дисциплины «Современные проблемы информатики и вычислительной техники» студент должен:

методы проектирования аппаратных и программных средств вычислительной техники (ПК-1);

методы хранения, обработки, передачи и защиты информации (ПК-1);

специальную научно-техническую литературу по тематике курса (ОКуметь:

применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий (ОК-6);

методиками сбора, переработки и представления научно-технических материалов по результатам исследований опубликованию в печати, а также в виде обзоров, рефератов, отчетов, докладов и лекций. (ОК-6).

Виды учебной работы: в соответствии с учебным планом предусмотрены 44 часа аудиторных занятий (12 часов лекций, 32 часа лабораторных занятий), 64 часа СРС (1 домашнее задание 10 часов).

Изучение дисциплины заканчивается зачетом.

Автоматизированные системы управления производством Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетные единицы, 108 часов.

1. Цели и задачи дисциплины Целью изучения дисциплины является системное формирование знаний по программному и методическому обеспечению задач построения и проектирования АСУП.

Изучение курса формирует у студента комплекс знаний по идеологии и основным методам использования ПО при автоматизированном управлении технологическими производствами добычи, транспорта и переработки нефти и газа.

При изучении дисциплины обеспечивается фундаментальная подготовка студента в области управления процессами добычи, транспорта и переработки нефти и газа, соблюдается связь с дисциплинами общенаучного и профессионального циклов, непрерывность в использовании вычислительной техники в учебном процессе; базовыми положениями в области управления сложными объектами, навыками и понятиями, обязательными для прочного усвоения предыдущих дисциплин и практического использования полученных знаний в решении инженерных задач по созданию высокоэффективных АСУТП и АСУП.

2. Основные дидактические единицы (разделы) Раздел 1. Введение. Характер производств добычи, транспорта и переработки нефти и газа с точки зрения задач управления Краткая история становления, современное состояние и главные направления развития производств добычи, транспорта и переработки нефти и газа. Основные процессы и производства. Структуры предприятий топливноэнергетического комплекса (ТЭК). Проблемы управления предприятиями.

Раздел 2. Задачи и структура управления и основные подсистемы управления предприятием. Структура и задачи ИАСУ, АСУТП, АСУП. Концепция построения подсистем АСУП и методы интеграции Задачи и структура управления предприятиями ТЭК. Концепция построения подсистем управления по уровням. Задачи управления для подсистем и их особенности Раздел 3. Содержание стандартов (ERP, QMS и др.) Методология MRPII. Стандарт APICS. Концепция PLM Раздел 4. Основные среды разработки подсистем MRP, MRPII, ERP, PLM Базовые средства ПО. Операционные системы, языки программирования, программные среды, СУБД. Прикладное ПО. Пакеты прикладных программ.

Технические средства. Телекоммуникационные программно-технические средства.

Раздел 5. Система BAAN Структура системы BAAN. Регламенты функций. Проблемы и порядок проектирования АСУП в системе BAAN. Вопросы реализации, инжиниринга и сопровождения 3. В результате изучения дисциплины студент должен знать:

- состав и структуру объектов управления в нефтегазодобыче и нефтепереработке, основные виды перерабатываемого сырья (ПК-5, ПСК-1);

- архитектуру интегрированных АСУ (ИАСУ), состав и содержание задач управления и обеспечения безопасности, методы разработки элементов АСУТП и АСУП (ПК-5);

- основные программные пакеты и оболочки, используемые при разработке АСУП (ПК-6);

- методические аспекты проектирования АСУП (ПК-5).

Студент должен уметь:

- использовать профессиональную терминологию в области ИАСУ (ПКопределять основные характеристики АСУП, исходя из целей их разработки (ПК-5);

- выбирать вариант построения АСУП исходя из экономической эффективности производства в целом (ПК-5);

- ставить задачи управления и находить пути решения на основе разработки программно-технических средств реализации АСУП (ПК-6);

- определять критерии эффективности управления производством и на их основе методы оптимизации технических решений (ПК-5).

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единицы ( часа).

Цели и задачи дисциплины:

Целью изучения дисциплины "Инновационный менеджмент" является знакомство студентов с принципами управления процессами НИОКР, реализуемыми в рамках многопродуктовой корпорации, а также инновационных фирм.

Задачами дисциплины являются:

- знакомство студентов с принципами создания новых изделий (или услуг), которые будут являться основой производственной деятельности инновационной фирмы в будущем.

- знакомство студентов с производственной культурой, организацией, инфраструктурой современых предприятий.

Основные дидактические единицы (разделы):

1. ПРЕДМЕТ И ЗАДАЧИ КУРСА

2. МАРКЕТИНГОВЫЙ ПОДХОД К РАЗРАБОТКЕ И ВЫВЕДЕНИЮ НА РЫНОК НОВОГО ТОВАРА

4. ОТБОР И ОЦЕНКА ПРОЕКТОВ НИОКР

5. ФИНАНСОВАЯ ОЦЕНКА НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИХ ПРОЕКТОВ

6. ОРГАНИЗАЦИЯ И ПОРЯДОК ВЫПОЛНЕНИЯ НИР

7. ПОРЯДОК ВЫПОЛНЕНИЯ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ ОКР

8. ПЛАНИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ ПРОГРАММАМИ НИОКР

а) основы маркетнинга разработки и вывода нового товара на рынок (ОКОК-5, ОК-6, ПК-7);

б) основы стратегии НИОКР (ОК-4, ОК-5, ОК-6, ПК-7);

в) принципы организации НИР и ОКР (ОК-4, ОК-5, ОК-6, ПК-7);

а) отбирать и оценивать проекты НИОКР (ОК-4, ОК-5, ОК-6, ПК-7);

б) давать оценивать финансововую оценку научно-технических проектов (ОК-4, ОК-5, ОК-6, ПК-7);

а) навыками управления НИОКР (ОК-4, ОК-5, ОК-6, ПК-7).

Виды учебной работы: лекции, лабораторные работы.

Изучение дисциплины заканчивается зачетом.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зач. ед. (144 часа).

Цели и задачи дисциплины:

Целью изучения дисциплины является освоение методов формирования и исследования модели принятия решения.

Задачами дисциплины является изучение методов принятия решения, методики принятия решений на основе нечеткого отношения предпочтения на множестве альтернатив, основных положений формирования и модели процесса управления при интегрированном подходе.

Основные дидактические единицы (разделы):

1 Система поддержки принятия решений. История. Классификация 2 Архитектура и структура СППР 3 Основные принципы теории принятия решений 4 Анализ информационных потоков 5 Структурирование целей стратегического управления предприятием 6 Интегрированная оценка привлекательности инвестиционных проектов в нефтегазовой отрасли 7 Система поддержки принятия взаимосвязанных плановых и оперативных решений на промышленных предприятиях нефтегазовой В результате изучения дисциплины «Системы поддержки принятия решений» студент должен:

- знать:

- основные принципы теории принятия решений;

- классификацию СППР, структуры, конфигурации СППР, общую характеристику процесса проектирования СППР (ПК-5);

- методы и алгоритмы объектно-ориентированного программирования (ПК-6);

- основные положения теории баз данных, хранилищ данных, витрин данных, баз знаний (ПК-5);

- основные этапы, методологию, технологию и средства проектирования СППР.

- уметь:

- разрабатывать математические модели процессов и объектов, методы исследования СППР (ПК-5) - использовать архитектурные и детализированные решения при проектировании СППР;

- использовать типовые программные продукты, ориентированные на решение научных, проектных и технологических задач (ПК-6) - владеть:

- способностью проводить выбор исходных данных для проектирования (ПК–4);

- моделями и средствами разработки архитектуры информационных систем (ПК-5);

- построением моделей представления знаний, подходами и техникой решения задач искусственного интеллекта (ПК-5).

Виды учебной работы:

Изучение дисциплины обеспечивается путем проведения лекционных занятий, практических занятий (тематические занятия, беседы, деловые и игры), СРС (написание реферата, самостоятельное изучение тем).

Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

Общая трудоемкость дисциплины составляет (4 кредита, 180 аудиторных часов).

Цели и задачи дисциплины:

Целями изучения дисциплины является овладение принципами и методологией организации вычислений на нейронных сетях для решения конкретных практических задач, а также ознакомление с историей и перспективами развития нейрокомпьютеров, нейроинформатики и нейроматематики.

В задачи дисциплины входит:

- изучение нейронных сетей как вычислительного базиса нейрокомпьютеров, ознакомление в достижениями теории нейронных сетей и основным нейросетевыми парадигмами, - усвоение основ алгоритмизации на нейронных сетях и приобретение практического опыта работы с нейронными сетями.

Основные дидактические единицы (разделы):

1 Введение. Нейронные сети как базис нейрокомпьютеров.

2 Теория нейронных сетей. Персептроны.

3 Сети с обратными распространяем и связями.

4 Конкурентные сети.

5 Обобщение нейросетевых моделей.

6 Архитектура и элементная база нейрокомпьютеров.

7 Нейроматематика. Методы решения задач.

В результате изучения дисциплины «Нейрокомпьютерный инжиниринг»

студент должен:

знать: (профессиональная компетенция 5) • архитектуру и элементную базу нейрокомпьютеров;

• математические основы выполнения вычислений на нейронных сетях.

уметь: (профессиональная компетенция 4) • работать с нейрокомпьютерными системами, организовывать вычисления на нейронных сетях, приемы задания начальной организации и приемы обучения нейронных сетей;

• самостоятельно конструировать нейросетевые алгоритмы для решения задач обработки неполных и противоречивых данных.

владеть: (профессиональная компетенция 1) • свойствами известных нейросетевых парадигм;

• основы алгоритмизации вычислений в нейросетевом базисе и типовые алгоритмы из обучения.

Виды учебной работы:

• лекций 18 часов;

• лабораторных занятий 42 часа;

• экзамен.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетные единицы, часа.

1. Цели и задачи дисциплины Целью изучения курса является освоение методов, алгоритмов, принципов и компьютерных технологий, используемых в современных интерактивных графических системах и инженерных приложениях.

Задачами изучения курса являются:

- изучение алгоритмов построения и воспроизведения графических объектов и принципов векторной графики;

- освоение видовых преобразований плоских и объемных геометрических объектов.

2. Результаты освоения дисциплины В результате изучения курса студенты должны продемонстрировать следующие результаты образования:

Студент должен знать:

- области применения компьютерной графики, классификацию современных графических систем, тенденции построения современных графических систем: графическое ядро, приложения, инструментарий для написания приложений; (ОК-6) - стандарты в области разработки графических систем, технические средства компьютерной графики: мониторы, графические адаптеры, плоттеры, принтеры, сканеры; (ОК-4) - графические процессоры, аппаратная реализация графических функций, понятие конвейеров ввода и вывода графической информации, системы координат, типы преобразований графической информации, форматы хранения графической информации; принципы построения "открытых" графических систем, 2D и 3D моделирование в рамках графических систем; (ПК-6) - проблемы геометрического моделирования, виды геометрических моделей их свойства, параметризация моделей, геометрические операции над моделями; (ПК-11) - алгоритмы визуализации: отсечения, развертки, удаления невидимых линий и поверхностей, закраски, способы создания фотореалистических изображений, основные функциональные возможности современных графических систем,организацию диалога в графических системах. (ПК-12) - создавать и обрабатывать векторные графические изображения; (ПКуправлять пакетной обработкой и автоматизацией рутинных операций; (ПК-18) - создавать статические сайты, готовить макеты к печати.(ПК-22) Студент должен владеть:

- принципами формирования цифрового изображения, правилами обработки и подготовки изображений для публикации в электронных и бумажных изданиях, основами композиции, правилами построения графических объектов; (ПК-27) - основами Web-дизайна, технологией создания статических и динамических сайтов. (ПК-32) 3. Основные содержание (ключевые слова) Компьютерная графика - область деятельности, в которой компьютеры используются как инструмент для синтеза (создания) изображений, так и для обработки визуальной информации, полученной из реального мира.

Векторная графика представляет изображение как набор геометрических примитивов. Обычно в качестве них выбираются точки, прямые, окружности, прямоугольники, а также как общий случай, сплайны некоторого порядка.

Двумерная компьютерная графика классифицируется по типу представления графической информации, и следующими из него алгоритмами обработки изображений. Обычно компьютерную графику разделяют на векторную и растровую, хотя обособляют ещё и фрактальный тип представления изображений.

Трёхмерная графика оперирует с объектами в трёхмерном пространстве.

Обычно результаты представляют собой плоскую картинку, проекцию.

Трёхмерная компьютерная графика широко используется в кино, компьютерных играх.

Полигон - минимальная поверхность объекта, обычно представленного как набор поверхностей или частиц.

Представление цвета - для передачи и хранения цвета в компьютерной графике используются различные формы его представления. В общем случае цвет представляет собой набор чисел, координат в некоторой цветовой системе.

Виды учебной работы: в соответствии с учебным планом предусмотрены 58 часов аудиторных занятий (16 часов лекций, 42 часа лабораторных занятий).

Изучение дисциплины заканчивается зачетом.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 2 кредита (72 часа).

1. Цели освоения курса Целью изучения курса является освоение студентами специфики поиска, анализа, применения, преобразовании информации с использованием информационных технологий и применением этих умений в обучении и в дальнейшей профессиональной деятельности. Основной задачей курса является формирование способности студентов самостоятельно обучаться, рационально действовать в условиях роста документальных потоков профессиональной информации, существующих как в традиционной (бумажной), так и в электронной форме; оперировать с разнородной, противоречивой информацией, критически ее оценивать и принимать на этой основе аргументированные решения.

2. Результаты освоения дисциплины В результате освоения курса студенты должны продемонстрировать следующие результаты образования:

Студент знает:

- аналитические методы обработки информации (ОК-2, ПК-1).

Студент умеет:

- извлекать информацию из различных источников - от периодических печатей до электронных коммуникаций (ОК-1, ОК-2, ПК-1) - представлять информацию в понятном виде и эффективно ее использовать (ОК-4);

- осуществлять поиск информации при решении нетривиальных (новых, творческих) задач; профессиональное чтение; переработка исходной информации и создание новой; получение информации в ходе профессионального общения (ОК-2, ОК-6, ПК-1).

Студент владеет навыками:

- работы с различными видами информации (ПК-6);

- работы с разнородной и противоречивой информацией (ОК-6);

- электронного общения и усвоения оптимального диалогового режима общения с помощью компьютера (ОК-3).

3. Основное содержание (ключевые слова) Информация происходит от латинского слова informatio, что в переводе означает сведение, разъяснение, ознакомление. Информация – это взаимодействие, отражение, познание. Кибернетический подход: Информация – это характеристики управляющего сигнала, передаваемого по линии связи.

Информационные процессы - это процессы, связанные с получением, хранением, обработкой и передачей информации (т.е. действия, выполняемые с информацией). Т.е. это процессы, в ходе которых изменяется содержание информации или форма её представления.

Информационное общество - концепция постиндустриального общества;

новая историческая фаза развития цивилизации, в которой главными продуктами производства являются информация и знания. Отличительными чертами информационного общества являются:

- увеличение роли информации и знаний в жизни общества;

- возрастание доли информационных коммуникаций, продуктов и услуг в валовом внутреннем продукте;

- создание глобального информационного пространства, обеспечивающего (а) эффективное информационное взаимодействие людей, (б) их доступ к мировым информационным ресурсам и (в) удовлетворение их потребностей в информационных продуктах и услугах.

Графическая информация - сведения или данные, представленные в виде схем, эскизов, изображений, графиков, диаграмм, символов.

Знания - в информатике - вид информации, отражающей опыт специалиста (эксперта) в определенной предметной области, его понимание множества текущих ситуаций и способы перехода от одного описания объекта к другому.

По Д.А.Поспелову для знаний характерны внутренняя интерпретируемость, структурированность, связанность и взаимная активность.

Информационная асимметрия - ситуация на рынке, при которой информация доступна только некоторым, а не всем, участникам рынка. Обязанность правительства состоит в преодолении информационной асимметрии, установлении системы лицензирования, квалификационных тестов, контроля, в преследовании мошенничества, лживой рекламы и т.п.

Информационный барьер - препятствие, мешающее оптимальному протеканию информационных процессов. Различают:

- объективные информационные барьеры, возникающие и существующие независимо от человека;

- субъективные информационные барьеры, создаваемые источником информации; и - субъективные информационные барьеры, возникающие за счет приемника информации.

Код - система условных знаков, символов, сокращенных обозначений и названий, применяемых для передачи, обработки, хранения информации.

В информатике код определяет способ описания информации в символьной форме, воспринимаемой устройствами и программным обеспечением.

В теории перевода различают:

- исходный код (язык исходного текста);

- субъективный код - систему условных обозначений, которыми пользуется переводчик в записях; и - код переводного текста (язык перевода).

Культура - важнейшее средство развития человека как биологического существа и важнейшее средство его социализации, развития личности.

Носители информации – среда или физическое тело для передачи, хранения и воспроизведения информации. (Это электрические, световые, тепловые, звуковые, радио сигналы, магнитные и лазерные диски, печатные издания, фотографии и тд.) Текст - последовательность графических или звуковых языковых знаков, ограниченная единым назначением.

Управление данными - процесс, связанный с накоплением, организацией, запоминанием, обновлением, хранением данных и поиском информации.

БАЗЫ ДАННЫХ И БАЗЫ ЗНАНИЙ

1. Цели и задачи дисциплины Цель дисциплины – сформировать профессиональные и общекультурные компетенции обучающегося в области одного из основных направлений развития информационных технологий – технологии баз данных и знаний. Ознакомить студентов с ключевыми понятиями баз данных и знаний, современными системами управления базами данных, методами проектирования и создания банков данных и экспертных систем, основами систем искусственного интеллекта.

Актуальность дисциплины определяется возрастающей ролью интеллектуальных информационных технологий в совершенствовании процессов управления в науке и промышленности.

Основные задачи дисциплины:

- дать общие сведения о принципах построения и функционирования систем управления базами данных и знаний в составе автоматизированных информационных систем;

- ознакомить с методами моделирования данных, проектирования баз данных и баз знаний;

- ознакомить с принципами и способами представления, приобретения и формализации знаний;

- сформировать комплексные знания, умения и навыки, необходимые при разработке, внедрении, эксплуатации баз данных и знаний;

- сформировать у студентов умения и навыки активного использования прикладных программных систем управления базами данных для решения задач в сфере управления.

При изучении дисциплины обеспечивается фундаментальная подготовка студента в области применения технологий баз данных. Изучение опирается на предшествующие курсы – «Технология разработки программного обеспечения», «Интеллектуальные системы», «Современные проблемы информатики и вычислительной техники».

2. Основные дидактические единицы (разделы):

Основы теории баз данных и знаний. Информация, данные и знания.

1 Банки данных и знаний. Системы управления базами данных. Транзакционные и аналитические базы данных. Хранилища данных.

Основы построения систем основанных на знаниях. Системы поддержки принятия решений. Экспертные системы; назначение, структура и функции экспертных систем. Системы искусственного интеллекта.

Технологии создания реляционных баз данных и хранилищ данных.

Методы и средства моделирования предметной области. Проектирование и разработка баз данных и пользовательских приложений информационных систем.

Языки баз данных; операторы определения и манипулирования данными. Реализации языка запросов промышленных СУБД Oracle и Microsoft SQL Server.

Способы представления знаний. Основные модели представления знаний: логические модели; продукционные модели; семантические сети;

фреймовые модели; модели, основанные на нечетких множествах.

Приобретение и формализация знаний. Базы знаний и управление знаниями организации. Системы управления знаниями организации.

Языки и инструментальные средства построения баз знаний. Логическое программирование и язык Пролог.

Направления и перспективы развития баз данных и знаний интеллектуальных информационных систем.

3. В результате изучения дисциплины «Базы данных и базы знаний» студент должен обладать следующими компетенциями (ОК-1, 2, 6, 7; ПК-1, 4, 5, 6):

- теоретические основы методов и технологий хранения и обработки информации с использованием современных технических и программных средств;

- основные модели данных, принципы и возможности реляционных систем управления базами данных и хранилищ данных;

- язык запросов SQL для определения и манипулирования данными;

- используемые в промышленности основные программные продукты систем управления базами данных и основы работы с ними;

- понятия принципов, способов и технологий представления, приобретения и формализации знаний;

- программные средства и технологии создания баз данных и знаний при создании компьютерных систем обработки информации;

- современные тенденции и перспективы развития технологий баз данных и знаний.

- формулировать цели и задачи создания баз данных и знаний для автоматизированных информационных систем;

- практически проектировать структуры реляционных моделей данных для СУБД информационных систем;

- использовать язык структурированных запросов SQL для манипулирования данными в среде СУБД;

- ориентироваться и работать в среде специализированных программных средств, в частности, СУБД Microsoft SQL Server, применяемых в информационных системах управления;

- инструментальными средствами моделирования предметной области;

- инструментальными средствами проектирования баз данных и знаний;

- профессиональной терминологией в области технологий баз данных и знаний.

4. Виды учебной работы:

Продолжительность изучения дисциплины – один семестр;

предусмотрено аудиторных занятий - 58 ч., лабораторные работы - 42 ч., курсовая работа.

СРС - 86 ч. (КР, 2 домашних задания).

5. Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

1. Цели и задачи дисциплины Целью изучения дисциплины "Разработка Web-узлов и приложений" является овладение студентом языками программирования для разработки Webприложения, а также получение навыков работы со средами разработки Webприложений.

Задача дисциплины – дать представление студентам об Интернеттехнологиях, научить применять на практике современные средства для разработки Web-приложений.

2. Основные дидактические единицы (разделы):

1 Основы Интернет-технологий 2 Разработка Web-узлов и приложений 3 Проектирование и разработка базы данных для Интернет 4 Размещение сайта в сети Интернет 5 Поисковые системы 6 Безопасность в сети Интернет 3. В результате изучения дисциплины «Разработка Web-узлов и приложений» студент должен знать:

устройство сети Интернет;

технологию клиент-сервер в Интернет;

основные протоколы обмена данными в Интернет;

систему адресации, маршрутизации, DNS, доменах, сайтах;

принципы работы поисковых систем.

уметь:

организовывать процесс разработки Web-приложений HTML (ПК-7);

программировать на языках HTML (ПК-1);

писать клиентские сценарии на языке JavaScript (ПК-1);

разрабатывать сценарии на языке PHP, выполняемые на стороне сервера проектировать и разрабатывать базы данных для Интернет-сайта средствами приложения phpMyAdmin (ПК-3);

владеть:

навыками работы с Web-сервером;

навыками работы с визуальной средой разработки Web-страниц;

различными вспомогательными программными средствами для разработки Web-приложений (ПК-3);

приемами защиты информации при передачи данных в сети Интернет.

Виды учебной работы: в соответствии с учебным планом предусмотрены 58 часов аудиторных занятий (16 часов лекций, 42 часа лабораторных занятий).

Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

Компьютерные технологии в науке и образовании Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зач. ед. (180 часов).

Цели и задачи дисциплины:

Целями изучения компьютерных технологий в науке и образовании являются: систематизация знаний студентов по современным программным средствам поддержки научно-исследовательских работ (НИР) на всех этапах их выполнения, а также ознакомление с автоматизированными системами обучения Обеспечивается естественная связь с дисциплинами магистерской подготовки:

- Современные проблемы информатики и вычислительной техники ”, - ” История и методология информатики и вычислительной техники”, - “Базы данных и базы знаний”, - “Компьютерное моделирование”.

Студенты осваивают общие положения и понятия применения информационных и коммуникационных технологий в науке и образовании, обязательные для прочного усвоения последующих дисциплин и для практического использования полученных знаний в решении научно-исследовательских задач на всех стадиях.

Основные дидактические единицы (разделы):

Номер (темы) 1 Введение в курс компьютерных технологий в науке и образовании 2 Компьютерные технологии на этапах сбора и предварительной обработки информации 3 Компьютерные технологии в теоретических исследованиях 4 Компьютерные технологии в научном эксперименте, моделировании и обработке результатов научных исследований 5 Компьютерные технологии в оформлении результатов научных исследований 6 Компьютерные технологии в образовании В результате изучения дисциплины «Компьютерные технологии в науке и образовании» студент должен:

- знать: назначение существующих современных средств компьютеризации научных исследований и обучения, их функциональные возможности и особенности применения; нормативно-правовую базу дистанционного обучения; понимание социальной значимости своей будущей профессии, обладание высокой мотивацией к выполнению профессиональной деятельности (ОК-3);

- уметь: применять в практической деятельности автоматизированные средства поиска и обработки информации, выполнения расчетов и моделирования, обработки и оформления (представления) результатов исследования;

оформлять полученные рабочие результаты в виде презентаций, научнотехнических отчетов, статей и докладов на научно-технических конференциях (ПК-27).

- владеть: основами педагогической деятельности с применением дистанционных образовательных технологий;

Виды учебной работы:

Изучение дисциплины обеспечивается путем проведения лекционных и лабораторных занятий (деловые и ролевые игры), СРС (написание контрольной работы, реферата, самостоятельное изучение тем дисциплины, конференции, олимпиады).

Изучение дисциплины заканчивается зачетом.

История и методология информатики и вычислительной техники Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единиц, 180 часов.

1 Цели и задачи дисциплины:

Цели дисциплины определяются требованиями государственного образовательного стандарта третьего поколения, предъявляемыми к магистру по направлению 230100 "Информатика и вычислительная техника".

Целью дисциплины является краткое рассмотрение основных фактов, событий и идей в истории зарождения, развития и современного состояния средств и методов информатики, вычислительной техники и информационных технологий.

Показывается, как развивающиеся социальные, экономические и производственные отношения формируют новые задачи решения усложняющихся информационных задач, а достигнутые научно-технические результаты решения этих задач, приводят к созданию новых информационных технологий и оказывают существенное влияние на все стороны общественных и производственных отношений.

Задачами дисциплины являются:

- знакомство студентов с историей развития информатики, информационных наук и вычислительной техники, как естественный, диалектически взаимообусловленный процесс совершенствования научных знаний и создания на основе этих знаний новых программных и технических средств, необходимых для удовлетворения растущих информационных потребностей в экономике, в образовании, в производстве и в других сферах человеческой деятельности;

-формирование практических навыков изучения и использования материалов научно-технических работ, связанных с созданием и внедрением новых средств и проектирования, разработки и эксплуатации программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных информационных систем.

Основные дидактические единицы (разделы):

1. Предмет и задачи курса.

2. История информатики и роль математики в зарождении и развитии информационных наук.

2.1. Зарождение математики в древности;

2.2. Математика в средние века;

2.3. Математика ХIХ века;

3. История вычислительной математики и вычислительных методов.

4. История вычислительной техники.

4.1. Доэлектронная история вычислительной техники. Системы счисления. Абак и счеты. Логарифмическая линейка. Арифмометр. Вычислительные машины Бэббиджа (программное управление). Алгебра Буля. Табулятор Холлерита, счетно-перфорационные машины. Электромеханические и релейные машины. К. Цузе, проект MARK-1 Айкена. Аналоговые вычислительные машины.

4.2. Первые электронные вычислительные машины. ENIAC, EDSAC, МЭСМ, М-1. Роль первых ученых - разработчиков ЭВМ – Атанасова, Эккерта и Моучли, Дж. фон Неймана, С.А. Лебедева, И.С. Брука.

4.3 Развитие элементной базы, архитектуры и структуры ЭВМ. Поколения ЭВМ. Семейство машин IBM 360/370, машины «Атлас» фирмы ICL, машины фирм Burroughs, CDC, DEC. Отечественные ЭВМ серий «Стрела», БЭСМ, М-20, «Урал», «Минск». ЭВМ «Сетунь». ЭВМ БЭСМ-6. Семейства ЕС ЭВМ, СМ ЭВМ и «Электроника». Отечественные ученые – разработчики ЭВМ – Ю.Я.

Базилевский, В.А. Мельников, В.С. Бурцев, Б.И. Рамеев, В.В. Пржиялковский, Н.П. Брусенцов, М.А. Карцев, Б.Н. Наумов.

4.4. Специализированные ЭВМ. Управляющие электронные вычислительные машины. Отечественные мини-ЭВМ.

4.5. Развитие параллелизма в работе устройств ЭВМ, многопроцессорные и многомашинные вычислительные системы. Суперкомпьютеры. ILLIAC IV. Векторно - конвейерные ЭВМ. «Cray-1» и другие ЭВМ Сеймура Крея. Многопроцессорные ЭВМ классов SMP, MPP, NUMA. Вычислительные кластеры.

СуперЭВМ в списке «TOP-500». Отечественные многопроцессорные вычислительные комплексы «Эльбрус-2» (Бурцев В.С.), ПС-2000 и ПС-3000 (Прангишвили И.В.), МВС-100, МВС-1000 и МВС-1000М (Левин В.К.).

4.6. Персональные ЭВМ и рабочие станции. Микропроцессоры. Роль фирм Apple, IBM, Intel, НР и др.

4.7. Компьютерные сети. Начальный период развития сетей. Сети с коммутацией каналов. Сети пакетной коммутации. От сети ARPAnet до Интернета.

Локальные вычислительные сети. Сетевые протоколы. Сетевые услуги (удаленный доступ к ЭВМ, передача файлов, электронная почта).

4.8. Основные области применения ЭВМ и вычислительных систем. История математического моделирования и вычислительного эксперимента (Самарский А.А.). Роль применения отечественных ЭВМ в атомной и космической программах СССР. История автоматизированных систем управления промышленными предприятиями (Глушков В.М.). История систем массового обслуживания населения («Сирена», «Экспресс»).

5. История программного обеспечения 5.1 Этапы развития программного обеспечения. Развитие теории программирования. Библиотеки стандартных программ, ассемблеры (50-е годы ХХ века). Языки и системы программирования (60-е годы). Операционные системы (60-70-е годы). Системы управления базами данных и пакеты прикладных программ (70-80-е годы). Ведущие мировые ученые.

5.2.Ведущие отечественные ученые и организаторы разработок программного обеспечения – А.А. Ляпунов, М.Р. Шура-Бура, С.С. Лавров, А.П.

Ершов, Е.Л. Ющенко, Л.Н. Королев, В.В. Липаев, И.В. Поттосин, Э.З. Любимский, В.П. Иванников, Г.Г. Рябов, Б.А. Бабаян.

5.3. Языки и системы программирования. Первые языки – Фортран, Алгол-60, Кобол. Языки Ada, Pascal, PL/1. История развития объектноориентированного программирования. Simula и Smalltalk. Языки C и Java.

5.4.Операционные системы. Системы «Автооператор». Мультипрограммные (пакетные) ОС. ОС с разделением времени, ОС реального времени, сетевые ОС. Диалоговые системы. ОС для ЭВМ БЭСМ-6, ОС ЕС ЭВМ. История C и UNIX.

5.5.Системы управления базами данных и знаний, пакеты прикладных программ. Модели данных СУБД. Реляционные и объектно-ориентированные СУБД. Системы, основанные на знаниях (искусственный интеллект). Графические пакеты. Машинный перевод. Программная инженерия. Защита информации.

В результате изучения дисциплины «История и методология информатики и вычислительной техники» студент должен:

а) историю информатики и роль математики в зарождении и развитии информационных наук (ОК-4, ОК-5, ОК-6, ПК-7);

б) историю вычислительной техники (ОК-4, ОК-5, ОК-6, ПК-7);

в) историю программного обеспечения (ОК-4, ОК-5, ОК-6, ПК-7).

а) отбирать и оценивать результаты исследований и разработок в области информационных технологий, в контексте тематик, проводимых магистрантом исследований (ОК-4, ОК-5, ОК-6, ПК-7);

а) навыками самостоятельной научно-исследовательской и научнопедагогической деятельности (ПК-2).

б) методиками сбора, переработки и представления научно-технических материалов по результатам исследований к опубликованию в печати, а также подготовку обзоров, рефератов, отчетов, докладов и лекций. (ПК-7);

Виды учебной работы: лекции, лабораторные работы.

Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

В результате прохождения педагогической практики студент должен овладеть компетенцией в области педагогики (ПК-2) и - основы работы преподавателя кафедры на основе нормативных документов (рабочая программа, учебно-методические комплексы).

- готовить лекции и лабораторные работы по теме, определенной преподавателем;

- проверять курсовые работы и домашние задания;

- навыками проведения лабораторных занятий;

- навыками проводения деловых игр.

Виды учебной работы:

обеспечивается путем ассистирования на лабораторных занятиях под руководством научного руководителя и самостоятельного знакомства с документацией.

Изучение дисциплины заканчивается написанием отчета о практике.

Цель научно-исследовательской практики:

развитие навыков проведения научного исследования; сбора, систематизации и анализа теоретической и практической информации, структуризации и определения приоритетов исследовательской деятельности.

Задачи научно-исследовательской практики:

- оценка способностей объективного выбора и обоснования актуальности и значимости темы научного исследования;

- получение навыков системной работы со специальной научной литературой и анализа информационных источников с учетом возможного недостатка необходимых сведений;

- освоение общих и специальных методов и инструментов проведения научного исследования;

- освоение методов обработки полученных экспериментальных данных;

- визуализация результатов научного исследования;

- приобретение опыта публичных выступлений, аргументации собственных выводов и предложений, сделанных в процессе исследования, и участия в их критическом обсуждении.

В результате прохождения педагогической практики студент должен овладеть набором компетенций (ОК-2, ОК-4, ОК-6, ОК-7, ПК-1, ПК-4, ПК-5, ПКПК-7, ПСК-1) и - теоретические и методические основы проведения системного научного исследования в соответствии с темой магистерской диссертации;

- обосновывать выбор целей и структуризацию научного исследования;

- планировать исследовательскую деятельность: составлять ее план, выбирать методы, формировать систему критериев оценки результатов, обосновывать полученные выводы и предложения и т.п.;

- использовать методы и инструменты проведения научного исследования и обработки полученных данных с использованием специальных программных продуктов;

- проводить самостоятельное исследование на основе использования аналитической информации.

владеть:

- навыками работы с различными информационными источниками: научной литературой, публикациями в специальных периодических изданиях, нормативно-правовыми документами;;

- навыки публичного выступления;

- практическими навыками подготовки самостоятельного проведения научного исследования (умение логично структурировать исследовательский процесс, работать с информационными источниками, использовать адекватные методы систематизации и обработки данных, аргументировать собственную точку зрения на содержание и возможности решения научно-практических вопросов, делать обоснованные выводы и предложения т.п.).

Виды научной работы:

- сбор первичных данных о базовом предприятии/организации методами наблюдения, интервью, анкетирования, системного анализа и др.;

- применение общих и специальных методов проведения научного исследования для обработки и систематизации полученной информации в соответствии с прикладными задачами магистерской диссертации;

- участие в решении конкретных практических задач или выполнении отдельных управленческих заданий для принимающего предприятия/организации по согласованию с его руководством;

- составление отчета о результатах научно-исследовательской практики и его защита.

Изучение дисциплины заканчивается написанием отчета о практике.

Целью практики является расширение и углубление знаний магистрантов:

- по методам контроля технологических параметров на предприятиях нефтегазовой отрасли;

- по вопросам автоматизации технологического аппарата или процесса, в том числе схемам контроля и регулирования (без углубленного изучения регуляторов и исполнительных устройств );

- в области управления технологическими параметрами на основе современных программных средств.

Помимо перечисленных задач на практику выносятся вопросы сбора исходного материала для выполнения диссертационной работы.