МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«Дальневосточный федеральный университет»
(ДВФУ)

ШКОЛА ЕСТЕСТВЕННЫХ НАУК 

«СОГЛАСОВАНО»	«УТВЕРЖДАЮ»	
Руководитель ОП
«Программная инженерия систем искусственного интеллекта»	Заведующая кафедрой прикладной математики, механики, управления и программного обеспечения	
_____________  Артемьева И.Л.
(подпись)            (Ф.И.О. рук.ОП)	______________  Артемьева И.Л.
(подпись)              (Ф.И.О. зав. каф.)	
«_10_»_июля_____2019_г.	«__10_»_июля____2019г.	

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
Нейросети в задачах цифрового анализа данных
Направление подготовки – 09.04.04 Программная инженерия
Магистерская программа «Программная инженерия систем искусственного интеллекта»
Форма подготовки (очная)
курс 1 семестр 2
лекции  18 час.
практические занятия 0 час.  
лабораторные работы 18 час.  
в том числе с использованием МАО лек._____/пр._____/лаб.__9___ час.
всего часов аудиторной нагрузки 36 час.
в том числе с использованием МАО _____ час.
самостоятельная работа 72 час.
в том числе на подготовку к экзамену_36____ час.
курсовая работа / курсовой проект _________ семестр
зачет не предусмотрен
экзамен 2 семестр 

Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшегообразования, утвержденного приказом Министерства образования и науки РФ от 19.09.2017 № 932.
Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры прикладной математики, механики, управления и программного обеспечения, протокол № 7.1 от   04.07.2019г.
Заведующая кафедрой  прикладной математики, механики, управления и программного обеспечения Артемьева И.Л.,д.т.н., профессор
Составитель: доцент кафедры прикладной математики, механики, управления и программного обеспечения Лиховидов В.Н.,к.ф.-м.н., доцент
Владивосток
2019

Оборотная сторона титульного листа РПУД
I.	Рабочая программа пересмотрена на заседании кафедры: 
Протокол от «_____ » ___________________ 20___ г. № ______ 
Заведующий кафедрой________________________ _____________ (подпись) (И.О.Фамилия) 

II.	Рабочая программа пересмотрена на заседании кафедры: 
Протокол от «_____» ___________________ 20___ г. № ______
 Заведующий кафедрой _____________ (подпись) (И.О. Фамилия) 

III.	Рабочая программа пересмотрена на заседании кафедры: 
Протокол от «_____» ___________________ 20___ г. № ______ 
Заведующий кафедрой________________________ _______________ (подпись) (И.О. Фамилия) 

IV.	Рабочая программа пересмотрена на заседании кафедры: 
Протокол от «_____» ____________________20___ г. № ______
 Заведующий кафедрой________________________ _____________ (подпись) (И.О. Фамилия)

Цель дисциплины - изучение современных методов решения задач классификации и распознавания образов с использованием технологии нейронных сетей.
Задачи дисциплины: 
Изучить понятие нейронных сетей и их классификацию;
изучить методы создания программных комплексов на основании существующих инструментов создания и моделированиянейроподобных сетей; 
изучить специфику использования технологии нейронных сетей в задачах цифровой обработки данных. 
Для успешного изучения дисциплины «Нейросети в задачах цифрового анализа данных» у обучающихсядолжны быть сформированы следующие предварительные компетенции:способность к самоорганизации и самообразованию; владение основными концепциями, принципами, теориями и фактами, связанными с информатикой; владение архитектурой электронных вычислительных машин и систем;владением навыками использования операционных систем, сетевых технологий, средств разработки программного интерфейса, применения языков и методов формальных спецификаций, систем управления базами данных; владение основными вычислительными алгоритмами решения оптимизационных задач; владение статистическими методами анализа данных и принятия решений.
Планируемые результаты обучения по данной дисциплине (знания, умения, владения), соотнесенные с планируемыми результатами освоения образовательной программы, характеризуют этапы формирования следующих компетенций. 
Профессиональные компетенции выпускников и индикаторы их достижения:
Задача ПД	Объект или область знания	Код и наименование профессиональной компетенции	Код и наименование индикатора достижения профессиональной компетенции	Основание (ПС, анализ опыта)	
Тип задач профессиональной деятельности: производственно-технологический	
Организация и управление информационными процессами; организация и управление проектами по информатизации предприятий; управление ИС и сервисами; управление персоналом ИС	Информационные системы	ПК-4 . Владение навыками создания программного обеспечения для анализа и обработки информации	ПК-4.1. Знает методы создания программного        обеспечения для анализа, распознавания и обработки информации, систем цифровой обработки сигналов
 ПК-4.2. Умеет использовать методы создания программного обеспечения для анализа, распознавания и обработки информации, систем цифровой обработки сигналов 
ПК-4.3 Способами использования инструментальных средств, предназначенных для создания систем различного назначения, применяемых в обработке информации	06.003 
Архитектор 
программного 
обеспечения
06.028 
Системный 
программист	
Тип задач профессиональной деятельности: научно-исследовательский	
использование и разработка методов 
формализации и системный анализ, 
моделирование прикладных и 
информационных процессов и управление 
аналитическими 9 алгоритмизации 
информационных процессов; анализ и 
обобщение результатов научно-
исследовательской работы с использованием
современных достижений науки и техники; 
исследование перспективных направлений 
прикладной информатики; анализ и 
развитие методов управления 
информационными ресурсами; работами в области создания информационных систем;; 
исследование и разработка эффективных 
методов создания и управления 
информационными системами в прикладных
областях;; управление сервисами и 
информационными ресурсами в 
информационных системах;;	Программное 
обеспечение 
Информационные 
системы 
Информационные 
Технологии	ПК-5 Владение навыками разработки ПО для распознавания информации	ПК-51 Знает методы разработки ПО для распознавания информации ПК-5.2. Умеет использовать методы разработки ПО для распознавания информации
ПК-5.3 Имеет навыки применения методов моделирования и распознавания  информации для её извлечения, в том числе, в глобальных компьютерных сетях	06.003 
Архитектор 
программного 
обеспечения
06.017 
Руководитель 
разработки 
программного 
обеспечения	

Для формирования вышеуказанных компетенций в рамках дисциплины «Нейросети в задачах цифрового анализа данных» применяются следующие методыактивного/ интерактивного обучения: метод проектов, метод круглого стола.

I.	СТРУКТУРА И содержание теоретической части курса 
Тема 1. (3 часа) Методы теории нейронных сетей в задачах цифрового анализа данных и управления. Алгоритмы обучения, самообучения и самоорганизации нейронных сетей. 
Тема 2. (4 часа)  Алгоритмы распознавания точно разделимых классов и вероятностные методы построения решающих правил.. Персептрон Ф. Розеблатта, конечно-сходящиеся алгоритмы распознавания образов. Байесовское решающее правило, метод аппроксимации БРП. Машины опорных векторов. Метод потенциальных функций. Задача разделения нескольких классов. 
Тема 3. (6 часов) Нейросетевые информационные технологии. Нейрокомпьютеры и нейромоделирование. Реализация нейронных сетей средствами пакетов прикладных программ MatLab, “R”, языка Python. 
Тема 4. (5 часов) Современные методы прикладного анализа. Решение прикладных задач статистического анализа информации и управления с применением нейронных сетей – поиск и распознавание образов в базах данных, прогнозирование, анализ финансовых рынков, адаптивные инвестиционные стратегии.

II.	СТРУКТУРА И содержание практической части курса
Практическая часть курса включает в себя лабораторные работы , в процессе которых решаются конкретные прикладные задачи цифрового анализа данных с использованием нейронных сетей.

Лабораторные работы (18 час.)

Лабораторная работа №1. Моделирование процессов распознавания на компьютере. Метод статистических испытаний, оценка точности алгоритмов распознавания. Нейросети и ансамбли решающих правил, задача автоматической классификации, кластер-анализ, меры сходства и различия, критерии качества группировки. (4 часа)
Лабораторная работа № 2. Решение прикладных задач с помощью нейронных сетей. Распознающие нейроподобные системы в управлении. Аппроксимация функциональных зависимостей (сети радиально-базисных функций и персептроны). (4 часа)
Лабораторная работа № 3. Алгоритмы самообучения нейронных сетей. Алгоритмы самообучения нейронных сетей (нейронные классификаторы по минимуму расстояний, классификатор корреляционной группировки, нейронный классификатор оптимальных подпространств). Распознающие нейронные сети с пространственной самоорганизацией, сети Кохонена. (4 часов)
Лабораторная работа №4. Прогнозирование временных рядов нейронными сетями. Применение многослойных персептронов и динамических нейронных сетей. Обучение нейронных сетей в задачах принятия решений (операции на финансовых рынках). (6 часов)

Ш. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ САМОСТОЯ-ТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ ОБУЧАЮЩИХСЯ

Трудоемкость самостоятельной работы 72 часа. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы обучающихся по дисциплине «Нейросети в задачах цифрового анализа данных» представлено в Приложении 1 и включает в себя:
•	план-график выполнения самостоятельной работы по дисциплине, в том числе примерные нормы времени на выполнение по каждому заданию;
•	характеристика заданий для самостоятельной работы обучающихся и методические рекомендации по их выполнению; 
•	требования к представлению и оформлению результатов самостоятельной работы; 
•	критерии оценки выполнения самостоятельной работы.

IV. КОНТРОЛЬ ДОСТИЖЕНИЯ ЦЕЛЕЙ КУРСА

№ п/п	Контролируемые разделы/темы дисциплины	Коды и этапы формирования компетенций	Оценочные средства - наименование	
			текущий контроль	промежуточная аттестация	
1.		Алгоритмы обучения, самообучения и самоорганизации нейронных сетей.	ПК-4
ПК-5	знает	собеседование
УО1	экзамен
вопросы 1,2,3	
2.		Нейросетевые информационные технологии, нейрокомпьютеры и нейромоделирование.	ПК-4
ПК-5	знает	собеседование
УО1	экзамен
вопросы 4-8	
1.				умеет	Лабораторная работа№1-3ПР-6		
3.		Решение прикладных задач статистического анализа информации и управления с применением нейронных сетей.	ПК-4
ПК-5	знает	собеседование
УО1	экзамен
вопросы 9-16	
1.				умеет	Лабораторная работа№4-5ПР-6		
1.				умеет	Лабораторная работа №1-8 ПР-6		
4.				умеет	Лабораторная работа №4 ПР-6		

Типовые контрольные задания, методические материалы, определяющие процедуры оценивания знаний, умений и навыков и (или) опыта деятельности, а также критерии и показатели, необходимые для оценки знаний, умений, навыков и характеризующие этапы формирования компетенций в процессе освоения образовательной программы, представлены в Приложении 2.

V. СПИСОК УЧЕБНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ И ИНФОРМАЦИОННО
 МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Основная литература
1.	Нейронные сети : история развития теории : учебное пособие для вузов / под общ.ред. А. И. Галушкина, Я. З. Цыпкина. – М.: Альянс, 2015. – 839 с.http://lib.dvfu.ru:8080/lib/item?id=chamo:776806&theme=FEFU
2.	Боженюк, А.В. Интеллектуальные интернет-технологии  учебник для вузов / А.В. Боженюк, Э.М. Котов, А.А. Целых. – Ростов-на-Дону : Феникс, 2009. – 382 с. http://lib.dvfu.ru:8080/lib/item?id=chamo:419137&theme=FEFU
3.	Джонс, М. Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях [Электронный ресурс] / М. Тим Джонс; Пер. с англ. А. И. Осипов. - 2-е изд. - М. : ДМК Пресс, 2011. - 312 с.: ил. - ISBN 978-5-94074-746-8.http://znanium.com/catalog.php?bookinfo=410211
4.	Лепский, А.Е. Математические методы распознавания образов: Курс лекций/ Лепский, А.Е., Броневич А.Г. – Таганрог, Южный федеральный университет, 155 с., 2009
http://window.edu.ru/resource/800/73800/files/lect_Lepskiy_Bronevich_pass.pdf
5.	Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер.с польск. И.Д.Рудинского. Изд.: Горячая линия – Телеком. – 2013. - 384 с.   http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=11843
6.	Местецкий Л. Математические методы распознавания образов: online-курс, НОУ ИНТУИТ,  МГУ, 2018  
https://www.intuit.ru/studies/courses/2265/243/info

Дополнительная литература

1.	Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети MATLAB 6. – М., Диалог МИФИ, 2002
2.	Нейронные сети. STATISTICANeuralNetworks. – М., Горячая линия – Телеком, 2001
3.	Барский, А.Б. Логические нейронные сети: методика построения и некоторые применения /А. Б. Барский. М.: Новые технологии, 2006. – 32 с.http://lib.dvfu.ru:8080/lib/item?id=chamo:261597&theme=FEFU
4.	Лиховидов В.Н. Практический курс распознавания образов: Учебное пособие. ДВГУ // 
http://lib.dvfu.ru:8080/lib/item?id=chamo:48416&theme=FEFU
5.	Хайкин, С. Нейронные сети. Полный курс. – М.: Изд. дом. "Вильямс", 2006. – 1104 с.
6.	Яхъяева, Г.Э. Нечёткие множества и нейронные сети / Э.Г. Яхъяева. – М.: Интернет-Университет Информационных Технологий : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. – 315 с. http://lib.dvfu.ru:8080/lib/item?id=chamo:277745&theme=FEFU

Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной 
сети «Интернет»
1.	Электронная библиотечная система ZNANIUM.COM
http://znanium.com/
2.	Студенческая электронная библиотека «Консультант студента»
http://www.studentlibrary.ru/cgi-bin/mb4x
3.	Научная библиотека ДВФУ. Электронный каталог http://lib.dvfu.ru:8080/

Перечень информационных технологий и программного обеспечения
Лабораторные занятия проводятся в специализированном компьютерном классе с использованием MatLab. Для составления документации используется текстовый процессор (LibreOffice или MicrosoftWord).

VI. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯПО ОСВОЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

Дисциплина «Нейросети в задачах цифрового анализа данных»  изучается в следующих организационных формах: лекционное занятие; лабораторное занятие; самостоятельное изучение теоретического материала; самостоятельное выполнение индивидуального проекта; индивидуальные и групповые консультации.
Основной формой самостоятельной работы студента является изучение конспекта лекций, их дополнение рекомендованной литературой, выполнение проекта, а также активная работа на лабораторных занятиях.
К прослушиванию лекции следует готовиться, для этого необходимо знать программу курса и рекомендованную литературу. Тогда в процессе лекции легче отделить главное от второстепенного, легче сориентироваться: что записать, что самостоятельно проработать, что является трудным для понимания, а что легко усвоить.
Контроль за выполнением самостоятельной работы студента производится в виде контроля каждого этапа работы, отраженного в документации и защиты проекта.
Студент должен планировать график самостоятельной работы по дисциплине и придерживаться его.

VII. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Лекции проводятся с использованием проектора и внутренней системы портала ДВФУ. Лабораторные занятия проходят в аудиториях, оборудованных компьютерами типа Lenovo C360G-i34164G500UDK с лицензионными программами MicrosoftOffice 2013 и аудиовизуальными средствами проектор Panasonic DLPProjectorPT-D2110XE, плазма LG FLATRON M4716CCBAM4716CJ. Для выполнения самостоятельной работы студенты в жилых корпусах ДВФУ обеспечены Wi-Fi.

Приложение 1

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«Дальневосточный федеральный университет»
(ДВФУ)

ШКОЛА ЕСТЕСТВЕННЫХ НАУК 

		

		

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ ОБУЧАЮЩИХСЯ
по дисциплине Нейросети в задачах цифрового анализа данных
Направление подготовки – 09.04.04 Программная инженерия
Магистерская программа «Программная инженерия систем искусственного интеллекта»
Форма подготовки (очная)

владивосток
2019

План-график выполнения самостоятельной работы по дисциплине

№ п/п	Дата/сроки выполнения	Вид самостоятельной работы	Примерные нормы времени на выполнение	Форма контроля	
1	1-4 неделя	Работа с методической литературой	18 часов	Собеседование	
2	5-9 неделя	Подготовка к лабораторным работам и оформление отчетов 	18 часов	Проверка отчетов, собеседование	
3	10-14 неделя	Работа с лекциями, подготовка к тестам (текущей аттестации)	18 часов	Собеседование	
4	15-18 неделя	Подготовка к промежуточной аттестации	18 часов	Экзамен	
	ВСЕГО		72 часов		

Рекомендации по самостоятельной работе студентов
Трудоемкость самостоятельной работы 72 часов .
Самостоятельная работа обучающихся подразумевает обязательную подготовку к лабораторным занятиям (оформление отчетов), изучение основной и дополнительно литературы по дисциплине, подготовку к  текущему контролю и промежуточной аттестации в конце семестра, консультации преподавателей 

Рекомендации по работе с литературой
Для более эффективного освоения и усвоения материала рекомендуется ознакомиться с теоретическим материалом по той или иной теме до проведения лабораторного занятия. Всю учебную литературу желательно изучать «под конспект». 
Цель написания конспекта по дисциплине – сформировать навыки по поиску, отбору, анализу и формулированию учебного материала.
Работу с теоретическим материалом по теме можно проводить по следующей схеме:
- название темы;
- цели и задачи изучения темы;
- основные вопросы темы;
- характеристика основных понятий и определений, необходимых для усвоения данной темы;
- краткие выводы, ориентирующие на определенную совокупность сведений, основных идей, ключевых положений, систему доказательств, которые необходимо усвоить.
При работе над конспектом обязательно выявляются и отмечаются трудные для самостоятельного изучения вопросы, с которыми уместно обратиться к преподавателю при посещении консультаций, либо в индивидуальном порядке.

Подготовка к лабораторным работам
и практическим занятиям
Подготовку к  лабораторной  работе  или к практическому занятию  студент должен начать с изучения теоретического материала и ознакомления с планом, который отражает содержание предложенной темы. Все новые понятия по изучаемой теме необходимо выучить наизусть и внести в глоссарий, который целесообразно вести с самого начала изучения курса. Результат такой работы должен проявиться в способности студента свободно ответить на теоретические вопросы по теме задания, и правильном его   выполнении. 
В процессе выполнения лабораторной работы или практического задания студент должен создать требуемый документ с помощью предлагаемого программного средства и выполнить требуемые в задании операции. Задание по лабораторной  или практической работе содержит методические указания по подготовке документа, который должен быть получен в результате выполнения работы. При подготовке следует их внимательно прочесть.

Критерии оценки практических (лабораторных) работ
•	100-86 - выполнены все задания практической (лабораторной) работы, студент четко и без ошибок ответил на все контрольные вопросы.
•	85-76 - выполнены все задания практической (лабораторной) работы; студент ответил на все контрольные вопросы с замечаниями.
•	75-61 выполнены все задания практической (лабораторной) работы с замечаниями; студент ответил на все контрольные вопросы с замечаниями.
- 60-50 баллов - студент не выполнил или выполнил неправильно задания практической (лабораторной) работы; студент ответил на контрольные вопросы с ошибками или не ответил на контрольные вопросы.

Подготовка презентации и доклада
Для подготовки презентации рекомендуется использовать: PowerPoint, MS Word, AcrobatReader, LaTeX-овский пакет bпорядeamer. Последовательность подготовки презентации: 
1. Четко сформулировать цель презентации: вы хотите свою аудиторию мотивировать, убедить, заразить какой-то идеей или просто формально отчитаться. 
2. Определить каков будет формат презентации: живое выступление (тогда, сколько будет его продолжительность) или электронная рассылка (каков будет контекст презентации). 
3. Отобрать всю содержательную часть для презентации и выстроить логическую цепочку представления. 
4. Определить ключевые моменты в содержании текста и выделить их.
5. Определить виды визуализации (иллюстрации, образы, диаграммы, таблицы) для отображения их на слайдах в соответствии с логикой, целью и спецификой материала. 
6. Подобрать дизайн и форматировать слайды (количество картинок и текста, их расположение, цвет и размер). 
7. Проверить визуальное восприятие презентации. 
Практические советы по подготовке презентации - готовьте отдельно: 
•	печатный текст + слайды + раздаточный материал; 
•	слайды – визуальная подача информации, которая должна содержать минимум текста, максимум изображений, несущих смысловую нагрузку, выглядеть наглядно и просто;
•	текстовое содержание презентации – устная речь или чтение, которая должна включать аргументы, факты, доказательства и эмоции; 
•	рекомендуемое число слайдов 17-22; 
•	обязательная информация для презентации: тема, фамилия и инициалы выступающего; план сообщения; краткие выводы из всего сказанного; список использованных источников;
•	раздаточный материал – должен обеспечивать ту же глубину и охват, что и живое выступление: люди больше доверяют тому, что они могут унести с собой, чем исчезающим изображениям, слова и слайды забываются, а раздаточный материал остается постоянным осязаемым напоминанием; раздаточный материал важно раздавать в конце презентации; раздаточный материалы должны отличаться от слайдов, должны быть более информативными. 

Приложение 2

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«Дальневосточный федеральный университет»
(ДВФУ)

ШКОЛА ЕСТЕСТВЕННЫХ НАУК 

		

		

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ
по дисциплине «Нейросети в задачах цифрового анализа данных»
Направление подготовки – 09.04.04 Программная инженерия
Магистерская программа «Программная инженерия систем искусственного интеллекта»
Форма подготовки (очная)

владивосток
2019
Паспорт ФОС

Профессиональные компетенции выпускников и индикаторы их достижения:
Задача ПД	Объект или область знания	Код и наименование профессиональной компетенции	Код и наименование индикатора достижения профессиональной компетенции	Основание (ПС, анализ опыта)	
Тип задач профессиональной деятельности: производственно-технологический	
Организация и управление информационными процессами; организация и управление проектами по информатизации предприятий; управление ИС и сервисами; управление персоналом ИС	Информационные системы	ПК-4 . Владение навыками создания программного обеспечения для анализа и обработки информации	ПК-4.1. Знает методы создания программного        обеспечения для анализа, распознавания и обработки информации, систем цифровой обработки сигналов
 ПК-4.2. Умеет использовать методы создания
программного обеспечения для анализа, распознавания и обработки информации,
систем цифровой обработки сигналов 
ПК-4.3 Способами использования инструментальных средств, предназначенных для создания систем различного назначения, применяемых в обработке информации	06.003 
Архитектор 
программного 
обеспечения
06.028 
Системный 
программист	
Тип задач профессиональной деятельности: научно-исследовательский	
использование и разработка методов 
формализации и системный анализ, 
моделирование прикладных и 
информационных процессов и управление 
аналитическими 9 алгоритмизации 
информационных процессов; анализ и 
обобщение результатов научно-
исследовательской работы с использованием
современных достижений науки и техники; 
исследование перспективных направлений 
прикладной информатики; анализ и 
развитие методов управления 
информационными ресурсами; работами в области создания информационных систем;; 
исследование и разработка эффективных 
методов создания и управления 
информационными системами в прикладных
областях;; управление сервисами и 
информационными ресурсами в 
информационных системах;;	Программное 
обеспечение 
Информационные 
системы 
Информационные 
Технологии	ПК-5 Владение навыками разработки ПО для распознавания информации	ПК-51 Знает методы разработки ПО для распознавания информации ПК-5.2. Умеет использовать методы разработки ПО для распознавания информации
ПК-5.3 Имеет навыки применения методов моделирования и распознавания  информации для извлечения её, в том числе, в глобальных компьютерных сетях	06.003 
Архитектор 
программного 
обеспечения
06.017 
Руководитель 
разработки 
программного 
обеспечения	

№ п/п	Контролируемые разделы/темы дисциплины	Коды и этапы формирования компетенций	Оценочные средства - наименование	
			текущий контроль	промежуточная аттестация	
4.		Алгоритмы обучения, самообучения и самоорганизации нейронных сетей.	ПК-4
ПК-5	знает	собеседование
УО1	экзамен
вопросы 1,2,3	
5.		Нейросетевые информационные технологии,нейрокомпьютеры и нейромоделирование.	ПК-4
ПК-5	знает	собеседование
УО1	экзамен
вопросы 4-8	
1.				умеет	Лабораторная работа№1-2ПР-6		
6.		Решение прикладных задач статистического анализа информации и управления с применением нейронных сетей.	ПК-4
ПК-5	знает	собеседование
УО1	экзамен
вопросы 9-12	
1.				умеет	Лабораторная работа№3-4ПР-6		
1.				умеет	Лабораторная работа №1-8 ПР-6		
4.				умеет	Лабораторная работа №5-6ПР-6		

Шкала оценивания уровня сформированности компетенций
Код и формулировка компетенции	Этапы формирования компетенции	критерии 	показатели	
ПК-4 . Владение навыками создания программного обеспечения для анализа и обработки информации	знает (пороговый уровень)	Знает методы создания программного
обеспечения для анализа, распознавания и обработки информации, систем цифровой обработки сигналов. 	Знает методы создания трехмерных моделей сцен и объектов	Знает математические средства моделирования виртуаль-ного про-странства	
	умеет (продвинутый)	Умеет использовать методы создания
программного обеспечения для анализа, распознавания и обработки информации,
систем цифровой обработки сигналов.	Умеет обосновать выбор конкретных численных алгоритмов	Умеет разрабатывать алгоритмы для решения новых задач	
	владеет (высокий)	Способами использования инструментальных средств, предназначенных для создания систем различного назначения, применяемых в обработке информации.	Владеет навыками применения программных средств создания трехмерных моделей	Владеет на-выками плани-рования экспериментов и испыта-ний техническихсистем обработки данных	
ПК-5 Владение навыками разработки ПО для распознавания информации	знает (пороговый уровень)	Знает методы разработки ПО для распознавания информации	Знает мето-ды  выбора систем признаков для задач распознавания образов	Знает модели выбора признаков и сжатия информации в измерительных системах	
	умеет (продвинутый)	. Умеет использовать методы разработки ПО для распознавания информации	Умеет применять алгоритмы обработки данных в реальных приложе-ниях	Умеет созда-вать систе-мы анализа и обработки данных технических и научных приложениях	
	владеет (высокий)	Имеет навыки применения методов моделирования и распознавания  трехмерных изображений для извлечения информации, в том числе, в глобальных компьютерных сетях	Владеет программными и техни-ческими средствами решения задач обработки данных	Владеет навыками создания и эексплуатации компью-терных систем обработки данных	

Методические рекомендации, определяющие процедуры оценивания результатов освоения дисциплины 

Промежуточный контроль
Промежуточный контрольосуществляется в конце семестра и завершает изучение дисциплины. Помогает оценить более крупные совокупности знаний и умений, сформированность определенных профессиональных компетенций по дисциплине. Промежуточный контроль проводится в форме зачета, допуск к экзамену возможен для обучающихся, получивших оценку «зачтено» в результате выполнения самостоятельной работы и успешно выполнившие все лабораторные работы.
Критерии выставления оценки магистранту на зачете/экзамене
Критерии выставления оценки студенту
Баллы 
(рейтинговой оценки)	Оценка зачета/ экзамена
 (стандартная)	Требования к сформированным компетенциям
	
86-100	«зачтено»/ «отлично»	Оценка «отлично» выставляется студенту, если он глубоко и прочно усвоил программный материал, исчерпывающе, последовательно, четко и логически стройно его излагает, умеет тесно увязывать теорию с практикой, свободно справляется с задачами, вопросами и другими видами применения знаний, причем не затрудняется с ответом при видоизменении заданий, правильно обосновывает принятое решение, владеет разносторонними навыками и приемами выполнения практических задач. 	
76-85	«зачтено»/ «хорошо»	Оценка «хорошо» выставляется студенту, если он твердо знает материал, грамотно и по существу излагает его, не допуская существенных неточностей в ответе на вопрос, правильно применяет теоретические положения при решении практических вопросов и задач, владеет необходимыми навыками и приемами их выполнения.	
61-75	«зачтено»/ «удовлетворительно»	Оценка «удовлетворительно» выставляется студенту, если он имеет знания только основного материала, но не усвоил его деталей, допускает неточности, недостаточно правильные формулировки, нарушения логической последовательности в изложении программного материала, испытывает затруднения при выполнении практических работ.	
0-60	«не зачтено»/ «неудовлетворительно»	Оценка «неудовлетворительно» выставляется студенту, который не знает значительной части программного материала, допускает существенные ошибки, неуверенно, с большими затруднениями выполняет практические работы. Как правило, оценка «неудовлетворительно» ставится студентам, которые не могут продолжить обучение без дополнительных занятий по соответствующей дисциплине.	

Оценочные средства для промежуточной аттестации
Вопросы к экзамену
1.	Структура, типы топологий и функциональные свойства нейронных сетей.
2.	Свойства устойчивости динамических нейронных сетей, их применения в задачах классификации.
3.	Вычисление заданных функций и аппроксимация эмпирических            зависимостей нейронными сетями
4.	Нейроподобные статистические методы оценивания параметров и восстановления зависимостей
5.	Методы моделирования и оценки точности нейросетевыхалгоритмов распознавания и прогнозирования
6.	Алгоритм обратного распространения для обучения многослойных персептронов. 
7.	Модели ассоциативной памяти на основе динамических нейронных сетей.
8.	Методы и алгоритмы снижения размерности в задачах классификации и прогнозирования
9.	Применение нейронных сетей в анализе и прогнозировании временных рядов.
10.	Методы анализа и экспериментального измерения точности алгоритмов распознавания образов.
11.	Ансамбли решающих правил и нейросетевые методы комбинирования прогнозов. 
12.	Применения нейронных сетей в прикладных задачах статистического анализа наблюдений

Образец экзаменационного билета.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«Дальневосточный федеральный университет»
(ДВФУ)
Школа           ШЕН
ОП                  09.04.04 Программная инженерия
Дисциплина  Нейросети в задачах цифрового анализа данных
Форма обучения    Очная
Семестр          осенний  2019-2020 учебного года
Реализующая кафедра    ПММУиПО
Экзаменационный билет № 2
1.	Методы и алгоритмы снижения размерности в задачах классификации и прогнозирования
2.	Задача разделения смеси распределений: построить модель выборки из смеси распределений, применить алгоритм разделения смеси, проверить точность.

Экзаменационный билет содержит теоретический вопрос по курсу лекций и  практическое задание, в котором применяется  рассмотренный метод.

Текущий контроль
Текущий контроль предполагает систематическую проверку усвоения учебного материала, сформированности компетенций или их элементов, регулярно осуществляемую на протяжении изучения дисциплины, в соответствии с ее рабочей программой.
Состоит в проверке правильности выполнения заданий по самостоятельной работе. Задание зачтено, если нет ошибок. По текущим ошибкам даются пояснения. 
Тесты предназначены для проверки знаний по компетенциям. Проверка достижения умений и навыков по компетенциям проверяется выполнением практических работ.

Примерные тесты для проверки сформированности компетенций

ПК-5 Владение навыками создания программного обеспечения для распознавания  информации	Понятие нейронных сетей, их класс и современные методы их создания	
1. Универсальный метод цифрового представления непрерывных сигналов для систем распознавания	Ответы:
а. разложение Карунена-Лоэва
б. оптимальное квантование
в. адаптивная фильтрация	
2. Количественная мера неопределенности, применяемая при построении алгоритмов классификации 	Ответы:
а. энтропия распределения вероятностей
б. средняя относительная ошибка
в. функционал среднего риска	
. 
Критерии оценки проектов и участия в тематической дискуссии
•	100-86 баллов выставляется, если магистрант/группа точно определили содержание и составляющие части задания, умеют аргументировано отвечать на вопросы, связанные с заданием. Продемонстрировано знание и владение навыками самостоятельной исследовательской работы по теме. Фактических ошибок, связанных с пониманием проблемы, нет.
•	85-76 - баллов - работа магистранта/группы характеризуется смысловой цельностью, связностью и последовательностью изложения; допущено не более 1 ошибки при объяснении смысла или содержания проблемы. Продемонстрированы исследовательские умения и навыки. Фактических ошибок, связанных с пониманием проблемы, нет. 
•	75-61 балл – проведен достаточно самостоятельный анализ основных этапов и смысловых составляющих проблемы; понимание базовых основ и теоретического обоснования выбранной темы. Привлечены основные источники по рассматриваемой теме. Допущено не более 2 ошибок в смысле или содержании проблемы
•	60-50 баллов - если работа представляет собой пересказанный или полностью переписанный исходный текст без каких бы то ни было комментариев, анализа. Не раскрыта структура и теоретическая составляющая темы. Допущено три или более трех ошибок смыслового содержание раскрываемой проблемы

Шкала оценивания проектов
Менее 60 баллов	Незачтено	
От 61 до 75 баллов	зачтено	
От 76 до 85 баллов	зачтено	
От 86 до 100 балов	зачтено