Читайте также:
|
Програма вступного іспиту до магістратури
з професійно-орієнтованих дисциплін
напряму «комп’ютерні науки»
Бази даних
1. Архітектура баз даних
2. Логічні та фізичні моделі даних
3. Основні поняття і терміни реляційної бази даних
4. Проектування баз даних
5. Реляційна алгебра. Реляційне числення (на кортежах і на доменах).
6. Оператори SQL, їх визначнення
7. Визначення і зміст понять „транзакція”, "журналізація змін в БД "
8. Нормалізація відношень. Визначення нормальних форм.
9. Визначення цілостності БД.
10. Функціональні і багатозначні залежності у відношеннях.
11.Расподілені БД. Однородні, неоднородні, гетерогенні СУБД.
12. Основні принципи і поняття реалізації клиєнт-серверної технології.
Література:
1. К.Дж.Дейт. Введение в системы баз данных. – Диалектика, 2002.
2. Т. Конноли. Базы данных: проектирование, реализация - ВЛМ, 2000.
3. Берко А.Ю. Верес О.М. Організація баз даних: практичний курс. навч. посібник. – Львівська політехніка, 2003.
Системи штучного інтелекту
1. Історія розвитку та галузі застосування штучного інтелекту.
2. Термінологія. Основні підходи до побудови систем штучного інтелекту.
3. Інтелектуальні агенти Види програмних агентів.
4. Пошук рішення проблеми у просторі становищ. Критерії оцінки стратегій пошуку.
5. Парадигма пошуку у просторі становищ. Стратегії сліпого пошуку.
6. Парадигма пошуку у просторі становищ. Стратегії евристичного пошуку.
7. Пошук в умовах протидії.
8. Мінімаксний алгоритм. Алгоритм альфа-бета відсічення.
9. Логічні агенти Історія розвитку експертних систем.
10. Поняття експертної системи.
11. Типи та архітектури експертних систем.
12. Представлення знань. Семантичні мережі. Пропозиціональні мережі. Схеми.
13. Продукційні моделі представлення знань. Продукційні правила.
14. Стратегії виведення у статичних експертних системах.
15. Логічне виведення у логіці першого порядку. Пряме логічне виведення.
16. Логічне виведення у логіці першого порядку. Зворотне логічне виведення.
17. Невизначеність. Аксіоми вірогідності.
18. Правило Байеса та його використання.
19. Імовірнісні міркування. Байесовська мережа.
20. Імовірнісні міркування. Семантика байесовської мережі.
21. Імовірнісне виведення у байесовських мережах.
22. Введення до теорії нечітких множин.
23. Механізми нечіткого виведення.
24. Гібридні моделі. Нечіткі експертні системи.
25. Перспективи розвитку штучного інтелекту
Література:
1. Стюарт Расел, Пітер Норвіг (S.J.Russell, P.Norvig) Штучний інтелект: Сучасний підхід. 2-е видання.: Пер. з англ. / М.: Вид-во «Діалектіка-Вільямс» – 2007 р. – 1408 стор.: мал.
2. Джордж Ф. Люгер Штучний інтелект: стратегії та методи вирішення складних проблем. 4-е видання / М.: Вид-во «Діалектіка-Вільямс» – 2003 р. – 864 стор.
3. Нільсон Н. Штучний інтелект. Методи пошуку рішень. / М.: Вид-во «Мир» – 1973 р. – 270 стор.
4. Джексон П. Введення до експертних систем, 3-е видання. / М.: Вид-во «Діалектіка-Вільямс» – 2001 р. – 624 стор.: мал.
5. Кофман А. Введення до теорії нечітких множин: пер. з франц. / М.: Радіо та зв'язок – 1982 р. – 432 стор.: мал.
6. Солсо Р. Когнитивна психологія (Серія «Майстри психології») / Спб.: Вид-во «Пітер» – 2002 р. – 592 стор.: мал.
7. Каргін А.О. Введення до інтелектуальних машин. Книга 1. Інтелектуальні регулятори /
А.О. Каргін. – Донецьк: Норд-Пресс, ДонНУ, 2010. – 526 стор.
Дата добавления: 2015-07-16; просмотров: 80 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| Критерии оценки | | | Архітектура ЕОМ |