Табличные процессоры: назначение и основные возможности. Работа со списками в табличном процессоре.

Понятие табличного процессора, его назначение и возможности. Понятие списка, назначение и создание списка. Сортировка, фильтрация списков, использование расширенного фильтра. Группировка данных в списках. Сводные и итоговые таблицы. Связь списков с таблицами баз данных.

Понятие информационной системы. Основные классы ИС. Области применения информационных систем. Требования, предъявляемые к информационным системам. Программные средства разработки ИС и жизненный цикл ИС.

Понятие информационной системы, ее назначение и возможности. Основные классы ИС и их назначение. Области применения ИС и особенности разработки ИС для каждой сферы применения. Требования, предъявляемые к информационным системам и возможности их реализации. Основные программные средства разработки ИС и их классификация. Жизненный цикл ИС – состав этапов и их назначение.

Язык SQL. Типы данных SQL. Команды языка SQL.

Понятие о запросе в СУБД, языке запросов SQL. История SQL. Типы команд и данных в языке SQL. Строковый тип данных и его использование. Числовые типы данных и их использование. Тип дата/время и его использование. Основные типы команд SQL (DDL, DML, DCL, DQL, администрирования, управления транзакциями), привести примеры использования команд типа DDL, DML.

30 Язык SQL. Оператор выборки данных Select и примеры его использования.

Понятие о запросе в СУБД, языке запросов SQL. Оператор выборки данных Select и его структура. Параметры оператора Select - FROM, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, HAVING, UNION. Значения параметров ALL, DISTINCT, UNIQUE, ASC, DESC, ANY. Построение условий выборки, использование IS NULL, BETWEEN, IN, LIKE, EXISTS, NOT, AND,OR. Вычисляемые поля в запросах и конструкция AS. Агрегатные функции в запросах COUNT, SUM, MIN, MAX, AVG.. Привести несколько примеров использования Select с различными параметрами.

II. Основы искусственного интеллекта, компьютерное моделирование,

Дискретная математика, численные методы, теория алгоритмов,

Исследование операций

Биологический подход к решению задач искусственного интеллекта. Генетические алгоритмы и их использование. Нейронные сети и их использование.

Понятие о биологическом подходе к решению задач искусственного интеллекта. Генетические алгоритмы и их использование для задач поиска оптимального решения. Структура генетического алгоритма. Отбор, мутация и скрещивание (кроссовер) в генетическом алгоритме. Моделирование нейронов (модели персептрона, адалайна, Хебба, инстар-оутстар и т.д.). Основные виды нейронных сетей и их использование.

Экспертные системы: структура, назначение, классификация. Методы построения экспертных систем. Понятие о инженерии знаний.

Понятие экспертной системы. Структура экспертной системы (основные блоки). Пояснить назначение блоков интеллектуального интерфейса, механизма логического вывода, базы знаний, системы обучения. Классификация экспертных систем по назначению и методам построения. Методы построения экспертных систем (нечеткая логика, семантические сети, продукционно-фреймовая система, нейронные сети и т.д.). Понятие машинного обучения, роль эксперта и инженера знаний в процессах пополнения знаний.

Математические модели в физике, химии, биологии и экономике.

Перечисляются известные модели физики (модели теплопроводности, колебательной системы), химии (кинетические модели химических реакций, структурные модели) и связанные с ними задачи моделирования, биологии (модель внутри и межвидовой борьбы, логистическая модель), экономики (транспортная задача, распределение ресурсов, распределение потоков в сети, определение кратчайших путей).

Стохастическое моделирование. Метод Монте-Карло в моделировании. Генерирование случайных и псевдослучайных чисел. Методы и алгоритмы генерации. Генерирование случайных чисел распределенных по экспоненциальному, нормальному и произвольно заданному закону распределения.

Понятие стохастического моделирования. Понятие детерминированного процесса, случайного процесса, шума. Сущность метода Монте-Карло. Применение данного метода для вычисления интегралов, поиска экстремума, проверки равномерности распределения. Построение генераторов случайных чисел. Понятие псевдослучайных чисел. Различные виды генераторов: табличный, аппаратный и алгоритмический способ. Примеры алгоритмических генераторов (генератор Фон-Неймана, линейный генератор, генератор Таусворта). Закон распределения случайных величин. Генерация случайных величин распределенных по экспоненциальному, нормальному и произвольному закону распределения.

Моделирование потоков случайных событий. Системы массового обслуживания. Основные понятия и характеристики потоков. Классификация систем массового обслуживания. Оценка основных параметров систем массового обcлуживания (очередь, время ожидания и т.д.).

Потоки событий их параметры и классификация. Характеристика потоков - плотность, распределение, последействие, однородность, стационарность. Системы массового обслуживания - понятие, классификация, примеры. Графовая модель СМО. Вероятность перехода. Уравнения Колмогорова. Финальные вероятности. Основные характеристики СМО - длина очереди, время ожидания, число отказов, время обслуживания. Схема гибели и размножения.