Структура за темами

  • СИЛАБУС ДИСЦИПЛІНИ

    • Метою  дисципліни є формування у студентів знань сучасних методичних основ побудови моделей процесів і систем Інтернету речей, інструментальних засобів математичного моделювання таких систем, розкриття сучасних наукових концепцій, понять та математичних методів оптимізації.

      Завданням навчальної дисципліни є набуття студентами базових знань з методики розробки математичних моделей та їх побудови;  вивчення основних математичних методів моделювання процесів і систем Інтернету речей; засвоєння основних понять математичного та функціонального аналізу; вивчення основних математичних методів безумовної та умовної оптимізації.

      Обсяг навчального часу для вивчення дисципліни у навчальних планах підготовки фахових молодших бакалаврів визначений вимогами ОПП і становить 3 кредити ЄКТС (90 академічних годин).

      Передумовою для вивчення освітньої компоненти є результати навчання, сформовані у здобувачів освіти в процесі засвоєння дисциплін «Дискретна математика», «Цифрова схемотехніка та архітектура комп`ютерних систем».

      Зміст навчальної дисципліни забезпечує формування наступних компетентностей, які визначенні освітньо-професійною програмою «Інженерія Інтернету речей»:

      Загальні компетентності:

      ЗК3. Здатність до пошуку, оброблення та аналізу інформації з різних джерел.

      ЗК4. Здатність застосовувати знання у практичних ситуаціях.

      Спеціальні (фахові) компетентності:

      СК2. Здатність застосовувати на практиці фундаментальні концепції, парадигми і основні принципи функціонування апаратних, програмних та інструментальних засобів комп’ютерної інженерії.

      СК3. Здатність вільно користуватись сучасними комп’ютерними та інформаційними технологіями, прикладними та спеціалізованими комп’ютерно-інтегрованими середовищами для розробки, впровадження та обслуговування апаратних та програмних засобів комп’ютерної інженерії.

      СК10. Здатність аргументувати вибір методів розв’язування спеціалізованих задач, критично оцінювати отримані результати, обґрунтовувати прийняті рішення.

      СК13. Здатність ідентифікувати, класифікувати та описувати роботу програмно-технічних засобів комп`ютерних систем, мереж та їх компонентів шляхом використання аналітичних методів і методів моделювання.

      Після завершення даного курсу здобувач освіти набуває та/або здатний продемонструвати наступні програмні результати навчання:

      РН3. Знати сучасні методи та технології для розв`язання задач комп’ютерної інженерії.

      РН7. Застосовувати знання для формулювання і розв`язання технічних задач спеціальності, використовуючи методи, що є найбільш придатними для досягнення поставлених цілей.

    •        Для якісного засвоєння курсу необхідна систематична та усвідомлена робота студентів в усіх видах навчальної діяльності: лекції, практичні заняття, консультації, самостійна робота як індивідуальна, так і під керівництвом викладача.

            Основними методами формування фахових компетентностей у процесі вивчення даної дисципліни є: пояснювально-ілюстративні та наочні, інтерактивні (тестування) та практичні (відпрацювання навичок, виконання практичних робіт). Вони дають можливість у повному обсязі осягнути навчальний матеріал, закріпити його, сформувати практичні навики та діагностувати якість знань.

            Під час проведення лекційних занять необхідна активна участь студентів в обговоренні ключових положень теми. Теоретичні знання, отримані студентами під час лекцій, застосовуються на практичних роботах  шляхом розв’язування задач, виконання індивідуальних практичних завдань з використанням програмного забезпечення та представлення результатів роботи перед аудиторією. 

            Ключова роль відводиться формуванню практичних навичок застосування інструментарію технологій машинного навчання для вирішення професійних задач шляхом виконання індивідуальних та групових завдань, які в свою чергу поділяються на навчальні, контролюючі, пошуково-дослідницькі.

           Матеріали лекцій, питання для обговорення, інструкційні матеріали та завдання для практичних, індивідуальні завдання для підготовки до практичних  робіт, конкретні вимоги до окремих тем та контролю знань подані у відповідному Е-НМКД дисципліни за адресою https://moodle.gi.edu.ua/course/view.php?id=1427

    •          Самостійна робота студента включає наступні види робіт: самостійне опрацювання лекційного матеріалу; підготовка до практичних занять; самостійне опрацювання навчальних матеріалів з наступних тем:

      1. Різновиди комп'ютерних систем та комплексів. Класифікації Фліна, Ерлангера, Шора та ін.
      2. Багатомашинні та багатопроцесорні системи. Особливості побудови та використання.
      3. Проблемно-орієнтовані системи: знання-орієнтовані, матричні, асоціативні та інші системи.
      4. Географічно розподілені системи: призначення та принципи організації. Метакомп'ютери та GRID-системи, архітектурно-структурна організація та особливості застосування.
      5. Системи з реконфігурованою структурою. Принципи організації, особливості проектування та застосування.
      6. Основи теорії моделювання. Поняття моделі, основні властивості моделей, класифікація моделей. Мови моделювання. Методи обробки результатів моделювання.
      7.  Елементи теорії лінійних електричних кіл: контурних струмів, вузлових потенціалів, матричний аналіз. Аналіз нелінійних електричних кіл.
      8. Передавальні, перехідні та амплітудно-частотні характеристики.
      9. Аналіз швидкодії компонентів у часовій та частотній областях.
      10. Методи аналізу стійкості.
      11. Основні поняття експериментальних досліджень, спостереження, лічба, вимірювання, контроль, діагностика.
      12. Фізичні величини та сигнали, їх математичний опис.
      13. Систематизація фізичних величин.
      14. Класифікація вимірювань: прямі, непрямі, опосередковані, сукупні і сумісні.
      15. Засоби вимірювальної техніки: міра, вимірювальний перетворювач, масштабний перетворювач, компаратор. Основні параметри і характеристики.
      16. Інструментальні підсилювачі, активні фільтри, перемножувачі і модулятори. Аналогові комутатори та схеми пам'яті. Синтезатори аналогових сигналів.
      17. Давачі та перетворювачі.
      18. Тензочутливі елементи, термоелектричні перетворювачі, термопари.
      19. Оптоелектронні перетворювачі.
      20.  Давачі Холла, магніторезистори, напівпровідникові квантові інтерферометри (СКВІД).

      Контроль виконання завдань самостійної роботи є складовою поточного та підсумкового контролю.

      Примітка: Співвідношення між аудиторними годинами та годинами на самостійну роботу може бути змінене у Робочій програмі навчальної дисципліни відповідно до Робочого навчального плану

       

       

    • Діагностика знань, умінь та навичок студентів полягає в оцінювані рівня сформованих загальних та фахових компетентностей, дає змогу з’ясувати ступінь опанування тем дисципліни та рівень підготовки здобувачів освіти до професійної діяльності.

      Оцінка «Відмінно»:

      Теоретична складова: студент відмінно знає теоретичний матеріал, проводить аргументовано виклад тем, досконало розкриває зміст понять, побудови моделей, вирішення задач оптимізації, демонструє знання, які отримані не лише з опрацювання основної, але й і додаткової літератури; студент вдало здійснює аналіз, узагальнення та оцінювання програмного матеріалу.

      Практична складова: студент вміє знаходити оптимальні та раціональні шляхи розв’язання поставленої задачі, коректно проводить записи всіх команд, вміє аргументовано доводити правильність свого рішення, при вирішені задач використовує власний досвід та творчий підхід; реалізує усі задачі прикладного характеру.

      Оцінка «Добре»:

      Теоретична складова: студент знає теоретичний матеріал, може допускати неточності; при викладі тем розкриває їх зміст, вказує основні моменти; демонструє достатні знання, отримані з основної літератури; студент здійснює аналіз навчального матеріалу та самостійно робить висновки.

      Практична складова: студент вміє розв’язувати практичні завдання з можливими незначними помилками в побудові моделей, вирішенні задач оптимізації, коментує хід свого розв’язання, посилаючись на відповідні теоретичні положення (поняття, властивості, характеристики тощо); реалізує усі побудови та розв`язані задачі з  певними недоліками.

      Оцінка «Задовільно»:

      Теоретична складова: студент знає основи теоретичного матеріалу (на рівні правил, властивостей, формулює поняття (без характеристики) тощо), відповіді в основному правильні, але студент не здатен провести аналіз матеріалу та зробити висновки.

      Практична складова: здобувач освіти вміє розв’язувати практичні завдання «за зразком» та/або з допомогою викладача, використовуючи лише елементарні поняття, твердження, характеристики; не може та/або здійснює записи команд.

      Оцінка «Незадовільно»:

      Теоретична складова: студент відтворює незначну частину навчального матеріалу на рівні основних положень.

      Практична складова: може з допомогою викладача виконувати елементарні команди.

      Форма підсумкового контролю:  диференційований залік як форма семестрового контролю, що полягає в оцінці засвоєння студентом навчального матеріалу з навчальної дисципліни на підставі поточного контролю, за умови відсутності негативних оцінок за практичні роботи.

      Студенти як відповідальні учасники освітнього процесу дотримуються норм академічної доброчесності, усвідомлюють наслідки її порушення, що визначаються Положенням про академічну доброчесність у Галицькому фаховому коледжі імені В`ячеслава Чорновола

    •          Основні:

      1. Моделювання та оптимізація об'єктів та систем управління [Електронний ресурс]: навч. посіб. для здобув. спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно- інтегровані технології» / КПІ ім. Ігоря Сікорського: уклад.: Д.М. Складанний, Ю.А. Запорожець, С.Л. Мердух, С.В. Плашихін – Електронні текстові данні (1 файл 2,4 Мбайт). – Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. – 99 с. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/55679
      2. Моделювання та оптимізація систем : підручник / [Дубовой В. М. , Квєтний Р. Н. , Михальов О. І. , Усов А. В. ] – Вінниця : ПП «ТД«Едельвейс», 2017 – 804 с.
      3. Панченко С.В., Медиченко М.П., Лисечко В.П. Методи оптимізації та моделювання: Навч. посібник / – Харків: УкрДАЗТ, 2015. – Ч.1. – 128 с.
      4. Плашихін С. В., Складанний Д. М., Запорожець Ю. А., Мердух С. Л. Параметричне моделювання технологічних процесів. Основи твердотільного параметричного моделювання в системі Solid Works: навч. посіб. Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022. – 83 с. URL: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/52104

               

                 Додаткові:

      1.  Belegundu, A. D., & Chandrupatla, T. R. (2019). Optimization Concepts and Applications in   Engineering (3rd ed.). Cambridge: Cambridge University Press.        https://doi.org/10.1017/9781108347976
      2.  Bellomo N. Modeling Complex Living Systems: A Kinetic Theory and Stochastic Game        Approach (Modeling and Simulation in Science, Engineering and Technology) / N. Bellomo. – Birkhauser, 2008. – 220 p
      3. Calafiore, G., & El Ghaoui, L. (2014). Optimization Models. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781107279667
      4.  Baldick, R. (2006). Applied Optimization: Formulation and Algorithms for Engineering Systems. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511610868
      5.  Levi, A. F. J., & Haas, S. (Eds.). (2009). Optimal Device Design. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511691881 13
      6. Levi, A. F. J., & Haas, S. (Eds.). (2009). Optimal Device Design. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511691881
      7. Guenin, B., Könemann, J., & Tunçel, L. (2014). A Gentle Introduction to Optimization. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781107282094
      8. Ponstein, J. P. (1980). Approaches to the Theory of Optimization. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511526527
      9. Messac, A. (2015). Optimization in Practice with MATLAB®: For Engineering Students and Professionals. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781316271391
      10. Sundaram, R. K. (1996). A First Course in Optimization Theory. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511804526
      11. Lau, L. C., Ravi, R., & Singh, M. (2011). Iterative Methods in Combinatorial Optimization. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511977152
      12. Jurdjevic, V. (2016). Optimal Control and Geometry: Integrable Systems. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781316286852

    • Укладач Е-курсу: В.Кузик (infotern@gmail.com), викладач ЦК Інформатики та комп`ютерних дисциплін