Мета освітньої програми - підготовка професіоналів, здатних розробляти і застосовувати методи і засоби системного аналізу для прогнозування поведінки проектування, управління складними системами, та для проектування систем підтримки прийняття рішень на основі методології системного аналізу. Програма має прикладну орієнтацію і базується на ґрунтовному застосуванні математичних методів та інформаційних технологій до аналізу складних систем; методів прогнозування та прийняття рішень в складних системах різної природи (інформаційних, економічних, фінансових, соціальних, політичних, технічних, організаційних, екологічних тощо) в умовах невизначеності на основі системної методології.

Навички та вміння

  • Здатність розробляти та аналізувати математичні моделі природних, техногенних, економічних і соціальних об’єктів та процесів.
  • Здатність планувати і проводити системні дослідження, виконувати математичне та інформаційне моделювання динамічних процесів.
  • Використовувати методологію системного аналізу для прийняття рішень в складних системах різної природи.
  • Здатність формувати нові гіпотези та дослідницькі задачі в області системного аналізу та прийняття рішень, вибирати належні напрями для їх застосування.
  • Здатність формулювати, аналізувати та синтезувати при вирішенні наукових проблем на абстрактному рівні.
  • Здатність проектувати архітектуру інтелектуальних інформаційних систем.
  • Здатність застосовувати інтелектуальний аналіз даних при побудові СППР, експертних та рекомендаційних систем.
  • Здатність розробляти функції прогнозування динаміки розвитку процесів різної природи в детермінованому і стохастичному середовищі та оцінювати якість прогнозу.
  • Здатність застосовувати методи кількісного і якісного оцінювання ризиків, розроблення алгоритмів управління ризиками в складних системах різної природи.
  • Здатність застосовувати сучасні інформаційні технології при вирішення задачах системного аналізу.
  • Здатність моделювати, прогнозувати та проектувати бізнес-процес підприємства на основі методів та інструментальних засобів системного аналізу.
  • Здатність розкривати ситуаційні та системні невизначеності, розробляти алгоритми подолання конфліктів.
  • Здатність проводити патентні дослідження та обґрунтовувати патентну частоту нових проектних рішень.
  • Здатність до самоосвіти та підвищення професійної кваліфікації.
Турчина Валентина Андріївна

Випускова кафедра обчислювальної математики та математичної кібернетики
Завідувач - Турчина Валентина Андріївна
Телефон: 766-49-50
Форми навчання: денна, денна на базі молодшого спеціаліста

Дисципліни професійної підготовки

Методологія та організація наукових досліджень
image
Опис

Метою викладання навчальної дисципліни «Методологія та організація наукових досліджень» є ознайомлення здобувачів вищої освіти з методологією наукового дослі-дження, методами їх проведення, також метою є навчити студентів оформлювати резуль-тати дослідження, підготовка та залучення студентів до здійснення науково-дослідницької діяльності, ознайомлення їх зі стратегією та тактикою проведення досліджень, надання їм певних знань щодо методології, методики й інструментарію дослідження та підготовки ними публікацій, дипломних робіт. Основні завдання курсу – теоретична підготовка з питань сутності понять і катего-рій методології наукових досліджень; організації процесу наукового дослідження; засто-сування теоретичних та емпіричних методів дослідження; методик дослідження, їх змісту і принципів розробки; розробки етапів та форм процесу наукового дослідження; організації науково-дослідної роботи магістрів; специфіки наукового пізнання; змісту та структури процесу наукового дослідження; оформлення результатів наукових досліджень та впровадження їх у практику; визначення економічної ефективності наукових досліджень. В результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен знати: що пошук іс-тини в науці має організований і цілеспрямований характер специфічного дослідження; що наукове відкриття – це результат творчого пошуку, в якому використовуються інтуїти-вні і логічні, емпіричні і теоретичні, дедуктивні і не дедуктивні роздуми, евристичні і ал-горитмічні методи і засоби дослідження; методи аналізу і побудови теорій, яким належить центральна роль в сучасному науковому пізнанні; поняття та порядок здійснення науково-го дослідження; порядок вибору і формулювання проблеми і теми наукового дослідження; поняття науки і наукової діяльності; формулювання плану наукового дослідження; вміти: аналізувати наукову проблему і знаходити алгоритми її розв’язку; формулювати гіпотезу, евристично оцінювати, виводити з неї емпірично перевіювані наслідки, співставляти з даними досліду і практики; володіти методами та прийомами наукових досліджень; воло-діти формами та принципами організації науково-дослідної роботи студентів; застосову-вати набуті знання для подальшої наукової діяльності, вивчення інших дисциплін.

Методика викладання фахових дисциплін у вищій школі
image
Опис

фахових дисциплін у вищій школі, оволодіння основами підготовки дисципліни до викладання. Основне завдання курсу – засвоїти сучасні вимоги до методів навчання у вищій школі, сучасні технології навчання. В результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен знати: форми та ме-тодики проведення всіх видів навчальних занять; вміти здійснювати педагогічні дослі-дження і на основі їх результатів проводити викладацьку діяльність фахових дисциплін; вміти розробляти навчальні плани та програми, створювати нові і використовувати існуючі бази знань з фахових дисциплін; вміти: орієнтуватися в системі загальнонаукових цінностей світової і вітчизняної культури, розуміти значення гуманістичних цінностей для збереження й розвитку сучасної цивілізації; використовувати особливості професійної майстерності й педагогічної техніки викладача та ефективно використовувати знання про особливості викладання фахових дисциплін у виші ризиків, розроблення алгоритмів; за-стосовувати іноземні мови у професійній діяльності; генерувати нові ідеї і нестандартні підходи до їх реалізації (креативність); приймати рішення та оцінювати їх можливі нас-лідки; формувати системи знань та навички, вміння викладати навчальні дисципліни.

Паралельні алгоритми і системи
image
Опис

Метою викладання навчальної дисципліни є оволодіння майбутніх фахівців осно-вами теоретичних знань про паралельні алгоритми та системи, придбання навичок визна-чати практичні задачі, в яких доцільним є використання розпаралелювання, формування уявлення про складність таких задач та методи їх розв’язання. Завданнями вивчення дис-ципліни є: визначення специфіки роботи із багатопроцесорними ЕОМ; вивчення алгорит-мів розв’язання задач паралельного упорядкування; порівняльний аналіз результатів робо-ти та часу роботи точних та наближених алгоритмів; вивчення специфіки використання мов паралельного програмування. В результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен знати: суть вивченої дисципліни, усі основні теоретичні та практичні питання програми, головні практичні вживання теоретичного матеріалу; основні класи задач побудови паралельних упорядкувань та методи їх розв’язання; сфери застосування розпаралелювання обчислень; вміти: використовувати свої знання під час розв'язання конкретних практичних задач, обґрунтовувати кожний стан розв'язання відповідними теоретичними положеннями курсу, обирати найкращий шлях розв'язання; проводити порівняльний аналіз методів та відповідних результатів; давати конкретні рекомендації щодо доцільності розпаралелювання обчислень при розв’язанні задач прийняття рішень в конкретній практичній ситуації.

Прийняття рішень в умовах невизначеності
image
Опис

Метою викладання навчальної дисципліни є поглиблення теоретичних знань у майбутнього фахівця з теорії прийняття рішень, а саме, невизначеностям при прийнятті рішень обумовлених нечіткими цілями, нечіткими даними, та застосування цих знань при розробці інтелектуальних систем. Досягнення поставленої мети забезпечується поста-новкою та розв’язанням таких задач: визначення класів задач прийняття рішень при різ-них невизначеннях; побудова моделей з невизначеностями для реальних задач; дослі-дження моделей; вибір оптимальних методів розв’язання задач (багатокритеріальних, не-чітких). В результаті вивчення навчальної дисципліни фахівець повинен знати: суть ви-вченої дисципліни, усі основні теоретичні та практичні питання програми, головні прак-тичні вживання теоретичного матеріалу; основні класи задач прийняття рішень в умовах невизначеностей та методи їх розв’язання; сфери застосування задач прийняття рішень з означеними невизначеностями. Підготовлений фахівець повинен вміти: використовувати свої знання під час розв'язання конкретних практичних задач, обґрунтовувати кожний стан розв'язання відповідними теоретичними положеннями курсу, обирати найкращий шлях розв'язання; проводити порівняльний аналіз методів та відповідних результатів; давати конкретні рекомендації щодо застосування методів розв’язання задач прийняття рішень в умовах невизначеностей в конкретній практичній ситуації.

Некоректні задачі
image
Опис

Метою викладання навчальної дисципліни є формування у магістрів ключових компетенцій (інтегральних, загальних, спеціальних (фахових)) на підставі поглибленого вивчення методів дослідження некоректних задач, що передбачає:ознайомлення з основ-ними класами некоректно поставлених задач, з принципами побудови методів наближеного розв'язання таких задач;освоєння класичних методів розв'язання некоректно поставлених задач;вироблення навичок використання отриманих знань у дослідницькій та прикладній діяльності; формування у майбутніх магістрів творчого підходу до розв’язування кожної конкретної некоректної задачі, який передбачає знання фізичного процесу, що описується даною математичною моделлю, вибір оптимального і економічного наближеного методу для її розв’язання, використання знань фундаментальних математичних дисциплін, інтуїцію, уміння розмірковувати логічно, проводити необхідне обґрунтування методу, порівнювати результати чисельних експериментів та аналізувати їх. Завданням вивчення дисципліни є знайомство здобувачів з поняттями та методами дослідження некоректних задач, розвиток володіння складним математичним апаратом і формування здібностей та навичок до самостійної інтенсивної науково-дослідницької та науково-пошукової діяльності. В результаті вивчення навчальної дисципліни студент по-винен знати: базові положення природничих наук, математики та інформатики, пов'язані з тематикою «Некоректно поставлені задачі»; визначення некоректно поставленої задачі, постановку задачі відновлення функції і задачі розв’язання рівняння першого роду; осно-вні методи розв’язання зазначених задач; вміти: збирати, обробляти дані сучасних науко-вих досліджень за розв’язками некоректно поставлених задач; застосовувати вивчені ме-тоди до розв’язання конкретних задач; узгоджувати параметри регуляризації з похибкою вихідних даних; будувати чисельні алгоритми розв'язання основних некоректних задач.

Математичні моделі задач оптимального розбиття множин
image
Опис

Дисципліна «Математичні моделі задач оптимального розбиття множин» спрямо-вана на ознайомлення студентів моделями задач оптимального розбиття множин; на вив-чення методів їх розв’язання, особливостей програмування відповідних алгоритмів, методів побудови та використання програмних комплексів для розв’язання задач ОРМ; на опанування студентами практичних на¬виків застосування комп'ютерів для розв'язання задач оптимального розбиття множин. У результаті вивчення дисципліни «Математичні моделі задач оптимального розбиття множин» студент повинен знати: основні моделі задач оптимального розбиття множин (ОРМ); їдею розв’язання задач ОРМ; способи розробки алгоритмів розв'язання задач ОРМ; методику роботи з типовими програмними комплексами (пакетами), призначеними для розв’язання задач ОРМ; вміти: визначити тип моделі задачі ОРМ; вибрати метод розв’язання та відповідний програмний продукт для розв'язання задачі; виконати програму на ЕОМ у режимі безпосереднього доступу; пра-цювати на ЕОМ з типовими програмними комплексами (пакетами).

Системи управління знаннями
image
Опис

Метою викладання дисципліни є вивчення математичного апарату подання знань, основних методів та моделей, що дозволяють створювати основані на знаннях інтелектуа-льні системи підтримки прийняття рішень у різних сферах людської діяльності. Завдання викладання дисципліни: систематизація наявних математичних моделей представлення знань, виділення їх особливостей; розуміння відмінностей між моделями представлення знань та застосування найбільш ефективної для даної задачі моделі; навчитися отримува-ти, аналізувати та систематизувати знання експерта у конкретній предметній області, мо-делювати їх та будувати на їх базі програмно реалізовану експертну систему. У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен знати: формально-логічні засади систем штучного інтелекту; етапи проектування баз знань експертних сис-тем; принципи побудови баз знань; математичні методи подання знань в експертних сис-темах; основні принципи побудови продукційних моделей; основні принципи побудови семантичних мереж; основні принципи побудови фреймових моделей; методи інтелектуа-льної обробки даних; основні операції та визначення нечіткої логіки; стратегії та методи виведення для моделей подання знань; вміти: вибирати формальний апарат для подання знань в умовах розробки експертних систем, виходячи з особливостей застосувань; аналі-зувати та застосовувати існуючі, а при необхідності створювати нові, засоби реалізації дескриптивних моделей та стратегій і методів виведення для логічних, продукційних, мережних та об’єктних моделей подання знань в умовах автоматизованого або неавтоматизованого проектування за допомогою сучасних програмних і технічних засобів, використовуючи процедури вибору та проектування; будувати продукційну модель знань для розв’язання задач з області штучного інтелекту за допомогою формальних мов, використовуючи факти та правила; здійснювати вибір програмних засобів для створення баз знань; розробляти бази знань за інформацією, отриманою з різноманітних джерел або експертів в умовах багатоекспертного середовища за допомогою мов подання знань, мов програмування штучного інтелекту, використовуючи методи виведення і прийняття рішень з нечіткими та конфліктуючими знаннями, методи оптимізації рішень; розробляти базу знань в умовах проектування інтелектуальних систем за допомогою відповідного програмного забезпечення, використовуючи результати обстеження, запити, особливості обраного способу подання знань; розробляти експертні системи за знаннями експертів предметної галузі в умовах слабо структурованих предметних галузей за допомогою оболонок експертних систем, використовуючи технології набуття експертних та емпіричних знань, методи розпізнавання образів; розробляти засоби придбання знань та механізм пояснень в умовах розробки експертних систем та рішення задач з області штучного інтелекту за допомогою програмного забезпечення; розробляти стратегії та методи виведення для логічних, продукційних, мережних та об’єктних моделей подання знань; розробляти, оцінювати та використовувати механізми логічного виведення в умовах розробки систем штучного інтелекту; використовувати методи нечіткої логіки для обробки даних; будувати нейро-нечіткі моделі залежностей.

Обчислювальні методи системного аналізу
image
Опис

Метою викладання дисципліни «Обчислювальні методи системного аналізу» є формування поглиблених професійних знань в галузі математичних методів системного аналізу. Отримані знання можуть бути застосовані в науково-дослідницькій, викладацькій та прикладній діяльності. У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен знати: різноманіття математичних методів та підходів, що використовуються при дослідженні складних систем; методи розв’язання математично формалізованих задач; ефективні обчислювальні методи із застосуванням сучасних комп’ютерних технологій; метод скінчених елементів; метод сингулярних інтегральних рівнянь; вміти: розробляти, обґрунтовувати та тестувати ефективні обчислювальні методи із застосуванням сучасних комп’ютерних технологій; розв’язувати типові задачі математичної фізики, що розв’язуються чисельними методами; застосовувати метод прогонки.