Архитектура ЭВМ и систем

1. Классификация компьютеров по областям применения. Общие требования, предъявляемые к современным компьютерам. Оценка производительности вычислительных систем.
2. Числовая и нечисловая обработка. Ограничения фон-неймановской архитектуры.
3. Концепция параллельной обработки данных.
4. Концепция конвейерной обработки.
5. Классификация архитектур вычислительных систем.
6. Мультипроцессорные системы. Матричные процессоры. Векторные конвейерные процессоры.
7. Ассоциативный процессор.
8. Концепция вычислительных систем с управлением потоком данных. Закон Амдала и его следствия.
9. Понятие Марковского случайного процесса, потоки событий, классификация СМО. Уравнения Колмогорова.
10. Схема гибели и размножения.
11. Формула Литтла.
12. Задача Эрланга.
13. Одноканальная СМО с неограниченной очередью.
14. Многоканальная СМО с неограниченной очередью.
15. Управление ресурсами многопроцессорных систем оперативной обработки данных.
16. Планирование вычислительного процесса в мультипроцессорных системах.
17. Производительность мультипроцессорных систем с общей и индивидуальной памятью.
18. Понятие компьютерных сетей и базовые топологии ЛВС.
19. Методы доступа к общей шиите в ЛВС.
20. Спецификация Ethernet. Топология глобальной вычислительной сети (ГВС).
21. Сетевые протоколы и уровни.
22. Модуляция и демодуляция в сетях. Емкость канала связи.
23. Кодирование информации.
24. Уплотнение информационных потоков. Организация фаз коммутации.
25. Виды протоколов канального уровня. Анализ их производительности.
26. Скорость передачи полезной информации и оптимальная длина кадров.
27. Методы коммутации в сетях.
28. Управление потоком в сети и модель скользящего окна.
29. Выбор кратчайших путей (маршрутизация) в сетях.
30. Адреса, протоколы и технология Internet.

Представление знаний в информационных системах

31. Интеллектуальные информационные системы, как закономерный и неизбежный этап развития информационных систем.

32. Определение и критерии идентификации систем искусственного интеллекта. Тест Тьюринга.

33. Системы с интеллектуальной обратной связью.

34. Автоматизированные системы распознавания образов.

35. Системы поддержки принятия решений.

36. Экспертные системы.

37. Нейронные сети.

38. Генетические алгоритмы и моделирование эволюции.

39. Когнитивное моделирование.

40. Выявление знаний из опыта (эмпирических фактов) и интеллектуальный анализ данных (data mining).

41. Области применения систем искусственного интеллекта

42. Перспективы развития систем искусственного интеллекта, в т.ч. в Internet.

43. Абсолютная, относительная и аналитическая информация. Данные, информация, знания. Классификация СИИ.

44. Базы данных для поддержки принятия решений.

45. Автоматизированный системно-когнитивный анализ и универсальная когнитивная аналитическая система "Эйдос".

46. Основные понятия инженерии знаний. Основные функции инженера знаний (когнитолога).

47. Логическая модель представления знаний

48. Фреймовая модель представления знаний

49. Сетевые модели представления знаний

50. Продукционные модели представления знаний

51. Представление знаний нейронными сетями

52. Представление нечетких знаний

53. Технология приобретения знаний

54. Методы и средства интеллектуального анализа данных

55. Выявление, представление и использование знаний в автоматизированном системно-когнитивном анализе и системе «Эйдос»

56. Информация, как сырье и как товар: абсолютная, относительная и аналитическая информация. Данные, информация, знания.

57. Стоимость и амортизация систем искусственного интеллекта и баз знаний.

58. Источники экономической эффективности систем искусственного интеллекта и интеллектуальной обработки данных с позиций информационной теории стоимости (повышение уровня системности и "охлаждение" объекта управления).

59. Интеллектуализация - генеральное направление и развития информационных технологий.

60. Перспективы информационных технологий: интеллектуализация, создание самообучающихся, саморазвивающихся (эволюционирующих) и самовоспроизводящихся систем.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: