- •Информационные процессы
- •1.1 Информатика и информатизация общества
- •1.2 Появление и развитие информатики
- •1.3 Цели, задачи и функции информатики
- •2. Разработке информационной техники и создание новейшей технологии по переработке информации.
- •1.4 Понятие информации, ее виды, свойства и особенности
- •По способу передачи и восприятия различают информацию:
- •1.5 Количество информации. Единицы измерения информации
- •Тема 2. Общая характеристика процессов сбора, передачи, обработки и накопления информации
- •2.1 Информация и информационные процессы
- •2.2 Сбор информации
- •1. Первичный сигнал с помощью датчика преобразуется в эквивалентный ему электрический сигнал (электрический ток).
- •2.3 Передача информации
- •2.4 Обработка информации
- •2.5 Накопление информации
- •3. Основные понятия и методы теории информации и кодирования
- •3.1 Системы счисления и кодирования
- •3.1.1 Непозиционные системы счисления
- •3.1.2 Позиционные системы счисления
- •3.1.3 Двоичная система счисления
- •3.1.4 Другие системы счисления, используемые в компьютерных технологиях
- •3.2 Формы представления и преобразования информации
- •3.2.1 . Кодирование и форматы представления числовых данных
- •4. Экономическая информация как информационный ресурс
- •4.2 Экономическая информация как составляющая управленческой информации
- •4.3 Организационно-экономическое управление как объект компьютеризации
- •5.1. Основы функционирования эвм
- •5.1.1. Архитектура и структура эвм. Принципы фон Неймана
- •5.1.2. Принципы работы центрального процессора
- •5.1.3. Память эвм. Виды запоминающих устройств
- •5.1.4. Классификация эвм.
- •Классификация по этапам развития
- •5.1.5. Персональный эвм: структура и особенность
- •5.2. Базовая аппаратная конфигурация персональных эвм
- •5.2.1. Основные блоки пк
- •5.2.2. Системная плата
- •5.2.3. Микропроцессор
- •5.2.4. Внутренняя память
- •Специальная память
- •5.2.5. Внешние запоминающие устройства.
- •Накопители на гибких магнитных дисках
- •Накопители на жестких магнитных дисках
- •Накопители на компакт-дисках
- •Записывающие оптические и магнитооптические накопители
- •Флэш-память
- •5.2.6. Аудиоадаптер
- •5.2.7. Видеосистема компьютера
- •Монитор на базе электронно-лучевой трубки
- •Жидкокристаллические мониторы
- •Сенсорный экран
- •5.2.8. Клавиатура
- •5.2.9. Манипуляторы
- •5.3. Периферийные устройства персональных компьютеров.
- •5.3.1. Принтеры, сканеры, плоттеры
- •5.3.2. Модемы и факс-модемы
- •7. Программные средства реализации информационных процессов
- •7.2 Операционные системы: назначение и классификация
- •7.3 Понятие файла. Таблица fat
- •7.4 Операционная система ms-dos
- •7.14 Базы данных
- •Концепция баз данных
- •Технология бд
- •Проектирование баз данных
- •2. Логическое проектирование и выбор инструментальных средств субд. Инфологическое проектирование
- •Функциональный и объектный подход
- •Логическое проектирование
- •Модели данных
- •Реляционная модель
- •7.5.3 Реляционные системы управления базой данных и их характеристики
- •Проектирование реляционной бд
- •Система управления базой данных Microsoft Access
- •Структура таблицы и типы данных
- •Ввод данных в ячейки таблицы
- •Редактирование данных
- •Сортировка данных
- •Отбор данных с помощью фильтра
- •Ввод и просмотр данных посредством формы
- •Формирование запросов и отчетов для однотабличной базы данных
- •Формирование отчетов
- •Тема 8. Информационные технологии
- •8.1 Понятие информационных технологий
- •8.2 Этапы развития информационных технологий
- •8.3 Виды информационных технологий
- •8.4 Основные компоненты информационных технологий
- •9. Информационные системы
- •9.1 Понятие информационных систем и этапы их развития
- •9.2 Структура информационных систем
- •9.3 Классификация информационных систем
- •9.4 Специализированные поисковые информационные системы.
- •9.6 Основы проектирования информационных систем
- •9.7 Интеллектуальные информационные системы.
- •Тема 10. Тенденции и перспективы развития компьютерной техники и информационных технологий
- •10.1 Тенденции и перспективы развития эвм
- •10.1.1 Этапы развития эвм
- •10.1.3 Перспективы развития эвм, основанных на принципах фон Немана
- •10.1.4 Нейрокомпьютеры и перспективы их развития
- •10.2 Перспективы развития информационных технологий
- •11. Модели решения функциональных и вычислительных задач
- •11.1 Этапы решения задач на эвм
- •11.2 Понятие модели, классификация моделей
- •11.3 Использование моделей при решении задач на эвм
- •11.4 Инструментарий решения функциональных и вычислительных задач
- •12. Алгоритмизация
- •12.1 Понятие алгоритма
- •12.2. Свойства алгоритмов
- •12.3. Способы представления алгоритмов
- •12.4. Базовые алгоритмические конструкции
- •12.4.1. Базовая структура «следование» (линейная структура)
- •12.4.2. Базовая структура «ветвление»
- •12.4.3. Базовая структура «цикл»
- •Тема №13 Стили программирования
- •13.1 Понятия стиля программирования и проектирования программ
- •13.2 Неавтоматизированное и автоматизированное программирование
- •13.3 Процедурное программирование
- •13.3.1 Структурное проектирование
- •13.3.2 Модульное программирование
- •13.4 Логическое и функциональное программирование Логическое программирование
- •13.5 Объектно-ориентированное проектирование
- •17.1 Основные сведения о компьютерных сетях. Локальные и глобальные сети эвм.
- •17.1.1 Преимущества использования локальных сетей в решении прикладных задач обработки данных
- •Способы коммутации данных.
- •17.1.2 Классификация компьютерных сетей
- •Одноранговые сети;
- •Сети на основе сервер;.
- •Комбинированные сети.
- •17.1.3 Топология компьютерных сетей
- •Наиболее распространенные виды топологий сетей:
- •17.2. Принципы взаимодействия сетевых устройств
- •17.2.1. Интерфейсы, протоколы, стеки протоколов
- •17.2.2. Модель iso/osi
- •17.3. Функциональное назначение основных видов коммуникационного оборудования
- •17.3.1. Типовой состав оборудования локальной сети
- •Роль кабельной системы
- •Сетевые адаптеры
- •Физическая структуризация локальной сети. Повторители и концентраторы
- •Логическая структуризация сети. Мосты и коммутаторы
- •Маршрутизаторы
- •17.3.2. Функциональное соответствие видов коммуникационного оборудования уровням модели osi
- •17.4 Стандарты технологии Ethernet. Метод доступа csma/cd
- •Метод доступа csma/cd
- •17.5 Стандарт Token Ring
- •17.5.1. Основные характеристики стандарта
- •17.5.2. Маркерный метод доступа
- •17.6.1. Функции и характеристики сетевых операционных систем
- •17.6.2 Клиент-серверные приложения
- •Клиенты и серверы локальных сетей
- •Системная архитектура "клиент-сервер"
- •18.1. История и принципы организации глобальных компьютерных сетей
- •18.2. Функционирование Интернет
- •18.2.1. Передача данных в Интернет
- •18.2.2. Подключение к Интернет
- •18.2.3. Семейство сетевых протоколов
- •18.2.4.Система адресации в Интернет
- •18.3 Службы Интернета
- •18.3.4. Usenet – электронные новости
- •18.4 Просмотр Web-страниц
- •18.4.1 Общие сведения о программах просмотра
- •18.4.2. Доступ к нужным Web-страницам
- •18.4.3. Упрощение доступа к часто посещаемым страницам
- •18.4.4. Доступ к ресурсам Интернета в автономном режиме
- •18.4.5. Настройка обозревателя
- •18.5. Поиск информации в Интернете
- •18.5.1. Поисковые системы
- •18.5.2. Правила выполнения запросов
- •18.5.3. Алгоритм информационного поиска в режиме удаленного доступа
- •Тема 19. Основы защиты информации и сведений,
- •19.1 Информационная безопасность, способы и средства защиты информации
- •19.2 Организационные и правовые методы защиты информации
- •19.3 Обеспечение безопасности и сохранности информации в вычислительных системах и сетях
- •19.3.1 Технические методы защиты информации
- •19.3.2 Программные методы защиты информации к программным методам защиты информации относятся резервирование и восстановление файлов, применение антивирусных программ, использование паролей.
- •19.3.2.1 Резервирование файлов
- •19.3.2.2 Восстановление файлов
- •19.3.2.3 Пароли
- •19.4 Классификация компьютерных вирусов и антивирусных программ
- •Различают следующие виды антивирусных программ:
- •Своевременное обнаружение зараженных вирусами файлов и дисков, полное уничтожение обнаруженных вирусов на каждом компьютере позволяют избежать распространения вирусной эпидемии на другие компьютеры.
- •19.5 Защита информации в компьютерных системах методом криптографии
- •Тема 20. Компьютерная графика
- •20.1 Представление в компьютере графической информации
- •20.1.1 Растровые рисунки
- •20.1.2 Векторные рисунки
- •20.1.3 Фрактальная графика
- •20.1.4. Способы создания цвета и кодирование информации
- •20.1.5 Форматы графических файлов
- •20.2 Оборудование для работы с изображениями
- •20.2.1 Компьютер для работы с изображениями
- •20.2.3 Оборудование для ввода графической информации в компьютер
- •20.3 Простейшие графические программы
- •20.4 Обзор современного графического программного обеспечения
10.1.4 Нейрокомпьютеры и перспективы их развития
Нейрокибернетика – это научное направление, занимающееся изучением организации и функционирования нервной системы живых организмов, которая управляет всеми процессами, протекающими в них, чтобы использовать эти знания при построении технических интеллектуальных систем.
Основная идея нейрокибернетики заключается в следующем: единственный объект, способный мыслить, - это человеческий мозг. Поэтому, любое «мыслящее» устройство должно каким-то образом воспроизводить его структуру.
Таким образом нейрокибернетика ориентирована на аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Физиологами давно установлено, что основой человеческого мозга является большое количество (до 1021) связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток – нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичным нейронам, и их объединении в функционирующие системы. ЭВМ, в которых предполагается широко использовать сети из формальных нейронов, получили название нейрокомпьютеров.
Нейрокомпьютер – это ЭВМ, в основе которой лежит не типовая структура, включающая в себя арифметическое устройство, память, устройство ввода-вывода и управляющее между собой, а нейронная сеть, объединяющая все эти функции в своей структуре.
Основная особенность нейрокомпьютеров, отличающая их от ЭВМ, - это сам способ решения задач. Если для решения задач в ЭВМ обычного типа используются программы, то в нейрокомпьютерах решение задачи достигается путем перенастройки сети за счет адаптивных формальных нейронов и специальных процедур самоорганизации сети. В этом нейрокомпьютеры близки к аналоговым вычислительным машинам. Подобно последним, нейрокомпьютеры обладают огромной скоростью работы, недоступной для обычных ЭВМ.
Внедрению нейрокомпьютеров препятствует отсутствие какой-либо теории, позволяющей программировать процессы самоорганизации нейронных сетей таким образом, чтобы в результате этого процесса решалась нужная задача. Предполагается, что методика такого программирования будет найдена в результате активных исследований, которые ведут специалисты, работающие в области нейрокибернетики, а также путем модификации методов, используемых для решения задач в аналоговых машинах и однородных средах.
10.2 Перспективы развития информационных технологий
С начала 90-х годов прошлого столетия начинают развиваться новые информационные технологии, основанные на работах в области искусственного интеллекта. Это означает, что пользователь, применяя компьютерные технологии, сможет не только получать сведения на основе обработки данных, но и использовать по интересующей его проблеме накопленный опыт и знания профессионалов.
Интеллектуальные системы и технологии применяются для тиражирования профессионального опыта и решения сложных научных, производственных и экономических задач, например, анализ инвестиций, планирование рекламной кампании, прогнозирование рынка. Для обработки и моделирования знаний применяются специальные модели и создаются базы знаний.
Под искусственным интеллектом понимают совокупность аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.
Исследования в области искусственного интеллекта сконцентрированы на разработке и внедрении компьютерных программ, способных имитировать или воспроизводить те области деятельности человека, которые требуют мышления, определенного мастерства и накопленного опыта.
Искусственный интеллект развивается по следующим направлениям:
1. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях. Это основное направление искусственного интеллекта. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем. В последнее время включает в себя модели и методы извлечения и структурирования знаний.
2. Игры и творчество. Традиционно искусственный интеллект включает в себя игровые интеллектуальные задачи – шахматы, шашки. В основе лежит один из ранних подходов – лабиринтная модель плюс эвристики. Сейчас это скорее коммерческое направление, так как в научном плане эти идеи считаются тупиковыми.
3. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. В 50-х гг. одной из популярных тем исследований искусственного интеллекта являлась область машинного перевода. Первая программа в этой области – переводчик с английского языка на русский. Первая идея – пословный перевод, оказалась неплодотворной. В настоящее время используется более сложная модель, включающая анализ и синтез естественно-языковых сообщений.
4. Распознавание образов. Традиционное направление искусственного интеллекта, берущее начало у самых его истоков. Каждому объекту ставится в соответствие матрица признаков, по которой происходит его распознавание. Это направление близко к машинному обучению, тесно связано с нейрокибернетикой.
5. Новые архитектуры компьютеров. Это направление занимается разработкой новых аппаратных решений и архитектур, направленных на обработку символьных и логических данных. Создаются Пролог- и Лисп-машины, компьютеры V и VI поколений. Последние разработки посвящены компьютерам баз данных и параллельным компьютерам.
6. Интеллектуальные роботы. Роботы – это электромеханические устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда. Конечная цель развития робототехники – это создание самоорганизующихся, или интеллектуальных роботов. Основная проблема при создании интеллектуальных роботов – проблема машинного зрения.
7. Специальное программное обеспечение. В рамках этого направления разрабатываются специальные языки для решения задач невычислительного плана. Эти языки ориентированы на символьную обработку информации – LISP, PROLOG, РЕФАЛ и др. Создаются пакеты прикладных программ, ориентированные на промышленную разработку интеллектуальных систем, или программные инструментарии искусственного интеллекта, например KEE, ARTS. Достаточно популярно создание пустых экспертных систем, или «оболочек», - EXSYS, MI и др., в которых можно наполнять базы знаний, создавая различные системы.
8. Обучение и самообучение. Активно развивающаяся область искусственного интеллекта. Включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление знаний на основе анализа и обобщения данных. Включает обучение на примерах, а также традиционные подходы распознавания образов.
Интеллектуальные автоматизированные информационные системы особенно эффективны в применении к трудно формализуемым задачам. Трудно формализуемые задачи – это задачи, в которых трудно выделить все ее элементы и установить между ними связи. Для решения этих задач применяются эвристические процедуры, позволяющие в большинстве случаев получить решение.
Разработка экспертных систем - одно из направлений искусственного интеллекта. Наибольшие практические результаты достигнуты в создании экспертных систем, которые получили широкое распространение и используются при решении практических задач.
Выделим условия, при выполнении которых компьютерную программу можно назвать экспертом:
1. Эта программа должна обладать знаниями.
2. Знания, которыми обладает программа, должны быть сконцентрированы на определенную предметную область и предполагают определенную их организацию и интеграцию.
3. Из этих знаний должно непосредственно вытекать решение проблемы.
Экспертная система – это комплекс компьютерных программ, которые оперируют со знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблем.
Экспертная система может полностью взять на себя функции, выполнение которых требует привлечения опыта человека-специалиста, или играть роль ассистента для человека, принимающего решение. Тот, кто принимает решение, может быть экспертом со своими собственными правами, в этом случае программа может повысить эффективность его работы. Или человек, работающий в сотрудничестве с такой программой, может добиться с ее помощью результатов более высокого качества. Правильное распределение функций между человеком и машиной является одним из ключевых условий высокой эффективности внедрения экспертных систем.
Экспертная система должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность. Пользователь должен получить всю информацию, необходимую ему для того, чтобы быть уверенным в правильности решения. В отличие от этого, исследовательские программы взаимодействуют только со своим создателем, который и так знает, на чем основывается ее результат. Экспертная система проектируется в расчете на взаимодействие с разными пользователями, для которых ее работа должна быть, по возможности, прозрачной, т.е. не требующей специальных знаний.
Из вышесказанного следует, что экспертная система содержит знания в определенной предметной области, накопленных в результате деятельности человека, и использует их для решения проблем, специфичных для этой области. Этим экспертные системы отличаются от традиционных систем, в которых предпочтение отдается более общим и менее связанным с предметной областью теоретическим методам, чаще всего математическим. Процесс создания экспертных систем называют инженерией знаний и он рассматривается в качестве применения методов искусственного интеллекта.
Традиционно считается, что любая экспертная система содержит следующие основные компоненты: базу знаний, интеллектуальный интерфейс с пользователем, программу формирования логических выводов (решатель), подсистему объяснений, интеллектуальный редактор базы знаний.
База знаний – совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на языке, приближенном к естественному). База знаний является ядром экспертной системы.
Интеллектуальный интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователя с экспертной системой как на стадии ввода информации, так и получения результатов.
Программа формирования логических выводов (решатель) - программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в базе знаний.
Подсистема объяснений – программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: «Как была получена та или иная рекомендация?» и «Почему система приняла такое решение?». Ответ на вопрос «как» - пошаговый процесс всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов базы знаний. Ответ на вопрос «почему» - ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, т.е. отход на один шаг назад.
Интеллектуальный редактор базы знаний – программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать базу знаний в диалоговом режиме. Включает в себя систему вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок (Help) и других сервисных средств, облегчающих работу с базой.
Инженер по знаниям – специалист по искусственному интеллекту, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний.
Таким образом, использование новых информационных технологий, создание интеллектуальных автоматизированных информационных систем способствует переходу от индустриального к информационному обществу.