Закреплена за кафедрой | Кафедра культурологии и дизайна |
---|---|
Направление подготовки | 54.03.02. Декоративно-прикладное искусство и народные промыслы |
Профиль | Арт-дизайн |
Форма обучения | Очная |
Общая трудоемкость | 6 ЗЕТ |
Учебный план | 54_03_02_Декоративно-прикладное искусство_Арт-дизайн-2021 |
|
|
Распределение часов по семестрам
Курс (семестр) | 1 (2) | Итого | ||
---|---|---|---|---|
Недель | 19,5 | |||
Вид занятий | УП | РПД | УП | РПД |
Лабораторные | 72 | 72 | 72 | 72 |
Сам. работа | 117 | 117 | 117 | 117 |
Часы на контроль | 27 | 27 | 27 | 27 |
Итого | 216 | 216 | 216 | 216 |
Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году
Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в 2023-2024 учебном году на заседании
кафедры
Кафедра культурологии и дизайна
Протокол от 23.05.2023 г. № 7
Заведующий кафедрой Нехвядович Лариса Ивановна
1.1. | Формирование базовых компетенций в области цифровых технологий и их применения в сфере цифрового дизайна и проектирования информационных систем, включая технологии машинного обучения, нейронных сетей. |
---|
Цикл (раздел) ООП: Б1.О.02 |
ОПК-5 | Способен понимать принципы работы современных информационных технологий и использовать их для решения задач профессиональной деятельности |
ОПК-5.1 | Знает основные информационно коммуникационные технологии и программные средства, применяемые в профессиональной деятельности, принципы и подходы их использования при решении профессиональной задачи |
ОПК-5.2 | Умеет осуществлять поиск перспективных информационно коммуникационных технологий и программных средств при решении конкретной профессиональной задач |
ОПК-5.3 | Владеет навыками решения конкретной профессиональной задачи с использованием информационно-коммуникационных технологий и программных средств |
В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
3.1. | Знать: |
---|---|
3.1.1. | Основные информационно коммуникационные технологии и программные средства, применяемые в профессиональной деятельности, принципы и подходы их использования при решении профессиональной задачи |
3.2. | Уметь: |
3.2.1. | Осуществлять поиск перспективных информационно коммуникационных технологий и программных средств при решении конкретной профессиональной задач |
3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
3.3.1. | Навыками решения конкретной профессиональной задачи с использованием информационно-коммуникационных технологий и программных средств |
Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
---|---|---|---|---|---|---|
Раздел 1. Раздел 1. Введение в программирование на языке Python, знакомство со средами разработки Jupyter Notebook и GoogleColab | ||||||
1.1. | Установка фреймворка Anaconda. Настройка рабочего окружения. Знакомство со средой программирования Jupyther Notebook. Знакомство с облачной средой разработки Google Colab. Преимущества и особенности Python | Лабораторные | 2 | 4 | ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-5.3 | Л2.1, Л1.2, Л2.2 |
1.2. | Установка фреймворка Anaconda. Настройка рабочего окружения. Знакомство со средой программирования Jupyther Notebook. Знакомство с облачной средой разработки Google Colab. Преимущества и особенности Python. | Сам. работа | 2 | 6 | ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-5.3 | Л2.1, Л1.2, Л2.2 |
Раздел 2. Загрузка данных в рабочую среду. Визуализация данных и описательная статистика. Корреляционно-регрессионный анализ | ||||||
2.1. | Библиотека Pandas для обработки и анализа данных. Считывание больших данных чанками (порциями). Библиотека NumPy. Визуализация с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn. Типы данных. Кросс-таблицы, группировка, сортировка и агрегирование данных. Корреляционный анализ. Линейная регрессия. Основы работы с библиотекой scikit-learn | Лабораторные | 2 | 12 | ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-5.3 | Л2.1, Л1.2, Л2.2 |
2.2. | Библиотека Pandas для обработки и анализа данных. Считывание больших данных чанками (порциями). Библиотека NumPy. Визуализация с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn. Типы данных. Кросс-таблицы, группировка, сортировка и агрегирование данных. Корреляционный анализ. Линейная регрессия. Основы работы с библиотекой scikit-learn | Сам. работа | 2 | 18 | ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-5.3 | Л2.1, Л1.2, Л2.2 |
Раздел 3. Типовые задачи машинного обучения: кластеризация, классификация и регрессия | ||||||
3.1. | Избранные методы кластеризации данных (k-means, иерархическая и спектральная кластеризация, DBSCAN). Задачи обучения с учителем. Понятие переобучения. Деревья решений для задач классификации и регрессии. Методы, основанные на деревьях решений: Random Forest, XGBoost и CatBoost. Метрики качества обучения и валидация | Лабораторные | 2 | 12 | ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-5.3 | Л2.1, Л1.2, Л2.2 |
3.2. | Избранные методы кластеризации данных (k-means, иерархическая и спектральная кластеризация, DBSCAN). Задачи обучения с учителем. Понятие переобучения. Деревья решений для задач классификации и регрессии. Методы, основанные на деревьях решений: Random Forest, XGBoost и CatBoost. Метрики качества обучения и валидация | Сам. работа | 2 | 18 | ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-5.3 | Л2.1, Л1.2, Л2.2 |
Раздел 4. Введение в нейронные сети и глубокое обучение | ||||||
4.1. | Полносвязные нейронные сети. Фреймворк TensorFlow и инструментарий Keras для построения нейронных сетей. Контроль переобучения. Классификация и регрессия с помощью нейронных сетей | Лабораторные | 2 | 8 | ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-5.3 | Л2.1, Л1.2, Л2.2 |
4.2. | Полносвязные нейронные сети. Фреймворк TensorFlow и инструментарий Keras для построения нейронных сетей. Контроль переобучения. Классификация и регрессия с помощью нейронных сетей | Сам. работа | 2 | 12 | ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-5.3 | Л2.1, Л1.2, Л2.2 |
Раздел 5. Сверточные нейронные сети в задачах анализа изображений | ||||||
5.1. | Идеи, лежащие в основе сверточной нейронной сети, ее преимущество в сравнении с полносвязной нейронной сетью в задачах обработки изображений. Инструментарий Keras для построения сверточных нейронных сетей. Предобученные нейронные сети и перенос обучения. Примеры задач компьютерного зрения | Лабораторные | 2 | 8 | ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-5.3 | Л2.1, Л1.2, Л2.2 |
5.2. | Идеи, лежащие в основе сверточной нейронной сети, ее преимущество в сравнении с полносвязной нейронной сетью в задачах обработки изображений. Инструментарий Keras для построения сверточных нейронных сетей. Предобученные нейронные сети и перенос обучения. Примеры задач компьютерного зрения | Сам. работа | 2 | 12 | ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-5.3 | Л2.1, Л1.2, Л2.2 |
Раздел 6. Нейронные сети в задачах анализа текста. Конструирование чат-ботов | ||||||
6.1. | Особенности обработки естественных языков. Векторная модель текста и классификация длинных текстов. Базовые нейросетевые методы работы с текстами. Языковые модели и генерация текста. Прикладные задачи обработки текста. Конструирование чат-ботов. | Лабораторные | 2 | 8 | ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-5.3 | Л2.1, Л1.2, Л2.2 |
6.2. | Особенности обработки естественных языков. Векторная модель текста и классификация длинных текстов. Базовые нейросетевые методы работы с текстами. Языковые модели и генерация текста. Прикладные задачи обработки текста. Конструирование чат-ботов. | Сам. работа | 2 | 12 | ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-5.3 | Л2.1, Л1.2, Л2.2 |
Раздел 7. Сервисы, использующих технологии искусственного интеллекта | ||||||
7.1. | Обзор готовых сервисов, использующих технологии машинного обучения для решения прикладных задач | Лабораторные | 2 | 6 | ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-5.3 | Л2.1, Л1.2, Л1.3, Л1.1, Л2.2 |
7.2. | Обзор готовых сервисов, использующих технологии машинного обучения для решения прикладных задач | Сам. работа | 2 | 8 | ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-5.3 | Л2.1, Л1.2, Л2.2 |
Раздел 8. Технологии искусственного интеллекта в проектировании информационных ресурсов | ||||||
8.1. | Применение машинного обучения для аналитики трендов веб-дизайна.Генеративный дизайн | Лабораторные | 2 | 8 | ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-5.3 | Л2.2 |
8.2. | Применение машинного обучения для аналитики трендов веб-дизайна.Генеративный дизайн | Сам. работа | 2 | 14 | ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-5.3 | Л2.2 |
Раздел 9. Цифровая среда проектной работы дизайнера | ||||||
9.1. | Ключевые инструменты и принципы организации работы дизайнера в цифровой среде | Лабораторные | 2 | 6 | ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-5.3 | Л2.2 |
9.2. | Ключевые инструменты и принципы организации работы дизайнера в цифровой среде | Сам. работа | 2 | 17 | ОПК-5.1, ОПК-5.2, ОПК-5.3 | Л2.2 |
5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
Оценочные материалы для текущего контроля по разделам и темам дисциплины в полном объеме размещены в онлайн-курсе на образовательном портале «Цифровой университет АлтГУ» — https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=8477. ОЦЕНКА СФОРМИРОВАННОСТИ КОМПЕТЕНЦИИ ОПК-5: Способен понимать принципы работы современных информационных технологий и использовать их для решения задач профессиональной деятельности ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ЗАКРЫТОГО ТИПА 1. Какие основные принципы информационной безопасности следует соблюдать при работе с конфиденциальными данными? a) Опубликовывать данные в открытых источниках. b) Использовать сложные пароли и двухфакторную аутентификацию. c) Сохранять пароли на видном месте. d) Делиться конфиденциальными данными с коллегами без разрешения. Ответ: b 2. Что такое алгоритм и какую роль он играет в обработке данных с использованием информационных технологий? a) Алгоритм - это физическое устройство для хранения данных. b) Алгоритм - это последовательность инструкций, описывающая порядок выполнения задачи. c) Алгоритм - это операционная система компьютера. d) Алгоритм - это графический интерфейс пользователя. Ответ: b 3. Какие виды программного обеспечения могут быть полезными для анализа больших объемов данных в профессиональной деятельности? a) Текстовые редакторы. b) Проигрыватели мультимедийных файлов. c) Системы управления базами данных (СУБД). d) Графические редакторы. Ответ: c 4. Каким образом использование электронной почты и коммуникационных платформ может улучшить профессиональное взаимодействие в организации? a) Упрощение процесса заказа товаров. b) Сокращение времени на обед. c) Улучшение коммуникации, обмен информацией и совместная работа на удаленном доступе. d) Оптимизация производственных процессов. Ответ: c 5. Какие технологии связи могут быть использованы для удаленной работы и совместной работы в команде? a) Только телефон и факс. b) Электронная почта. c) Видеоконференции, чаты и совместное редактирование документов онлайн. d) Письма на бумаге. Ответ: c 6. Какие основные принципы эффективного управления паролями следует соблюдать для обеспечения безопасности информации? a) Использовать один и тот же пароль для всех аккаунтов. b) Сделать пароль как можно проще, чтобы не забыть его. c) Использовать длинные и сложные пароли, а также уникальные пароли для разных аккаунтов. d) Публично делиться паролями с коллегами. Ответ: c 7. Какие инструменты и технологии можно использовать для управления проектами в профессиональной деятельности? a) Календарь и бумага. b) Программа для рисования. c) Специализированные проектные управляющие системы (например, Trello, Asana, Microsoft Project). d) Просто запоминать все задачи в голове. Ответ: c 8. Что такое «социальные сети» и как они могут быть полезными для профессиональной деятельности? a) Социальные сети - это места для обмена старыми фотографиями. b) Социальные сети - это места для общения с друзьями и родственниками, но они не полезны в профессиональной деятельности. c) Социальные сети - это онлайн-платформы для установления и поддержания профессиональных связей, обмена информацией и нахождения рабочих возможностей. d) Социальные сети - это места только для развлечения и отдыха. Ответ: c 9. Какие методы и инструменты можно использовать для защиты компьютера от вредоносных программ и атак? a) Установка антивирусного программного обеспечения и регулярное обновление операционной системы и приложений. b) Отключение интернета. c) Публикация своих паролей в социальных сетях. d) Скачивание файлов с незнакомых источников. Ответ: a 10. Что такое «большие данные» (big data) и как они могут быть использованы в профессиональной деятельности? a) Большие данные - это большие файлы, которые не могут быть открыты на обычном компьютере. b) Большие данные - это информация большого объема и, как правило, неструктурированного типа, которая может быть анализирована для выявления тенденций и принятия бизнес-решений. c) Большие данные - это большие картинки и видеоролики. d) Большие данные - это информация, которая не имеет практического применения в профессиональной деятельности. Ответ: b 11. Какие основные принципы обработки и анализа данных следует учитывать при работе с большими объемами информации в профессиональной деятельности? a) Максимальная секретность данных. b) Минимизация резервного копирования данных. c) Защита данных от несанкционированного доступа и регулярное резервное копирование. d) Открытое и публичное разглашение всех данных. Ответ: c 12. Какие виды программного обеспечения используются для создания и редактирования текстовых и графических документов в профессиональной деятельности? a) Проигрыватели мультимедийных файлов. b) Торговые платформы для биржевых операций. c) Офисные пакеты (например, Microsoft Office, LibreOffice). d) Программы для рисования и анимации. Ответ: c 13. Каким образом использование цифровых медиаплатформ может помочь в продвижении товаров или услуг в профессиональной деятельности? a) Цифровые медиаплатформы не имеют значения в продвижении. b) Позволяют достичь аудитории через размещение рекламы, создание контента и взаимодействие с пользователями в онлайн-среде. c) Ограничивают доступ к информации о товарах и услугах. d) Предоставляют доступ к традиционным рекламным каналам. Ответ: b 14. Каким образом знание основных принципов работы компьютерных сетей может быть полезным для обеспечения эффективного обмена информацией в профессиональной деятельности? a) Компьютерные сети не имеют значения. b) Знание о компьютерных сетях помогает понимать, как данные передаются между устройствами, и оптимизировать сетевые настройки для быстрого и надежного обмена информацией. c) Знание о компьютерных сетях помогает только IT-специалистам. d) Знание о компьютерных сетях вредит профессиональной деятельности. Ответ: b 15. Что такое аналитика данных и какие инструменты могут быть использованы для анализа данных в профессиональной деятельности? a) Аналитика данных - это изучение астрономических явлений. b) Инструменты анализа данных включают в себя Microsoft Word и Excel. c) Аналитика данных - это процесс преобразования текста в изображение. d) Инструменты анализа данных включают в себя специализированные программы, такие как Python, R и Tableau. Ответ: d ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ОТКРЫТОГО ТИПА 1. В чем заключается смысл термина «цифровая трансформация» и какие основные шаги необходимо предпринять для успешной цифровой трансформации в организации? Ответ: Цифровая трансформация означает переход организации к использованию современных информационных технологий для оптимизации бизнес-процессов и улучшения результатов. Основные шаги включают в себя анализ текущих процессов, выбор подходящих технологий, обучение персонала и непрерывное улучшение. 2. Какие преимущества и недостатки сопряжены с использованием облачных вычислений в профессиональной деятельности? Ответ: Облачные вычисления позволяют снизить затраты на инфраструктуру, обеспечивают гибкость и масштабируемость, но также могут вызвать вопросы о безопасности данных и доступности сервисов. 3. Что такое «большие данные» и какие методы анализа данных могут быть полезными при работе с ними в профессиональной деятельности? Ответ: Большие данные представляют собой огромные объемы информации, которые требуют специальных методов анализа, таких как машинное обучение и алгоритмы обработки данных. 4. Какие меры безопасности следует предпринимать при работе с конфиденциальной информацией в электронном виде? Ответ: Меры безопасности включают в себя шифрование данных, установку сильных паролей, ограничение доступа к конфиденциальным данным и регулярное обновление системы безопасности. 5. Какие инструменты и методы могут быть использованы для защиты компьютера от вирусов и вредоносных программ? Ответ: Для защиты компьютера можно использовать антивирусное программное обеспечение, брандмауэры, регулярные обновления операционной системы и браузера, а также обучение сотрудников правилам безопасности. 6. Какие основные этапы процесса разработки информационной системы и почему понимание их важно для профессионала? Ответ: Этапы включают анализ требований, проектирование, разработку, тестирование и внедрение. Понимание этапов помогает обеспечить успешное развертывание информационных систем и удовлетворение потребностей бизнеса. 7. Какие технологии и инструменты могут быть использованы для организации удаленной работы и виртуальных команд? Ответ: Технологии включают веб-конференции, коллаборативные платформы, инструменты для управления задачами и обмена документами. Они помогают обеспечить эффективное взаимодействие удаленных сотрудников. 8. Что такое цифровая грамотность и как она влияет на профессиональную деятельность? Ответ: Цифровая грамотность - это умение эффективно использовать информационные технологии. Она влияет на профессиональную деятельность, улучшая производительность и способствуя успешному решению задач. 9. Какие методы анализа данных могут быть использованы для выявления тенденций и прогнозирования результатов в профессиональной деятельности? Ответ: Методы включают в себя статистический анализ, машинное обучение, анализ временных рядов и бизнес-интеллект. Они помогают выявлять закономерности и принимать обоснованные решения. 10. Какие преимущества и вызовы сопряжены с внедрением интернета вещей (IoT) в профессиональной деятельности? Ответ: Преимущества включают в себя автоматизацию процессов и сбор данных в реальном времени. Вызовы - обеспечение безопасности и управление огромным количеством устройств. 11. Какие принципы следует соблюдать при оформлении электронных документов и электронной переписки в рабочей среде? Ответ: Принципы включают в себя ясность, конкретность, сохранение конфиденциальности, использование адекватного языка и правильное оформление. 12. Какие возможности и риски связаны с использованием социальных сетей в профессиональной деятельности? Ответ: Возможности включают в себя расширение профессиональных контактов и маркетинговые возможности. Риски - утечка конфиденциальной информации и отвлечение от работы. 13. Какие методы и инструменты могут быть использованы для управления проектами в цифровой среде? Ответ: Методы включают в себя методологии управления проектами, а инструменты - программное обеспечение для планирования, отслеживания и управления проектами. 14. Какие этапы включает в себя процесс создания веб-сайта и какие роли могут быть вовлечены в данном процессе? Ответ: Этапы включают в себя анализ требований, проектирование, разработку, тестирование и внедрение. Роли могут включать веб-дизайнера, программиста, аналитика и менеджера проекта. 15. Какие методы анализа данных могут быть использованы для извлечения ценной информации из больших объемов текстовых данных? Ответ: Методы включают в себя анализ тональности текста, тематический анализ и машинное обучение. Они позволяют выявлять ключевые понятия и тенденции в текстах. 16. Какие принципы следует соблюдать при разработке и использовании баз данных в профессиональной деятельности? Ответ: Принципы включают в себя надежность, целостность данных, безопасность и оптимизацию запросов. Они обеспечивают эффективное хранение и доступ к информации. 17. Какие технологии и методы могут быть использованы для улучшения эффективности работы виртуальных команд и удаленных сотрудников? Ответ: Технологии включают веб-конференции, коллаборативные платформы и инструменты для управления задачами. Методы - эффективная коммуникация, установление целей и мониторинг производительности. 18. Какие преимущества и вызовы сопряжены с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в профессиональной деятельности? Ответ: Преимущества включают автоматизацию рутинных задач и анализ данных. Вызовы - необходимость обучения моделей и вопросы этики при использовании ИИ. 19. Какие методы и инструменты могут быть использованы для улучшения продуктивности и организации рабочего времени в цифровой среде? Ответ: Методы включают в себя техники управления временем и приоритетами. Инструменты - приложения для планирования и отслеживания задач, календари и электронные заметки. 20. Каким образом профессионал может поддерживать свою цифровую компетенцию и следить за изменениями в информационных технологиях? Ответ: Для поддержания цифровой компетенции важно постоянное обучение, участие в курсах и вебинарах, чтение специализированной литературы и следление за новыми технологическими трендами. КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ теоретического характера в целом: • «зачтено» – верно выполнено более 50% заданий; «не зачтено» – верно выполнено 50% и менее 50% заданий; • «отлично» – верно выполнено 85-100% заданий; «хорошо» – верно выполнено 70-84% заданий; «удовлетворительно» – верно выполнено 51-69% заданий; «неудовлетворительно» – верно выполнено 50% или менее 50% заданий. КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ ОТКРЫТЫХ ВОПРОСОВ. «Отлично» (зачтено): Ответ полный, развернутый. Вопрос точно и исчерпывающе передан, терминология сохранена, студент превосходно владеет основной и дополнительной литературой, ошибок нет. «Хорошо» (зачтено): Ответ полный, хотя краток, терминологически правильный, нет существенных недочетов. Студент хорошо владеет пройденным программным материалом; владеет основной литературой, суждения правильны. «Удовлетворительно» (зачтено): Ответ неполный. В терминологии имеются недостатки. Студент владеет программным материалом, но имеются недочеты. Суждения фрагментарны. «Неудовлетворительно» (не зачтено): не использована специальная терминология. Ответ, в сущности, неверен. Переданы лишь отдельные фрагменты соответствующего материала вопроса. Ответ не соответствует вопросу или вовсе не дан. |
5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
не предусмотрено |
5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
Промежуточная аттестация заключается в проведении в конце семестра экзамена. Для обучающихся, организуется экзамен в форме письменного опроса по всему изученному курсу. Контрольно-измерительный материал для письменного опроса формируется из заданий открытого типа текущего контроля, размещенных в Контрольных вопросах и заданиях для проведения текущей аттестации по дисциплины, а также заданий текущего контроля в онлайн-курсе на образовательном портале «Цифровой университет АлтГУ». Количество заданий в письменном опросе для промежуточной аттестации - 20. КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ в целом: «отлично» – верно выполнено более 85% заданий; «хорошо» – верно выполнено более 70% заданий, «удовлетворительно» верно выполнено более 50% заданий. |
6.1. Рекомендуемая литература | ||||
6.1.1. Основная литература | ||||
Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
Л1.1 | Гласснер, Э. | Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика : | , 2020 | e.lanbook.com |
Л1.2 | Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. | Глубокое обучение: | Издательство "ДМК Пресс", 2018 | e.lanbook.com |
Л1.3 | Гласснер, Э. | Глубокое обучение без математики. Том 1: | ДМК Пресс, 2019 | https://e.lanbook.com/book/131696 |
6.1.2. Дополнительная литература | ||||
Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
Л2.1 | П. Флах | Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных: Учебник | ДМК Пресс, 2015//ЭБС издательства «Лань» | e.lanbook.com |
Л2.2 | Ганегедара, Т. | Обработка естественного языка с TensorFlow: | , 2020 | e.lanbook.com |
6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
Название | Эл. адрес | |||
Э1 | Ng. A. Machine Learning. - http://coursera.org | coursera.org | ||
Э2 | Нейронные сети и компьютерное зрение https://stepik.org/lesson/223828/ | stepik.org | ||
Э3 | Нейронные сети и обработка текстa https://stepik.org/lesson/225309 | stepik.org | ||
Э4 | Профессиональный информационно-аналитический ресурс, посвященный машинному обучению, распознаванию образов и интеллектуальному анализу данных. - http://machinelearning.ru | machinelearning.ru | ||
Э5 | UCIMachineLearningRepository — репозиторий наборов данных для машинного обучения - http://archive.ics.uci.edu/ml/ | archive.ics.uci.edu | ||
Э6 | IAPREducationCommittee&Resources — коллекция ссылок на образовательные ресурсы по распознаванию образов, машинному обучению, обработке сигналов, обработке изображений и компьютерному зрению, поддерживаемая Международной ассоциацией распознавания образов - http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/IAPR/index.php | homepages.inf.ed.ac.uk | ||
Э7 | Андрей Созыкин Учебный курс «Программирование нейросетей на Python» https://www.asozykin.ru/courses/nnpython | www.asozykin.ru | ||
Э8 | Электронный курс на Едином образовательном портале АлтГУ: https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=8809 | portal.edu.asu.ru | ||
6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
Microsoft Office 2010 (Office 2010 Professional, № 4065231 от 08.12.2010), (бессрочно); Microsoft Windows 7 (Windows 7 Professional, № 61834699 от 22.04.2013), (бессрочно); Chrome (http://www.chromium.org/chromium-os/licenses ), (бессрочно); 7-Zip (http://www.7-zip.org/license.txt ), (бессрочно); AcrobatReader (http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf), (бессрочно); ASTRA LINUX SPECIAL EDITION (https://astralinux.ru/products/astra-linux-special-edition/), (бессрочно); LibreOffice (https://ru.libreoffice.org/), (бессрочно); Веб-браузер Chromium (https://www.chromium.org/Home/), (бессрочно); Антивирус Касперский (https://www.kaspersky.ru/), (до 23 июня 2024); Архиватор Ark (https://apps.kde.org/ark/), (бессрочно); Okular (https://okular.kde.org/ru/download/), (бессрочно); Редактор изображений Gimp (https://www.gimp.org/), (бессрочно) | ||||
6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
Сайт библиотеки АлтГУ: www.lib.asu.ru; Электронно-библиотечная система издательства "Лань": www.e.lanbook.com; Электронно-библиотечная система "Университетская библиотека online": www.biblioclub.ru; Свободная энциклопедия "Википедия": http://ru.wikipedia.org; Единый образовательный портал http://portal.edu.asu.ru Электронная база данных ZBMATH: https://zbmath.org |
Аудитория | Назначение | Оборудование |
---|---|---|
Учебная аудитория | для проведения занятий всех видов (дисциплинарной, междисциплинарной и модульной подготовки), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проекта (работы), проведения практики | Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска, мультимедийное оборудование стационарное или переносное) |
Помещение для самостоятельной работы | помещение для самостоятельной работы обучающихся | Компьютеры, ноутбуки с подключением к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», доступом в электронную информационно-образовательную среду АлтГУ |
При изучении дисциплины целесообразно выполнять следующие рекомендации: а) изучение должно быть систематическим, в течение всего семестра; для формирования устойчивых навыков и знаний эффективнее следовать логике построения курса и осваивать учебный материал небольшими порциями; б)после изучения темы на занятии следует выполнить самостоятельную работу по данной теме, если она предполагается, а также изучить дополнительные ресурсы, рекомендованные преподавателем, а также найденные самостоятельно в сети Интернет, в фондах научной библиотеки университета; в)особое внимание следует уделять выполнению заданий на практических занятиях и завершению работы над ними в рамках самостоятельной работы. Выполнение практических заданий предусмотрено как на практических занятиях, так и в форме самостоятельной работы. При выполнении самостоятельной работы учащийся может задавать уточняющие вопросы преподавателю, используя электронные средства коммуникации на Едином образовательном портале АлтГУ, а также при непосредственном общении с преподавателем в часы консультаций. |