| Закреплена за кафедрой | Кафедра информатики |
|---|---|
| Направление подготовки | 09.04.01. Информатика и вычислительная техника |
| Профиль | Инженерия искусственного интеллекта |
| Форма обучения | Очная |
| Общая трудоемкость | 3 ЗЕТ |
| Учебный план | 09_04_01_Информатика и вычислительная техника_ИИИ-2024 |
|
|
||||||||||||
Распределение часов по семестрам
| Курс (семестр) | 1 (2) | Итого | ||
|---|---|---|---|---|
| Недель | 18,5 | |||
| Вид занятий | УП | РПД | УП | РПД |
| Лекции | 18 | 18 | 18 | 18 |
| Практические | 18 | 18 | 18 | 18 |
| Сам. работа | 72 | 72 | 72 | 72 |
| Итого | 108 | 108 | 108 | 108 |
| 1.1. | Дисциплина «Методы доступа к данным» посвящена технологиям хранения и обработки информации на примерах из ядра РСУБД PostgreSQL. Дисциплина является ключевой в профессии разработчика ядра систем управления базами данных и может быть также полезна разработчикам операционных систем, системным архитекторам и широкому кругу инженеров-программистов, заинтересованных в освоении внутреннего устройства РСУБД. PostgreSQL является наиболее развитой открытой свободной реляционной системой управления базами данных (РСУБД). Она разрабатывается заинтересованными инженерами со всего мира, широко используется коммерческими компаниями (например, Yandex.Почта) и государственными структурами (ФСБ, ФСО, МО). В дисциплине рассматривается применение индексов PostgreSQL, детали их реализации и возможности развития. |
|---|
| Цикл (раздел) ООП: Б1.В.ДВ.1 |
| ПК-1 | Способен исследовать и разрабатывать архитектуры систем искусственного интеллекта для различных предметных областей на основе комплексов методов и инструментальных средств систем искусственного интеллекта |
| ПК-1.1 | Исследует и разрабатывает архитектуры систем искусственного интеллекта для различных предметных областей. |
| ПК-1.2 | Выбирает комплексы методов и инструментальных средств искусственного интеллекта для решения задач в зависимости от особенностей предметной области. |
| ПК-1.3 | Разрабатывает единые стандарты в области безопасности (в том числе отказоустойчивости) и совместимости программного обеспечения, эталонных архитектур вычислительных систем и программного обеспечения, а также определяет критерии сопоставления программного обеспечения и критерии эталонных открытых тестовых сред (условий) в целях определения качества и эффективности программного обеспечения технологий и систем искусственного интеллекта. |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | архитектурные принципы построения систем искусственного интеллекта, методы декомпозиции основных подсистем (компонентов) и реализации их взаимодействия на основе методологии предметно-ориентированного проектирования методы и инструментальные средства систем искусственного интеллекта, критерии их выбора и методы комплексирования в рамках создания интегрированных гибридных интеллектуальных систем различного назначения единые стандарты в области безопасности (в том числе отказоустойчивости) и совместимости программного обеспечения, эталонных архитектур вычислительных систем и программного обеспечения технологий и систем искусственного интеллекта методики определения критериев сопоставления программного обеспечения и критериев эталонных открытых тестовых сред (условий) |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | выстраивать архитектуру системы искусственного интеллекта, осуществлять декомпозицию основных подсистем (компонентов) и реализации их взаимодействия на основе методологии предметно-ориентированного проектирования выбирать, применять и интегрировать методы и инструментальные средства систем искусственного интеллекта, критерии их выбора и методы комплексирования в рамках создания интегрированных гибридных интеллектуальных систем различного назначения применять и разрабатывать единые стандарты в области безопасности (в том числе отказоустойчивости) и совместимости программного обеспечения, эталонных архитектур вычислительных систем и программного обеспечения технологий и систем искусственного интеллекта определять критерии сопоставления программного обеспечения и критерии эталонных открытых тестовых сред (условий) в целях определения качества и эффективности программного обеспечения технологий и систем искусственного интеллекта |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | |
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Концепции архитектуры СУБД и общие алгоритмы | ||||||
| 1.1. | Введение в PostgreSQL. Основные идеи и организация исходного кода; Средства разработки запросов и ядра; Страничная организация памяти | Лекции | 2 | 6 | Л1.1, Л2.1, Л2.2, Л1.2 | |
| 1.2. | Введение в PostgreSQL. Основные идеи и организация исходного кода; Средства разработки запросов и ядра; Страничная организация памяти | Практические | 2 | 6 | Л1.1, Л2.1, Л2.2, Л1.2 | |
| 1.3. | Введение в PostgreSQL. Основные идеи и организация исходного кода; Средства разработки запросов и ядра; Страничная организация памяти | Сам. работа | 2 | 24 | Л1.1, Л2.1, Л2.2, Л1.2 | |
| Раздел 2. Распространѐнные алгоритмы и структуры данных | ||||||
| 2.1. | B-дерево. Концепция, код и анализ запросов; Write-ahead log. Концепция восстановления после сбоя; Обобщѐнный древовидный индекс (GiST). | Лекции | 2 | 6 | Л1.1, Л2.1, Л2.2, Л1.2 | |
| 2.2. | B-дерево. Концепция, код и анализ запросов; Write-ahead log. Концепция восстановления после сбоя; Обобщѐнный древовидный индекс (GiST). | Практические | 2 | 6 | Л1.1, Л2.1, Л2.2, Л1.2 | |
| 2.3. | B-дерево. Концепция, код и анализ запросов; Write-ahead log. Концепция восстановления после сбоя; Обобщѐнный древовидный индекс (GiST). | Сам. работа | 2 | 24 | Л1.1, Л2.1, Л2.2, Л1.2 | |
| Раздел 3. Специфические алгоритмы, характерные для PostgreSQL | ||||||
| 3.1. | Расширения PostgreSQL. сube и smlar; Полнотекстовый поиск. Инверсный индекс (GIN); Цикл разработки PostgreSQL. Листы рассылки, коммитфесты | Лекции | 2 | 6 | Л1.1, Л2.1, Л2.2, Л1.2 | |
| 3.2. | Расширения PostgreSQL. сube и smlar; Полнотекстовый поиск. Инверсный индекс (GIN); Цикл разработки PostgreSQL. Листы рассылки, коммитфесты | Практические | 2 | 6 | Л1.1, Л2.1, Л2.2, Л1.2 | |
| 3.3. | Расширения PostgreSQL. сube и smlar; Полнотекстовый поиск. Инверсный индекс (GIN); Цикл разработки PostgreSQL. Листы рассылки, коммитфесты | Сам. работа | 2 | 24 | Л1.1, Л2.1, Л2.2, Л1.2 | |
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| в приложении |
| 5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
| в приложении |
| 5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
| в приложении |
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | Маккинни У. | Python и анализ данных: | Москва: ДМК Пресс, 2020 | https://e.lanbook.com/book/131721 |
| Л1.2 | Дейтел Пол, Дейтел Харви | Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления. — 864 с.: | СПб.: Питер, 2020 | |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | В. Б. Кудрявцев, Э. Э. Гасанов, А. С. Подколзин. — | Интеллектуальные системы : учебник и практикум для среднего профессионального образования: | Москва:Издательство Юрайт, 2022 | urait.ru |
| Л2.2 | Чернышев С. А. | Основы программирования на Python: Учебное пособие для вузов | Москва: Издательство Юрайт, 2024 | urait.ru |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | Онлайн курс “Методы доступа к данным и информационного поиска” | openedu.ru | ||
| Э2 | Онлайн курс “Hacking PostgreSQL: Data Access Methods” | www.edx.org | ||
| Э3 | Натан Марц, Джеймс Уоррен. Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени | i.uran.ru | ||
| Э4 | Ахо Альфред В., Хопкрофт Джон, Ульман Джеффри Д. Структуры данных и алгоритмы.: Пер. с англ.: Уч.пос. М.: Издательский дом Вильямс , 2000. 384 с. | www.library.ugatu.ac.ru | ||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| Браузер (Google Chrome, Mozilia Firefox) Используется бесплатно-распространяемое программное обеспечение: 1. Система управления базами данных PostgreSQL – https://www.postgresql.org/ 2. Система администрирования и разработки pgAdmin для PostgreSQL – https://www.pgadmin.org/ 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 | ||||
| Профессиональные базы данных, информационно-справочные системы 1. Цифровая библиотека научно-технических изданий Института инженеров по электротехнике и радиоэлектронике (Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE)) на английском языке – http://www.ieee.org/ieeexplore 2. Oxford University Press – http://www.oxfordjournals.org/en/ 3. Архив препринтов с открытым доступом – https://arxiv.org/ Материалы для лиц с ОВЗ Весь контент ЭБС представлен в виде файлов специального формата для воспроизведения синтезатором речи, а также в тестовом виде, пригодном для прочтения с использованием экранной лупы и настройкой контрастности. Базы данных, информационно-справочные и поисковые системы 1. Academic Search Ultimate EBSCO publishing – http://search.ebscohost.com 2. eBook Collections Springer Nature – https://link.springer.com/ 3. Гугл Академия – https://scholar.google.ru/ 4. СПС КонсультантПлюс (инсталлированный ресурс АлтГУ или http://www.consultant.ru/). 5. Электронная база данных «Scopus» (http://www.scopus.com); 6. Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/) 7. Электронный научный архив УрФУ https://elar.urfu.ru/ 8. Зональная научная библиотека (УрФУ) - http://lib.urfu.ru/ 9. Портал информационно-образовательных ресурсов УрФУ https://study.urfu.ru/ 10. Электронно-библиотечная система «Лань» – https://e.lanbook.com/ 11. Университетская библиотека ONLINE – https://biblioclub.ru/ 12. Электронно-библиотечная система "Библиокомплектатор" (IPRbooks) http://www.bibliocomplectator.ru/available 13. Электронные информационные ресурсы Российской государственной библиотеки https://www.rsl.ru/ 14. Научная электронная библиотека «КиберЛенинка» https://cyberleninka.ru/ | ||||
| Аудитория | Назначение | Оборудование |
|---|---|---|
| Учебная аудитория | для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик | Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска, мультимедийное оборудование стационарное или переносное) |
| 205Л | лаборатория информационных технологий - компьютерный класс - учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 9 посадочных мест; компьютеры: марка КламаС Офис, мониторы: марка ACER модель V223HQL - 8 единиц; доска интерактивная Triumph MULTI TOUCH 78 + проектор NEC UM280X в комплекте |
| 107Л | лаборатория информационных технологий - компьютерный класс - учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 18 посадочных мест; компьютеры: марка HP, модель ProOne 400 - 18 единиц; проектор: марка SMART, модель UF70 - 1 единица; интерактивная доска: марка SMART Board модель SMB680 - 1 единица |
| 204Л | лаборатория информационных технологий - компьютерный класс - учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 14 посадочных мест; компьютеры: марка DEPO модель Neos 260 - 14 единиц; Интерактивная доска Smart board 680 IV со встроенным проектором v25 |
| Изучение дисциплины завершается зачетом. Успешное изучение дисциплины требует посещения лекций, активной работы на лабораторных работах, выполнения всех практических заданий преподавателя, ознакомления с основной и дополнительной литературой. Во время лекции студент должен вести краткий конспект. При этом обучающийся должен стараться найти ответы на затруднительные вопросы, используя рекомендуемую литературу или общедоступные ресурсы. Если ему самостоятельно не удалось разобраться в материале, необходимо сформулировать вопросы и обратится за помощью к преподавателю на консультации или ближайшей лекции. Выполнение студентами практических заданий направлено на: - обобщение, систематизацию, углубление, закрепление полученных теоретических знаний по конкретным темам дисциплин; - формирование необходимых профессиональных умений и навыков. Помимо собственно выполнения практических заданий для каждого задания предусмотрена процедура защиты, в ходе которой преподаватель проводит устный или письменный опрос студентов для контроля понимания выполненных ими действий по теме занятия. Самостоятельная работа. - При изучении дисциплины не все вопросы рассматриваются на занятиях, часть вопросов рекомендуется преподавателем для самостоятельного изучения. - Поиск ответов на вопросы и выполнение заданий для самостоятельной работы позволит вам расширить и углубить свои знания по курсу, применить теоретические знания в решении задач практического содержания, закрепить изученное ранее. - Эти задания следует выполнять не «наскоком», а постепенно, планомерно, следуя порядку изучения тем курса. - При возникновении вопросов обратитесь к преподавателю в день консультаций на кафедру. - Выполнив их, проанализируйте качество их выполнения. Это поможет вам развивать умения самоконтроля и оценочные компетенции. При подготовке к зачету в дополнение к изучению конспектов лекций, учебно-методических материалов и слайдов, необходимо пользоваться учебной литературой, рекомендованной настоящей программой. При подготовке к зачету нужно изучить определения всех понятий и теоретические подходы до состояния понимания материала, а также выполнить все практические задания в курсе. |