Напиши РПД для Машинное обучение

 8 РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИ СЦИПЛИНЫ  
1. НАИМЕНОВАНИЕ ДИСЦ ИПЛИНЫ  
Методы и технологии машинного обучения  
2. УРОВЕНЬ  ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ  
Подготовка научно -педагогических кадров в аспирантуре.  
3. НАПРАВЛЕНИЕ ПОДГОТОВ КИ, НАПРАВЛЕННОСТЬ ( ПРОФИЛЬ) ПОДГОТОВКИ  
 Направление 09.06.01 «информатика и вычислительная техника ». Направленност ь (профиль) « Математическое моделирование, чи с-
ленные методы и ко мплексы программ ». 
4. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ОСНОВНОЙ  ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ  
Дисциплина является обязательной  для освоения .  
5. ПЕРЕЧЕНЬ ПЛАНИРУЕМЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ  
Дисциплин а участвует  в формировани и следующих компетенц ий образовательной программы : 
 
Формируемые компетенции  Планируемые результаты обучения  
Способность к критическому анализу и оценке современных научных до с-
тижений, генерированию новых идей при решении исследовател ьских и 
практических задач, в том числе в междисциплинарных областях  (УК-1) У2 (УК -1) УМЕТЬ:   
при решении исследовательских и практических задач генерировать н о-
вые идеи, поддающиеся операционализации исходя из наличных ресурсов 
и ограничений  
 
B2 (УК-1) ВЛАДЕТЬ : 
навыками критического анализа и оценки современных научных дост и-
жений и результатов деятельности по решению исследовательских и 
практических задач, в том числе в междисциплинарных областях  
 
Владением методологией теоретических и  кспериментальных исследов а-З1 (ОПК -1) ЗНАТЬ:   9 ний в области профессиональной деятельности  (ОПК -1) 
 современные математические методы, применяющиеся для решения з а-
дач в области естественных наук,  кономики, социологии и информац и-
онно -коммуникационных технологий  
 
У1 (ОПК -1) УМЕТЬ:  
применять современные методы постановки и анализа задач в области 
математики и информатики  
 
В1 (ОПК -1) ВЛАДЕТЬ:  
навыками оптимального выбора современных методов и средств пост а-
новки и анализа задач в области математики и информатики  
 
Владение совре менными алгоритмами компьютерной математики, спосо б-
ность совершенствовать, углублять и развивать математическую теорию, 
лежащую в их о снове (ПК -3) 
 31 (ПК -3) ЗНАТЬ:  
классические алгоритмы компьютерной математики, основные факты 
математической теории, лежа щей в их осн ове;  
 
У1 (ПК -3) УМЕТЬ:  
применять классические алгоритмы компьютерной математики, оперир о-
вать основными фактами математической теории, лежащей в их о снове;  
 
B1 (ПК-3) ВЛАДЕТЬ:  
базовыми навыками выбора алгоритмов компьютерной математики с 
учетом основных фактов математической теории, лежащей в их основе.  
 
Владение классическими моделями представления и преобразования 
данных, включая слабоструктурированную информацию, способность 
преобразовывать содержательные задачи для применения задач и мето дов 
машинного обучения (СПК -10) З1 (СПК -10) ЗНАТЬ:  
классические модели представления и преобразования данных, включая 
слабоструктурированную информацию,  основные факты математической 
теории, лежащей в их осн ове; 
 
У1 (СПК -10) УМЕТЬ:  
применять классические м одели представления и преобразования данных, 
включая слабоструктурированную информацию, и методы их анализа , 
оперировать основными фактами математической теории, лежащей в их 
основе;  
 
B1 (СПК -10) ВЛАДЕТЬ:   10 базовыми навыками выбора и использования модели пре дставления и 
преобразования данных, включая слабоструктурированную информацию,  
с учетом основных фактов математической теории, лежащей в их основе.  
 
 
Оценочные средства для промежуточной аттестации приведены в Приложении.  
 
 
6. ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ  
Объем дисци плины составляет 3 зачетных единицы, всего 108 часов.  
40 часов составляет контакт ная работа с преподавателем – 36 часа занятий лекционного типа, 0 часов занятий семинарского типа (с е-
минары, научно -практические занятия, лабораторные работы и т.п.), 0 час ов индивидуальных консультаций, 4  часа мероприятий промеж у-
точной аттестации.  
68 часов составляет самосто ятельная работа аспиранта.  
7. ВХОДНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ Д ЛЯ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИ НЫ 
Учащиеся должны владеть знаниями по линейной алгебре, математическому анализу, тео рии вероятностей, математической стат и-
стике, соответствующим основным образовательным программам бакалавриата по укрупненным группам направлений и специальностей 
01.00.00 «Математика и механика» или 02.00.00 «Компьютерные и информационные на уки». 
 
8. ОБРАЗ ОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИ И 
Процесс обучения состоит из изучения теории  и решения практических заданий, а также самостоятельного ознакомления с научными 
статьями . В ходе семестра студентом выполняется работа, по результатам которой выполняется доклад  и пишется р еферат . В середине сем е-
стра проводится контрольная работа. В конце семестра проводится устный  кзамен.  
9. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ  
  11 Наименование и кра т-
кое содержание разд е-
лов и тем дисциплины 
(модуля),  
 
форма промежуточной 
аттестации по дисци п-
лине (модулю)  Всего 
(часы ) В том числе  
Контактная работа (работа во взаимодействии с преподав а-
телем), часы  
из них  Самостоятельная работа обуча ю-
щегося, часы  
из них  Занятия лекц ионного  
типа  
Занятия семинарск о-
го типа  
Групповые консул ь-
тации  
Индивидуальные 
консульт ации Учебные занятия, 
направленные на 
проведение тек у-
щего контроля у с-
певаемости (ко л-
локвиумы, пра к-
тические ко н-
трольные занятия 
и др)*  Всего  Выполнение 
домашних 
заданий  Подготовка 
рефератов 
и т.п..  Всего  
Модуль 1 «Систематизация 
задач и методов машинного 
обучения»  
основания систематизации: по 
целевому признаку, по 
выходному признаку, по 
доступности распределений, 
по структуре данных, по 
разметке обучения  
виды моделей: 
дискриминативная функция, 
дискриминативная модель, 
генеративная модель  14 6 - - -  6 8 -  
Модуль 2 «Базовые 
технологии»  
Библиотека numpy, модель 
данных  данных ndarray, меха-
низм broadcasting, внутреннее 30 10 - - -  10 20 -   12 представление  моделей да н-
ных 
Библиотека pandas, индексы на 
строках и столбцах, модель 
данных dataframe  
Библиотека matplotlib, про-
граммный интер фейс pyplot  
Библиотека  scikit -learn: раздел  
classification, раздел  regression  
Библиотека  scikit -learn: раздел  
model selection  
Библиотека  scikit -learn: раздел  
clustering, раздел  dimensionality 
reduction  
Библиотека  scikit -learn: раздел  
preprocessing, раздел  feature 
extraction  
Библиотека tensorflow  
Библиотека и программный 
интерфейс keras  
Модуль 3 «Задачи с цел е-
вым признаком»  
бинарная классификация  
многоклассовая классиф и-
кация  
функция потерь: 0 -1-loss, 
mean absolute error, mean 
squared e rror, cross -entropy  
средний риск  24 8 - - -  8 16 -   13 байесовский классификатор  
 мпирический риск  
одноклассовая классифик а-
ция, P -classification  
классификация с перес е-
кающимися классами 
(multi -label, multi -output)  
детекция  
идентификация  
верификация  
локализация  
SVM как дискримин ативная 
функция  
kNN как дискриминативная 
модель  
линейные модели, их вер о-
ятностная интерпретация  
проблема смещения -
дисперсии  
ансамбли классификаторов  
Модуль 4 «Задачи без цел е-
вого признака»  
восстановление плотности  
KDE как генеративная мо-18 6 - - -  6 12 -   14 дель  
метод главных компонент  
авто нкодеры  
кластеризация  
сегментация  
задачи с частичным обуч е-
нием  
Модуль 5 «Слабострукт у-
рированная информация»  
Представление изображ е-
ний 
Сверточные нейронные сети  
Представление последов а-
тельностей  
Текст  как последовател ь-
ность  
Представление текстов в 
виде мешка слов. tf -idf 
Модель языка. N -граммы.  
Рекуррентные нейронные 
сети 
Представление  лементов 
описания как точек в л и-
нейном пространстве 18 6 - - -  6 12 -   15 (embeddings)  
7. Промежуточная атт е-
стация – экзамен  4 4 - 
Итого  108 40 68 
 
10. УЧЕБНО -МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИА ЛЫ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬН ОЙ РАБОТЫ УЧАЩИХСЯ  
Самостоятельная работа учащихся состоит в изучении лекционного материала, учебно -методической литературы, подготовки к тек у-
щему контролю и промежуточной аттестации.  
 
Примерная тематика курсовых работ (проектов)  
Самостоятельные исследовательские работы студентов знакомят их с особенн остями реализации и использования методов 
и технологий, описываемых в курсе . Примеры тем работ:  
1. Дан набор изображений птиц. Дл я каждого изображения известен его класс. Необходимо построить и обучить свёрточную нейронную 
сеть для классификации изображений и исследовать её обобщающую способность.  
2. Дан набор изображений птиц. На каждом изображении у птицы может быть видна одна из зар анее заданных частей тела. Необходимо 
построить и обучить свёрточную нейронную сеть, определяющую для каждого изображения, какие части тела видны, и исследовать её  
обобщающую способность.  
3. Дан набор изображений птиц. На каждом изображении у птицы может быть  видна одна из заранее заданных частей тела; для каждой 
видимой части тела даны её координаты на изображении. Необходимо построить и обучить свёрточную нейронную сеть, определя ю-
щую положение всех видимых частей тела на изображении, и исследовать её обобщаю щую способность.  
 
Примерные практические контрольные задания для текущего контроля успеваемости  
1. Дано описание набора объектов в виде матрицы “объекты -признаки”. Часть признаков является категориальными. Требуется преобр а-
зовать категориальные признаки в чис ленные различными способами ( dummy -кодирование и PCA, стохастическое кодирование, код и-
рование целевой переменной)  
2. Дано описание набора объектов в виде матрицы “объекты -признаки”, а также вектор значений целевой переменной на объектах. Треб у-
ется построить р егрессионные модели на данных (линейная регрессия, случайных регрессионный лес, метод ближайших соседей), п о-
добрав оптимальные значения гиперпараметров методом скользящего контроля.   16  
Модуль  1 «Систематизация задач и методов м ашинного обучения » 
1. Bishop C. M.  Pattern recognition and machine learning. – Springer, 2006.  
2. Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. – М: ДМК Пресс. – 
2015.  
3. Hastie, T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. — 2nd ed. — Spring -er-
Verlag, 2009  
Модуль  2 «Базовые технологии » 
1. Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. – М: ДМК Пресс. – 2015.  
2. Ко льо Л. П.,  Ричарт В. Построение систем машинного обучения на языке Python. – М: ДМК Пресс. – 2016. (Coelho L. P., Rich -ert W. 
Building machine learning systems with Python. — 2nd ed. — Packt Publishing Ltd, 2015.)  
Модуль 3  «Задачи с целевым признаком » 
1. Bishop C. M. P attern recognition and machine learning. – Springer, 2006.  
2. Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. – М: ДМК Пресс. – 
2015.  
3. Max Kuhn, Kjell Johnson. Applied Predictive Modeling. — Springer, 201 3. 
4. Hastie, T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. — 2nd ed. — Spring -er-
Verlag, 2009  
5. Шлезингер М., Главач В. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию. — Киев: Науков а думка, 2004. ISBN 966 -
00-0341 -2. 
Модуль 4  «Задачи без целевого признака » 
1. Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. – М: ДМК Пресс. – 2015.  
2. Max Kuhn, Kjell Johnson. Applied Predictive Modeling.  — Springer, 2013.  
3. Hastie, T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. — 2nd ed. — Spring -er-
Verlag, 2009  
4. Шлезингер М., Главач В. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию . — Киев: Наукова думка, 2004. ISBN 966 -
00-0341 -2. 
Модуль 5  «Слабоструктурированная информация » 
1. Ко льо Л. П., Ричарт В. Построение систем машинного обучения на языке Python. – М: ДМК Пресс. – 2016.  
2. I.H. Witten, E. Frank Data Mining: Practical Machine Learn ing Tools and Techniques. — 2nd ed. — Morgan Kaufmann, 2005  
 
11.  РЕСУРСНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИ Е  17 Основная литература  
1. Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. – М: ДМК Пресс. – 
2015. – 400 с. ISBN 978 -5-97060 -273-7 (Flach P. Machine learning: the art and science of algorithms that make sense of data. – Cambridge 
University Press, 2012)  
2. Bishop C. M. Pattern recognition and machine learning. – Springer, 2006.  
Дополнительная  литература  
1. Ко льо Л. П., Ричарт В . Построение систем машинного обучения на языке Python. – М: ДМК Пресс. – 2016. (Coelho L. P., Rich -ert W. 
Building machine learning systems with Python. — 2nd ed. — Packt Publishing Ltd, 2015.)  
2. Max Kuhn, Kjell Johnson. Applied Predictive Modeling. — Sprin ger, 2013.  
3. Hastie, T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. — 2nd ed. — Spring -er-
Verlag, 2009. — 746 p. — ISBN 978 -0-387-84857 -0. 
4. Журавлев Ю. И., Рязанов В. В., Сенько О. В. «Распознавани е». Математические методы. Программная система. Практические примен е-
ния. — М.: Фазис, 2006. ISBN 5 -7036 -0108 -8. 
5. I.H. Witten, E. Frank Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. — 2nd ed. — Morgan Kaufmann, 2005 ISBN 0 -12-
088407 -0 
6. Шлезингер М., Главач В. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию. — Киев: Наукова думка, 2004. ISBN 966 -
00-0341 -2. 
ПЕРЕЧЕНЬ РЕСУРСОВ СЕТИ «ИНТЕРНЕТ»  
1.  http:// www .machinelearning .ru 
2.  http://elibrary.ru  
3.  http:// www .scopus .com 
ПЕРЕЧЕНЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ  
1.  Программное обеспечение для подготовки презентаций MS PowerPoint  
2.  Программное обеспечение для просмотра pdf-документов Adobe  Reader  
3.  Издательская система LaTeX.  
4.  Средство реализации программного стенда по выбору студента  
Материально -техническая база   18 Для преподавания дисциплины тре буется класс, оборудованной мар керной или меловой доской и проектором.  
Для самостоятельной работы по разработке программного стенда и проведения  кспериментов требуется компьютерный 
класс  (машинный зал) . 
12. ЯЗЫК ПРЕПОДАВАНИЯ  
Русский  
13. РАЗРАБОТЧИК ПРОГРАММ Ы, ПРЕПОДАВАТЕЛИ  
Доцент, к.ф.-м.н.  Майсурадзе  А. И. 
  19 Приложение  
ОЦЕНОЧНЫ Е СРЕДСТВ А ДЛЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ДИСЦИПЛИНЕ  
«Методы и технологии машинного обучения » 
Средства для оценивания планируемых результатов обучения, критерии и показатели оценивания приведены ниже . 
РЕЗУЛЬТАТ 
ОБУЧЕНИЯ  
 по дисципл ине 
(модулю)  КРИТЕРИИ и П ОКАЗАТЕЛИ ОЦЕНИВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТА ОБУЧЕНИЯ  
по дисциплине (модулю)  
 (критерии и показатели берутся из соответствующих карт компетенций, при этом пользуются л и-
бо традиционной системой оценив ания, либо БРС)  ОЦЕНОЧНЫЕ 
СРЕДСТВА  
 1 2 3 4 5  
 Неудовлетв оритель но 
 Неудовлетвори -
тельно  Удовлетвори -
тельно  Хорошо  
 Отлично  
  
УМЕТЬ:  
анализировать ал ь-
тернативные вариа н-
ты решения исслед о-
вательских и практ и-
ческих задач и оц е-
нивать потенциал ь-
ные выигр ы-
ши/проигрыши ре а-
лизации  тих вариа н-
тов 
У1 (УК -1) Отсутствие умений  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
  Частично освоенное 
умение анализир о-
вать альтернативные 
варианты решения 
исследовательских и 
практических задач и 
оценивать потенц и-
альные выигр ы-
ши/проигрыши ре а-
лизации  тих вариа н-
тов 
 
 
 В целом успешно, 
но не системат и-
чески осущест в-
ляемые анал из 
альтернативных 
вариантов реш е-
ния исследов а-
тельских и пра к-
тических задач и 
оценка потенц и-
альных выигр ы-
шей/проигрышей 
реализации  тих 
вариантов  В целом успешно, 
но содержащие 
отдельные проб е-
лы анализ альте р-
нативных вариа н-
тов решения и с-
следовательских 
задач и оценка 
потенциальных 
выигры-
шей/проигрышей 
реализации  тих 
вариантов  
 
 
 Сформированное 
умение анализир о-
вать альтернативные 
варианты решения 
исследовательских и 
практических задач и 
оценивать потенц и-
альные выигр ы-
ши/проигрыши ре а-
лизации  тих вариа н-
тов 
 
 
 
 
 доклады на н а-
учных  семин а-
рах 
ВЛАДЕТЬ:  
навыками анализа 
методологических 
проблем, возника ю-
щих при решении Отсутствие навыков  
 
 
 
 Фрагментарное пр и-
менение навык ов 
анализа методолог и-
ческих проблем, во з-
никающих при реш е-В целом успе ш-
ное, но не сист е-
матическое пр и-
менение навыков 
анализа метод о-В целом успе ш-
ное, но содерж а-
щее отдельные 
пробелы прим е-
нение навыков Успешное и систем а-
тическое применение 
навыков анализа м е-
тодологических пр о-
блем, возникающи х доклады на н а-
учных  семин а-
рах  20 исследовательских и 
практических задач,  
в том числе в ме ж-
дисциплинарных о б-
ластях  
В1 (УК -1)  
 нии исследовател ь-
ских и практических 
задач  логических пр о-
блем, возника ю-
щих при решении 
исследовател ь-
ских и практич е-
ских задач  анализа метод о-
логических пр о-
блем, возника ю-
щих при решении 
исследовател ь-
ских и практич е-
ских задач  при решении иссл е-
довательских и пра к-
тических задач, в том 
числе в междисци п-
линарных областях  
ЗНАТЬ:  
современные матем а-
тические методы, 
применяющиеся для 
решения задач в о б-
ласти естественных 
наук,  кономики, с о-
циологии и инф ор-
мационно -
коммуникационных 
технологий  
Код З1 (ОПК -1) Отсутствие знаний  Фрагментарные 
представления о с о-
временных матем а-
тических методах, 
применяющихся для 
решения задач в о б-
ласти естественных 
наук,  кономики, с о-
циологии и инфо р-
мационно -
коммуникационных 
технологий  
 В целом сформ и-
рованные, но н е-
полные знания о 
современных м а-
тематических м е-
тодах, прим е-
няющихся для 
решения задач в 
области естес т-
венных наук,  к о-
номики, социол о-
гии и информац и-
онно -коммуника -
ционных технол о-
гий Сформированные, 
но содержащие 
отдельные проб е-
лы знания о с о-
временных мат е-
матических мет о-
дах, применя ю-
щихся для реш е-
ния задач в обла с-
ти естественных 
наук,  кономики, 
социологии и и н-
формационно -
коммуника -
ционных технол о-
гий Сформированные 
систематические  
знания о совреме н-
ных математических 
методах, применя ю-
щихся для решения 
задач в области ест е-
ственных наук,  к о-
номики, социологии 
и информационно -
коммуникационных 
технологий  Устный  кзамен  
УМЕТЬ:  
применять совреме н-
ные методы поста-
новки и анализа з а-
дач в области мате-
матики и информ а-
тики  
Код У1 (ОПК -1) Отсутствие умений  
 
 
 
 
 
  Фрагментарные ум е-
ния применять с о-
временные методы 
постановки и анализа 
задач в области м а-
тематики и информ а-
тики  В целом успе ш-
ное, но не сист е-
матическое ум е-
ние применять 
современные м е-
тоды постановки 
и анализа задач в 
области ма тема-
тики и информ а-
тики  Успешное, но с о-
держащее отдел ь-
ные пробелы ум е-
ние применять 
современные м е-
тоды постановки 
и анализа задач в 
области матем а-
тики и информ а-
тики  Сформированное 
умение применять 
современные методы 
постановки и анализа 
задач в области м а-
тематики и информ а-
тики  Устный  кзамен   21 ВЛАДЕТЬ:  
навыками оптимал ь-
ного выбора совр е-
менных методов и 
средств постановки и 
анализа задач в о б-
ласти математики и 
информатики  
Код В1 (ОПК -1) Отсутствие навыков  
 
 
 
 
 
 Фрагментарное вл а-
дение навыками о п-
тимального выбор а 
современных мет о-
дов и средств пост а-
новки и анализа з а-
дач в области мат е-
матики и информ а-
тики  В целом успе ш-
ное, но не полное 
владение навык а-
ми оптимального 
выбора совреме н-
ных методов и 
средств постано в-
ки и анализа задач 
в области матем а-
тики и информ а-
тики  Успешное, но с о-
держащее отдел ь-
ные пробелы вл а-
дение навыками 
оптимального в ы-
бора современных 
методов и средств 
постановки и ан а-
лиза задач в о б-
ласти математики 
и информатики  Сформированное 
владение навыками 
оптимального выбора 
современных мет о-
дов и средств по ста-
новки и анализа з а-
дач в области мат е-
матики и информ а-
тики  реферат  
ЗНАТЬ:  
современные алг о-
ритмы компьюте р-
ной математики, 
математическую 
теорию, леж ащую в 
их основе 
Код З1 (ПК -3) Отсутствие знаний  Фрагментарные 
представления о  со-
временных алгорит-
мах комп ьютерной 
математики, о м а-
тематической те о-
рии, лежащей в их 
основе  
 В целом сформ и-
рованные, но н е-
полные зн ания о  
современных ал-
горитмах ко м-
пьютерной м а-
тематики, о м а-
тематической 
теории, леж а-
щей в их осн ове Сформированные, 
но содержащие 
отдельные проб е-
лы знания о со-
временных алго-
ритмах компь ю-
терной матем а-
тики, о матем а-
тической те о-
рии, лежащей в 
их основе  Сформирова нные 
системат ические  
знания о  современ-
ных алгоритмах 
компьютерной м а-
тематики, о мат е-
матической теории, 
лежащей в их осн о-
ве Устный  кзамен  
УМЕТЬ:  
применять современ-
ные алгоритм ы ком-
пьютерной матем а-
тики, оперировать 
фактами  математич е-
ской теории, 
лежащей в их основе  
Код У1 (ПК -3) Отсутствие умений  
 
 
 Фрагментарные 
умения  применять 
современные алг о-
ритмы компьюте рной 
математики, 
оперировать фактами  
математической тео-
рии, лежащей в их 
основе  В целом 
успешное, но не 
систематическое 
умение  применять 
современные а л-
горитмы компью-
терной математ и-
ки, оперировать 
фактами  матема-
тической теории, 
лежащей в их ос-
нове  Успешное, но 
содержащее 
отдельные 
пробелы умение  
применять совре-
менные 
алгоритм ы ком-
пьютерной мат е-
матики, 
оперировать 
фактами  матема-
тической теории, 
лежащей в их ос-
нове  Сформированное 
умение применять 
современные алг о-
ритмы компьютерной 
математики, 
оперировать фактами  
математическ ой тео-
рии, лежащей в их 
основе Отчет, реферат   22 31 (СПК -10) ЗНАТЬ:  
классические модели 
представления и пр е-
образования данных, 
включая слабостру к-
турированную и н-
формацию, основные 
факты математич е-
ской теории, леж а-
щей в их основе;  Отсутствие знаний  Фрагментарные 
представления  о 
классиче ских мод е-
лях представления и 
преобразования дан-
ных, включая слаб о-
структурирова нную 
информацию, основ-
ные факты матем а-
тической теории, л е-
жащей в их осн ове В целом сформ и-
рованные, но н е-
полные знания о  
классических м о-
делях представл е-
ния и преобраз о-
вания данных , 
включая слаб о-
структурирова н-
ную информ ацию, 
основные факты 
математической 
теории, лежащей 
в их основе  Сформированные, 
но содержащие 
отдельные проб е-
лы знания о  клас-
сических моделях 
представления и 
преобразования 
данных, включая 
слабоструктур и-
рованную инфо р-
мацию, основные 
факты математ и-
ческой теории, 
лежащей в их о с-
нове  Сформирова нные 
системат ические  
знания о   классиче-
ских моделях пре д-
ставления и преобр а-
зования данных, 
включая слабостру к-
турированную и н-
формацию, основные 
факты математич е-
ской теории, леж а-
щей в  их основе Устный  кзамен  
У1 (СПК -10) 
УМЕТЬ:  
применять классич е-
ские модели пре д-
ставления и преобр а-
зования данных, 
включая слабостру к-
турированную и н-
формацию, и методы 
их анализа, оперир о-
вать основными фа к-
тами математической 
теории, лежащей в их 
основе;  Отсутствие умений  
 Фрагментарные ум е-
ния применять клас-
сические модели 
представления и пр е-
образования данных, 
включая слабостру к-
турированную и н-
формацию, и методы 
их анализа, оперир о-
вать основными фа к-
тами математической 
теории, лежащей в их 
основе;  
 В целом усп еш-
ное, но не сист е-
матическое ум е-
ние применять 
классические м о-
дели представл е-
ния и преобраз о-
вания данных, 
включая слаб о-
структурирова н-
ную информ ацию, 
и методы их ан а-
лиза, оперир овать 
основными фа к-
тами математич е-
ской теории, л е-
жащей в их осн о-
ве; 
 Успешное, но  со-
держащее отдел ь-
ные пробелы ум е-
ние применять 
классические м о-
дели представл е-
ния и преобраз о-
вания данных, 
включая слаб о-
структурирова н-
ную информ ацию, 
и методы их ан а-
лиза, оперир овать 
основными фа к-
тами математич е-
ской теории, л е-
жащей в их осн о-
ве; 
 Сформирован ное 
умение применять 
классические модели 
представления и пр е-
образования данных, 
включая слабостру к-
турированную и н-
формацию, и методы 
их анализа, оперир о-
вать основными фа к-
тами математической 
теории, лежащей в их 
основе;  
 Отчет  
B1 (СПК -10) ВЛА-
ДЕТЬ:  
базовыми  навыками Отсутствие навыков  
 Фрагментарное 
владение навыками  
выбора и испо льзо-В целом 
успешное, но не 
полное владение Успешное, но 
содержащее 
отдельные Сформированное 
владение навыками  
выбора и использ о-реферат   23 выбора и использ о-
вания модели пре д-
ставления и преобр а-
зования данных, 
включая слабостру к-
турированную и н-
формацию, с учетом 
основных фактов м а-
тематической теории, 
лежащей в их основе.  вания модели пре д-
ставления и преобр а-
зования данных, 
включая слабостру к-
турированную и н-
формацию, с учетом 
основных фактов м а-
тематической теории, 
лежащей в их основе.  навыками выбора 
и использования 
модели предста в-
ления и преобр а-
зования данных, 
включая слаб о-
структурирова н-
ную информ ацию, 
с учетом осно в-
ных фактов мат е-
матической те о-
рии, лежащей в их 
основе.  пробелы вл адение 
навыками  выбора 
и использования 
модели предста в-
ления и преобр а-
зования данных, 
включая слаб о-
структурирова н-
ную информ ацию, 
с учетом осно в-
ных фактов мат е-
матической те о-
рии, лежащей в их 
основе.  вания модели пре д-
ставления и преобр а-
зования данных, 
включая слабостру к-
турирован ную ин-
формацию, с учетом 
основных фактов м а-
тематической теории, 
лежащей в их основе.  
 
Фонды оценочных средств , необходимые для оценки результатов обучения  
Методические материалы для проведения процедур оценивания результатов обучения  
 Особенности организации процесса обучения  
Для  ффективного освоения курса рекомендуется перед каждым занятие привести в порядок конспекты лекций. После ка ж-
дого занятия рекомендуется найти и пр очитать дополнительную литературу  по теме лекции и прочитать свои конспекты.  
 Система контроля и оценивания  
В начале семестра студенты выбирают тему самостоятельного исследования. Тема закрепляется за студентом после пре д-
ставления им «Плана исследования», содержащего список подобранной литературы. За каждую  самостоятельную работу и сда-
ваемые материалы выставляют ся баллы : 
Вид работы  Максимальное количество 
баллов  
Тестирование программного стенда  3 
Контрольная работа  3 
Устная презентация  3 
Реферат  3  24 Таким образом, за семестр студент может максимально набрать M=12 баллов. В конце  семестра баллы конвертируются в 
оценку O1 следующим образом:  
меньше M/2 баллов – O1=2;  
больше или равно M/2 баллов, но меньше 2M/3 – O1=3;  
больше или равно 2M/3 баллов, но меньше 5M/6 –O1=4;  
больше или равно 5M/6 баллов – O1=5.  
На  кзамене оценка О1 являе тся стартовой. Окончательная оценка определяе тся исходя из оценки устного ответа студента, 
при  том она не может быть меньше предварительной оценки и не может быть больше её более чем на 1 балл.  Структура и график 
контрольных мероприятий приведены ниже в т аблице. 
Структура и график контрольных мероприятий  
Защита плана исследования  на 3-й неделе  
Тестирование программного стенда на 8 -й неделе  
Контрольная работа на 12 -й неделе  
Устная презентация на 15 -й неделе  
Реферат (в конце  семестра)  
Устный  кзамен (в конце  семестра)  
Дополнительные сведения о системе контроля. Мониторинг успеваемости студентов проводится в течение семестра 5 раз : 
по итогам 1 -3, 4-8, 9-12, 13 -15, 16 -18 учебных недель (1 8-я неделя заче тная).  
При выставлении итоговой оценки используется ш кала, прив еденная в таблице:  
Сумма баллов  Оценка  
Менее 6 2 
6 – менее 8  3 
8 – менее 10  4 
10 – 12 5 
  25