Напиши РПД для Методы машинного обучения

 8 РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИ СЦИПЛИНЫ  
1. НАИМЕНОВАНИЕ ДИСЦ ИПЛИНЫ  
 
 Методы маши нного обучения и поиск достоверных закономерн остей 
2. УРОВЕНЬ  ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ  
 Подготовка научно -педагогических кадров в аспирантуре.  
3. НАПРАВЛЕНИЕ ПОДГОТОВ КИ, НАПРАВЛЕННОСТЬ ( ПРОФИЛЬ) ПОДГОТОВКИ  
4. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ОСНОВНОЙ  ОБРАЗОВАТЕЛЬНО Й ПРОГРАММЫ  
Дисциплина относится  к специальным дисциплинам обязательной  части образовательной  программы .  
5. ПЕРЕЧЕНЬ ПЛАНИРУЕМЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ  
Дисциплин а участвует  в формировани и следующих компетенц ий образовательной программы : 
 
Формируемые к омпет енции  Планируемые результаты обучения  
Способность обоснованно оценивать степень соответствия защ и-
щаемых объектов информатизации и информационных систем де й-
ствующим стандартам в области информационной безопасности   
(ОПК -3) З1 (ОПК -3) ЗНАТЬ  
принципы управл ения доступом в компьютерных системах, 
современные методы защиты информации при передаче ее по 
каналам связи, современные стандарты информационной 
безопасн ости 
У1(ОПК -3) УМЕТЬ:  
обосновать степень соответствия защищаемых объектов и н-
форматизации и информатиз ационных систем действующим  9 стандартам в области информ ационной безопасности.  
 
Cпособностью формулировать научные задачи в области обеспеч е-
ния информационной безопасности , применять для их решения м е-
тодологии теоретических и экспериментальных научных исс ледов а-
ний, внедрять полученные результаты в практическую де ятельность  
(ОПК -1); 
 З1(ОПК -1) ЗНАТЬ  
научные задачи в области обеспечения информационной без о-
пасности  
У1(ОПК -1) УМЕТЬ:  
применять для их решения методологии теоретических и эк с-
периментальных науч ных исследований , внедрять получе нные 
результаты в практическую деятельность  
В1(ОПК -1) ВЛАДЕТЬ:  
Навыками внедрения полученных результатов в практическую 
деятел ьность  
 
Владение современными методами построения и анализа математ и-
ческих моделей, возникающ их при решении естественнонаучных з а-
дач, а также методами разработки и реализации алгоритмов их р е-
шения на основе фундаментальных знаний в области математики и 
информат ики (ПК -1) З1 (ПК -1) ЗНАТЬ:  
современные методы разработки и реализации алгоритмов о р-
гани зации работы вычислительных комплексов и компьюте р-
ных сетей последнего покол ения 
У1 (ПК -1) УМЕТЬ:  
применять современные методы построения и анализа мат е-
матических моделей, возникающих при решении естественн о-
научных задач, а также современные методы разрабо тки и 
реализации алгори тмов их решения   10 В1 (ПК -1) ВЛАДЕТЬ:  
навыками оптимального выбора современных методов п о-
строения и анализа математических моделей, возникающих 
при решении естественнонаучных задач, а также современных 
методов разработки и реализации ал гори тмов их решения  
 Способность разрабатывать и реализовывать алгоритмы организ а-
ции работы современных вычислительных комплексов и компь ю-
терных сетей (ПК -2) З1 (ПК -2) ЗНАТЬ:  
современные методы разработки и реализации алгоритмов о р-
ганизации работы вычисл ительных комплексов и компьюте р-
ных сетей последнего покол ения 
У1 (ПК -2) УМЕТЬ:  
применять современные методы разработки и реализации а л-
горитмов организации работы вычислительных комплексов и 
компьютерных сетей последнего пок оления  
В1 (ПК -2) ВЛАДЕТЬ:  
навыкам и оптимального выбора современных методов разр а-
ботки и реализации алгоритмов организации работы вычисл и-
тельных комплексов и компьютерных сетей последнего пок о-
ления  
 
 
Оценочные средства для промежуточной аттестации приведены в Приложении.  
 
 
6. ОБЪЕМ ДИСЦИП ЛИНЫ   11 Объем дисциплины составляет 3 зачетных единицы, всего 108 часов . 
26  часа составляет контактная работа с преподавателем – 21 часа занятий лекционного типа, 0 часов занятий семинарского типа (с е-
минары, научно -практические занятия, лабораторные работы и  т.п.), 0 часов индивидуальных консультаций, 3 часа мероприятий текущего 
контроля успеваемости, 0 часа групповых консультаций , 2 часов  мероприятий промежуточной аттестации . 
82 часов составляет самосто ятельная работа аспиранта.  
7. ВХОДНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ Д ЛЯ ОСВ ОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ  
Учащиеся должны владеть знаниями по операционным системам , компьютерным сетям, базам данны х, дискретной математике и о с-
новам кибернетики в  объеме, соответствующем основным образовательным программам бакалавриата  и магистратуры  по укрупненн ым 
группам направлений и специальностей 01.00.00 «Математика и механика», 02.00.00 «Компьютерные и информационные науки».  
 
 
8. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХН ОЛОГИИ  
В процессе обучения использу ется программное обеспечение для подготовки слайдов лекций  
9. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ  
В курсе рассматриваются  основные проблемы и задачи, связанные с теорией и применением методов машинного обучения и инте л-
лектуального анализа данных. Рассказывается об основных направлениях и методах, технологиях машинного обучения. Даются пример ы 
успешного решения прикладных задач.  
 
Наименование и кра т-
кое содержание разд е-
лов и тем дисциплины 
(модуля),  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   12  
форма промежуточной 
аттестации по дисци п-
лине (модулю)  
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 (кол-
локвиум ы, пра к-
тические ко н-
трольные занятия 
и др)*  Всего  Выполне ние 
домашних 
заданий  Подготов ка 
рефератов  
и т.п.. Всего  
Тема 1 . Основные  цели, 
понятия,  проблемы   
машинного обучения  
 
  
Область применения мет о-
дов, основанных на обуч е-
нии по прецедентам (м а-
шинном  обучении). Пр и-
меры применения. Пон я-
тие обучающей выборки. 
Способ обучения, осн о-
ванный на минимизации 
эмпирического риска.  
Типы задач машинного 
обучения в зависимости от 
характера целевой пер е-
менной: распознавание, 
регрессионный анализ, 
анализ выживаемост и  
 Различные метрики для 
оценивания эффективн о-
сти в задачах регрессио н-5 2 - - - - 3 2 - 2  13 ного анализа и в задачах 
распознавания.ROC ан а-
лиз. Основные цели мет о-
да. Способ построения 
ROC кривых  
 Понятие обобщающей 
способности. Для каких 
алгоритмов достигается 
максимум обобщаю щей 
способности. Байесовский 
классификатор.  
 Способы оценки обо б-
щающей способности. 
Кросс -валидация.  
 Эффект переобучения.  
 
1,2 
Тема 2. Современные 
методы регрессионного 
анализа  
  
Линейная регрессия. И с-
пользование метода на и-
меньших  квадратов для 
оценки коэффициентов. 
Поиск коэффициентов 
многомерной регрессии с 
помощью МНК. Явление 
мультиколлинеарности.  
Свойства оптимальных 6 2 - - - 1 3 2 - 2  14 регрессий.  
Трёхкомпонентное разл о-
жение обобщённой оши б-
ки. Смысл шумовой с о-
ставляющей, составля ю-
щей сдвига и д исперсио н-
ной составляющей. Bias -
Variance дилемма.  
Методы регуляризации как 
средство повышения у с-
тойчивости. Гребневая 
регрессия, Лассо, эласти ч-
ная сеть.  
[2] 
 
Тема 3. Статистические 
методы обучения  
 
  
Байесовские методы об у-
чения. Аппро ксимация с 
помощью многомерного 
нормального распредел е-
ния.  
Линейный дискриминант 
Фишера.  Метод k -
ближайших соседей. Лог и-
стическая регрессия. Сп о-
соб обучения  
[1,2]  
 4 2 - - - 1 3  - 2  15  
Тема 4. Нейросетевые 
методы обучения  
 
Модель искусственного 
нейрона.  Пецептрон Р о-
зенблатта и метод его об у-
чения, условие сходим о-
сти.  
Многослойный перце п-
трон и его структура. А п-
проксимирующая спосо б-
ность многослойных пе р-
цептронов. Метод обра т-
ного распространения 
ошибки  
 
[1,2,3]  8 2 - - - - 3 4 - 4 
Тема 5 Комбинаторно -
логические методы об у-
чения   
  
Принцип частичной пр е-
цедентности. Понятие т у-
пикового теста. Общая 
схема тестового алгори т-
ма. Обобщение для вещ е-
ственнозначной информ а-
ции.  
 
 8 3 - - - 1 4 3 - 3  16 Понятие тупикового пре д-
ставительного набора. 
Общая схема алгоритма 
распознавания, основа нно-
го на тупиковых предст а-
вительных наборах. 
Обобщение для вещес т-
веннозначной информ а-
ции.  
Модель Алгоритмов в ы-
числения оценок. Понятия 
и опорного множества, 
функции близости, для 
вычисления оценок за 
классы. Компактные фо р-
мулы для оценок в случае, 
когда п ризнаки равн о-
правны, а мощность опо р-
ных множеств фиксиров а-
на.Способы обучения для 
модели АВО  
 
[1] 
Тема 6  Метод опорных 
векторов  
 
Метод опорных векторов. 
Концепция максимального 
“зазора”. Сведение к зад а-
че квадратичного пр о-
граммировани я. Условия, 
налагаемые теоремой К а-
руша -Куна -Таккера. Дво й-4 2 - - - - 2 2 - 2  17 ственная задача квадр а-
тичного программиров а-
ния. Опорные вектора и их 
роль в формирование ра с-
познающего алгоритма.  
Обобщение исходного в а-
рианта метода опорных 
векторов на случай отсу т-
ствия линейной р аздел и-
мости. “Смягчение” усл о-
вия линейной разделим о-
сти с помощью введения 
дополнительных переме н-
ных. Основные отличия от 
исходного варианта мет о-
да.  
Обобщение метода 
опорных векторов, п о-
зволяющее строить н е-
линейные разделяющие 
повер хноcти 
[1,3] 
 Тема 7  Решающие д е-
ревья и леса  
 
Решающие деревья. Мет о-
ды обучения. Индексы н е-
однородности. Критерии 
остановки ветвления. М е-
тоды “подрезки”.  
Коллективные методы. 
Обоснование. Ошибка в ы-4 2 - - - - 2 2 - 2  18 пуклой комбинации алг о-
ритмов прогнозирования. 
Простые комитет ные м е-
тоды. Наивный Байесо в-
ский классификатор.  
Коллективные методы о с-
нованные на бутстрэп ре п-
ликациях. Метод ы бэ ггинг 
и бустинг.  
Решающие леса  
[1,2,3,4]  
 
 
 
 
Тема 8  Голосование по 
системам закономерн о-
стей  
Методы, основанные на 
голос овании по системам 
логических закономерн о-
стей. Полные и частичные 
логические закономерн о-
сти. Методы поиска. Ко л-
лективное решение.  
 Метод «Статистически 
взвешенные синдромы». 
Оптимальные разбиения в 
рамках фиксированных 
моделей. Коллективное 
решение.  4 2 - - - - 1 2 - 2  19 [1,5] 
Тема 9  Методы анализа 
выживаемости  
 
Методы анализа выжива е-
мости (надёжности). 
Оценки кривых выжива е-
мости по методу Каплан -
Майера. Модель Кокса.  
[7] 3 2 - - - - 2 2 - 2 
Тема 10 Методы анал и-
за временных рядов.  
 
Стационарность време н-
ных рядов. Различные 
причины нестационарн о-
сти.  Модели прогнозир о-
вания временных рядов 
ARMA   и ARIMA . 
 
 3          
Тема 1 1 
Интеллектуальный  
анализ данных . 
Методы кластеризации. 
Цели кластерного анализа. 
Метод k -внутригрупповых 
средних. Иерархические 
методы  кластеризации.  
 Введение в байесо вские 6 2 - - - - 2 2 - 2  20 сети.  
Верификация закономе р-
ностей. Перестановочные 
тесты.  Проблема множ е-
ственного тестирования .  
[1, 8,9] 
 
 55 21    3  21  21 
11. Промежуточная а т-
тестация – устный э к-
замен  53 2 51 
Итого  108 26 82 
 
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.  
 
Литератур а для самостоятельной работы студентов  в соот ветствии с тематическим планом . 
Тема  1 «Основные  цели, понятия,  проблемы   машинного обучения » 
Тема 2 «Современные методы регрессионного анализа » 
Тема 3 « Статистические методы обучения » 
Тема 4 «Нейросетевые м етоды обучения » 
Тема 5 «Комбинаторно -логические методы об учения » 
Тема 6 « Метод опорных векторов » 
Тема 7 « Решающие д еревья и леса » 
Тема 8 « Голосование по системам закономерн остей  » 
Тема 9 « Методы анализа выживаемости »  21  
Тема 10 « Интеллектуальный анализ данн ых» 
 
11.  РЕСУРСНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИ Е 
Основная литература  
1.   Журавлев Ю.И., Рязанов В.В., Сенько О.В. «Распознавание». Математические методы. Программная система. Практические примен ения. 
— М.: Фазис, 2006. 159 с.  
2. T. Hastie , R. Tibshirani , J. Friedman  The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction.  Springer Science & Bus i-
ness Media. 2013  
 
Дополнительная литература  
1 Мерков А.Б. Распознавание образов: Введение в методы статистического обучения. . М.: Едиториал УРСС, 2011. — 256 с.  
 
2 Донской В.И. Алгоритмические модели обучения  классификации: обоснование, сравнение, выбор. –Симферополь, «Д ИАЙПИ», 
2014, -227 с  
3 Лбов Г.С., Старцева Н.С. Логические решающие правила и вопросы статистической устойчивости решений.Новосибирск: Изд -во Ин -
та математики, 1999, 212 с.  
 
4 Рязанов В.В. Логические закономерности в  задачах распознавания (параметрически й подход)// Ж. вычисл. Матем. И матем. Физ., 
2007, том 47, номер  10, страницы  1793 –1808  
 
5 Klein, John P., and Melvin L. Moeschberger. Survival Analysis: Techniques for Censored and  
Truncated Data. New York: Springer, 2003  
  22 6 P. GOOD, (20 05), Permutation, Parametric, and Bootstrap Tests of Hypotheses (3rd ed.), Springer - 
Verlag, New York.  
      7 J.Pearl 2000 Causality: Models, Inference and Inference, New York, Cambridge University Press  
  
  
Ресурсы информационно -телекоммуникационной  сети «Интернет»  
1.  www .machinelearning .ru 
  
Информационные технологии, используемые в процессе обучения  
1.  Программное обеспечение для подготовки слайдов лекций MS PowerPoint  
2.  Программное обеспечение для создания и просмо тра pdf-документов Adobe  Reader  
3.  Издательская система LaTeX.  
 
Материально -техническая база  
Для преподавания дисциплины требуется класс, оборудованн ый маркерной или мел овой доской и проектором.  
12. ЯЗЫК ПРЕПОДАВАНИЯ  
Русский  
13. РАЗРАБОТЧИК ПРОГРАММ Ы, ПРЕП ОДАВАТЕЛИ  
 Ведущий научный сотрудник , д.ф.-м.н Сенько  Олег Валентинович   
  23 Приложение  
ОЦЕНОЧНЫ Е СРЕДСТВ А ДЛЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ДИСЦИПЛИНЕ  
«Информационная безопасность компьютерных систем»  
Средства для оценивания планируемых результатов обучения, критерии и показатели оценивания приведены ниже.  
РЕЗУЛЬТАТ 
ОБУЧЕНИЯ  
 по дисципл ине 
(модулю)  КРИТЕРИИ и ПОКАЗАТЕЛИ ОЦЕНИВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТА ОБУЧЕНИЯ  
по дисциплине (модулю)  
 (критерии и показатели берутся из соответствующих карт компетенций, при этом пользуют ся ли-
бо традиционной системой оценив ания, либо БРС)  ОЦЕНОЧНЫЕ 
СРЕДСТВА  
 1 2 3 4 5  
 Неудовлетв орительно  
 Неудовлетвори -
тельно  Удовлетвори -
тельно  Хорошо  
 Отлично  
  
ЗНАТЬ:  
принципы управл е-
ния доступом в 
компьютерных си с-
темах, совреме н-
ные методы защ и-
ты информации 
при передаче ее по 
каналам связи, с о-
временные ста н-
дарты информац и-
онной безопасн о-
сти 
З1 (ОПК -3) Отсутствие знаний  Фрагментарные 
представления о 
принципах управл е-
ния доступом в ко м-
пьютерных с истемах, 
современных мет о-
дах защиты инфо р-
мации при перед аче 
ее по каналам связи, 
современных ста н-
дартах информац и-
онной безопасн ости 
 В целом сформ и-
рованные, но н е-
полные знания о 
принципах упра в-
ления д оступом в 
компьютерных 
системах, совр е-
менных методах 
защиты информ а-
ции при пер едаче 
ее по каналам св я-
зи, с овреме нных 
стандартах и н-
формац ионной 
безопасн ости Сформированные, 
но содержащие 
отдельные проб е-
лы знания о 
принципах упра в-
ления д оступом в 
компьютерных 
системах, совр е-
менных методах 
защиты информ а-
ции при пер едаче 
ее по каналам св я-
зи, с овременных 
стандартах и н-
формационной 
безопасн ости Сформированные 
системат ические  
знания о принципах 
управления дост упом 
в компьютерных си с-
темах, совреме нных 
методах защиты и н-
формации при пер е-
даче ее по каналам 
связи, с овременных 
стандартах информ а-
ционной безопасн о-
сти Устный э кзамен  
УМЕТЬ:  
обосновать степень 
соответствия защ и-
щаемых объектов 
информатизации и Отсутствие умений  
 Фрагментарные ум е-
ния обоснования ст е-
пени соответствия 
защищаем ых объе к-
тов инфо рматизации В целом успе ш-
ное, но не сист е-
матическое ум е-
ние обоснования 
степени соотве т-Успешное, но с о-
держащее отдел ь-
ные пробелы ум е-
ние обоснования 
степени соотве т-Сформированное 
умение обоснования 
степени соответствия 
защищаемых объе к-
тов инфо рматизации Контрольные 
работы   24 информатизацио н-
ных систем дейс т-
вующим стандартам 
в области информ а-
ционной безопасн о-
сти. 
У1(ОПК -3) и информатизацио н-
ных систем дейс т-
вующим стандартам 
в области информ а-
ционной безопасн о-
сти. 
 ствия защища е-
мых объектов и н-
форматизации и 
информатизац и-
онных си стем 
действующим 
стандартам в о б-
ласти информ а-
ционной безопа с-
ности.  ствия защища е-
мых объектов и н-
форматизации и 
информатизац и-
онных систем 
действующим 
стандартам в о б-
ласти информ а-
цион ной безопа с-
ности.  и информатизацио н-
ных систем дейс т-
вующим стандартам 
в области информ а-
ционной безопасн о-
сти. 
ЗНАТЬ:  
современные мет оды 
построения и  анализа 
математических м о-
делей, возникающих 
при решении естес т-
веннонаучных з адач, 
а также совр еменные 
методы ра зработки и 
реализации алгори т-
мов их реш ения 
З1 (ПК -1) Отсутствие знаний  Фрагментарные 
представления о с о-
временных мет одах 
построения и анализа 
математических м о-
делей, возн икающих 
при решении естес т-
веннонаучных з адач, 
а также совр еменных 
методах ра зработки и 
реализации алгори т-
мов их реш ения 
 В целом сформ и-
рованные, но н е-
полные зн ания о 
современных м е-
тодах п остроения 
и анализа матем а-
тических мод е-
лей, возникающих 
при решении е с-
тественнонау ч-
ных задач, а та к-
же современных 
методах разрабо т-
ки и реализации 
алгоритмов их 
решения Сформированные, 
но содержащие 
отдельные проб е-
лы знания о с о-
временных мет о-
дах построения и 
анализа матем а-
тических мод е-
лей, возникаю щих 
при решении е с-
тественнонау ч-
ных задач, а та к-
же современных 
методах разрабо т-
ки и реализации 
алгоритмов их 
решения  Сформирова нные 
системат ические  
знания о совреме н-
ных методах п о-
строения и анализа 
математических м о-
делей, возн икающих 
при решении естес т-
венно научных задач, 
а также совр еменных 
методах разработки и 
реализации алгори т-
мов их р ешения  Устный э кзамен  
УМЕТЬ:  
применять совреме н-
ные метод ы постро е-
ния и анализа мат е-
матических моделей, 
возн икающих при 
решении естестве н-
нонаучных задач, а 
также современные  
метод ы разработки и Отсутствие умений  
 
 
 
 
 
  Фрагментарные 
умения  применять 
современные методы 
построения и ан ализа 
математических м о-
делей, во зникающих 
при решении естес т-
веннонаучных з адач, 
а также совр еменные  
методы разработки и В целом 
успешное, но не 
систематическое 
умение  прим енять 
современные ме-
тоды построения 
и анализа матем а-
тических мод е-
лей, возн икающих 
при решении е с-Успешное, но 
содержащее 
отдельные 
пробелы умение  
применять совр е-
менные методы 
построения и ан а-
лиза математич е-
ских моделей, 
возника ющих при Сформированное 
умение прим енять 
совреме нные метод ы 
построения и ан ализа 
математических м о-
делей, во зникающих 
при решении естес т-
веннонаучных з адач, 
а также совр еменные  
метод ы разработки и Контрольн ые 
работ ы  25 реализации алгори т-
мов их решения  
У1 (ПК -1) реализации алгори т-
мов их реш ения тественнонау ч-
ных задач, а та к-
же современные  
метод ы разрабо т-
ки и реал изации 
алгори тмов их 
решения  решении естес т-
веннонаучных 
задач, а также с о-
временные  
метод ы разрабо т-
ки и ре ализации 
алгори тмов их 
решения  реализации алгори т-
мов их реш ения 
ВЛАДЕТЬ:  
навыками оптимал ь-
ного выбора совр е-
менных метод ов по-
строения и анализа 
математических м о-
делей, возникающих 
при решении естес т-
веннонаучных з адач, 
а также совр еменных 
метод ов разработки и 
реализации алгори т-
мов их реш ения 
В1 (ПК -1) Отсутств ие навыков  
 
 
 
 
 
 Фрагментарн ое 
владени е навык ами 
оптимального выбора 
современных 
метод ов построения 
и анализа математ и-
ческих моделей, во з-
никающих при реш е-
нии естественнон а-
учных задач, а также 
современных 
метод ов разработки и 
реализации алгори т-
мов их решени я В целом 
успешное, но не 
полное владени е 
навыками опт и-
мального выбора 
современных м е-
тодов построения 
и анализа матем а-
тических мод е-
лей, возникающих 
при решении е с-
тественнонау ч-
ных задач, а та к-
же современных 
метод ов разра-
ботки и реализ а-
ции алгоритмов 
их решения Успешное, но 
содержащее 
отдельные 
пробелы  владени е 
навыками опт и-
мального выбора 
современных м е-
тодов построения 
и анализа матем а-
тических мод е-
лей, возникающих 
при решении е с-
тественнонау ч-
ных задач, а та к-
же современных 
метод ов разра-
ботки и реализ а-
ции алгор итмов 
их решения  Сформированное 
владение  навыками 
оптимал ьного выбора 
современных 
метод ов построения 
и анализа математ и-
ческих моделей, во з-
никающих при реш е-
нии естественнон а-
учных задач, а также 
современных 
метод ов разработки и 
реализации алгори т-
мов их решен ия Контрольн ые 
работ ы, реферат  
ЗНАТЬ:  
современные мет оды 
разработки и реал и-
зации алг оритмов 
организ ации работы 
вычислительных 
комплексов и ко м-
пьютерных сетей п о-
следнего поколения  
Код З1 (ПК -2) Отсутствие знаний  Фрагментарные 
представления о с о-
временных ме тодах 
разработки и реал и-
зации алг оритмов 
организ ации работы 
вычислительных 
комплексов и ко м-
пьютерных сетей п о-
следнего пок оления  В целом сформ и-
рованные, но н е-
полные зн ания о 
современных м е-
тодах разр аботки 
и реализации а л-
горитмов орган и-
зации работы в ы-
числит ельных 
комплексов и Сформирова нные, 
но соде ржащие 
отдельные проб е-
лы знания о с о-
временных мет о-
дах разработки и 
реализации алг о-
ритмов организ а-
ции работы в ы-
числительных Сформирова нные 
системат ические  
знания о совреме н-
ных методах разр а-
ботки и р еализации 
алгоритмов орган и-
зации работы вычи с-
лительных компле к-
сов и компь ютерных 
сетей последнего п о-Устный экзамен   26  компьютерных 
сетей последнего 
поколения  комплексов и 
компьютерных 
сетей последн его 
поколен ия коления  
УМЕТЬ:  
применять совреме н-
ные метод ы 
разраб отки  и 
реализ ации  
алгоритм ов орган и-
зации работы вычи с-
лительных компле к-
сов и компь ютерных 
сетей  последнего 
поколения  
Код У1 (ПК -2) Отсутствие умений  
 
 
 
 
 
  Фрагментарные 
умения  применять 
современные метод ы 
разраб отки  и 
реализ ации  
алгоритм ов орган и-
зации работы вычи с-
лител ьных компле к-
сов и компь ютерных 
сетей  последнего 
поколения  В целом 
успешное, но не 
систематическое 
умение  прим енять 
современные ме-
тоды разработки  и 
реализ ации  алго-
ритм ов организ а-
ции работы в ы-
числительных 
комплексов и 
компьютерных 
сетей последнего 
поколения  Успешное, но 
содержащее 
отдельные 
пробелы умение  
применять совр е-
менные метод ы 
разраб отки  и реа-
лизации  
алгоритм ов орга-
низации работы 
вычислительных 
комплексов и 
компьютерных 
сетей последнего 
поколения  Сформированное 
умение прим енять 
современные метод ы 
разра ботки  и 
реализ ации  
алгоритм ов орган и-
зации работы вычи с-
лительных компле к-
сов и компь ютерных 
сетей  последнего 
поко ления  Устный экзамен  
ВЛАДЕТЬ:  
навыками оптимал ь-
ного выбора совр е-
менных метод ов раз-
работки  и реализ ации  
алгоритм ов орган и-
зации работы вычи с-
литель ных компле к-
сов и компь ютерных 
сетей  последнего 
поколения  
Код В1 (ПК -2) Отсутствие навыков  
 
 
 
 
 
 Фрагментарн ое 
владени е навык ами 
оптимального в ыбора 
современных 
метод ов разработки  и 
реализ ации  
алгоритм ов орган и-
зации работы вычи с-
лительных компле к-
сов и компь ютерных 
сетей  последнего 
поколения  В целом 
успешное, но не 
полное владени е 
навыками опт и-
мального выб ора 
современных м е-
тодов разраб отки  
и реализ ации  ал-
горитм ов орган и-
зации работы в ы-
числительных 
комплексов и 
компьютерных 
сетей последнего 
поколения  Успешное, н о 
содержащее 
отдельные 
пробелы  влад ение 
навыками опт и-
мального выбора 
современных м е-
тодов разраб отки  
и реализ ации  ал-
горитм ов орган и-
зации работы в ы-
числительных 
комплексов и 
компьютерных 
сетей последнего 
поколения  Сформированное 
владение  навыками 
оптимального  выбора 
современных 
метод ов разраб отки  и 
реализ ации  
алгоритм ов орган и-
зации работы вычи с-
лительных компле к-
сов и компь ютерных 
сетей  последнего 
поколения  Устный экзамен  
ЗНАТЬ : 
научные задачи в о б-Отсутст вие знаний  Фрагментарные 
представления о на-В целом сформ и-
рованные, но н е-Сформированные, 
но содержащие Сформирова нные 
системат ические  Устный  
экзамен   27 ласти обеспечения 
информационной 
безопасности  
З1(ОПК -1) учных задачах в о б-
ласти обеспечения 
информационной 
безопасности  
 полные зн ания о 
научных задачах в 
области обесп е-
чения информ а-
ционной безопа с-
ности  
 отде льные проб е-
лы о научных з а-
дачах в области 
обеспечения и н-
формационной 
безопасности  знания  о научных 
задачах в области 
обеспечения инфо р-
мационной безопа с-
ности  
УМЕТЬ : 
применять для задачи  
в области обеспеч е-
ния ИБ решения м е-
тодологии теорет и-
ческих и экспер и-
ментальных научных 
исследований , вн е-
дрять полученные 
резул ьтаты в практ и-
ческую де ятельность  
У1(ОПК -1) 
 Отсутствие умений  
 Фрагментарные ум е-
ния применять  для 
задачи  в области 
обеспечения ИБ р е-
шения методо логии 
теоретических и эк с-
периментальных н а-
учных исследований , 
внедрять полученные 
результаты в практ и-
ческую де ятельность  
 В целом успе ш-
ное, но не сист е-
матическое ум е-
ние применять 
для задачи  в о б-
ласти обеспеч е-
ния ИБ решения 
методологии те о-
ретических и эк с-
периментальных 
научных исслед о-
ваний , внедрять 
полученные р е-
зультаты в пра к-
тическую де я-
тельность  
 Успешное, но с о-
держащее отдел ь-
ные пробелы ум е-
ние применять 
для задачи  в о б-
ласти обеспеч е-
ния ИБ решения 
методологии те о-
ретических и эк с-
периментальных 
научны х исслед о-
ваний , внедрять 
полученные р е-
зультаты в пра к-
тическую де я-
тельность  
 Сформированное 
умение применять 
для задачи  в области 
обеспечения ИБ р е-
шения методологии 
теоретических и эк с-
периментальных н а-
учных исследований , 
внедрять полученные 
результаты в  практ и-
ческую де ятельность  
 Устный экзамен  
 
Фонды оценочных средств, необходимые для оценки результатов обучения  
 
Список вопросов для устного экзамена.  
1 Какова область применения методов, основанных на обучении по прецедентам (машинном обучении).  
2 Что такое способ обучения, основанный на минимизации эмпирического риска  
3 Что такое ROC кривая ?  
4 Способы оценки обобщающей способности. Кросс -валидация  
5 Эффект переобучения.   28 6 Поиск коэффициентов многомерной регрессии с помощью МНК. Формула для регре ссионных коэффициентов  
7 Свойства оптимальных регрессий  
8 Трёхкомпонентное разложение обобщённой ошибки. Смысл шумовой составляющей, составляющей сдвига и дисперсионной 
составляющей. Bias -Variance дилемма  
9 Байесовские методы обучения .Что такое н аивный байесовский классификатор ? 
10 Байесовские методы обучения. Аппроксимация с помощью многомерного нормального распредел ения. 
11 Линейный дискриминант Ф ишера. Способ обучения . 
12  Метод k -ближайших соседей. Способ обучения . 
13 Логистическая регрессия. Спо соб обучения.  
14 Распознавания при заданной точности распознавания одного из классов. Оптимальное реш ение согласно лемме Неймана -Пирсона.  
15 Понятие тупикового теста. Общая схема тестового алгоритма. Обобщение для вещественнозначной информации.  
16 Мод ель Алгоритмов вычисления оценок. Понятия и опорного множества, функции близости, для вычисления оценок за классы.  
17 Модель Алгоритмов вычисления оценок. Компактные формулы для оценок в случае, когда признаки равноправны, а мощность опо р-
ных множеств фикс ирована.  
18 Модель искусственного нейрона. Пецептрон Розенблатта и метод его обучения, условие сходимости.  
19 Многослойный перцептрон и его структура. Аппроксимирующая способность многослойных перцептронов. Метод обратного распр о-
странения ошибки.  
 
20 Свёрточные нейронные сети.  
21 Метод опорных векторов. Концепция максимального “зазора”. Сведение к задаче квадратичного программирования  
21 Метод опорных векторов. Теорема Каруша -Куна -Таккера  и сведение к двойственной задаче.  
22 Обобщение метода опорн ых векторов, позволяющее строить нелинейные разделяющие поверхности.  
23 Решающие деревья. Методы обучения. Индексы неоднородности. Критерии остановки ветвления  
24 Коллективные методы. Обоснование. Ошибка выпуклой комбинации алгоритмов прогнозирования  
25 Коллективные методы основанные на бутстрэп репликациях. Методы бэггинг и бустинг.   29 26 Методы бэггинг и бустинг.  
27 Методы, основанные на голосовании по системам логических закономерностей  
28 Метод «Статистически взвешенные синдромы»  
29 
 Методы анализа  выживаемости (надёжности). Оценки кривых выживаемости по методу Каплан -Майера.  
30 Методы анализа выживаемости (надёжности).Модель Кокса.  
31 Определение стационарности временного ряда в узком и широко смысле  
32 Структура модели ARMA  для прогнозирования  временного ряда  
31 Иерархические методы кластеризации  
32 Метод кластеризации k-средних  
33 Что такое байесовская сеть ? 
34 Верификация моделей с помощью перестановочных тестов.  
35 В чём состоит проблема множественного тестирования?  
 
Материалы для меро приятий текущего контроля.  Примеры задач.  
Задача 1  
Тестирование системы распознавания для распознавания недобросовестных заёмщиков  
выявило связь между чувствительностью и ложной тревогой, показанную в таблице. Определить,  
принесёт ли эксплуатация системы к  увеличению доходов банка и определить возможный  
прирост дохода в расчёте на одного заёмщика. Известно, что доход банка на одного заёмщика  
составляет 40000 денежных единиц, потери в результате отказа заёмщика от платежей составляют  
90000 единиц. Доля недоб росовестных заёмщиков составляет 20%.  
Чувст  Лож. Тр.  
0.02  0.0001  
0.12  0.003  
0.23  0.1  30 0.38  0.13  
0.47  0.16  
0.58  0.22  
0.67  0.25  
0.78  0.31  
0.89  0.43  
0.97  0.47  
1.0 0.51  
 
Задача 2  
Наивный байесовский классификатор распознает объекты по двум признакам : 
бинарный признак X1{a,b} непрерывный признак  X2 , распределённый нормально.  
Параметры распределения для классов K1 и  K2 представлены в таблице:  
- математическое ожидание для признака  X1 ; 
- стандартное отклонение для признака  X2 ; 
p(a) , p(b) - вероятности значений a,b, соответственно  
Pa - априорная вероятность класса  
 
   p(a) p(b) Pa 
K1 2 1 0.3 0.7 0.7 
K2 -2 2 0.6 0.4 0.3 
 
Выделить на числовой оси области значений показателя 2 X с отнесениям классам  K1 и 
K2  при условии, что X1 a 
Задача 3 
По данным, представленным в таблице построить кусочно -непрерывную регрессию вида   
Yl lX при XB и Yr rX  при   X>B с точкой излома B 15 
. При поиске регрессионных коэффициентов использовать метод наименьших квадратов с  
L2 регуляризацией  по коэффициентам  l, r. Выразить регрессионные коэффициенты, а  
также среднеквадратичную ошибку модели на обучающей выборке, через множитель С  31 перед функцией штрафа .  
Y 1 8 16 15 13 13 
X 2 7 13 20 24 29 
 
 
На экзамене достаточно решить задачи 1, 2  
Или задачу 3  
 
 
Методические материалы для проведения процедур оценивания результатов обучения  
Особенности организации процесса обучения   
Для эффективного освоения курса рекомендуется перед каждым занятие привести в порядок конспекты лекций. После каждого зан я-
тия рекомендуется найти и прочитать допо лнительную литературу  по теме лекции и прочитать свои конспекты.  
Система контроля и оценивания  
За каждую контрольную  работу  и реферат  выставляются баллы  (максимум 10 баллов за каждый вид работы).  Пусть M – максимал ь-
ное число баллов, которое может набрать студент. В конце семестра баллы конвертируются в оценку O1 сл едующим 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 экзамене оценка О1 является стартовой. Окончательная оценка определяется исходя из оценки устного ответа студента, при это м 
она не может отличаться  от стартовой  оценки более чем на 1 балл.  
Структура и график контрольных меропри ятий  
Контрольная работа  на 3-й, 8-й, 10 -й, 14 -й неделях,  устный  экзамен в конце семестра.