Имитационное моделирование и системы поддержки принятия решений

Цели и задачи дисциплины
Цель дисциплины - рассмотреть современные методы построения систем поддержки принятия решений (СППР). Задачи дисциплины: - изучить базовые понятия и концепции построения СППР, алгоритмы классического машинного обучения в приложениях к СППР, системы на основе глубоких нейронных сетей. - изучить процессы сбора и анализа больших данных в целях принятия решений в различных приложениях, например, финансовых, промышленных и медицинских.
Краткое содержание дисциплины
В рамках дисциплины "Имитационное моделирование и системы поддержки принятия решений" рассматриваются теоретические вопросы связанные с имитационным моделированием и системами поддержки принятия решений, а также рассматриваются практические примеры построения СППР и демонстрируются особенности их работы.
Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
Выпускник должен обладать:
  • ПК-1 Способен формулировать требования к разработке программного обеспечения на основе анализа предметной области, осуществлять проектирование программного обеспечения с учетом архитектуры вычислительных систем (включая многопроцессорные вычислительные системы), использовать инструментальные и вычислительные средства при разработке алгоритмических и программных решений для решения задач профессиональной деятельности
Вы нашли ошибку в тексте:
Просто нажмите кнопку «Сообщить об ошибке» — этого достаточно. Также вы можете добавить комментарий.