Тэмы курсавых работ па ТСА

Распрацоўка зместу і сродкаў навучання па тэме:

1.                 Сучасныя інфармацыйныя тэхналогіі

Паняцце інфармацыі і інфармацыйных тэхналогій. Інфарматызацыя і камп'ютарызацыя. Тэхнічнае і праграмнае забеспячэнне. Класіфікацыя і віды інфармацыйных тэхналогій і праграмных сродкаў. Паняцце і віды інфармацыйных сістэм. Канцэптуальныя асновы інфармацыйных тэхналогій у педагагічнай адукацыі. Праблемы і рызыка ўкаранення інфармацыйных тэхналогій у педагагічнай адукацыі. Перспектыўныя інфармацыйныя тэхналогіі ў педагагічнай адукацыі.

2.                 Сучасныя электронныя офісы

Класіфікацыя офіснага абсталявання. Абсталяванне рабочага месца навуковага работніка. Сучасныя сістэмы сувязі.

3.                 Асноўныя праграмныя сродкі апрацоўкі інфармацыі

Праграмнае забеспячэнне. Сродкі захоўвання, апрацоўкі і візуалізацыі даных. Сэрвісныя інструментальныя сродкі.

4.                 Сістэмы кіравання базамі даных

Структура даных, мадэлі даных, стварэнне базы даных і табліц. Структураваныя або неструктураваныя масівы даных.

5.                 Сеткавыя тэхналогіі і Інтэрнэт

Кампутарныя сеткі. Пошукавыя сістэмы і бібліяграфічныя каталогі і сервісы пры арганізацыі навуковага даследавання.

6.                 Сеткавыя тэхналогіі і Інтэрнэт

Асновы вэб-тэхналогій. Хмарныя тэхналогіі.

7.                 Абарона інфармацыі

Канцэпцыі забеспячэння інфармацыйнай бяспекі. Метады і сродкі аховы інфармацыі. Класы тыпавых інфармацыйных сістэм. Арганізацыйна-прававыя аспекты аховы інфармацыі і аўтарскае права.

8.                 Матэматычнае мадэляванне і лікавыя метады

Мадэлі сістэм, іх прызначэнне. Аналітычнае і імітацыйнае мадэляванне. Асноўныя этапы матэматычнага мадэлявання. Прамыя і адваротныя задачы матэматычнага мадэлявання. Мадэляванне стацыянарных і дынамічных сістэм з дапамогай колькаснага дыферэнцыявання і інтэгравання.

9.                 Матэматычная статыстыка

Метады матэматычнай статыстыкі, аналізу і апрацоўкі даных. Сістэмы і пакеты для матэматычных вылічэнняў. Прызначэнне, магчымасці, прыклады прымянення.

10.             Метады аптымізацыі і сістэмы падтрымкі прыняцця
рашэнняў

Аптымізацыя як асноўны этап вылічальнага эксперыменту. Мадэлі і пастаноўкі задач аптымізацыі ў розных прадметных галінах. Праекцыі, памернасць звестак і спосабы яе памяншэння. Класіфікацыя метадаў мінімізацыі функцый. Метады ўмоўнай аптымізацыі.

11.             Метады рашэння варыяцыйных задач. Сістэмы падтрымкі прыняцця рашэнняў.

12.             Паняцце аб экспертных сістэмах і эўрыстычных працэдурах. Агляд і характарыстыкі стандартных пакетаў праграмаў аналізу дадзеных.

13.             Паняцце аб экспертных сістэмах і эўрыстычных працэдурах.

14.             Агляд і характарыстыкі стандартных пакетаў праграмаў аналізу дадзеных.

15.             Штучны інтэлект, нейронавыя сеткі, эвалюцыйныя вылічэнні, тэорыя невыразных мностваў.