Выделение в информатике это

Объекты, удаленные с дискеты, в Корзину не помещаются, а сразу удаляются окончательно без возможности их последующего восстановления.

Работа с фрагментами текста — урок. Информатика, 7 класс.

Фрагмент — это выделенный непрерывный кусок текста.

Фрагмент текста можно:

• удалить;
• переместить;
• копировать;
• отформатировать.

Для работы с фрагментами текста необходимо вначале выделить фрагмент, затем только выполнить нужные действия и снять выделение.

Для выделения фрагментов текста используются разные приемы:

• Установить указатель «мыши» на начало фразы, нажать левую кнопку «мыши» и, не отпуская её, выделить нужный текст.
• В левом поле документа щелкнуть левой кнопкой «мыши» один раз — выделится строка, два — абзац, три — весь текст. 
• Установить курсор на начало фразы, нажать клавишу <Shift> и, не отпуская её, с помощью курсорных стрелок выделить нужный текст. 
• Пункт Меню / Правка / Выделить все. 
• Выделить части текста не стоящие рядом можно нажав клавишу <Ctrl>.

При копировании текста удобно представить документ в двух окнах. Копирование и перемещение выполняется через буфер обмена (специальную область оперативной памяти компьютера). Буфер обмена доступен всем открытым приложениям и сохраняется до очистки буфера или до перезагрузки компьютера. Фрагмент из буфера обмена можно много раз вставлять в любое место документа.

Рассмотрим пример копирования фрагмента текста из одного места в другое. Последовательность действий:

1. Выделить фрагмент в тексте.
2. Выбрать команду «Копировать».
3. Установить курсор в место, куда нужно вставить фрагмент.
4. Выбрать команду «Вставить».

Фрагмент текста удаленный по команде «Вырезать» не исчезает совсем, он только перемещается в буфер обмена. Затем он копируется из буферной области в указанное место курсором.

Для снятия выделения нужно щелкнуть левой клавишей мыши вне выделенного фрагмента.

Управление объектами с помощью области выделения

После вставки фигур, надписей, Графические элементы SmartArt, изображений и других объектов вы можете открыть область выделения, чтобы следить за их всеми.

Объекты выводятся в области в визуальном порядке, в котором они располагаются сверху вниз. Последний вставленный объект находится в верхней части списка.

Изменение порядка объектов

1. Выделите объект в файле.

2. Выберите ... Вкладка "формат", отображаемая на правой стороне ленты, а затем в группе Упорядочить выберите область выделения.

3. Выберите один или несколько элементов в списке. (Используйте сочетание клавиш CTRL + щелчок для выбора нескольких объектов).

4. Перетащите выделенный фрагмент вверх или вниз либо нажимайте стрелку вверх (Переместить вперед) или вниз (назаднийплан) .

Примечание: Для объекта, который находится в группе, вы можете изменить его порядок в группе.

Группирование объектов

1. Выделите объект в файле.

2. Выберите ... Вкладка "формат", отображаемая на правой стороне ленты, а затем в группе Упорядочить выберите область выделения.

3. На панели щелкните элементы, которые вы хотите сгруппировать, с помощью клавиш CTRL + щелчок.

4. На странице ... Вкладка "формат" в правой части ленты выберите групповая >Группа (или упорядочение > группы > группы).

После группировки объектов их можно отформатировать или переместить на холст как одну сущность. Дополнительные сведения см. в статье Группирование и разгруппирование фигур, изображений и других объектов.

Вы можете выделить несколько объектов внутри группы и групп внутри нее, но нельзя выбирать объекты в группах вместе с объектами, не находящиеся в группах.

Скрытие объектов

При скрытии объекта он сохраняется в файле, но становится невидимым. Эту функцию следует использовать с осторожностью, поскольку она может быть легко забывать о скрытом объекте.

1. Выделите объект в файле.

2. Выберите ... Вкладка "формат", отображаемая на правой стороне ленты, а затем в группе Упорядочить выберите область выделения.

3. В области выберите элемент в списке.

4. На правой стороне элемента нажмите кнопку "открыть глаз". . Это действие скрывает объект.

   Чтобы сделать объект еще более видимым, просто нажмите кнопку "закрытый глаз" .

Чтобы увидеть объект, который находится под другим объектом, вы можете временно скрыть его, внести необходимые изменения, а затем снова отобразить объект.

Советы

• В Wordвстроенные объекты выводятся в области выделения, но вы не можете изменить порядок их отображения, скрыть или выбрать несколько элементов.

• В Word вы можете изменить порядок объектов над текстом, находящийся над текстом, но нельзя перемещать его за текст. Аналогичным образом можно изменить порядок объектов под текстом в других объектах, расположенных под текстом, но переместить его над текстом нельзя. Чтобы переместить объект за текст или над ним, щелкните правой кнопкой мыши объект на холсте, выберите на задний план > отправить за текстомили нажмите кнопку переместить на > передний план, чтобы поместить текст.

• После выбора элемента в области выделения вы можете щелкнуть еще раз, чтобы изменить имя элемента. В PowerPoint для Microsoft 365 эта возможность полезна для использования перехода "трансформация". Для получения подробных сведений ознакомьтесь с советами и рекомендациями по трансформации .

• По умолчанию последний вставленный объект находится в верхней части списка в области выделения , а первый вставленный объект находится в нижней части списка.

Сочетания клавиш

Ниже перечислены сочетания клавиш, которые можно использовать в области выделения.

Порядок чтения

В PowerPoint и Excel порядок чтения (для средств чтения с экрана) тесно связан с порядком, показанным в области выделения.

• Word    Когда средство чтения с экрана прочитает файл, объекты считываются в том порядке или на привязках.

• Excel   Когда средство чтения с экрана прочитает файл, объекты считываются в том порядке, в котором они указаны в области выделения.

• PowerPoint   Когда средство чтения с экрана прочитает файл, оно считывает объекты в обратном порядке , указанном в области выделения.

После вставки фигур, надписей, Графические элементы SmartArt, изображений и других объектов вы можете открыть область выделения, чтобы управлять ими.

(Эта функция доступна в более поздних версиях Office для Mac. Она недоступна в Office для Mac 2011.)

1. Выделите один из нужных объектов.

2. Выберите ... Вкладка "формат", которая отображается на правой стороне ленты при выделении объекта, а затем выберите область выделения (или Расположите > области выделения).

3. Откроется область выделения со всеми объектами в списке, и вы можете выполнить одно из указанных ниже действий.

   • Чтобы изменить порядок, перетащите элемент вверх или вниз по списку. В примере ниже PowerPoint, перемещая изогнутую соединительную линию в верхнюю часть списка, она также помещается перед двумя фигурами овала (и все остальное на слайде).

     

     В приведенном примере соединительная линия находится в нижней части списка и находится за двумя фигурами овала.

     

     После перемещения соединительной линии в верхнюю часть списка она появляется перед двумя фигурами овала.

   • Скрытие и отображение объектов. Чтобы скрыть объект, щелкните значок глаза в области выделения, указывающий на то, что объект отображается . Значок изменится на более простой, и объект будет скрыт . Чтобы снова отобразить объект, просто щелкните скрытый значок , и объект появится снова.

     

     В примере выше соединитель скрыт, поэтому он не отображается на слайде.

   • Группировка и разгруппировка объектов из списка. Если вы выберете несколько объектов, используя ⌘ + щелчок, вы можете сгруппировать их или разгруппировать, выбирая объекты группы на ленте на вкладке Формат .

ВPowerPoint в Интернете вы можете использовать область выделения для отображения или скрытия элементов на слайде или для изменения порядка их следования. Чтобы открыть область выделения, нажмите кнопку Упорядочить на вкладке Главная на ленте и выберите область выделения.

Объекты выводятся в области в визуальном порядке, в котором они располагаются сверху вниз. Последний вставленный объект находится в верхней части списка.

Изменение порядка объектов

1. Выберите один или несколько элементов в списке (нажмите клавиши CTRL + щелчок, чтобы выделить несколько элементов).

2. Перетащите выбранный элемент вверх или вниз либо щелкните стрелки вверх (Переместить вперед) или вниз (назаднийплан).

   

Примечание: Если объект находится в группе, вы можете изменить его порядок в группе.

Отображение и скрытие объектов

Чтобы скрыть или показать отдельный объект на слайде, откройте область выделения и нажмите кнопку Показать или скрыть рядом с объектом, который вы хотите скрыть или отобразить.

Чтобы изменить объект, который находится под другим объектом, скройте объект в верхней части экрана, внесите необходимые изменения, а затем снова покажите объект сверху.

Группирование объектов

1. Щелкните элементы, которые вы хотите сгруппировать, с помощью клавиш CTRL + щелчок.

2. На вкладке Главная щелкните Упорядочить> группу.

После группировки объектов их можно отформатировать или переместить на холст как одну сущность. Дополнительные сведения см. в статье Группирование и разгруппирование фигур, изображений и других объектов.

Примечание: Вы можете выделить несколько объектов в группе, но нельзя выбирать объекты в группах вместе с объектами, не находящиеся в группах.

Советы

• Дважды щелкните элемент, чтобы переименовать его. В PowerPoint для Microsoft 365 эта возможность полезна при использовании переходов "трансформация". Смотрите Переход "трансформация": советы и рекомендации для получения подробных сведений.

• По умолчанию последний вставленный объект находится в верхней части списка в области выделения, а первый вставленный объект находится в нижней части списка.

Сочетания клавиш

Ниже перечислены сочетания клавиш, которые можно использовать в области выделения.

Порядок чтения

Когда средство чтения с экрана прочитает файл, оно считывает объекты в обратном порядке, указанном в области выделения.

информатика | Определение, поля и факты

Информатика , изучение компьютеров и вычислений, включая их теоретические и алгоритмические основы, аппаратное и программное обеспечение, а также их использование для обработки информации. Дисциплина информатики включает изучение алгоритмов и структур данных, компьютерное и сетевое проектирование, моделирование данных и информационных процессов, а также искусственный интеллект. Информатика берет некоторые свои основы из математики и инженерии и поэтому включает методы из таких областей, как теория массового обслуживания, вероятность и статистика, а также проектирование электронных схем.Информатика также широко использует проверку гипотез и экспериментирование во время концептуализации, проектирования, измерения и уточнения новых алгоритмов, информационных структур и компьютерных архитектур.

портативный персональный компьютер.

Популярные вопросы

Что такое информатика?

Кто самые известные программисты?

Что можно делать с информатикой?

Используется ли информатика в видеоиграх?

Как мне изучить информатику?

Многие университеты по всему миру предлагают степени, которые обучают студентов основам теории информатики и приложениям компьютерного программирования.Кроме того, преобладание онлайн-ресурсов и курсов позволяет многим людям самостоятельно изучать более практические аспекты информатики (такие как кодирование, разработка видеоигр и дизайн приложений).

Информатика считается частью семейства из пяти отдельных, но взаимосвязанных дисциплин: компьютерная инженерия, информатика, информационные системы, информационные технологии и разработка программного обеспечения. Это семейство стало известно как дисциплина вычислений.Эти пять дисциплин взаимосвязаны в том смысле, что информатика является их объектом изучения, но они отделены друг от друга, поскольку каждая имеет свою исследовательскую перспективу и направленность учебной программы. (С 1991 года Ассоциация вычислительной техники [ACM], Компьютерное общество IEEE [IEEE-CS] и Ассоциация информационных систем [AIS] сотрудничают в разработке и обновлении таксономии этих пяти взаимосвязанных дисциплин и руководящих принципов, которые используются во всем мире для своих программ бакалавриата, магистратуры и исследовательских программ.)

Основные области информатики включают традиционное изучение компьютерной архитектуры, языков программирования и разработки программного обеспечения. Однако они также включают в себя вычислительную науку (использование алгоритмических методов для моделирования научных данных), графику и визуализацию, взаимодействие человека с компьютером, базы данных и информационные системы, сети, а также социальные и профессиональные вопросы, которые являются уникальными для практики информатики. . Как может быть очевидно, некоторые из этих подполей частично совпадают в своей деятельности с другими современными областями, такими как биоинформатика и вычислительная химия.Эти совпадения являются следствием тенденции компьютерных ученых признавать многочисленные междисциплинарные связи в своей области и действовать в соответствии с ними.

Развитие информатики

Информатика возникла как самостоятельная дисциплина в начале 1960-х годов, хотя электронно-цифровая вычислительная машина, которая является объектом ее изучения, была изобретена примерно двумя десятилетиями ранее. Корни информатики лежат, прежде всего, в смежных областях математики, электротехники, физики и информационных систем управления.

Математика является источником двух ключевых концепций в развитии компьютера - идеи о том, что всю информацию можно представить в виде последовательностей нулей и единиц, и абстрактного понятия «хранимая программа». В двоичной системе счисления числа представлены последовательностью двоичных цифр 0 и 1 так же, как числа в знакомой десятичной системе представлены цифрами от 0 до 9.Относительная легкость, с которой два состояния (например, высокое и низкое напряжение) могут быть реализованы в электрических и электронных устройствах, естественным образом привела к тому, что двоичная цифра или бит стал основной единицей хранения и передачи данных в компьютерной системе.

Электротехника обеспечивает основы проектирования схем, а именно идею о том, что электрические импульсы, входящие в схему, могут быть объединены с использованием булевой алгебры для получения произвольных выходных сигналов. (Булева алгебра, разработанная в 19 веке, предоставила формализм для разработки схемы с двоичными входными значениями нулей и единиц [ложь или истина, соответственно, в терминологии логики], чтобы получить любую желаемую комбинацию нулей и единиц на выходе.) Изобретение транзистора и миниатюризация схем, наряду с изобретением электронных, магнитных и оптических носителей для хранения и передачи информации, явились результатом достижений электротехники и физики.

Информационные системы управления, первоначально называемые системами обработки данных, предоставили ранние идеи, на основе которых развились различные концепции информатики, такие как сортировка, поиск, базы данных, поиск информации и графические пользовательские интерфейсы.В крупных корпорациях размещались компьютеры, на которых хранилась информация, которая имела центральное значение для ведения бизнеса: платежная ведомость, бухгалтерский учет, управление запасами, производственный контроль, отгрузка и получение.

Теоретические работы по вычислимости, начатые в 1930-х годах, обеспечили необходимое распространение этих достижений на проектирование целых машин; важной вехой стала спецификация машины Тьюринга (теоретическая вычислительная модель, выполняющая инструкции, представленные в виде серии нулей и единиц) в 1936 году британским математиком Аланом Тьюрингом и его доказательство вычислительной мощности модели.Другим прорывом стала концепция компьютера с хранимой программой, которую обычно приписывают венгерскому американскому математику Джону фон Нейману. Это истоки области информатики, которая позже стала известна как архитектура и организация.

Алан М. Тьюринг, 1951.

В 1950-е годы большинство пользователей компьютеров работали либо в научно-исследовательских лабораториях, либо в крупных корпорациях. Первая группа использовала компьютеры для выполнения сложных математических вычислений (например,g., траектории ракет), в то время как последняя группа использовала компьютеры для управления большими объемами корпоративных данных (например, платежными ведомостями и запасами). Обе группы быстро поняли, что написание программ на машинном языке нулей и единиц непрактично и не надежно. Это открытие привело к разработке языка ассемблера в начале 1950-х годов, который позволяет программистам использовать символы для инструкций (например, ADD для сложения) и переменных (например, X ). Другая программа, известная как ассемблер, переводила эти символические программы в эквивалентную двоичную программу, шаги которой компьютер мог выполнять, или «выполнять».”

Другие элементы системного программного обеспечения, известные как связывающие загрузчики, были разработаны для объединения частей собранного кода и загрузки их в память компьютера, где они могли быть выполнены. Концепция связывания отдельных частей кода была важна, поскольку позволяла повторно использовать «библиотеки» программ для выполнения общих задач. Это был первый шаг в развитии области компьютерных наук, называемой программной инженерией.

Позже, в 1950-х годах, ассемблер оказался настолько громоздким, что разработка языков высокого уровня (близких к естественным языкам) стала поддерживать более легкое и быстрое программирование.FORTRAN стал основным языком высокого уровня для научного программирования, а COBOL стал основным языком бизнес-программирования. Эти языки несли с собой потребность в различном программном обеспечении, называемом компиляторами, которое переводит программы на языке высокого уровня в машинный код. По мере того, как языки программирования становились все более мощными и абстрактными, создание компиляторов, которые создают высококачественный машинный код и которые эффективны с точки зрения скорости выполнения и потребления памяти, стало сложной проблемой информатики.Разработка и реализация языков высокого уровня лежит в основе области информатики, называемой языками программирования.

Рост использования компьютеров в начале 1960-х годов послужил толчком для разработки первых операционных систем, которые состояли из резидентного программного обеспечения системы, которое автоматически обрабатывало ввод и вывод и выполняло программы, называемые «заданиями». Спрос на более совершенные вычислительные методы привел к возрождению интереса к численным методам и их анализу, деятельности, которая распространилась настолько широко, что стала известна как вычислительная наука.

В 1970-е и 1980-е годы появились мощные устройства компьютерной графики, как для научного моделирования, так и для других визуальных действий. (Компьютеризированные графические устройства были представлены в начале 1950-х годов с отображением грубых изображений на бумажных графиках и экранах электронно-лучевых трубок [ЭЛТ].) Дорогое оборудование и ограниченная доступность программного обеспечения не позволяли этой области расти до начала 1980-х годов, когда компьютерная память, необходимая для растровой графики (в которой изображение состоит из небольших прямоугольных пикселей), стала более доступной.Технология растровых изображений вместе с экранами с высоким разрешением и развитием графических стандартов, которые делают программное обеспечение менее зависимым от машины, привели к взрывному росту этой области. Поддержка всех этих видов деятельности переросла в область компьютерных наук, известную как графика и визуальные вычисления.

С этой областью тесно связано проектирование и анализ систем, которые напрямую взаимодействуют с пользователями, выполняющими различные вычислительные задачи. Эти системы стали широко использоваться в 1980-х и 1990-х годах, когда линейное взаимодействие с пользователями было заменено графическими пользовательскими интерфейсами (GUI).Дизайн графического пользовательского интерфейса, который был впервые разработан Xerox, а затем подхвачен Apple (Macintosh) и, наконец, Microsoft (Windows), важен, потому что он определяет то, что люди видят и делают, когда они взаимодействуют с вычислительным устройством. Разработка соответствующих пользовательских интерфейсов для всех типов пользователей превратилась в область компьютерных наук, известную как взаимодействие человека с компьютером (HCI).

Xerox Alto был первым компьютером, на котором для управления системой использовались графические значки и мышь - первый графический интерфейс пользователя (GUI).

Область компьютерной архитектуры и организации также резко изменилась с тех пор, как в 1950-х были разработаны первые компьютеры с хранимой программой. Так называемые системы с разделением времени появились в 1960-х годах, чтобы позволить нескольким пользователям одновременно запускать программы с разных терминалов, жестко подключенных к компьютеру. В 1970-х годах были разработаны первые глобальные компьютерные сети (WAN) и протоколы для высокоскоростной передачи информации между компьютерами, разделенными на большие расстояния.По мере развития этих видов деятельности они переросли в область компьютерных наук, называемую сетями и коммуникациями. Важным достижением в этой области стало развитие Интернета.

Идея о том, что инструкции, а также данные могут храниться в памяти компьютера, имела решающее значение для фундаментальных открытий о теоретическом поведении алгоритмов. То есть такие вопросы, как «Что можно / нельзя вычислить?» были формально решены с использованием этих абстрактных идей. Эти открытия положили начало области компьютерных наук, известной как алгоритмы и сложность.Ключевой частью этой области является изучение и применение структур данных, подходящих для различных приложений. Структуры данных, наряду с разработкой оптимальных алгоритмов для вставки, удаления и размещения данных в таких структурах, являются серьезной проблемой для компьютерных ученых, потому что они так активно используются в компьютерном программном обеспечении, особенно в компиляторах, операционных системах, файловых системах, и поисковые системы.

В 1960-х годах изобретение магнитных дисков обеспечило быстрый доступ к данным, расположенным в произвольном месте на диске.Это изобретение привело не только к более грамотно спроектированным файловым системам, но и к разработке баз данных и систем поиска информации, которые впоследствии стали важными для хранения, извлечения и передачи больших объемов и разнообразных данных через Интернет. Эта область информатики известна как управление информацией.

Другой долгосрочной целью компьютерных исследований является создание вычислительных машин и роботизированных устройств, которые могут выполнять задачи, которые обычно считаются требующими человеческого интеллекта.К таким задачам относятся движение, зрение, слух, говорение, понимание естественного языка, мышление и даже проявление человеческих эмоций. Область информатики интеллектуальных систем, первоначально известная как искусственный интеллект (ИИ), на самом деле предшествовала первым электронным компьютерам в 1940-х годах, хотя термин искусственный интеллект не был введен до 1956 года.

Три развития вычислительной техники в начале XXI века - мобильные вычисления, вычисления клиент-сервер и взлом компьютеров - способствовали появлению трех новых областей в информатике: разработка на основе платформ, параллельные и распределенные вычисления и безопасность. и информационное обеспечение.Платформенная разработка - это изучение особых потребностей мобильных устройств, их операционных систем и приложений. Параллельные и распределенные вычисления связаны с разработкой архитектур и языков программирования, которые поддерживают разработку алгоритмов, компоненты которых могут работать одновременно и асинхронно (а не последовательно), чтобы лучше использовать время и пространство. Обеспечение безопасности и информации связано с проектированием вычислительных систем и программного обеспечения, которые защищают целостность и безопасность данных, а также конфиденциальность лиц, которые характеризуются этими данными.

Наконец, на протяжении всей истории информатики особое внимание уделялось уникальному влиянию на общество, которое сопровождает исследования в области информатики и технологические достижения. Например, с появлением Интернета в 1980-х годах разработчикам программного обеспечения потребовалось решить важные вопросы, связанные с информационной безопасностью, личной конфиденциальностью и надежностью системы. Кроме того, вопрос о том, является ли компьютерное программное обеспечение интеллектуальной собственностью, и связанный с ним вопрос «Кому оно принадлежит?» дала начало совершенно новой правовой области лицензирования и стандартов лицензирования, которые применяются к программному обеспечению и связанным с ним артефактам.Эти и другие проблемы составляют основу социальных и профессиональных вопросов информатики, и они проявляются почти во всех других областях, указанных выше.

Итак, чтобы подвести итог, дисциплина информатики превратилась в следующие 15 отдельных областей:

• Алгоритмы и сложность

• Архитектура и организация

• Вычислительные науки

• Графика и визуальные вычисления

• Взаимодействие человека и компьютера

• Управление информацией

• Интеллектуальные системы

  Сеть и связь

• Операционные системы

• Параллельные и распределенные вычисления

• Разработка на основе платформы

• Языки программирования

• Обеспечение безопасности и информации

• Программная инженерия

• Социальные и профессиональные вопросы

Информатика по-прежнему имеет сильные математические и инженерные корни.Программы бакалавриата, магистратуры и докторантуры по информатике обычно предлагаются высшими учебными заведениями, и эти программы требуют от студентов прохождения соответствующих курсов математики и инженерии, в зависимости от их специализации. Например, все студенты бакалавриата по информатике должны изучать дискретную математику (логику, комбинаторику и элементарную теорию графов). Многие программы также требуют от студентов завершения курсов по расчету, статистике, числовому анализу, физике и принципам инженерии в начале учебы.

Компьютерные науки или информатика (искусственный интеллект) MSc

Методы исследования

Этот модуль познакомит вас с различными методами исследования, предоставив вам хорошие количественные и качественные навыки. Охватываемые исследовательские подходы включают:

• лабораторная оценка
• опросов
• тематические исследования
• исследование действий

В дополнение к управлению проектами, модуль знакомит с процессом исследования, от изучения того, как выбираются проблемы, обзоров литературы, выбора методов исследования, сбора и анализа данных, разработки теорий и выводов, до распространения результатов исследования, основанного на анализе. научных статей.Модуль также предлагает обзор этических соображений при проведении исследований и помогает в определении направлений для проектов магистратуры.

Программирование

Этот модуль даст вам всесторонний обзор принципов программирования, включая процедурную логику, переменные, управление потоком, ввод и вывод, а также анализ и разработку программ.Инструкции будут предоставлены на объектно-ориентированном языке программирования.

Системы и сети

Этот модуль является частью темы операционных систем и сетей. Модуль дает представление о роли операционной системы и о том, как она управляет ресурсами компьютера, такими как память, процессы и диски.

Unix представлен с точки зрения файловой структуры Unix, ввода и вывода и интерфейса командной строки, который используется для управления ими.Компьютерная коммуникация преподается в соответствии с архитектурой клиент-сервер и приложениями, которые ее используют. Представлены базовые протоколы, такие как протоколы TCP / IP, которые обычно используются в Интернете для предоставления универсальных услуг. Это включает IPv4 и IPv6, необходимость IPv6 и их различия. Охватываются типы компьютерных сетей с точки зрения масштаба, такие как LAN и WAN; и с точки зрения проводных и беспроводных сетей. Рассмотрены механизмы подключения сетей, такие как маршрутизаторы, коммутаторы и мосты.

Другие темы включают роль шлюзов, прокси, виртуальных частных сетей и облачных вычислений. Исследуются потенциальные риски безопасности и способы их снижения, включая использование межсетевых экранов.

Базы данных, интерфейсы и принципы разработки программного обеспечения

Этот модуль рассматривает как структуру баз данных, в том числе то, как сделать их быстрыми, эффективными и надежными, так и соответствующие пользовательские интерфейсы, которые упростят взаимодействие с ними для пользователей.Вы начнете с изучения того, как спроектировать базу данных, получить представление о стандартных функциях, которые предоставляют системы управления, и о том, как они могут их наилучшим образом использовать, а затем разработаете интерактивное приложение для доступа к своей базе данных.

Принципы проектирования баз данных / программного обеспечения будут представлены с упором на важность понимания требований и спецификаций пользователей. На лекциях и компьютерных сессиях вы узнаете, как проектировать и внедрять системы с использованием стандартной системы управления базами данных, веб-технологий и интерфейсов графического интерфейса пользователя с помощью практических примеров программирования / систем.

Машинное обучение

Предлагая вам введение в методы машинного обучения, распознавания образов и интеллектуального анализа данных, этот модуль позволит вам рассмотреть обе системы, способные разрабатывать собственные правила для решения проблем на основе опыта проб и ошибок, а также системы. которые находят закономерности в данных без какого-либо контроля.В последнем случае методы интеллектуального анализа данных сделают возможным получение новых знаний, включая очень большие наборы данных. Сейчас это модно называют наукой о больших данных.

Вы затронете ряд тем, в том числе:

• фонды машинного обучения
• основ распознавания образов
• искусственные нейронные сети
• глубокое обучение
• приложений машинного обучения
• Методы интеллектуального анализа данных и оценка гипотез

Автономные робототехнические системы

Этот модуль знакомит вас с информатикой робототехники, давая понимание принципов аппаратного и программного обеспечения, подходящих для управления и локализации автономных мобильных роботов.Значительная часть модуля базируется на лабораторных условиях, в которых используется физическое роботизированное оборудование для закрепления изложенных теоретических принципов.

Проводя от трех до четырех часов в неделю на лекциях и практических занятиях, вы охватите ряд тем, в том числе:

• базовых архитектур управления поведением
• программирование нескольких поведений
• возможности и ограничения датчиков и исполнительных механизмов
• методов фильтрации для локализации роботов

Разработка интеллектуальных агентов

В этом модуле вам дадут базовое введение в анализ и проектирование интеллектуальных агентов, программных систем, которые воспринимают свою среду и действуют в этой среде для достижения своих целей.Вы охватите темы, включая среды задач, реактивные, совещательные и гибридные архитектуры для отдельных агентов, а также архитектуры и механизмы координации для многоагентных систем.

Игры

Этот модуль охватывает историю, развитие и современные достижения компьютерных игр и технологических развлечений.

Вы получите представление об ассортименте доступных игровых приложений и сможете оценить их появление в качестве распространенной формы развлечения.Вы изучите фундаментальные принципы теоретического игрового дизайна и то, как их можно применить в различных современных компьютерных играх.

Кроме того, вы изучите разработку игр как сложных программных систем. Конкретные вопросы проектирования программного обеспечения, которые будут рассмотрены, будут включать программную архитектуру игр и технические вопросы, связанные с сетевыми и многопользовательскими играми.

Наконец, вы будете использовать соответствующие программные среды для индивидуальной разработки ряда игр, чтобы изучить соответствующие теоретические концепции и концепции практической реализации.

Моделирование и анализ данных

Этот модуль позволит вам оценить спектр задач анализа данных, которые можно смоделировать с помощью вычислений, а также ряд методов, которые подходят для анализа и решения этих проблем.

Охваченные темы:

• основная статистика
• типов данных
• методы визуализации данных
• моделирование данных
• методов предварительной обработки данных, включая вменение данных
• методов прогнозирования
• методов кластеризации и классификации (деревья решений, классификаторы наивного байеса, k-ближайшие соседи)
• моделирование данных
• методы интерпретации моделей для поддержки принятия решений

Проводя около четырех часов в неделю на лекциях и компьютерных классах, используйте соответствующее программное обеспечение (например,R, Weka) будет использоваться для иллюстрации тем, которые вы затронете.

Нечеткая логика и нечеткие системы

Этот модуль направлен на обеспечение полного понимания нечетких множеств и систем с теоретической и практической точки зрения.

Обычно темы включают:

• нечеткие множества типа 1
• Системы нечеткой логики типа 1
• Приложения на основе нечетких множеств типа 1
• нечеткие множества типа 2
• Системы нечеткой логики типа 2
• приложений на основе нечетких множеств типа 2.

Вы также познакомитесь с некоторыми из передовых исследовательских тем в области неопределенных данных и принятия решений, например, на основе нечеткой логики типа 2, а также других представлений нечеткой логики. Вы будете разрабатывать практические системы и программное обеспечение на подходящем языке программирования.

Моделирование и оптимизация для поддержки принятия решений

Этот модуль предлагает понимание приложений выбранных методов поддержки принятия решений.Основы для применения этих методов взяты из:

• моделирование исследования операций
• социальная симуляция
• наука о данных
• автоматическое планирование
• анализ решений

На протяжении всего модуля вы станете более компетентными в выборе и применении подходящего метода для конкретной проблемы. Вы будете участвовать в сочетании лекций, семинаров и компьютерных классов.

Представление знаний и рассуждения

Этот модуль исследует, как знания могут быть представлены символически и как ими можно манипулировать в автоматическом режиме с помощью логических программ.

Вот некоторые из тем, которые вы затронете:

• логика первого порядка
• разрешение
• описание логики
• обоснование по умолчанию
• систем на основе правил
• сетей убеждений

Линейная и дискретная оптимизация

Этот модуль обеспечивает точку входа в методы вычислительной оптимизации, в частности, для моделирования и решения задач линейной и дискретной оптимизации, таких как оптимизация диеты, сетевые потоки, назначение задач, планирование, упаковка контейнеров, коммивояжеры, расположение объекта, маршрутизация транспортных средств и связанные проблемы .

В этом модуле вы научитесь интерпретировать и разрабатывать алгебраические модели для множества реальных задач линейной и дискретной оптимизации, чтобы затем использовать мощное программное обеспечение для оптимизации (линейные, целочисленные и смешанно-целочисленные решатели) для получения решения.

Модуль охватывает такие темы, как:

• линейное программирование
• целочисленное программирование
• комбинаторная оптимизация
• ПО для моделирования и оптимизации
• многокритериальная оптимизация

Технологии оптимизации повсеместно используются в современном мире для приложений в области логистики, финансов, производства, планирования трудовых ресурсов, выбора продуктов, здравоохранения и в любой другой области, где необходимо эффективно использовать ограниченные ресурсы.Оптимизация позволяет использовать предписывающую аналитику для поддержки и автоматизации принятия решений.

Взаимодействие человека и ИИ

Этот модуль представляет собой введение в дизайн взаимодействия человека и ИИ, чтобы гарантировать, что системы, управляемые ИИ, будут полезны и полезны людям.

Модуль будет охватывать практические темы дизайна, включая такие методы и приемы, как обработка естественного языка и взаимодействие человека и робота.В модуле также будут рассмотрены социальные и теоретические проблемы взаимодействия человека и ИИ, включая этику ИИ, ответственные инновации, доверие, подотчетность и объяснимый ИИ.

Практический компонент модуля будет включать создание управляемых ИИ систем, которые управляют разговорным опытом, таких как текстовые «чат-боты» и управляемые речью сервисы / «навыки», включая автоматическое распознавание речи и обработку естественного языка.

Большие данные

В этом модуле будут рассмотрены четыре основные концепции.

Он начнется с введения в большие данные. Вы узнаете об основных принципах, лежащих в основе распределенных / параллельных систем с приложениями, интенсивно использующими данные, и определите ключевые проблемы, такие как сбор, хранение, поиск, анализ и визуализация данных.

Мы также рассмотрим Базы данных SQL стихи Базы данных NoSQL. Вы узнаете:

• растущие объемы данных
• системы управления реляционными базами данных (СУБД)
• обзор языков структурированных запросов (SQL)
• Введение в базы данных NoSQL
• разница между реляционной СУБД и базой данных NoSQL
• как определить необходимость использования базы данных NoSQL

Еще одна концепция - это структуры больших данных и способы работы с большими данными.Сюда входит модель программирования MapReduce, а также обзор последних технологий (экосистема Hadoop и Apache Spark). Затем вы узнаете, как взаимодействовать с новейшими API-интерфейсами Apache Spark (RDD, DataFrames и Datasets) для создания распределенных программ, способных работать с большими наборами данных (с использованием Python и / или Scala).

Наконец, мы рассмотрим часть курса, посвященную интеллектуальному анализу данных и машинному обучению. Это будет включать подходы к предварительной обработке данных, алгоритмы распределенного машинного обучения и алгоритмы потоков данных.Для этого вы воспользуетесь библиотекой машинного обучения Apache Spark, чтобы понять, как можно развернуть некоторые алгоритмы машинного обучения в любом масштабе.

Исследовательский проект в области компьютерных наук

Вы будете проводить эмпирическое и / или теоретическое исследование в соответствующей области степени под наблюдением члена академического персонала.В случае необходимости, ваш проект также может осуществляться совместно с внешней организацией и может включать существенную реализацию программного обеспечения.

Исследовательский проект в области компьютерных наук (искусственный интеллект)

Вы будете проводить эмпирическое и / или теоретическое исследование в области искусственного интеллекта под руководством преподавателя. В случае необходимости, ваш проект также может осуществляться совместно с внешней организацией и может включать существенную реализацию программного обеспечения.

Расширенные алгоритмы и структуры данных

Вы изучите теорию, используемую при разработке и анализе сложных алгоритмов и структур данных. Рассматриваемые темы включают строковые алгоритмы (например, для сопоставления строк, наиболее длинную общую подпоследовательность), алгоритмы графов (например, для минимальных сокращений и максимальных потоков и алгоритм рейтинга страниц Google), расширенные структуры данных (такие как кучи Фибоначчи и фильтры Блума) и рандомизированные эвристика поиска (эволюционные алгоритмы).Вы узнаете, что будет введена вся необходимая теория вероятностей, включая случайные величины и неравенства концентрации.

Теория практикуется в еженедельных лабораториях, где мы учимся реализовывать алгоритмы и структуры данных в виде функциональных и императивных программ (с использованием языков Haskell и C) и применять их для решения крупных примеров реальных проблем.

Расширенные компьютерные сети

Этот модуль предоставит вам расширенные знания о компьютерных коммуникационных сетях, используя примеры из базовых телекоммуникационных сетей, полностью основанных на IP, для иллюстрации аспектов кодирования передачи, контроля ошибок, доступа к среде передачи, интернет-протоколов, маршрутизации, кодирования представления, услуг и безопасности.

В модуле будут описаны программно определяемые сети (SDN) и приведены примеры их использования для обеспечения очень крупномасштабного комплексного управления сетью. Он также предоставит расширенные знания о различных протоколах маршрутизации и запросов в:

• Одноранговые сети
• Одноранговые мобильные сети (MANET)
• Автомобильные сети Ad Hoc (VANET)
• Сети, устойчивые к отключениям / сбоям / задержкам (DTN)
• Влияние новых сетевых разработок, таких как риски безопасности, этика, перехват и защита данных, будет систематически отражаться и обсуждаться

Автономные робототехнические системы

Этот модуль знакомит вас с информатикой робототехники, давая понимание принципов аппаратного и программного обеспечения, подходящих для управления и локализации автономных мобильных роботов.Значительная часть модуля базируется на лабораторных условиях, в которых используется физическое роботизированное оборудование для закрепления изложенных теоретических принципов.

Проводя от трех до четырех часов в неделю на лекциях и практических занятиях, вы охватите ряд тем, в том числе:

• базовых архитектур управления поведением
• программирование нескольких поведений
• возможности и ограничения датчиков и исполнительных механизмов
• методов фильтрации для локализации роботов

Компьютерная графика

Вы изучите принципы трехмерной компьютерной графики, уделяя особое внимание моделированию трехмерного мира на компьютере, проецированию на двухмерный дисплей и визуализации двухмерного изображения для придания ему реализма.

Посредством еженедельных лекций и лабораторных занятий вы познакомитесь с различными методами и требованиями компьютерной трехмерной графики, добиваясь баланса между эффективностью и реалистичностью.

Базы данных, интерфейсы и принципы разработки программного обеспечения

Этот модуль рассматривает как структуру баз данных, в том числе то, как сделать их быстрыми, эффективными и надежными, так и соответствующие пользовательские интерфейсы, которые упростят взаимодействие с ними для пользователей.Вы начнете с изучения того, как спроектировать базу данных, получить представление о стандартных функциях, которые предоставляют системы управления, и о том, как они могут их наилучшим образом использовать, а затем разработаете интерактивное приложение для доступа к своей базе данных.

Принципы проектирования баз данных / программного обеспечения будут представлены с упором на важность понимания требований и спецификаций пользователей. На лекциях и компьютерных сессиях вы узнаете, как проектировать и внедрять системы с использованием стандартной системы управления базами данных, веб-технологий и интерфейсов графического интерфейса пользователя с помощью практических примеров программирования / систем.

Основы визуализации информации

Визуализация информации - это процесс извлечения знаний из сложных данных и их представления пользователю в соответствии с его потребностями. Этот модуль обеспечивает базовое понимание некоторых важных вопросов проектирования визуализации информации. Вы узнаете о различиях между научным и творческим подходами к построению визуализаций и рассмотрите некоторые важные проблемы, такие как представление неоднозначных или основанных на времени данных.Вы также узнаете о психологических теориях, которые помогают объяснить, как люди обрабатывают информацию, и рассмотрят их значение для создания эффективных визуализаций.

Если вы хотите научиться разрабатывать и реализовывать свою собственную интерактивную визуализацию информации, вам также следует взять связанный модуль G53IVP (Проект визуализации информации). Вместе эти два модуля образуют интегрированную программу обучения на 20 кредитов.

Проект визуализации информации

В этом модуле вы получите практический опыт разработки и оценки уникальной интерактивной визуализации, которая представляет информацию, собранную из сложного и интересного источника данных.

Вы получите опыт работы с веб-технологиями, которые позволят реализовать многослойную и интерактивную визуализацию информации, поддерживаемую лабораторными работами, которые знакомят с конкретными функциями этих технологий.

Этот модуль потребует сложной работы по программированию и предполагает некоторые базовые знания HTML, CSS и Javascript. Тем, кто не знает этого, будут предоставлены вводные учебные пособия.

Знание, представление и рассуждение

Этот модуль исследует, как знания могут быть представлены символически и как ими можно манипулировать в автоматическом режиме с помощью логических программ.

Некоторые из тем, которые вы затронете, включают:

• логика первого порядка
• разрешение
• описание логики
• обоснование по умолчанию
• систем на основе правил
• сетей убеждений

Линейная и дискретная оптимизация

Этот модуль обеспечивает точку входа в методы вычислительной оптимизации, в частности, для моделирования и решения задач линейной и дискретной оптимизации, таких как оптимизация диеты, сетевые потоки, назначение задач, планирование, упаковка контейнеров, коммивояжеры, расположение объекта, маршрутизация транспортных средств и связанные проблемы .

В этом модуле вы научитесь интерпретировать и разрабатывать алгебраические модели для множества реальных задач линейной и дискретной оптимизации, чтобы затем использовать мощное программное обеспечение для оптимизации (линейные, целочисленные и смешанно-целочисленные решатели) для получения решения.

Модуль охватывает такие темы, как:

• линейное программирование
• целочисленное программирование
• комбинаторная оптимизация
• ПО для моделирования и оптимизации
• многокритериальная оптимизация

Технологии оптимизации повсеместно используются в современном мире для приложений в области логистики, финансов, производства, планирования трудовых ресурсов, выбора продуктов, здравоохранения и в любой другой области, где необходимо эффективно использовать ограниченные ресурсы.Оптимизация позволяет использовать предписывающую аналитику для поддержки и автоматизации принятия решений.

Машинное обучение

Предлагая вам введение в методы машинного обучения, распознавания образов и интеллектуального анализа данных, этот модуль позволит вам рассмотреть обе системы, способные разрабатывать собственные правила для решения проблем на основе опыта проб и ошибок, а также системы. которые находят закономерности в данных без какого-либо контроля.В последнем случае методы интеллектуального анализа данных сделают возможным получение новых знаний, включая очень большие наборы данных. Сейчас это модно называют наукой о больших данных.

Вы затронете ряд тем, в том числе:

• фонды машинного обучения
• основ распознавания образов
• искусственные нейронные сети
• глубокое обучение
• приложений машинного обучения
• Методы интеллектуального анализа данных и оценка гипотез

Анализ вредоносного ПО

В этом модуле рассматривается практика анализа вредоносных программ, рассматривается, как анализировать вредоносное программное обеспечение, чтобы понять, как оно работает, как его идентифицировать и как победить или устранить.

Вы узнаете, как настроить безопасную среду для анализа вредоносных программ, а также изучите как статический, так и динамический анализ вредоносных программ. Хотя вредоносное ПО принимает разные формы, основное внимание в этом модуле уделяется исполняемым двоичным файлам. Здесь будут рассмотрены форматы объектных файлов и использование таких инструментов, как отладчики, виртуальные машины и дизассемблеры для их изучения. Будут обсуждаться схемы обфускации и упаковки, а также различные вопросы, связанные с внутренним устройством Windows.

Этот модуль носит практический характер и позволяет безопасно практиковать полученные навыки.

Смешанная реальность

Этот модуль фокусируется на возможностях и проблемах взаимодействия за пределами рабочего стола. Изучение «континуума смешанной реальности» - спектра возникающих вычислительных приложений, которые варьируются от виртуальной реальности (в которой пользователь погружается в виртуальный мир, созданный компьютером) на одном полюсе до повсеместных вычислений (в которых цифровые материалы оказываются встроенными в повседневный физический мир - часто называемый «Интернетом вещей») с другой стороны.В середине этого континуума находятся дополненная реальность и локативные носители, в которых цифровое, кажется, накладывается на физический мир по-разному.

Вы получите знания и практический опыт проектирования и разработки ключевых технологий в этом континууме, включая работу как с общедоступными компьютерными сенсорными системами, так и с локальными средами. Вы узнаете о проблемах взаимодействия человека и компьютера, которые необходимо учитывать при создании приложений смешанной реальности, а также о стратегиях их решения, чтобы создать убедительный и надежный пользовательский интерфейс.

Программирование

Этот модуль даст вам всесторонний обзор принципов программирования, включая процедурную логику, переменные, управление потоком, ввод и вывод, а также анализ и разработку программ. Инструкции будут предоставлены на объектно-ориентированном языке программирования.

Программы, доказательства и типы

Этот модуль фокусируется на некоторых фундаментальных математических концепциях, лежащих в основе современных языков программирования и программирования, с упором на роль типов.Мы будем использовать зависимо типизированный язык программирования / интерактивную систему проверки (например, Agda) для реализации некоторых концепций на компьютере.

Примеры тем включают

• базовое лямбда-исчисление
• операционная семантика
• теория домена
• типов, предложений как типов и формальной проверки.

Вы будете одновременно читать лекции и работать в лаборатории с интерактивной системой проверки.

Проект в расширенных алгоритмах и структурах данных

Этот проект включает самостоятельное изучение выбранного передового алгоритма или структуры данных.Результатом проекта является анализ и реализация алгоритма или структуры данных, а также эмпирическая оценка, предпочтительно на наборе реальных данных значительного размера.

Функциональное программирование в реальном мире

Этот модуль знакомит с инструментами, методами и теорией, необходимыми для функционального программирования реальных приложений, с особым акцентом на неотъемлемые преимущества функционального программирования и строгой типизации для повторного использования, обслуживания, параллелизма, распространения и высокой доступности.Все эти аспекты способствовали популярности функционального программирования для требовательных приложений, например, в финансовой индустрии, а также оказали значительное влияние на дизайн многих современных языков программирования, таких как Java, C # и Rust, и таких фреймворков, как MapReduce. и React.

обычно включают функциональные шаблоны проектирования, чистые структуры данных, реактивное программирование, параллелизм, фреймворки для веб- и облачного программирования, тестирование на основе свойств и встроенные предметно-ориентированные языки.Средством обучения является в основном Haskell, но другие функциональные языки, например Erlang, могут использоваться там, где это необходимо, и для более широкой перспективы.

Если вы хотите изучить какую-либо конкретную тему в рамках этого модуля более глубоко, вам предлагается рассмотреть возможность использования модуля Проект функционального программирования в реальном мире.

Проект функционального программирования в реальном мире, MSc

Если вы выберете «Функциональное программирование в реальном мире», этот модуль позволит вам подробно изучить тему функционального программирования в реальном мире по вашему выбору в рамках проекта программирования.

В частности, нет никаких требований относительно используемого языка программирования. Язык даже не обязательно должен быть функциональным. Важно то, что идеи, лежащие в основе проекта, связаны с реальным функциональным программированием. Вам нужно будет определить свой проект с помощью шага проекта.

Моделирование и оптимизация для поддержки принятия решений

Этот модуль предлагает понимание приложений выбранных методов поддержки принятия решений.Основы для применения этих методов взяты из:

• моделирование исследования операций
• социальная симуляция
• наука о данных
• автоматическое планирование
• анализ решений

На протяжении всего модуля вы станете более компетентными в выборе и применении подходящего метода для конкретной проблемы. Вы будете участвовать в сочетании лекций, семинаров и компьютерных классов.

Системы и сети

Этот модуль является частью темы операционных систем и сетей.Модуль дает представление о роли операционной системы и о том, как она управляет ресурсами компьютера, такими как память, процессы и диски.

Unix представлен с точки зрения файловой структуры Unix, ввода и вывода и интерфейса командной строки, который используется для управления ими. Компьютерная коммуникация преподается в соответствии с архитектурой клиент-сервер и приложениями, которые ее используют. Представлены базовые протоколы, такие как протоколы TCP / IP, которые обычно используются в Интернете для предоставления универсальных услуг.Это включает IPv4 и IPv6, необходимость IPv6 и их различия. Охватываются типы компьютерных сетей с точки зрения масштаба, такие как LAN и WAN; и с точки зрения проводных и беспроводных сетей. Рассмотрены механизмы подключения сетей, такие как маршрутизаторы, коммутаторы и мосты.

Другие темы включают роль шлюзов, прокси, виртуальных частных сетей и облачных вычислений. Исследуются потенциальные риски безопасности и способы их снижения, включая использование межсетевых экранов.

Взаимодействие человека и ИИ

Этот модуль представляет собой введение в дизайн взаимодействия человека и ИИ, чтобы гарантировать, что системы, управляемые ИИ, будут полезны и полезны людям.

Модуль будет охватывать практические темы дизайна, включая такие методы и приемы, как обработка естественного языка и взаимодействие человека и робота. В модуле также будут рассмотрены социальные и теоретические проблемы взаимодействия человека и ИИ, включая этику ИИ, ответственные инновации, доверие, подотчетность и объяснимый ИИ.

Практический компонент модуля будет включать создание управляемых ИИ систем, которые управляют разговорным опытом, таких как текстовые «чат-боты» и управляемые речью сервисы / «навыки», включая автоматическое распознавание речи и обработку естественного языка.

Разработка интеллектуальных агентов

Вам дадут базовое введение в анализ и проектирование интеллектуальных агентов, программных систем, которые воспринимают свою среду и действуют в этой среде для достижения своих целей.

Вы охватите следующие темы:

• сред задач
• реактивных, совещательных и гибридных архитектур для отдельных агентов
• Архитектуры и механизмы координации для многоагентных систем

Каждую неделю вы будете проводить около четырех часов в лекциях и учебных пособиях по этому модулю.

Игры

Этот модуль охватывает историю, развитие и современные достижения компьютерных игр и технологических развлечений.

Вы получите представление об ассортименте доступных игровых приложений и сможете оценить их появление в качестве распространенной формы развлечения. Вы изучите фундаментальные принципы теоретического игрового дизайна и то, как их можно применить в различных современных компьютерных играх.

Кроме того, вы изучите разработку игр как сложных программных систем. Конкретные вопросы проектирования программного обеспечения, которые будут рассмотрены, будут включать программную архитектуру игр и технические вопросы, связанные с сетевыми и многопользовательскими играми.

Наконец, вы будете использовать соответствующие программные среды для индивидуальной разработки ряда игр, чтобы изучить соответствующие теоретические концепции и концепции практической реализации.

Моделирование и анализ данных

Этот модуль позволит вам оценить спектр задач анализа данных, которые можно смоделировать с помощью вычислений, а также ряд методов, которые подходят для анализа и решения этих проблем.

Охваченные темы:

• основная статистика
• типов данных
• методы визуализации данных
• моделирование данных
• методов предварительной обработки данных, включая вменение данных
• методов прогнозирования
• методов кластеризации и классификации (деревья решений, классификаторы наивного байеса, k-ближайшие соседи)
• моделирование данных
• методов интерпретации моделей для поддержки принятия решений.

Вы будете одновременно посещать лекции и компьютерные классы, где будет использоваться соответствующее программное обеспечение (например, R, Weka).

Нечеткая логика и нечеткие системы

Этот модуль направлен на обеспечение полного понимания нечетких множеств и систем с теоретической и практической точки зрения.

Обычно темы включают:

• нечеткие множества типа 1
• Системы нечеткой логики типа 1
• Приложения на основе нечетких множеств типа 1
• нечеткие множества типа 2
• Системы нечеткой логики типа 2
• приложений на основе нечетких множеств типа 2.

Вы также познакомитесь с некоторыми из передовых исследовательских тем в области неопределенных данных и принятия решений, например, на основе нечеткой логики типа 2, а также других представлений нечеткой логики. Вы будете разрабатывать практические системы и программное обеспечение на подходящем языке программирования.

Большие данные

В этом модуле будут рассмотрены четыре основные концепции.

Он начнется с введения в большие данные.Вы узнаете об основных принципах, лежащих в основе распределенных / параллельных систем с приложениями, интенсивно использующими данные, и определите ключевые проблемы, такие как сбор, хранение, поиск, анализ и визуализация данных.

Мы также рассмотрим Базы данных SQL стихи Базы данных NoSQL. Вы узнаете:

• растущие объемы данных
• системы управления реляционными базами данных (СУБД)
• обзор языков структурированных запросов (SQL)
• Введение в базы данных NoSQL
• разница между реляционной СУБД и базой данных NoSQL
• как определить необходимость использования базы данных NoSQL

Еще одна концепция - это структуры больших данных и способы работы с большими данными.Сюда входит модель программирования MapReduce, а также обзор последних технологий (экосистема Hadoop и Apache Spark). Затем вы узнаете, как взаимодействовать с новейшими API-интерфейсами Apache Spark (RDD, DataFrames и Datasets) для создания распределенных программ, способных работать с большими наборами данных (с использованием Python и / или Scala).

Наконец, мы рассмотрим часть курса, посвященную интеллектуальному анализу данных и машинному обучению. Это будет включать подходы к предварительной обработке данных, алгоритмы распределенного машинного обучения и алгоритмы потоков данных.Для этого вы воспользуетесь библиотекой машинного обучения Apache Spark, чтобы понять, как можно развернуть некоторые алгоритмы машинного обучения в любом масштабе.

Компьютерные науки | Университет Претории