Образовательный ресурс edu.irnok.net

• Графы знаний и инструмент (Protege) их проектирования.

Курс предполагает развитие существующих знаний/умений/навыков (ЗУНов) по двум основным направлениям:

1. Методы и структуры данных решения частных задач,
2. Совершенствование методик моделирования предметных областей информационных систем.

Перечень лекций по курсу:

1. Информационное моделирование.
2. Математическое моделирование как технология: место информатики в процессе.
3. Генетические алгоритмы.
4. Анализ предметной области и моделирование реляционных данных. ORM.
5. Графы знаний.
6. Системы, основанные на знаниях. –> ОТДЕЛЬНЫЙ КУРС.
7. Многомерный статистический анализ данных (1,2,3,4,6).
8. Задачи CSP, Constraint solvers (изучить надо самому наконец-то…)
9. Системы поддержки принятия решений на основе математического моделирования.
10. Языки описания предметных областей. Трансляция.
11. Порождающее программирование (включает некоторые аспекты разработки трансляторов).
12. ООП как парадигма. Язык программирования Logtalk.
13. Тесная интеграция различных сред программирования. Продолжение.

1. Обзор методов повышения производительности вычислительных систем
   1. Классы алгоритмов, эвристические алгоритмы, другие интенсивные методы
   2. Экстенсивные методы, параллельное и высокопроизводительные вычисления (HPC)
2. Модели параллельных схем алгоритмов, сильная и слабая связность ветвей алгоритмов
3. Сети Петри, Графовое представление вычислительного процесса
4. Построение параллельных схем средствами операционной системы (IPC).
5. Технология OpenMP,
6. Message passing interface (MPI),
7. Языки Erlang/Elixir.
8. Распределение потока данных между вычислительными узлами, очереди сообщений