Кафедра "Програмна інженерія та інтелектуальні технології управління ім. А. В. Дабагяна"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/1665

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/asu

Від січня 2022 року кафедра має назву "Програмна інженерія та інтелектуальні технології управління ім. А. В. ДАБАГЯНА" (тоді ж, у січні 2022 року в окремий підрозділ виділилася кафедра "Інформаційні системи та технології"), попередні назви – "Програмна інженерія та інформаційні технології управління" (від 2015), "Автоматизовані системи управління" (від 1977); первісна назва – кафедра автоматичного управління рухом.

Кафедра автоматичного управління рухом заснована в 1964 році задля підготовки інженерів-дослідників у галузі автоматичного управління рухом з ініціативи професора Харківського політехнічного інституту Арега Вагаршаковича Дабагяна та генерального конструктора КБ "Електроприладобудування" Володимира Григоровича Сергєєва.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут".

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 4 доктора технічних наук; 24 кандидата наук: 22 – технічних, 1 – фізико-математичних, 1 – економічних, 1 – доктор філософії; 3 співробітників мають звання професора, 19 – доцента, 1 – старшого наукового співробітника.

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 6 з 6

An approach to analysis of ArchiMate application architecture models using the software coupling metric
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Kopp, Andrii Mykhailovych; Orlovskyi, Dmytro Leonidovych; Ersoyleyen, Dorukhan
Applications architecture is the baseline of any organizational activity, which main goal is to provide the executional environment for business processes in order to deliver products or services to satisfy customer needs and generate revenue. Nowadays, large software engineering projects always begin with the architecture design phase, despite the waterfall or agile methodology is used by a software development team. Applications architecture design is the most important and, at the same time, error-prone stage of the whole software engineering project. It is well-known that design shortcomings made on the design phase may increase drastically to testing and maintenance phases. Further costs to defects fixing may be hundred times higher in the later project stages in compare to the design stage on which applications architecture is defined. Common system design solutions, which were proven on practice and used in many projects, are known as architectural patterns. Software architecture patterns are considered as building block for system implementation. The most popular and efficient way to share architectural patterns are graphical models that used as any other blueprints of engineering solutions. Applications architecture models are built to represent system design, whereas, such models are already based on certain patterns as the industry best practices. Hence, in this paper we consider a relevant problem of applications architecture models analysis, which relevance is defined by those fact that designed blueprints of information systems and other software solutions should be carefully checked for all presumable inefficiencies in order to avoid extra efforts and related costs for defects fixing in the later project stages. It is proposed to use ArchiMate enterprise architecture modeling language, since it can be used not only to represent applications architecture, but is connection to business and technology layers. In order to evaluate applications architecture models, respective ArchiMate metamodel is considered and represented as labeled directed graph, and coupling software metric is selected for analysis. Sample calculations are demonstrated, obtained results are discussed, conclusion and future work directions are formulated.
Розробка розподіленої системи обробки бізнес-інформації з використанням агентного підходу
(Харківський національний університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба, 2016) Гонтар, Юлія Миколаївна; Чередніченко, Ольга Юріївна; Янголенко, Ольга Василівна; Вовк, Марина Анатоліївна
В статті розглянуто питання проектування інформаційної системи для обробки інформації, на якій базуються бізнес-процеси підприємства. Виходячи із великих обсягів даних, які необхідно аналізувати, та зважаючи на колаборативну природу рекомендаційних систем, обґрунтовано вибір розподіленої архітектури. Для реалізації інформаційної системи запропоновано використовувати агентний підхід. Розроблено формальну модель архітектури агента. Проаналізовано можливості агентних платформ та технологій зберігання даних для створення багатоагентної системи обробки бізнес-інформації.
Методичні вказівки до лабораторної роботи № 2 за курсом "Інтелектуальний аналіз даних та видобування знань"
(НТУ "ХПІ", 2017) Єршова, Світлана Іванівна; Мельник, Каріна Володимирівна
Методичні вказівки містять завдання для виконання лабораторних робіт для студентів базового напряму "Програмна інженерія" рівня магістрів. Мета навчальної дисципліни є опанування студентами теоретичних основ інтелектуального аналізу даних та видобування знань, надання студентам систематизованих знань про основні моделі, методи та технології, які використовуються для інтелектуального аналізу даних та видобування знань; отримання студентами теоретичних знань та практичних навичок роботи з сучасними технологіями, отримання практичних навичок використання програмних засобів розробки онтологій у наукових дослідженнях; формування у студентів аналітичних здібностей, які б дозволили робити обґрунтований вибір методів, засобів та технологій при рішенні задач предметної області.
Методичні вказівки до лабораторної роботи № 1 за курсом "Інтелектуальний аналіз даних та видобування знань"
(НТУ "ХПІ", 2017) Єршова, Світлана Іванівна; Мельник, Каріна Володимирівна
Методичні вказівки містять завдання для виконання лабораторних робіт для студентів базового напряму "Програмна інженерія" рівня магістрів. Мета навчальної дисципліни є опанування студентами теоретичних основ інтелектуального аналізу даних та видобування знань, надання студентам систематизованих знань про основні моделі, методи та технології, які використовуються для інтелектуального аналізу даних та видобування знань; отримання студентами теоретичних знань та практичних навичок роботи з сучасними технологіями, отримання практичних навичок використання програмних засобів розробки онтологій у наукових дослідженнях; формування у студентів аналітичних здібностей, які б дозволили робити обґрунтований вибір методів, засобів та технологій при рішенні задач предметної області.
Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт з дисципліни "Архітектура та проектування програмного забезпечення"
(НТУ "ХПІ", 2017) Ткачук, Микола Вячеславович; Сокол, Володимир Євгенович; Гамзаєв, Рустам Олександрович; Мартінкус, Ірина Олегівна; Нагорний, Костянтин Анатолійович; Науменко, Ольга Сергіївна; Бронін, Сергій Вадимович
Застосовуючи інструментарій VP, системні аналітики та розробники ПЗ можуть послідовно створювати моделі відповідної ПС на концептуальному рівні. Ці питання розглянуто в лабораторній роботі 2, потім на логічному рівні - у лабораторних роботах 3-4, і на фізичному рівні опису компонентів ПЗ - у лабораторній роботі 5. Знання та вміння, отримані при виконанні цього лабораторного практикуму, можуть бути використані студентами таких напрямів підготовки як 121 – "Інженерія програмного забезпечення» та 122 – "Інформаційні управляючі системи та технології".
Методичні вказівки до виконання курсової роботи по курсу "Алгоритми та структури даних"
(2016) Стратієнко, Наталія Костянтинівна; Шматко, Олександр Віталійович; Бородіна, Інна Олександрівна
Методичні вказівки до виконання курсової роботи по курсу "Алгоритми та структури даних" є частиною загального методичного забезпечення курсу "Алгоритми та структури даних". Курсова робота виконується в 3-му семестрі. Виконання курсової роботи повинне забезпечити закріплення теоретичних знань і практичних навичок, отриманих при вивченні лекційної та практичної частин курсу. У методичних вказівках розглянуті основні питання, пов'язані з виконанням курсової роботи, оформленням пояснювальної записки до курсової роботи, захистом курсової роботи.