Постернакова Вероніка Альбертівна (1968 р.н.)

Старший викладач кафедри інженерії програмного забезпечення.
З 1986 р. до 1992 р. навчалася в Харківському авіаційному інституті ім М.Є.Жуковського. Закінчила ХАІ за фахом «програмне забезпечення», диплом з відзнакою, отримала кваліфікацію «інженер-програміст». Перший випуск факультету № 6.
З 1992 по 1994 г працювала в ХАІ на кафедрі 603 на посаді молодшого наукового співробітника.
З 2002 р по теперішній час працює на кафедрі 603 «Інженерії програмного забезпечення», з 2002 по 2009 г - на посаді асистента, з 2009 р - на посаді старшого викладача.
Є автором 9 навчально-методичних будівель та 6 наукових публікацій. Викладає дисципліни: «Комп'ютерна дискретна математика", "Дискретні структури», «Системи штучного інтелекту»

Перелік дисциплін:

КОМП’ЮТЕРНА ДИСКРЕТНА МАТЕМАТИКА

1.1. Об'єкт вивчення
Об'єкт вивчення – скінченні множини об'єктів різної природи, дискретні процеси та величини.

1.2. Предмет вивчення

Предмет вивчення – математичні методи представлення, аналізу, числення і маніпулювання скінченими множинами об'єктів, дискретних процесів та величин.

1.3. Мета навчання

Мета навчання – сформувати в студентів уміння та навички вирішення інженерних задач математичними методами дискретної математики, створити  певний науковий фундамент для подальших курсів.
В результаті засвоєння даного курсу студент повинний:

знати:
- призначення та галузі використання комп’ютерної дискретної математики,
- поняття дискретної структури та її використання у інформатиці і програмуванні,
- способи представлення й опису множин;
- операції над множинами;
- використання теорії множин у інформатиці та програмуванні;
- властивості відношень, області їх визначення і значень, способи їх завдання;
- поняття функція або функціонального відношення, відображення;
- типи, композиції відображення;
- використання відношень в інформатиці та програмуванні;
- властивості алгебраїчних операцій на множині і типи алгебр;
- принцип Діріхле;
- сутність математичної логіки та її значення для інформатики і програмування;
- основні поняття, теореми та формули алгебри висловлювань;
- логіку і числення висловлювань;
- булеві функції і їх застосування для синтезу дискретних автоматів і при проектуванні електричних схем;
- методи пошуку мінімальних форм представлення булевих функцій
- поняття повноти систем булевих функцій (теорема Поста-Яблонського);
- сутність комбінаторики, комбінаторні правила, формули та схеми розв’язування  задач, постановку пов'язаних з нею задач перерахування та оптимізації;
- прості методи доведення;
- основні положення теорії елементарної теорії чисел;
- властивості простих чисел,
- правила пошуку найбільшого загального дільника (НЗД), найменшої загальної частки (НЗЧ),
- алгоритм Евкліда,
- арифметичні операції над лишками,
- китайську теорему про лишки.

вміти:
- виконувати дії над множинами і їх елементами;
- використовувати діаграми Венна або кола Ейлера;
- описувати типи відношень і визначати їх області визначення та значень;
- використовувати аксіоми порядку для визначення властивостей відношень;
- будувати та оцінювати складні висловлювання за допомогою формул алгебри висловлювань, переводити їх до стандартних форм, виконувати їх розклад за змінними;
- будувати логічні висновки в аксіоматичних теоріях числення висловлювань і предикатів;
- володіти основними методами доведення стверджень теорем;
- володіти алгеброю булевих функцій, вміти її використовувати на практиці та мінімізувати;
- володіти комбінаторними правилами і методами вирішення задач методами перелічення об’єктів і оптимізації конфігурацій;
- володіти методами елементарної теорії чисел.

мати уявлення:
- про шляхи і тенденції розвитку дискретної математики щодо програмної інженерії;
- про використання методів дискретної математики для вирішення реальних задач аналізу і синтезу автоматів, теорії кодування, прийняття рішень і керування, типи дискретних структур та їх використання у інформатиці та програмуванні.

ДИСКРЕТНІ СТРУКТУРИ

1.4. ОБ'ЄКТ ВИВЧЕННЯ

ОБ'ЄКТ ВИВЧЕННЯ – СКІНЧЕННІ МНОЖИНИ ОБ'ЄКТІВ РІЗНОЇ ПРИРОДИ, ТОБТО ДИСКРЕТНІ ПРОЦЕСИ ТА ВЕЛИЧИНИ.

1.5. Предмет вивчення

Предмет вивчення – математичні методи представлення, аналізу, числення і маніпулювання скінченними множинами об'єктів, дискретних процесів та величин.

1.6. Мета навчання

Мета навчання – сформувати у студентів уміння та навички вирішення інженерних задач математичними методами дискретної математики, створити певний науковий фундамент для подальших курсів.
В результаті засвоєння даного курсу студент повиннен:

знати:

- призначення та галузі використання дискретної математики;
- поняття дискретної структури та її використання у інформатиці і програмуванні;
- поняття логіки предикатів;
- правила введення диз’юнкції та кон’юнкції у предикатні формули;
- поняття рекурентного  співвідношення;
- основні формули та елементарні методи розв’язування рекурентних відношень;
- математичне поняття графу, основні визначення теорії графів;
- методи подання графів у програмах;
- основні поняття теорії графів та їх використання;
- поняття зв’язності графа, метод Мальгранжа;
- поняття шлях на графі, методи визначення його їснування та довжини;
- поняття функції на графі, їхні різновиди та методи визначення;
- поняття кістяк дерева та методи його пошуку;
- методи розфарбування неорієнтованого графа;
- поняття щодо зважених графів;
- методи пошуку оптимального шляху на графі;
- поняття пошук на графі, пошук у довжину та ширину;
- поняття потоків та їнє подання на графах;
- поняття обчислювальної складності алгоритма, порядковий аналіз, стандартні класи складності;
- поняття про різновиди матриць та їх застосування;

вміти:

- вибирати, формувати і доцільно застосовувати відповідні дискретні структури до розв’язування наукових та інженерних задач на основі моделей і методів дискретної математики;

мати уявлення:

- про шляхи і тенденції розвитку дискретної математики у сфері програмної інженерії;
- про використання методів дискретної математики для вирішення реальних задач аналізу і синтезу автоматів, теорії кодування, прийняття рішень і керування, про типи дискретних структур та їх використання у інформатиці та програмуванні.

СИСТЕМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
1.1. Об'єкт вивчення.

Штучний інтелект як наука про загальні закономірності розумних дій і принципах побудови штучних систем, здатних виконувати функції, що традиційно вважаються інтелектуальними: розпізнавання зорових образів і мови, логічний висновок, навчання, придбання знань, планування та ін.
Принципи і процеси, які визначають раціональну або інтелектуальну діяльність людини з метою створення відповідних технічних систем штучного інтелекту для моделювання та відтворення прийняття рішень.

1.2 Предмет вивчення.

Моделі і методи розробки і побудови комп'ютерних систем штучного інтелекту (СШІ), здатних виконувати функції, властиві інтелектові людини.

1.3. Мета вивчення.

У результаті засвоєння дисципліни студенти повинні мати знання і практичні навички в області проектування і застосування систем штучного інтелекту (СШІ), їх архітектури з використанням різних методів представлення знань і механізмів виведення, а також вказати науково-практичне значення і перспективи розвитку СШІ.
Конкретно в результаті вивчення дисципліни «Системи штучного інтелекту» студенти повинні

знати:
- основи побудови і базові структури систем штучного інтелекту (СШІ) різного призначення;
- основні моделі представлення знань у СШІ і способи машинного маніпулювання ними;
- методологію розробки СШІ й інструментальні засоби для створення СШІ, їхню класифікацію;
- механізми логічного виведення, стратегії керування і методи придбання знань у СШІ;
- основні конструкції мов програмування задач штучного інтелекту і їх застосування.

уміти:
- проектувати СШІ з використанням прямої і зворотної ланцюжків міркувань для рішення прикладних задач прийняття виробничих рішень;
- розробляти бази знань СШІ на основі вивчених моделей представлення знань у конкретній предметній області;
- експлуатувати СШІ з використанням готових програмних оболонок;
- працювати в якості проблемного експерта, інженера зі знань і користувача СШІ.
мати уявлення:
- про перспективні напрямки штучного інтелекту як науки;
- про передову й інтелектуальну інформаційну технології, що розвиваються;
- про тенденції розвитку світової науки штучного інтелекту і її практичне застосування.