Курсовые работы по информатике, информационным технологиям
Обратите внимание!
– Любая работа, представленная в этом Каталоге, есть только у нас и нигде больше.
– Мы не являемся посредниками, все работы находятся у нас, и Вы можете получить их в самые кратчайшие сроки.
– Мы не используем техническое повышение оригинальности наших работ.
– Если Вы не нашли здесь нужную работу, обязательно посмотрите ее в разделе «Разные предметы». В данный раздел постоянно добавляются готовые работы, в том числе, и самые новейшие, которые пока просто не разобраны по конкретным дисциплинам.
| № | Тема работы | Вид | Объем | Год | Цена, ₽ | |
|---|---|---|---|---|---|---|
163375 (901306) |
Методы противодействия атакам типа «переполнение буфера» в ОС WindowsВведение 3 Глава 1. Обзор существующих видов атак типа «переполнение буфера» 5 1.1. Общие сведения об атаках типа «переполнение буфера» 5 1.2. Повреждение данных приложения 6 1.2.1. В стеке 7 1.2.2. В куче 8 1.3. Изменение логики работы приложения 9 1.3.1. Внедрение кода 10 1.3.2. Перенаправление кода 12 Глава 2. Обзор существующих средств защиты от атак типа «переполнение буфера», предоставляемых компилятором Visual C++ 13 2.1. Определение переполнения буфера на основе стека 13 2.2. Безопасная обработка исключений 14 2.3. Совместимость с DEP 14 2.4. Рандомизация образов 14 Глава 3. Формирование подхода по повышению защищенности приложений на C/C++ 15 3.1. Обучение кадров 16 3.2. Формирование требований 16 3.2.1. Соблюдение стандартов безопасного кодирования 16 3.2.2. Формирование требований безопасности 16 3.2.3. Формирование сценариев использования и злоупотребления 17 3.3. Проектирование 17 3.4. Реализация 19 3.5. Верификация 19 3.6. Выводы 20 Заключение 21 Список Литературы 22 |
Курсовая |
22(-) |
2015 |
1190 |
|
163629 (806803) |
Методы разработки и обучения нейронных сетей средствами библиотеки KerasВведение 3 Глава 1. Введение в искусственные нейронные сети 4 1.1. История развития ИНС 4 1.2. Задачи, решаемые в рамках ИНС 5 1.3. Структура искусственного нейрона 8 1.4. Архитектура нейронной сети 9 1.5. Обучение нейронных сетей 15 1.6. Алгоритм обратного распространения ошибки 21 1.7. Некоторые проблемы ИНС 23 Глава 2. Создание нейронных сетей 27 2.1. Среда разработки искусственных нейронных сетей 27 2.2. Пример элементарной сети на Keras 30 Глава 3. Программная реализация нейронной сети 33 3.1. Постановка задачи 33 3.2. Выбор среды разработки 33 3.3. Описание алгоритма реализации 34 Заключение 37 Список литературы 39 |
Курсовая |
39(+) |
2024 |
1870 |
|
163359 (901331) |
Методы разработки моделей компонентовВведение 3 Глава 1. Надёжность и тестирование 6 1.1. Надёжность, ремонтопригодность, показатели 6 1.2. Методы диагностики 7 1.3. Интерфейсный метод диагностики 8 Глава 2. Методы разработки моделей компонентов 10 Глава 3. Методика выбора метода разработки модели 18 Заключение 20 Библиографический список 21 |
Курсовая |
21(+) |
2015 |
800 |
|
16164 (807917) |
Методы ранжирования систем (на примере средней общеобразовательной школы)Введение 3 Глава 1. Теоретические основы методологии ранжирования 5 1.1. Общие понятия теории ранжирования 5 1.2. Сравнительный анализ методов ранжирования 8 1.3. Метод экспертных оценок 10 Глава 2. Системный анализ деятельности средней общеобразовательной школы 13 2.1. Общая характеристика деятельности средней общеобразовательной школы 13 2.2. Анализ внутренней среды организации 14 2.3. Исследование внешней среды организации 25 Глава 3. Разработка модели ранжирования дерева целей 28 3.1. Постановка задачи ранжирования 28 3.2. Экспертный анализ дерева целей методом ранжирования 29 3.3. Перспективы развития и методы исследования современной системы образования 39 Заключение 43 Список литературы 45 |
Курсовая |
47(+) |
2022 |
2210 (22.05.2022) |
|
164282 (9113307) |
Методы укрепления парольной безопасности в организации (на примере ООО «Прогресс 2021»)Введение 3 Глава 1. Теоретические основы парольной безопасности 6 1.1. Понятие и значение парольной безопасности в информационной безопасности организации 6 1.2. Типы паролей и требования к их формированию 8 1.3. Основные угрозы и уязвимости в парольных системах 12 Глава 2. Методологические аспекты укрепления парольной безопасности 18 2.1. Использование сложных и длинных паролей 19 2.2. Многофакторная аутентификация 21 2.3. Использование менеджера паролей 23 2.2. Политики паролей 24 2.5. Мониторинг утечек паролей 26 2.6. Технические средства и программные решения для управления паролями 27 Глава 3. Практические рекомендации по укреплению парольной безопасности в организации ООО «Прогресс 2021» 29 3.1. Описание организации ООО «Прогресс 2021» 29 3.2. Анализ существующих методов укрепления парольной безопасности ООО «Прогресс 2021» 30 3.3. Разработка политики управления паролями 33 3.4. Внедрение многофакторной аутентификации 34 3.5. Обучение и информирование пользователей 35 Заключение 38 Список литературы 39 |
Курсовая |
39(+) |
2024 |
2040 |
|
163576 (806292) |
Многоагентный подход решения задачи составления расписания (отчет)Введение 3 Глава 1. Принцип работы пчелиного алгоритма 5 Глава 2. Постановка задачи составления расписания 7 2.1. Основные положения теории расписаний 7 2.2. Задача составления расписания для учебного заведения 8 Глава 3. Постановка задачи составления расписания в рамках пчелиного алгоритма 10 3.1. Адаптация алгоритма 10 3.2. Адаптация входных данных 12 Глава 4. Программная реализация 13 4.1. Основные сведения о программе 13 4.2. Особенности реализации 16 Глава 5. Анализ параметров алгоритма 21 Заключение 24 Список литературы 25 Приложения 26 |
Курсовая |
36(-) |
2019 |
1700 |
|
163609 (9012717) |
Мобильное приложение для дисперсионного анализа (отчет)Введение 3 Глава 1. Дисперсионный анализ 5 1.1. Основные понятия 5 1.2. Однофакторный дисперсионный анализ 5 1.3. Применение однофакторного дисперсионного анализа 9 1.4. Двухфакторный дисперсионный анализ 11 1.5. Применение двухфакторного дисперсионного анализа 14 Глава 2. Приложения для работы с дисперсионным анализом 17 Глава 3. Описание созданного мобильного приложения 19 3.1. О приложении 19 3.2. Результат работы приложения 20 Заключение 24 Список литературы 25 Приложение 26 |
Курсовая |
34(-) |
2022 |
1530 |
|
16118 (806499) |
Мобильное приложение для работы со списком покупок (отчет)Введение 3 Глава 1. Технологии разработки мобильных приложений 5 Глава 2. Реализация Android-приложения 11 2.1. Реализация базы данных 11 2.2. Реализация приложения 13 Глава 3. Интерфейс пользователя 25 Заключение 29 Список литературы 30 |
Курсовая |
30(-) |
2019 |
1360 |
|
16119 (806804) |
Мобильное приложение для работы со списком покупок: теоретические и практические аспекты (отчет)Введение 3 Глава 1. Обзор существующих мобильных приложений для работы со списком покупок 5 1.1. Список покупок - купи Батон 5 1.2. Умный список покупок Listonic 7 1.3. Список покупок (автор Dmitry Bugrov) 9 1.4. Список покупок (maloil) 11 1.5. Шефлист - список покупок с синхронизацией 12 1.6. Список покупок S (OSHEMB dev.) 14 1.7. Список покупок (Litvinenko Dima) 16 1.8. СуперПростой Список Покупок 17 1.9. Ini -Список покупок с ценами 19 1.10. Покупки 20 Глава 2. Реализация Android-приложения 22 2.1. Реализация базы данных 22 2.2. Реализация приложения 26 Глава 3. Интерфейс пользователя 35 Заключение 42 Список литературы 43 |
Курсовая |
43(-) |
2019 |
1700 |
|
163587 (9012086) |
Моделирование автоматов с тьюринговым оборудованием (отчет)Введение 3 Глава 1. Машина Тьюринга 4 1.1. Обычная машина Тьюринга 4 1.1.1. Компоненты и неформальное описание 4 1.1.2. Формальное определение детерминированной машины Тьюринга 5 1.2. Разновидности машин Тьюринга 6 1.2.1. Многоленточная машина Тьюринга 7 1.2.2. Многоголовочная машина Тьюринга 8 Глава 2. Используемые инструменты 9 Глава 3. Имитатор машины Тьюринга 11 3.1. Возможности приложения 11 3.2. Интерфейс приложения 11 3.3. Описание языка программ 13 3.4. Реализация 15 3.4.1. Лента 15 3.4.2. Машина 17 3.4.3. Окна приложения 18 3.5. Описание работы приложения 20 Заключение 22 Список литературы 23 Приложение 24 |
Курсовая |
48(+) |
2019 |
1700 |
|
163070 (502393) |
Моделирование бизнес-процессов ИС средствами прикладных программ BPWIN и ERWIN на примере предприятия «Кинозал» (отчет)Введение 3 Глава 1. Постановка задачи разработки информационной системы 5 1.1. Задание на разработку информационной системы 5 1.2. Обоснование выбора инструментальных средств 5 1.2.1. BPwin 6 1.2.2. Erwin 7 1.3. Характеристика предметной области 8 1.4. Структура информационной системы 9 Глава 2. Функциональная модель бизнес-процесса 11 2.1. Моделирование в IDEF0 11 2.2. Моделирование в IDEF3 15 2.3. Моделирование в DFD 18 2.4. Расчет оценки функциональной модели 20 2.5. Node Tree Diagram 22 2.6. Моделирование FEO Diagram 22 2.7. Organization Chart 23 2.8. Swim Lane диаграммы 24 Глава 3. Модели данных информационной системы 26 3.1. Логическая модель данных в 3НФ из Erwin 26 3.2. Физическая модель данных в 4НФ из Erwin 27 Заключение 29 Список литературы 30 |
Курсовая |
30(-) |
2015 |
1360 |
|
163595 (9012078) |
Моделирование в Autodesk MayaВведение 3 Глава 1. Основные понятия компьютерной графики 4 1.1. Растровые изображения 4 1.2. Векторные изображения 5 1.3. Трехмерное пространство и оси координат 7 Глава 2. Интерфейс Autodesk Maya 9 2.1. Рабочее пространство 9 2.2. Оси координат 11 2.3. Работа с меню 12 2.4. Объекты 13 2.5. Status Line 15 2.6. Панель Shelf 16 2.7. Работа с объектами 17 2.8. Работа с видовыми окнами 19 Глава 3. Инструменты полигонального моделирования 21 Заключение 37 Список литературы 38 |
Курсовая |
38(-) |
2025 |
2210 |
|
163622 (806904) |
Моделирование данных телекоммуникационной компании в Oracle Application Express (отчет)Введение 3 1. Страничное описание 4 2. Моделирование данных 5 3. Добавление данных 6 4. Запросы в Oracle Application Express 11 Заключение 14 Список литературы 15 Приложения 28 |
Курсовая |
28(-) |
2019 |
1360 |
|
163554 (806340) |
Моделирование классов и отношений онтологии юридической организации (отчет)Введение 3 Глава 1. Онтология 4 1.1. Понятие онтологии 4 1.2. Структура онтологии 5 Глава 2. OWL - язык описания онтологии 8 Глава 3. Разработка СУЗ юридической организации 10 3.1. Разработка структуры представления знаний 10 3.2. Представление структуры (модели) в машинном виде (кодирование модели) 13 3.2.1. Классы и их экземпляры 14 3.2.2. Свойства 17 Глава 4. Управление процессом решения профессиональных задач 21 Глава 5. Пример работы программы 24 5.1. Открытие онтологии 24 5.2. Добавление задачи 25 5.3. Предоставление нормативных документов 27 Заключение 29 Список литературы 30 |
Курсовая |
30(-) |
2019 |
1360 |
|
163535 (806297) |
Моделирование компьютерных систем в условиях неопределенности и рискаВведение 3 Глава 1. Математические модели сетей 5 1.1. Области применения графов 5 1.2. Ориентированные графы 6 1.2.1. Способы задания графов 6 1.2.2. Связность в орграфах 8 1.3. Нечеткие графы 9 Глава 2. Алгоритмы поиска компонент сильной связности 11 2.1. Алгоритм Мальгранжа 11 2.2. Алгоритм Косарайю 11 2.3. Алгоритм Тарьяна 12 Глава 3. Реализация алгоритмов и их сравнительный анализ 13 3.1. Представление ориентированных и нечетких графов в памяти ЭВМ 13 3.2. Описание программной реализации алгоритма Мальгранжа 13 3.3. Описание программной реализации алгоритма Косарайю 15 3.4. Описание программной реализации алгоритма Тарьяна 16 3.5. Реализация алгоритмов и их сравнительный анализ 17 Заключение 20 Список литературы 21 Приложение 22 |
Курсовая |
28(+) |
2019 |
1360 |
|
163318 (902106) |
Моделирование пространственного распределения популяций в программном комплексе «Диплоидный эволюционный конструктор»Введение 3 Глава 1. Постановка задачи 7 Глава 2. Требования к системе 10 Глава 3. Аналитический обзор использованных технологий и методов 11 3.1. Агентно-ориентированное моделирование 11 3.2. Методы описания географических объектов (форматы) 11 3.3. Паттерны проектирования 14 3.4. Средства работы с изображениями 16 Глава 4. Анализ результатов работы 17 4.1. Общая архитектура приложения 17 4.2. Модуль географического описания 19 Заключение 24 Список литературы 25 Приложение 26 |
Курсовая |
32(+) |
2016 |
1700 |
|
163154 (505470) |
Моделирование профиля компании в социальных сетяхВведение 3 Глава 1. Теоретические вопросы разработки профиля компании в социальных сетях 5 1.1. Позиционирование объекта во внешней среде 5 1.2. История развития маркетинга в интернете 7 1.3. Методические подходы к разработке профиля компании 12 Глава 2. Системное моделирование профиля фирмы в социальных сетях на примере компании «Байкалсофт» 16 2.1. Характеристика компании «Байкалсофт» с точки зрения системного подхода 16 2.2. Анализ внешней среды компании «Байкалсофт» 20 2.3. Анализ профиля компании «Байкалсофт» 23 Заключение 27 Список литературы 29 |
Курсовая |
31(+) |
2015 |
1360 |
|
163960 (9017835) |
Моделирование распространения инфекционных заболеваний клеточно-автоматными методамиВведение 3 Глава 1. Постановка задачи 6 Глава 2. Клеточный автомат 7 2.1. Общие сведения 7 2.2. Виды окрестностей клеточных автоматов 8 Глава 3. Основные понятия SIR модели 10 3.1. SIRS-модель 11 3.2. SIRS модель в виде решетки клеточных автоматов 12 3.3. КА-диффузия 14 3.4. SIRS модель с учётом вакцинации 15 Глава 4. Программная реализация 16 4.1. Инструментарий 16 4.2. Описание работы алгоритма 17 4.3. Результат работы программы 17 Заключение 26 Список литературы 27 |
Курсовая |
27(+) |
2023 |
1700 |
|
16110 (909603) |
Модернизация и автоматизация информационной системы в высшем учебном заведенииВведение 3 Глава 1. Информационно-документационное обеспечение деятельности высшего учебного заведения в Российской Федерации на современном этапе 6 Глава 2. Опыт выстраивания информатизации в учебном заведении на примере организации приема абитуриентов 16 2.1. Политика и практика информатизации ТУСУРа 16 2.2. Организация приема абитуриентов с помощью сервиса «Информационный центр абитуриента ТУСУР» 25 Заключение 32 Список литературы 35 Приложение 41 |
Курсовая |
45(+) |
2019 |
2040 |
|
164101 (9018468) |
Модуль генерации QR кода посещаемости студентаВведение 3 Глава 1. Основные аспекты задачи идентификации 4 1.1. Понятия идентификации и аутентификации 4 1.2. Универсальный уникальный идентификатор 6 1.3. Алгоритм декодирования QR кода 9 Глава 2. Задача генерации QR кода посещаемости студента 14 2.1. Архитектура REST 14 2.2. Микрофреймворк Flask 17 2.3. Структура используемого QR кода 21 2.4. Генерация QR кода посещаемости студента 22 Глава 3. Результаты работы приложения 26 Заключение 29 Список литературы 30 |
Курсовая |
30(+) |
2023 |
1530 |
|
164088 (9018210) |
Модуль определения корректности структуры технической документации по ГОСТуВведение 3 Глава 1. Морфологический анализ 4 1.1. Основные понятия морфологического анализа 4 1.2. Лексическая неоднозначность 6 Глава 2. Реферативный обзор сервисов морфологического анализа 9 Глава 3. Проектирование модуля определения корректности структуры технической документации по ГОСТу 15 3.1. О технической документации и её структуре 15 3.2. Подходы к морфологическому анализу 17 3.3. Реализация модуля определения корректности структуры технической документации по ГОСТу 21 Заключение 26 Список литературы 27 |
Курсовая |
28(+) |
2023 |
1360 |
|
164113 (9018697) |
Мультиагентные системы (на примере ОАО «РЖД»)Введение 3 Глава 1. Теоретические основы исследования мультиагентных систем 5 1.1. Понятие, классификация и свойства интеллектуальных агентов 5 1.2. Определение, структура и работа мультиагентных систем 9 1.3. Области применения мультиагентных систем 12 Глава 2. Применение мультиагентной системы (на примере ОАО «РЖД») 15 2.1. Общая характеристика РЖД 15 2.2. Организационно-управленческая структура 16 2.3. Организационно-функциональная модель 18 2.4. Дерево целей и анализ целей деятельности РЖД 20 2.5. Использование метода анализа иерархий для решения проблемы РЖД 22 2.6. Анализ строительства железных дорог посредством построения сетевого графика 29 2.7. Мультиагентная система РЖД 34 Заключение 35 Список литературы 36 |
Курсовая |
37(+) |
2023 |
2210 |
|
163850 (9014383) |
Нейронная сеть для распознавания текстаВведение 3 Глава 1. Введение в искусственные нейронные сети 4 1.1. История развития ИНС 4 1.2. Проблемы решаемые в рамках ИНС 4 1.3. Структура искусственного нейрона 6 1.4. Архитектура нейронной сети 7 1.5. Обучение нейронных сетей 10 1.6. Некоторые проблемы ИНС 14 Глава 2. Создание нейронных сетей 16 2.1. Методы реализации ИНС 16 2.2. Реализация нейронной сети 16 2.3. Машинное обучение 18 2.4. Данные для обучения ИНС 18 Заключение 20 Список литературы 21 Приложение 22 |
Курсовая |
27(+) |
2022 |
1360 |
|
16201 (9016324) |
Нейронные сети в задачах распознавания образов. Практическая реализацияВведение 3 Глава 1. Нейронные сети 5 1.1. История развития 5 1.2. Виды 10 1.3. Структура искусственного нейрона 11 1.3.1. Математическая модель 12 1.3.2. Виды нейронов 12 1.4. Архитектура нейронной сети 13 Глава 2. Распознавание образов 15 2.1. Задача 15 2.2. Персептрон как метод 16 2.3. Теория 18 2.4. Распознавание образов нейронными сетями 21 Глава 3. Программная реализация 22 3.1. Постановка задачи 22 3.2. Выбор платформы и языка программирования 23 3.3. Реализация 24 3.4. Результаты работы 30 3.5. Дополнительная программная реализация 32 Глава 4. Реализация с помощью Microsoft custom vision 36 4.1. Custom vision 36 4.2. Практическая реализация 36 Заключение 41 Список литературы 42 Приложение 43 |
Курсовая |
47(+) |
2021 |
2040 |
|
163647 (806616) |
Нейронные сети и их возможное применение в принятии решений и постановке медицинских диагнозовВведение 4 Глава 1. Нервная система человека 6 1.1. Строение головного мозга 6 1.2. Периферическая нервная система 7 1.3. Основные функции нервной системы 8 Глава 2. Нейрон 9 2.1. Основные сведения и структура нейрона 9 2.2. Классификация нейронов 10 2.3. Синапс нейронов 12 Глава 3. Нейронные сети 13 3.1. Однослойные нейронные сети 14 3.2. Многослойные искусственные нейронные сети 15 3.3. Обучение искусственных нейронных сетей 17 3.3.1. Цель обучения 17 3.3.2. Обучение с учителем 17 3.3.3. Обучение без учителя 18 3.3.4. Алгоритмы обучения 18 Глава 4. Применение нейронных сетей в постановке медицинского диагноза 20 Глава 5. Применение нейронных сетей в принятии решений 23 Заключение 24 Список литературы 25 |
Курсовая |
25(-) |
2020 |
986 |
|
164107 (9018572) |
Нейросетевое моделирование собирательного портрета с учётом отраслевой принадлежностиВведение 3 Глава 1. Искусственный интеллект и создание изображений 6 1.1. Современное искусство и нейронные сети 6 1.2. Архитектуры нейронных сетей для генерации изображений 12 1.3. Диффузионная модель нейронных сетей 15 1.4. Сервисы и программы для создания изображений 17 Глава 2. Краткая характеристика сред разработки и языков программирования 17 2.1. Язык программирования Python 19 2.2. Библиотека PyTorch 20 2.3. Среда Google Colaboratory 21 Глава 3. Зарождение идеи, процесс обучения и полученные результаты 23 3.1. Зарождение идеи 23 3.2. Поиск и предобработка набора данных для обучения 23 3.3. Процесс создания собирательных образов в Stable Diffusion 24 3.4. Процесс создания собирательных образов в Midjourney 28 3.5. Собирательные образы факультетов университета 30 3.6. Результаты и подведение итогов 31 Заключение 33 Список литературы 35 Приложение 37 |
Курсовая |
42(+) |
2023 |
2040 |
|
164103 (9018431) |
Нейросетевое распознавание простых математических выраженийВведение 3 Глава 1. Реферативный обзор 4 1.1. Веб-сервис Detexity 5 1.2. Веб-сервис Mathematical Expression Recognition 5 1.3. Приложение PhotoMath 6 1.4. Приложение MicrosoftMathSolver 7 Глава 2. Задача распознавания математических выражений 9 2.1. Стадии распознавания 9 2.2. Применение нейронной сети для решения задачи распознавания 10 2.3. Обзор готовых решений для создания нейросетей 16 Глава 3. Описание проекта 18 3.1. Проектирование приложения 18 3.2. Описание приложения 20 Заключение 30 Список литературы 31 |
Курсовая |
31(+) |
2023 |
1530 |
|
163969 (9017796) |
Нейросетевой анализ ЭКГ для диагностики сердечно-сосудистых заболеванийВведение 3 Глава 1. Нейронные сети 7 1.1. Краткая история ИНС 7 1.2. Узлы ИНС 8 1.3. Состав ИНС 11 1.4. Функции активации 11 1.5. Методики обучения ИНС 14 1.6. Многослойный перцептрон 17 Глава 2. Электрокардиограмма 19 2.1. Система отведений электрокардиограммы 19 2.2. Комплекс электрокардиограммы 22 2.3. Анализ электрокардиограммы 23 Глава 3. Разработка программы для анализа электрокардиограмм 26 3.1. Используемые данные 27 3.2. Программная реализация алгоритма классификации 28 3.3. Анализ результатов 29 Заключение 32 Список литературы 33 Приложение 36 |
Курсовая |
39(+) |
2023 |
2210 |
|
164002 (9110620) |
Нечеткая модель оценки уровня логистического обслуживания клиентовВведение 3 Глава 1. Теоретические аспекты нечеткого моделирования оценки уровня логистического отдела 5 1.1. Существенные характеристики объекта исследования 5 1.2. Анализ моделей нечеткого вывода 7 1.3. Анализ программ для построения нечеткой модели 9 Глава 2. Реализация поставленной задачи 13 2.1. Описание нечеткой модели 13 2.2. Реализация в FuzzyTech 20 2.3. Результаты моделирования 31 Заключение 35 Список литературы 36 |
Курсовая |
36(+) |
2023 |
2040 (22.05.2024) |
|
16141 (909818) |
Облачные вычисления. Вопросы безопасности, масштабирования, развертывания и резервного копирования в облачной средеВВЕДЕНИЕ 3 ГЛАВА 1. ТЕХНОЛОГИЯ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ 5 1.1. Основные понятия и терминология облачных вычислений 5 1.2. Статистика использования облачных вычислений 9 1.3. Ключевые факторы развития облачных вычислений 11 ГЛАВА 2. ОСНОВНЫЕ ОБЛАЧНЫЕ СЕРВИСЫ 13 2.1. Ключевые характеристики облачных вычислений 13 2.2. Основные модели обслуживания в облачных системах 16 2.2.1. Программное обеспечение как услуга 16 2.2.2. Платформа как услуга 18 2.2.3. Инфраструктура как услуга 19 ГЛАВА 3. ВОПРОСЫ БЕЗОПАСНОСТИ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ 21 3.1. Управление данными 21 3.2. Методы и средства защиты информации в облаках 24 3.3. Аварийное восстановлении и в облачной среде 26 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 29 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 30 |
Курсовая |
31(+) |
2023 |
1700 |
|
163564 (9011983) |
Облачные информационные системы и облачные вычисленияВведение 3 Глава 1. Основные понятия 4 Глава 2. Модели обслуживания облачных технологий 6 Глава 3. Основные свойства облачных технологий 8 Глава 4. Облачные структуры 10 Глава 5. Сравнение крупнейших поставщиков облачных технологий 13 Глава 6. Тенденции развития облачных технологий 18 Глава 7. Обработка больших объемов данных и некоторые задачи 22 7.1. Задачи распределения и использования ресурсов 22 7.2. Модель вычислений MapReduce 23 7.3. Защита облачной инфраструктуры 23 Заключение 25 Список литературы 26 |
Курсовая |
26(+) |
2019 |
850 |
|
163042 (501675) |
Облачные технологииВведение 3 1. История появления облачных вычислений 5 2. Облачные технологии для предприятий 7 2.1. Облачные хранилища 13 Заключение 30 Список литературы 32 |
Курсовая |
32(-) |
2015 |
1360 |
|
164112 (9018696) |
Облачные технологии управленияВведение 3 Глава 1. Теоретические основы облачных технологий управления 5 1.1. Понятие облака и виртуального компьютера 5 1.2. Виды облачных технологий и их характеристика 7 1.3. Основные модели обслуживания в облачных системах 8 Глава 2. Анализ модели облачной зрелости и внедрение облачных сервисов в структуру работы компании 11 2.1. Анализ состояния российского рынка облачных технологий управления 11 2.2. Структура модели облачной зрелости 12 2.3. Выбор подходящего предприятия, нуждающегося в оптимизации процессов хранения информации 16 2.4. Исследование организационной и функциональной структуры компании 17 2.5. Построение технологической таблицы и сетевого графика работ по внедрению облачного сервиса 23 Заключение 26 Список литературы 27 |
Курсовая |
28(+) |
2023 |
1530 |
|
163652 (806806) |
Обработка естественного языка нейронными сетями (отчет)Введение 3 Глава 1. Обработка естественного языка 4 Глава 2. Методы машинного обучения для классификации текстов 5 2.1. Предварительная обработка текста 5 2.2. Векторизация текста 5 2.2.1. One-hot encoding 5 2.2.2. Counts(счётчики) 6 2.2.3. Bag of Words 7 2.3. Выбор алгоритма для классификации 8 2.3.1. NBC (Naïve Bayes Classifier) 8 2.3.2. Логистическая регрессия 9 Глава 3. TF-IDF 13 Глава 4. Модель Word2Vec 14 4.1. Continuous Bag of Words (CBOW) 14 4.2. Skip-gram 15 Глава 5. Нейронные сети 17 5.1. Функции активации 18 5.2. Функции ошибок 19 5.3. Как работает нейронная сеть 20 5.4. Обучение нейронных сетей 20 5.4.1. Прямое распространение ошибки 21 5.4.2. Обратное распространение ошибки 22 Глава 6. Сверточные нейронные сети 24 6.1. Архитектура свёрточных нейронных сетей 24 6.2. Модели использования сверточной нейронной сети для классификации тестов 27 6.2.1. Посимвольный подход 27 6.2.2. Подход c использованием кодирования слов 28 Глава 7. Программная реализация 29 7.3. Постановка задачи 29 7.2. Выбор платформы и языка программирования 29 7.3. Результаты работы 32 Заключение 33 Список литературы 34 |
Курсовая |
34(+) |
2020 |
1700 |
|
164106 (9018545) |
Обработка изображений с помощью нейронных сетейВведение 3 Глава 1. Общие сведения о компьютерном обучении и нейронных сетях 5 1.1. Искусственный интеллект. История. Основные понятия 5 1.2. Компьютерное обучение. Основные понятия. Модели 6 1.3. Глубокое обучение. Нейронные сети 9 1.4. Функции активации 11 1.5. Разновидности нейронных сетей 15 Глава 2. Компьютерное зрение. Обработка изображений 19 2.1. Сферы применения, решаемые задачи 19 2.2. Обработка изображений сверточными нейронными сетями 20 2.3. Обработка изображений автокодировщиками 24 Глава 3. Описание модели 27 Заключение 30 Список литературы 32 Приложение 34 |
Курсовая |
39(+) |
2025 |
1870 (05.04.2025) |
|
163569 (806401) |
Определение стилистики текста с помощью нейронной сетиВведение 3 Глава 1. Задача определения стилистики текста 4 1.1. Практическая ценность определения стилистики текста 4 1.2. Возможности программной реализации классификации текста с помощью нейронной сети 5 Глава 2. Процедура подготовки текста 8 2.1. Преобразование текста в векторно-бинарный вид 8 2.2. Применение стеммера Портера к полученному вектору слов 9 2.3. Удаление из вектора повторяющихся слов 11 2.4. Принцип формирования словаря на основе обучающих выборок 11 2.5. Процесс разработки приложения 13 Глава 3. Проблемы моделирования сети и ее обучения 14 3.1. Трудности реализации поставленной задачи 14 3.2. Определение подходящей модели нейронной сети 15 3.3. Проблемы, возникшие при использовании метода обратного распространения ошибки для обучения 16 Глава 4. Результаты работы 19 Заключение 22 Список литературы 24 |
Курсовая |
25(-) |
2019 |
1360 |
|
163559 (806311) |
Оптимальное управление режимом работы каналов систем массового обслуживания с ограниченной очередьюВведение 3 Глава 1. Основы теории массового обслуживания 5 1.1. Общие понятия теории массового обслуживания 5 1.2. Случайные процессы 10 1.3. Графы состояний СМО 11 Глава 2. Модели систем массового обслуживания 13 2.1. Классификация систем массового обслуживания 13 2.2. Моделирование систем массового обслуживания с ограниченной очередью 14 2.3. Одноканальная СМО с ограниченной длиной очереди 16 2.4. Многоканальная СМО с ограниченной длиной очереди 18 2.5. Замкнутые СМО 21 Глава 3. Постановка и решение задачи СМО 24 3.1. Задача одноканальной СМО с ограниченной длиной очереди 24 3.2. Оптимизация работы при изменении интенсивности поступления заявок 25 Заключение 28 Список литературы 29 |
Курсовая |
29(+) |
2019 |
1360 |
|
163701 (9015778) |
Оптимизация алгоритмов предсказания характеристик динамических графов компьютерных сетей (отчет)Введение 3 Глава 1. Общие сведения 4 1.1. Ad-hoc система: общие сведения 4 1.2. Технологии, используемые для построения ad-hoc сетей 4 1.3. Мобильный агент, собирающий информацию о ad-hoc системе 8 1.4. Алгоритмы, предсказывающие характеристики динамических графов компьютерных сетей и их оптимизация 8 Глава 2. Практическая реализация оптимизированного алгоритма предсказывающего характеристики динамических графов компьютерных систем 9 2.1. Реализация мобильного агента 9 2.2. Реализация оптимизированного алгоритма предсказывающего характеристики динамических графов компьютерных сетей 26 Заключение 30 Список литературы 31 Приложение 32 |
Курсовая |
43(+) |
2020 |
1870 |
|
163075 (502400) |
Организация автоматизированной информационной системы клуба кинологов (отчет)Введение 3 Глава 1. Описание предметной области 4 1.1. Описание деятельности организации 4 1.2. Описание бизнес-процессов организации на текущий момент (до автоматизации) 4 1.3. Определение проблемных областей в функционировании организации 4 Глава 2. Постановка задачи на проектирование 6 Глава 3. Разработка структуры данных информационной системы 7 3.1. Проектирование внешнего информационного обеспечения 7 3.2. Инфологическое проектирование данных 8 3.3. Физическое проектирование без учёта ПО для разработки СУБД 9 Глава 4. Выбор среды создания информационной системы 14 Глава 5. Практическая реализация 16 5.1. Функциональная схема приложения 16 5.2. Разработка интерфейса приложения 17 Заключение 26 Список литературы 27 Приложение 28 |
Курсовая |
33(+) |
2022 |
1530 |
|
16161 (906862) |
Организация работы АПК «Безопасный город» в субъекте Российской ФедерацииВведение 3 Глава 1. Совершенствование и внедрение IT-технологий в деятельности органов внутренних дел Российской Федерации 5 1.1. Перспективы развития АПК «Безопасный город» 5 1.2. Концепция АПК «Безопасный город» 8 Глава 2. Информационно-телекоммуникационные технологии в деятельности органов внутренних дел Новосибирской области 12 2.1. Развитие информационных технологий в ГУ МВД России по Новосибирской области 12 2.2. Положительный опыт внедрения АПК «Безопасный город» 17 Заключение 20 Список литературы 23 Приложение 24 |
Курсовая |
30(+) |
2015 |
1360 |
|
16082 (903627) |
Основные вопросы обеспечения информационной безопасности Российской ФедерацииВведение 3 1. Доктрина информационной безопасности: анализ и предложения по совершенствованию 5 2. Кибертерроризм как угроза национальной информационной безопасности 14 3. Безопасность интернет-банкинга как часть информационной безопасности 22 Заключение 29 Список литературы 31 |
Курсовая |
33(+) |
2018 |
1360 |
|
163163 (505949) |
Основы визуализации данных на ЭВМВведение 3 1. Теоретические основы компьютерной визуализации информации 4 1.1. Сущность визуализации данных на ЭВМ 4 1.2. Технологии компьютерной графики 6 2. Визуализация трехмерных моделей 8 2.1. 3ds Max 8 2.2. Unity 3d 10 3. Практическая часть 13 3.1. Создание модели Математического факультета Дагестанского Государственного университета 13 3.2. Создание игры в Unity 3d 30 Заключение 32 Список литературы 33 |
Курсовая |
34(+) |
2015 |
1360 |
|
163446 (907863) |
Основы программирования и реализация программ на языке C#ВВЕДЕНИЕ 3 ГЛАВА 1. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ 6 1.1. История развития вычислительной техники 6 1.2. История компьютеров и языков программирования 12 ГЛАВА 2. ЯЗЫК ПРОГРАММИРОВАНИЯ ВЫСОКОГО УРОВНЯ C# 14 2.1. Языки программирования высокого уровня 14 2.2. Язык программирования C# 16 2.3. Основы программирования на C# 18 ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ ОКОННОГО ПРИЛОЖЕНИЯ В C# 22 3.1. Алгоритм Флойда-Уоршелла 22 3.2. Разработка графического интерфейса 23 3.3. Кодирование событий 25 3.4. Тестирование программы 26 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 32 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 33 ПРИЛОЖЕНИЕ 35 |
Курсовая |
40(+) |
2024 |
2040 |
|
163346 (901540) |
Основы проектирования и эффективность корпоративных информационных системВведение 3 Глава 1. Методологические основы проектирования корпоративных информационных систем 5 1.1. Проектирование корпоративных информационных систем и основные требования, предъявляемые к ним 6 1.2. Методология проектирования корпоративных информационных систем 8 1.3. Методы и методика внедрения КИС 12 Глава 2. Критерии оценки эффективности КИС 19 2.1. Система бизнес-индикаторов 21 2.2. Портфельное IT-внедрение и анализ альтернатив 25 2.3. Эволюция иерархий «Эффекты» и «Риски» и комплексная оценка этого процесса 27 2.4. Интегральная оценка обоснованности IT-внедрения 28 Заключение 31 Список литературы 32 |
Курсовая |
33(+) |
2021 |
1700 (14.12.2021) |
|
163613 (9012707) |
Особенности автоматизации на предприятииВведение 3 Глава 1. Автоматизация производства 4 1.1. Виды автоматизации производства 4 1.2. История развития автоматизации производства 5 1.3. Методы автоматизации производства 6 Глава 2. Автоматизация производства малого предприятия с помощью современных IT-технологий 8 Глава 3. Условная классификация современных систем автоматизации 10 3.1. Коробочные системы. Достоинства и недостатки 10 3.2. Адаптируемые системы. Достоинства и недостатки 12 3.3. Заказные системы. Достоинства и недостатки 14 Глава 4. Автоматизация производственного процесса малого предприятия на примере «Кафе» 15 Заключение 17 Список литературы 18 |
Курсовая |
18(+) |
2020 |
612 (04.02.2021) |
|
163117 (504037) |
Особенности и значение введения Интернет-2Введение 3 Глава 1. Происхождение 5 1.1. У истоков зарождения сети «Интернет» 5 1.2. Определение понятия 7 1.3. История проекта 8 Глава 2. Сущность проекта 11 2.1. Сравнительная таблица «Интернет и Интернет-2» 11 2.2. Особенности «Интернет-2» 12 2.3. «Интернет-2» в России 18 Заключение 20 Список литературы 22 |
Курсовая |
24(+) |
2015 |
1020 |
|
164070 (9018126) |
Оформление текста модулей на 1С:EDTПеречень обозначений и сокращений 3 Введение 4 Глава 1. Обзор существующих подходов к оформлению документов для 1С:EDT 6 1.1. Обзор платформ 6 1.2. Методология плагинов 7 1.3. Анализ существующего оформления документов в 1С:EDT 8 Глава 2. Проектирование текстовых модулей под конкретные задачи с использованием Eclipse 11 2.1. Разработка текста модулей на 1С:EDT 11 2.2. Описание программного средства 12 2.3. Рекомендации и инструкции к программе 14 Заключение 16 Список литературы 18 Приложение 19 |
Курсовая |
20(+) |
2023 |
850 |
|
163585 (9012088) |
Очистка текста с использованием библиотеки языка Python (отчет)Введение 3 Глава 1. Теоретическое обоснование определения «обработка естественного языка» 5 1.1. Обработка естественного языка 5 1.2. Методы обработки естественного языка 6 1.3. Основные задачи обработки естественного языка 8 1.4. Трудности, возникающие при выполнении задач обработки естественного языка 10 Глава 2. Практическая реализация статистического метода обработки естественного языка 11 2.1. Постановка задачи 11 2.2. Программное обеспечение, предназначенное для выполнения задачи 12 2.3. Разработка программного обеспечения 15 2.3.1. Классы для статистической обработки текста 15 2.3.2. Коллекция данных для проведения эксперимента 18 Глава 3. Результаты экспериментов 19 Заключение 21 Список литературы 22 Приложение 23 |
Курсовая |
25(-) |
2019 |
986 |
|
163516 (806285) |
Параллельная реализация алгоритма решения задачи о наибольшей кликеВведение 3 Глава 1. Задача о наибольшей клике 5 Глава 2. Алгоритмы решения задачи о наибольшей клике 7 2.1. Алгоритм простой итерации 7 2.2. Алгоритм расширенной итерации с удалением 7 2.3. Алгоритм с учётом перекрытий 8 2.4. Алгоритм Брона-Кербоша 8 2.5. Алгоритм Хансера 10 2.6. Выбор алгоритма 11 Глава 3. Технологии параллельного программирования 12 Глава 4. Реализация алгоритма Брона-Кербоша 14 4.1. Оценка возможности распараллеливания 14 4.2. Детали реализации 17 4.2.1. Генерация графа для исследования 17 4.2.2. Варианты распределения вычислений между потоками 18 4.3. Результаты работы 20 Заключение 24 Список литературы 25 Приложения 27 |
Курсовая |
32(+) |
2019 |
1700 |
|
16116 (806507) |
Парсинг и таргетирование в сообществах социальной сети ВКонтактеВведение 3 Глава 1. Выбор инструментальных средств 5 1.1. Стандартные средства 5 1.2. Библиотека Material Design Lite 6 1.3. БЭМ-методология 7 1.4. Библиотека jQuery 8 1.5. Технология AJAX 10 1.6. Плагин iframeTracker jQuery Plugin 13 1.7. "Медийный отпечаток" 14 Глава 2. Игровой портал 18 2.1. База данных 18 2.2. Описание таблиц базы данных 20 2.3. Игра КНБ 25 2.4. Ежедневный бонус 27 2.5. Личные сообщения 28 2.6. Редактирование личной страницы 29 2.7. Создание тикетов 30 2.8. Панель управления 31 Глава 3. Парсинг и таргетирование 34 3.1. API ВКонтакте 34 3.2. Парсинг 35 3.3. Парсер 1 группы пользователей 36 3.4. Парсер 2 группы пользователей 38 3.5. Таргетирование 40 Заключение 42 Список литературы 43 |
Курсовая |
43(+) |
2019 |
2040 |
Как купить готовую курсовую работу по информатике, информационным технологиям
- Вы находите готовую курсовую работу по информатике, информационным технологиям в нашем каталоге. Если тема, объем и содержание удовлетворяют Вашим требованиям, то Вы просто нажимаете на работу и оформляете форму заказа.
- Получаете на указанный Вами электронный адрес инструкции по оплате, выполняете их.
- Подтверждаете оплату любым удобным способом и получаете работу.
В целом, выбрав работу, нажмите на нее и далее действуйте по инструкции.
Зачем покупать готовую курсовую работу по информатике, информационным технологиям
- Во-первых, Вы приобретаете готовую курсовую работу в несколько раз дешевле, чем такая же работа на заказ.
- Во-вторых, все представленные в нашей коллекции работы уже были сданы и успешно защищены - следовательно, Вы не приобретаете «кота в мешке», а получаете работу, которая ранее была проверена преподавателем. Естественно, любую готовую работу, мы добавляем в Каталог только после окончательной ее защиты.
- В-третьих, если Вы решили писать работу самостоятельно и не знаете с чего начать, то купив у нас готовую курсовую работу, Вы получите отличный каркас для написания своей работы.
Приобретая у нас готовую курсовую работу по информатике, информационным технологиям, Вы экономите не только деньги, но и время.