ВОПРОСЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЗАЧЕТУ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ОСНОВЫ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ» ( информационные технологии и системы цифровой экономики)
Развернутые ответы на вопросы ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЗАЧЕТУ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ОСНОВЫ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ»
Оглавление
1. Основные понятия: информатизация, цифровизация, автоматизация, цифровая трансформация, роботизация, сетевой эффект 4
2. Информационное общество и его отличительные признаки 5
3. Эволюция информационного общества 6
4. Основные события в эпоху становления информационного общества 7
5. Закон Гордона Мура 8
6. Закон Роберта Меткалфа 9
7. Закон Бекстрома 9
8. Закон Дэвида Рида 10
9. Электронная коммерция. Основные события в эпоху развития электронной коммерции 11
10. Электронный бизнес. Основные события в эпоху развития электронного бизнеса 13
11. Сетевая экономика. Особенности сетевой экономики. Принципы сетевой экономики 14
12. Цифровая экономика 14
13. Экосистема цифровой экономики 16
14. 6 кластеров цифровой экономики 16
15. 3 сектора вовлеченности 18
16. 10 сквозных технологий цифровой экономики 18
17. Показатели цифровизации экономики: DESI, NRI, DEI 21
18. Облачные технологии: определение, обязательные характеристики, виды облаков, модели обслуживания облачных технологий, достоинства и недостатки облаков 22
19. Мобильные технологии: определение, модели внедрения мобильных технологий, администрирование мобильных устройств, архитектура корпоративных платформ мобильной безопасности, риски 24
20. Робототехника: определение робота, типы робототехники, короботы, тренды робототехники 27
21. Цифровые платформы: определение, эффекты, функции платформ, типы платформ 30
22. Технологии виртуальной и дополненной реальности: определения, гаджеты для VR, категории VR, различия AR и VR 31
23. Интернет вещей: определение, модели обеспечения связи при внедрении IoT; оборудование и технологии, обеспечивающие межмашинные коммуникации 33
24. RFID 35
25. NFC 36
26. CEP 37
27. SCADA 38
28. ZigBee 39
29. IDS/IPS 41
30. Туманные вычисления 42
31. Граничные вычисления 42
32. Недостатки интернета вещей 44
33. Big Data: определение, техники и методы анализа данных, технологии, характеристики Big Data (3V), источники Big Data 45
34. Data Mining 47
35. Искусственный интеллект: определение, AI vs ML vs Нейросети vs Глубокое обучение 48
36. Машинное обучение: определение, классическое с учителем, классическое без учителя, обучение с подкреплением, ансамблевые методы (бустинг, беггинг, стекинг), нейросети и глубокое обучение 50
37. AI vs ML vs DS 53
38. Квантовые технологии: определение, квантовая передача информации, квантовая сенсорика, квантовые вычисления, квантовый компьютер, кубит 55
