Навчально-методичні матеріали (СКЛА)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено підручники, навчальні посібники, практикуми, матеріали до курсів лекцій, програми дисциплін, авторами або укладачами яких є науково-педагогічні працівники кафедри.
Переглянути
Перегляд Навчально-методичні матеріали (СКЛА) за Автор "Чепілко, М. М."
Зараз показуємо 1 - 2 з 2
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Основи алгоритмiзацiї та програмування. Частина 2. Основи програмування. Комп’ютерний практикум(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Чепілко, М. М.Метою видання навчального посiбника ”Основи алгоритмiзацiї та програмування. Частина 2. Основи програмування. Комп’ютерний практикум” є допомога студентам у закрiпленнi та поглибленому розумiннi теоретичних положень та методiв структурного та об’єктно-орiєнтованого програмування на мовi С++, набуттi досвiду побудови практично значимих програмних додаткiв, моделюваннi та аналiзi актуальних фiзикотехнiчних процесiв стосовно аерокосмiчних технологiй шляхом виконання спецiально сформульованих 8-ми комплексних завдань для самостiйної роботи. Виконання завдань вимагає активного використання студентом набутих знань з вищої математика, фiзики та основ алгоритмiзацiї i програмування. У кожному завданнi розглянуто певний фiзико-технiчний сценарiй, описана його математична модель, наведено приклад екранної форми та програмного коду комп’ютерного додатку, де робиться акцент на тому чи iншому методi структурного чи об’єктно-орiєнтованого програмування на мовi С++. Надаються методичнi рекомендацiї, що до виконання завдання. Захист виконаних завдань передбачає аналiз функцiоналу вiдкомпiльованого виконавчого файлу та якостi написання програмного коду. Кожний пiдроздiл посiбника також мiстить запитання студентам для самоконтролю їх знань.Документ Відкритий доступ Теорiя ймовiрностi та математична статистика. Курс лекцiй(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Чепілко, М. М.Метою видання навчального посiбника ”Теорiя ймовiрностi та математична статистика. Курс лекцiй” є допомога студентам у закрiпленнi та поглибленому розумiннi означень, теоретичних положень та методiв теорiї ймовiрностi та математичної статистики. У навчальному посiбнику для першого роздiлу на основi використаної лiтератури вiдiбрано традицiйний матерiал теорiї ймовiрностi, який є математичною основою для другого роздiлу навчального посiбника, де викладаються основи математичної статистики. Навчальний матерiал другого роздiлу навчального посiбника викладається з використанням бiблiотек (для розв’язку основних задач математичної статистики) такої мови програмування високого рiвня, як Python 3.*. Такий пiдхiд до викладання математичної статистики вiдповiдає вимогам часу, оскiльки нинi Python 3.* активно використовується в аналiзi великих даних, машинному навчаннi, задачах штучного iнтелекту. У кожному пiдроздiлi методичного посiбника для прикладiв пiдiбрано найбiльш типовi задачi теорiї ймовiрностi та математичної статистики та наведенi їх роз’язки. Для частини задач наведенi приклади розв’язкiв з використанням мови програмування Python 3.*. Кожний пiдроздiл посiбника також мiстить запитання студентам для самоконтролю їх знань.