8D07104 Автоматизация и управление в КарИУ

Дисциплины

• Технологии и инструменты Big Data

  Дисциплина рассматривает технологии подготовки, хранения, обработки и анализа больших данных. Осваивается практическое применение получаемых знаний. Знания, полученные в результате освоения дисциплины, помогут при сборе и анализе огромных объемов структурированной или неструктурированной информации, при разработке моделей.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Бизнес-планирование инновационных проектов в автоматизации и управлении

  Дисциплина посвящена системам сбора, обработки, хранения и предоставлению информации, необходимой для организации контроля, планирования и оперативного управления производством. Рассматриваются инновационные подходы для решения проблем в автоматизированном управлении производством.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Технологии искусственного интеллекта в системах автоматизации и управления

  Изучаются методы проектирования и создания интеллектуальных систем для управления техническими объектами и технологическими процессами, базовые алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей, программные и аппаратные методы реализации искусственных нейронных сетей и нечетких алгоритмов управления. Рассматриваются подходы к математическому описанию производственных систем в условиях неопределенности, вопросы применения методов экспертной оценки и теории нечетких множеств, методология моделирования производственных систем и процессов в условиях неопределенности.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Академическое письмо

  Целью дисциплины является освоение стиля изложения научных работ, представляющего собой умение излагать мысли в научных работах в сжатой и доступной форме с соблюдением общепринятых правил научного или публицистического стиля изложения и определенных требований к структуре текста и его оформлению с развитием умений аргументирования и перефразирования

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы научных исследований

  Целью дисциплины является ознакомление с методологическими основами научного познания; методами теоретических и экспериментальных исследований в области наноматериалов и нанотехнологий; общими вопросами математического моделирования в научных исследованиях, вопросами поиска, обработки и систематизации научно-технической информации по заданной теме, а также оформления результатов исследований в виде научных отчетов и статей в рецензируемых журналах, входящих в международные базы данных (Scopus, Clarivate Analytics)

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Системный анализ в инженерных исследованиях

  В дисциплине рассматриваются основные составляющие теории систем и системного анализа, внутренние и внешние свойства систем. Изучаются вопросы теории управления и принятия решений, математического моделирования, статические и динамические задачи оптимизации. При изучении дисциплины формируются навыки планирования и проведения экспериментов для исследования систем, использования поисковых методов условной и безусловной оптимизации, решения многокритериальных задач в автоматике.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Проектирование и эксплуатация цифровых систем автоматики

  Рассматриваются общие подходы к построению моделей цифровых объектов и дискретных процессов, анализ качества их поведения, современные методы аналитического конструирования регуляторов. Изучаются особенности цифровых систем и методы их исследования, цифровые законы управления, дискретизация непрерывных процессов и простейших импульсных систем. Докторанты получают навыки получения передаточных функций цифровых систем, определения их устойчивости, изучают требования к эксплуатации цифровых систем управления.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Теория адаптивного управления

  Изучаются основы математических методов построения адаптивных систем, основные схемы систем адаптивного управления. Рассматриваются системы автоматического управления с пассивной адаптацией, самонастраивающиеся системы, адаптивные системы с эталонной моделью, с идентификатором, с настраиваемой моделью объекта управления. При изучении дисциплины докторанты приобретают навыки анализа, синтеза и моделирования адаптивных систем управления, программно-аппаратной реализации адаптивных систем различного типа.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

Профессии

Результаты обучения

• Профессионально излагать результаты своих исследований и представлять их в виде научных публикаций, информационно-аналитических материалов и презентаций
• Формулировать цель, задачи и методику проведения научного исследования
• Использовать теоретические и экспериментальные методы исследований для решения научных и технических проблем в сфере автоматизации и управления
• Производить анализ, синтез и моделирование адаптивных систем управления различных типов
• Решать производственные и научные многокритериальные задачи с использованием системного анализа, поисковых методов условной и безусловной оптимизации
• Решать задачи синхронизации, координации, анализа и оптимизации производственных и бизнес процессов
• Применять методы и подходы аналитической обработки больших объемов данных при решении задач, связанных с управлением в сложных технических системах с помощью современного программного обеспечения в предметной области
• Производить грамотную экономическую оценку разрабатываемых решений при реализации научной и инновационной деятельностей в области автоматизации
• Создавать интеллектуальные системы управления техническими объектами и технологическими процессами, используя программные и аппаратные методы реализации нечеткой логики и нейронных сетей
• Проектировать цифровые системы управления с построением моделей и анализом их устойчивости и качества поведения
• Осуществлять преподавательскую деятельность по образовательным программам высшего и послевузовского образования