7M07128 Интеллектуальные системы управления в КазНУ им. аль-Фараби

Дисциплины

• Теория нелинейных многомерных систем управления технологическими процессами

  Цель дисциплины является формирование способности анализировать нелинейные процессы и определять взаимозависимости параметров системы управления друг от друга, а также разрабатывать аналитические методы синтеза оптимальных алгоритмов автоматического управления нелинейными многомерными технологическими процессами.В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Нелинейные многомерные САУ с заданными структурными схемами, видами нелинейности САУ. Варианты числовых параметров САУ и их линеаризация методом фазовых плоскостей. Метод преобразования заданных нелинейных уравнений системы автоматизации к специальной управляемой форме Жордана. Освоение теоретических положений линеаризующего управления, позволяющего преобразовать исходный неопределенный нелинейно-квадратичный функционал в обычный квадратичный критерий качества. Оптимальные алгоритмы автоматизации многомерных задач управления ТП как результат решения с помощью MATLAB уравнения Риккати.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Программно-аппаратное обеспечение IoT

  Цель дисциплины является формирование способности разрабатывать аппаратное и программное обеспечение систем IoT для стимулирования инноваций в области цифровизации промышленности. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Переход к mesh-сетям. Безопасность системы IoT. Беспроводные технологии. Инновационные кремниевые чипы.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Математические методы в интеллектуальных системах управления

  Цель дисциплины является формирование способности применять современные методы, модели и алгоритмы интеллектуальных систем и проводить исследование информационных процессов в таких системах. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Основные функциональные возможности интеллектуальных систем (ИС) и их элементарная база. Анализ возможности применения робастных методов в ИС высокой точности и надежности. Математические основы робастного управления. Общая постановка задачи робастного управления. Программная реализация робастных методов управления интеллектуальными системами. Анализ возможностей использования методов адаптации и самоорганизации в ИС. Решение задач анализа изображений в ИС с использованием нейро-нечетких, робастных и адаптивных подходов. Применение искусственных нейронных сетей в ИС. Основные схемы и задача управления на основе искусственных нейронных сетях. Стохастические методы решения задач ИСУ. Программное обеспечение ИСУ.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Педагогика высшей школы

  Цель – формирование способности к педагогической деятельности в вузе на основе знаний дидактики высшей школы, теорий воспитания и менеджмента образования, анализа и самооценки преподавательской деятельности. Курс рассматривает проектирование образовательной деятельности будущего преподавателя с применением КТО, реализации Болонского процесса, овладения лекторским, кураторским мастерством с использованием стратегий и методов обучения/воспитания и оценивания (TLA-стратегий).

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Математические методы расчета влияния систем IoT на эффективность бизнеса

  Цель дисциплины цель данной дисциплины является формирование способности применять математические модели и методы расчета влияния механизации, автоматизации, информатизации и промышленного интернета вещей (IIoT) на эффективность бизнес процессов. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Расчетные схемы виде ПО эффективности IIoT систем, в виде последовательности и взаимосвязи алгоритмов расчетов по следущим этапам: этап 1-моделирование учета неэкономических критериев и сравнения ее аналогом, этап 2-определение имитационным моделированием капитальных вложений и условий привлекательности инвестирования, этап 3-определение экономико-математическим моделированием эффективности IIoT и расчета срока окупаемости инвестиций. Моделирование учета технико-экономических с приоритетеными весовыми показателями производства в технологии Индустрии 4.0 по объемам и номенклатуре выпускаемой продукции, ее качества,режимов работы. уров цен и социальных факторов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Интеллектуальные системы управления в IIoT

  Цель дисциплины является освоение принципов работы сенсоров, актуаторов и протоколов обмена данными по проводным и беспроводным компьютерным сетям для построения многопроцессорной интеллектуальной системы управления характерной для коллективного взаимодействия промышленных устройств IoT. Принципы IIoT обмена данными от датчиков к актуаторам.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Модели межмашинного взаимодействия

  Цель дисциплины является формирования способности проектировать и использовать программное обеспечение виртуально моделирующего межмашинного взаимодействия М2М смарт систем. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Обзор моделей программного обеспечения для виртуального моделирования М2М. Особенности виртуальной модели беспроводного обмена данным устройств IoT и М2М. Стандарты беспроводного М2М, протокол САN для связи между автомобилями и M-Bus для дистанционного снятия показаний со счетчиков потребления электроэнергии. Радиочастоты промышленного, научного и медицинского М2М, используемые для физического транспортного уровня сигналов устройств М2М.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• История и философия науки

  Курс вводит в проблематику феномена науки как предмета специального философского анализа, формирует знания об истории и теории науки; о закономерностях развития науки и структуре научного знания; о науке как профессии и социальном институте; о методах ведения научных исследований; о роли науки в развитии общества.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Иностранный язык (профессиональный)

  Цель дисциплины заключается в приобретении и совершенствовании компетенций в соответствии с международными стандартами иноязычного образования, способных конкурировать на рынке труда, т.к. через иностранный язык будущий магистр получает доступ к академическим знаниям, новым технологиям и современной информации, позволяющих использование иностранного языка как средства общения в межкультурной, профессиональной и научной деятельности будущего магистра.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Системы проектирования IoT

  Цель дисциплины состоит в формировании навыков построения и проектирования систем на базе IoT устройств. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Применение IoT устройств. Классификация IoT устройств. Особенности проектирования систем на базе Arduino, Raspberry Pi, ESP 2866, ESP 32.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Организация и планирование научных исследований (англ.)

  Цель дисциплины сформировать у магистрантов навык к проведению научных исследований, научно-методической работы, социализации обучающихся и обеспечение их участия в системе корпоративного управления ОВПО. Дисциплина направлена на взаимодействование со стейкхолдерами, участие в исследовательских проектах в области традиционных и новых медиа, формулирование исследовательской задачи, сбор данных для проведения анализов и получения результатов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Контроллеры и симуляторы при проектировании решений «Индустрия 4.0»

  Цель дисциплины является формирование способности применять программное обеспечение современных промышленных контроллеров для симулирования алгоритма интеллектуального управления многопроцессорной системой человеко-компьютерного взаимодействия в проектируемой среде принятия решений интеллектуальных систем управления (ИСУ) по принципам Индустрии 4.0.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Построение и анализ алгоритмов

  Цель дисциплины состоит в формировании способности реализовывать высокоэффективные алгоритмы и структуры данных для фундаментальных вычислительных задач в различных областях. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Основные алгоритмы: асимптотическая запись, рекурсия, парадигма «разделяй и властвуй», базовые структуры данных. Сбалансированные бинарные деревья, 2-3 дерева, B-деревья, структуры для множеств, хеширование, сжатие текста (кодирование Хаффмана). Применение алгоритмов максимального потока Рандомизированный выбор и сортировка. Автоматы, сопоставление строк (алгоритм Бойера и Мура, алгоритм Кнута-Морриса-Пратта), сопоставление с образцом. Классы сложности P и NP, NP-полнота, некоторые NP-полные задачи. Стратегии параллельного дизайна. Алгоритмы распределенных вычислений.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Психология управления

  Цель дисциплины: сформировать способность применять важнейшие аспекты сферы управления в процессе профессионального становления. В рамках курса раскрываются предмет, основные принципы психологии управления, личность в управленческих взаимодействиях, управление поведением личности, психология управления групповыми явлениями и процессами, психологические особенности личности руководителя, индивидуальный стиль управления, психология влияния в управленческой деятельности, управление конфликтными ситуациями.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 3
  

• Безопасность в интеллектуальных системах управления

  Цель дисциплины изучение биометрических систем защиты информации, рассмотрение принципов их действия, методов и применения на практике.В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Биометрическая идентификация личности. Контроль доступа по папиллярному узору, по геометрии лица, по сетчатке, по радужке, по геометрии кисти руки.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Анализ и проектирование встроенных систем IoT

  Цель дисциплины является формирование способности проводить анализ и проектирование структуры IoT во взаимодействии с сервером, другими устройствами. Обеспечение доступа к данным устройств и наглядному представлению результатов анализа. Современные IoT-решения на базе протоколов передачи данных.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Аналитика Big Data в Internet of Things

  Цель дисциплины состоит в формировании способности управлять данными, полученными с датчиков IoT, а также использовать аналитику данных. Средства и инструменты статической обработки данных. Средства и инструменты потоковой обработки данных. Средства и инструменты хранения данных. Разнородность и семантика данных. Анализ данных.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Управление дискретными технологическими процессами

  Цель дисциплины является формирование способности решать теоретические и прикладные задачи управления цифровых систем с контролем их технологических процессов (ТП) в различных отраслях промышленности. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Значение управления ТП в повышении эффективности цифрового производства. Средства управления технических систем с дискретным ТП. Промышленные системы цифрового управления процессами. Особенности управления техническими системами дискретного действия. Логическое управление. Управление сложными производственными системами. Математическое моделирование объектов цифровых систем. Цифровое управление, идентификация и адаптация в технических системах. Дистанционное автоматическое регулирование цифровыми объектами. Схемы управления типовыми техническими системами. Основные функции АСУ ТП. Виды обеспечения дискретных АСУ ТП. Архитектура цифровых систем управления.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Робастность и управляемость коллективных роботов Matlab

  Цель дисциплины является изучение принципов построения коллективных роботов с расчет робастности и управляемости в среде MatLab.В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Понятие робастности (robastness) и управляемости динамических систем, работающих в неопределенности внутренних параметров системы управления. Понятие простейших коллективных роботов и их "роевый" интеллект. Значимость шаговых сервоприводов в работе простейших коллективных роботов. Robust Control Toolbox для моделирования неопределенных систем и компьютерного моделирования робастности системы, используя средства анализа надежности управления.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Моделирование процесса принятия решений в автоматизированных системах

  Цель дисциплины выработать навыки и умения по комплексной автоматизации управления предприятием, путем математического и компьютерного моделирования его производственно-технологической деятельности. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Моделирование производственной системы как функции времени. Моделирование и автоматизации масштабирования технологического процесса. Моделирование и автоматизация процесса оперативного управления производства продукции с учетом экзогенных факторов. Моделирование и автоматизация процесса управления производственными запасами предприятия. Моделирование и автоматизация процесса управления расписанием работы технологической линии. Моделирования и управления процессами ценообразования и сбыта продукции на рынке совершенной, олигополистической и монопольной конкуренции.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Визуализация в интеллектуальных системах управления

  Цель дисциплины является изучение методов графической визуализации HMI экранах, широко применяемых для повышения информативности передачи технологических данных эксперту-технологу в современных интеллектуальных системах управления (ИСУ). В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Способы настройки пилотных микроконтроллерных комплексов, оснащенных HMI графическими экранами. Методы конфигурирования устройств графического отображения информации с микроконтроллерами по проводным промышленным сетям обмена технологическими данными. Методы программирования графического редактора при создании программ визуализации ИСУ для взаимодействия экрана HMI Симатик KTP900 Basicс микрокнтроллерами s7-1200. Наборы задач по анимации практически важных задач ИСУ.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Оптимальное управление объектами автоматизации

  Цель дисциплины является овладение методами исследования и классификации задач, возникающих при построении интеллектуальных систем управления, а также формирование навыков работы с научной литературой, в том числе при выполнении междисциплинарных проектов.Дискретные и непрерывные системы, оптимизация при фиксированных значениях.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Применять программные средства для обработки, хранения и передачи облачных данных, проводить исследования в области анализа и проектирования встроенных систем IoT с помощью облачных сервисов.
• Разрабатывать аппаратные и программные решения для систем IoT, стимулируя инновации в цифровизации промышленности, а также проектировать и внедрять программное обеспечение для межмашинного взаимодействия умных систем.
• Самостоятельно проводить научные исследования, понимать текущие вопросы исследования, анализировать и критически относиться к различным источникам информации, применять их для структурирования и формулирования рассуждений.
• Разработать методы обработки и анализа больших данных корпоративных систем и приложений для улучшения бизнес-процессов, создавать программные средства по хранению больших данных и извлечению из них полезной информации.
• Использовать математические методы, модели и алгоритмы для разработки интеллектуальных систем управления, а также проектировать и внедрять системы поддержки принятия решений в автоматизированных системах, соответствующих принципам Индустрии 4.0.
• Применять методы безопасности сетевых каналов, проводить мониторинг системы для обнаружения уязвимых мест (в сети, в приложениях, в устройствах), обеспечивать безопасность систем IoT.
• Проводить аналитический анализ для прогнозирования технического обслуживания IoT устройств, проектировать модели коллективных сенсорных смарт М2М устройств и прототипов виртуальных моделей.
• Использовать методы и инструменты из различных мультидисциплинарных областей, представлять результаты исследований в различных формах в национальных научных изданиях, на конференциях с учетом специфики аудитории, быть толерантным, эффективно работать в команде при поиске и решении научно-исследовательских проблем.
• Разработать модели IoT систем согласно требованиям клиентов, расширять функциональные возможности систем IoT и улучшать характеристики решения отдельных задач в соответствии с новым или дополненным техническим заданием.
• Вести научно-педагогическую деятельность, внедрять результаты исследований в практическую педагогическую деятельность, вырабатывать профессионально-педагогические компетенции, всестороннюю подготовку к успешному научному творчеству необходимые для самостоятельного продолжения дальнейшего обучения в изучаемой области.