8D07106 Автоматизация и управление в ВКТУ им. Д. Серикбаева

Дисциплины

• Применение методов искусственного интеллекта в задачах автоматизации и управления

  В ходе изучения данной дисциплины рассматриваются вопросы применения нейронных сетей для аппроксимации функций, а также в контроллерах управления, в задачах идентификации объекта управления и в задачах компьютерной симуляции систем автоматического управления. В результате обучения приобретаются знания об архитектуре и стратегии обучения нейронных сетей, а также о программных средствах создания и обучения нейронных сетей, о генетических алгоритмах и их применении к задачам автоматического управления, формируются умения и навыки применения методов искусственного интеллекта к различным задачам автоматизации и управления с использованием современных компьютерных и информационно-коммуникационных технологий.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы оценки эффективности инновационных проектов в области автоматизации и управления

  Дисциплина направлена на изучение методов оценки эффективности инновационных проектов в области автоматизации и управления. Рассматриваются основные подходы к оценке эффективности инновационных проектов, различные инструменты и методики, которые можно применять для оценки успеха и результативности таких проектов. Курс включает в себя изучение случаев из практики и анализ научных исследований в данной области.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Инновационные технологии в автоматизации и управлении

  Дисциплина направлена на изучение современных технологий и методов, применяемых в автоматизации и управлении процессами в различных областях промышленности, бизнесе и технике. Рассматриваются принципы функционирования и применения инновационных систем автоматизации, такие как искусственный интеллект, интернет вещей (IoT), машинное обучение, облачные вычисления и другие. В процессе изучения докторанты осваивают методы проектирования, разработки и внедрения инновационных систем автоматизации, анализируют существующие решения и разрабатывают собственные проекты с использованием новейших технологий.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы научных исследований

  Дисциплина формирует знания по основам оптимальной структуры организации и планирования научного эксперимента, управления и организации научной и научно-технической деятельности, представления и обсуждения результатов исследования и оформлению всех необходимых для этого документов. В изучение курса входит знакомство с классификацией, основными видами научного исследования, с приоритетными научными направлениями развития науки в Республике Казахстан, со структурой научных бумаг (конспектов, отчетов, тезисов, статей, патентных заявок диссертации). Результатом изучения курса должно стать усвоение основных понятий и определений научного исследования, приобретение умений и навыков поиска и обзора достоверной научно-технической информации, выбор метода исследования и представления его результатов с применением современных компьютерных и информационно-коммуникационных технологий.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Академическое письмо

  Дисциплина способствует дальнейшему развитию у обучающихся умений посредством достаточно убедительного научного текста (статьи, диссертации, рецензии, монографии, аннотации) выражать и обосновывать свои мысли при выполнении собственных исследовательских проектов и программ в сфере своей деятельности и предоставлять результаты в письменной форме в соответствии с правовыми нормами Республики Казахстан и международного академического сообщества на казахском, русском и английском языках.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Проектирование и эксплуатация цифровых систем автоматики

  Дисциплина направлена на изучение принципов проектирования, разработки и эксплуатации цифровых систем управления и автоматизации различных процессов. В рамках этой дисциплины докторанты изучают основные задачи и методы проектирования цифровых систем, овладевают навыками анализа, моделирования и оптимизации таких систем, изучают технологии программирования микроконтроллеров, микропроцессоров, цифровых сигнальных процессоров, а также осваивают методы тестирования и отладки цифровых устройств. В процессе обучения дается практический опыт работы с программным обеспечением для проектирования и симуляции цифровых систем, а также средствами автоматизации проектирования.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Инжиниринг управления технологическими процессами и промышленный Интернет вещей

  Дисциплина объединяет в себе знания из области инжиниринга производства и технологий промышленного интернета вещей (IIoT). Рассматриваются методы и инструменты управления производственными процессами с использованием современных информационно-коммуникационных технологий. Основное внимание уделяется оптимизации производственных процессов, управлению качеством продукции, мониторингу оборудования и ресурсов, а также анализу данных для принятия управленческих решений. В процессе изучения курса приобретаются навыки внедрения цифровых технологий в производственную среду и повышения эффективности производства.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Применять методы оценки эффективности инновационных проектов в области автоматизации и управления в различных сферах промышленности.
• Применять современные технологии, методы и подходы к автоматизации процессов, новейшие программные и аппаратные средства для повышения эффективности управления и оптимизации производственных процессов.
• Применять теоретические и экспериментальные методы исследований для решения научных и технических проблем в сфере автоматизации и управления.
• Обсуждать результаты своих исследований и представлять их в виде научных публикаций, информационно-аналитических материалов и презентаций.
• Применять микроконтроллерную технику в отраслях производства, проектировать и разрабатывать приложения и услуги Интернета вещей, адаптированных к промышленным потребностям "Индустрии 4.0".
• Проектировать цифровые системы управления с построением моделей и анализом их устойчивости и качества поведения.
• Применять методы искусственного интеллекта к различным задачам автоматизации и управления с использованием современных компьютерных и информационно-коммуникационных технологий.