8D07103 Автоматизация и управление в АУЭС

Дисциплины

• Экспертные системы и методы искусственного интеллекта

  Структура и состав экспертных систем. Методы принятия решения в экспертных системах. Современное состояние исследований в области искусственного интеллекта. Примеры использования методов искусственного интеллекта для исследования и разработки систем автоматизации технологических процессов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• MES- и ERP-системы управления производственными и бизнес-процессами

  Принципы и технологии управления производственными процессами планирования, проектирования, инженерного анализа, управления данными производственного процесса. Приемы разработки систем автоматизации планирования, проектирования, инженерного анализа и систем управления данными (Big Data) производственных объектов энергетики и связи.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Машинное обучение в автоматизированных системах

  Специализированные алгоритмы и подходы искусственного интеллекта, а также принципы их интеграции в системы управления, мониторинга и аналитики. В рамках курса обсуждаются задачи оптимизации, прогнозирования, классификации и кластеризации, а также методы адаптивного управления и обратной связи. Особое внимание уделяется применению машинного обучения в таких областях, как промышленность, транспорт, энергетика, автоматизированные системы управления и робототехника

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Математические инструменты систем управления

  Математическая модель и математическое моделирование процессов. Классификация задач оптимального управления. Вариационные методы и их применение в задачах автоматизации. Принцип максимума Л.С. Понтрягина. Задачи оптимального быстродействия. Управляемость и наблюдаемость систем. Метод динамического программирования для непрерывных и дискретных систем. Достаточные условия оптимальности управляемых динамических систем.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Машинное обучение и интеллектуальные системы

  Методы и алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться из данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Это включает в себя различные подходы, такие как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением, а а также их применение в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, прогнозировании, принятии оптимальных решений и другие.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Математические модели и методы исследования динамических процессов

  Изучается современная теория сложных систем: количественные методы управления, планирования и проектирования в условиях неполной информации. Математические методы: прогнозирования поведения сложных систем; управления в условиях риска и неопределенности и методы адаптации и обучения.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 4
  

• Академическое письмо

  Курс «Академическое письмо» обучает эффективному академическому письму с использованием практических примеров и упражнений. Умение академического письма требуется научно-педагогическим работникам и обучающимся вуза для публикаций в зарубежных научных изданиях, участия в международных научных конференциях, учёбы в магистратуре или докторантуре в зарубежном вузе в рамках программ академической мобильности.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Методы научных исследований

  Изучаются формы познания и методы исследования в области естественных и технических наук. Подробно рассмотрен системный подход в качестве важной методологии для организации экспериментов. Описаны наиболее распространенные количественные и качественные методы обработки данных и интерпретации полученных результатов, способы эксперименталь-ного определения статических и динамических зависимостей между переменными объекта исследования. Рассмотрены различные алгоритмы решения оптимизационных задач.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Владеть интеллектуальными методами синтеза систем управления с использованием экспертных систем, нечеткой логики и нейросетевых структур.
• Применять новые информационные технологии и методы машинного обучения и интеллектуальных систем для повышения эффективности управления производством. Проведение научных исследований
• Раскрыть содержание научно-исследовательской работы. Обосновать, анализировать и формулировать варианты принимаемых решений. Применять методы научных исследований и системного анализа при разработке систем автоматизации и управления.
• Владеть технологиями и программными средствами планирования , проектирования, инженерного анализа и управления технологическими комплексами, производственными и бизнес-процессами.
• Разрабатывать и исследовать имитационные модели и алгоритмы управления в сфере автоматизации на основе современных математических методов и инструментов.

Похожие ОП