7M07103 Автоматизация и управление в АТУ
-
Цель образовательной программы Подготовка высококвалифицированных магистров по автоматизации технологических процессов для пищевой и перерабатывающей отраслей агропромышленного комплекса в сфере научных исследований, управления и образования, владеющих навыками проектирования, разработки и освоения новыхсистем автоматизации и управления
-
Академическая степень Магистратура
-
Языки обучения Русский
-
Название ВУЗа Алматинский технологический университет
-
Срок обучения 2 года
-
Объем кредитов 120
-
Группа образовательных программ M100 Автоматизация и управление
-
Область образования 7M07 Инженерные, обрабатывающие и строительные отрасли
-
Направление подготовки 7M071 Инженерия и инженерное дело
Дисциплины
-
Методология научных исследований ( на английском языке)
Научно-техническое творчество, методологические основы научного знания и методы исследований. Основные направления и этапы проведения научно- исследовательских работ. Поиск, накопление и обработка научной информации для проведения научно- исследовательских работ. Методология и методы теоретических исследований. Моделирование в научно-техническом творчестве, планирование и проведение экспериментальных исследований. Обработка, анализ и оформление результатов проведенных научно-исследовательских работ.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Специальные измерительные приборы и устройства
Основы теории измерений электрических и неэлектрических величин. Принципы построения и работы специальных измерительных приборов. Практические навыки по применению специальных приборов в лабораторных и производственных условиях при измерении величин.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Методы планирования эксперимента
Статическая, корреляционная зависимости, функциональные зависимости. Модельные уравнения регрессий, линий регрессий. Уравнение регрессии и их разновидность. Число интервалов по переменным. Метод наименьших квадратов. Расчет неизвестных параметров линии регрессий. Частные производные. Условие экстремума. Система нормальных уравнений. Проверка значимости и интервальная оценка параметров связи. Ранговая корреляция. Порядковые переменные. Ранг. Парная регрессионная модель.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Психология управления
Цель: формирование навыков организации работы коллектива исполнителей, выбора, обоснования, принятия и реализации управленческих решений в условиях различных мнений. Теоретико-методологические основы психологии управления - знакомство с различными концепциями, с основными понятиями, закономерностями психологии управления. Индивидуальная управленческая концепция руководителя. Структура коллектива и социально-психологический климат в коллективе. Методики психологического исследования в сфере управленческой деятельности и взаимодействия, межличностные отношения в группе.Актуальные проблемы психологии управления.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 4
-
Иностранный язык (профессиональный)
Цель: формирование навыков коммуникации на иностранном языке в профессиональной среде и в обществе в целом, написания и презентации научных работ. Структура и стилистические особенности научной статьи на иностранном языке. Интерпретация информации из звучащей иноязычной речи по специальности. Перевод текстов научно-технического профиля по специальности с английского на казахский или русский язык. Передача на английском языке содержание казахского или русского текста по специальности (устное реферирование). Написание научных статей и выступления с научными докладами на конференциях на иностранном языке
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 4
-
Педагогика высшей школы
Цель: сформировать навыки педагогического мастерства на основе современных педагогических технологий организаций высшего и послевузовского образования. Теоретико-методологические основы педагогики высшей школы и общеметодологических принципов и приоритетной стратегии развития педагогического образования. Основы дидактики высшей школы, сущность и приоритетные стратегии воспитания студентов. Тенденции развития высшего педагогического образования. Современные методики и технологии организации и реализации учебно-воспитательного процесса в высшей школе.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 4
-
История и философия науки
Цель: формирование у магистрантов целостного, философского понимания сущности, происхождения и развития науки, представления о многообразии наук, особенностях современного состояния науки, ценностях научной рациональности. Базовый понятийный аппарат истории и философии науки. История развития познавательных программ мировой и отечественной философской мысли, проблем современной философии науки и основных направлений специализированного знания. Знания социально-этических аспектов науки и научной деятельности, моральных, нормативно-ценностных проблем философской и научной мысли, вопросов социальной ответственности ученого и формы ее реализации.
Год обучения - 1
Семестр - 1
Кредитов - 4
-
Управление проектами
Современная концепция управления проектами, основные математические методы, используемые при управлении проектами. Организационно-управленческие решения, факторы, влияющие на силу конкурентной борьбы. Цели и задачи, связанные с реализацией профессиональных функций по управлению проектами. Использование аналитического и компьютерного инструментария для решения задач по управлению проектами. Аналитические и расчетные методы в процедуре принятия управленческих решений по управлению проектами. Риски при управлении проектами.
Год обучения - 1
Семестр - 2
Кредитов - 5
-
Математическая теория оптимизационных процессов
Формализация процесса поиска оптимальных решений. Классификация задач оптимизации и методов их решения. Основные приемы построения моделей прикладных задач оптимизации при проектировании АСУ. Решение задач линейной оптимизации. Методы нелинейной оптимизации. Использование аппарата штрафных функций для учета ограничений в оптимизационных задачах. Методы решения задач дискретной оптимизации. Основные подходы к решению задач многокритериальной оптимизации. Эволюционные методы оптимизации. Принципы построения программных комплексов поиска оптимальных проектных решений.
Год обучения - 1
Семестр - 2
Кредитов - 5
-
Идентификация систем управления
Основные понятия о моделях и методах их построения. Общие задачи идентификации. Классификация методов идентификации. Структурная и параметрическая идентификация. Активная и пассивная идентификация. Методы идентификации на основе простейших тестирующих сигналов. Корреляционные методы идентификации. Методы идентификации с настраиваемыми адаптивными моделями.
Год обучения - 1
Семестр - 2
Кредитов - 5
-
Программирование и моделирование систем автоматизации
Дисциплина охватывает основные принципы программирования для систем автоматизации, использование языков программирования, таких как Python, C++, и специализированных языков для программируемых логических контроллеров (PLC). Студенты изучают методы моделирования и симуляции систем автоматизации с использованием инструментов, таких как MATLAB/Simulink, и других специализированных программных продуктов. В рамках курса рассматриваются примеры и задачи из различных отраслей, таких как промышленная автоматизация, робототехника и управление технологическими процессами.
Год обучения - 1
Семестр - 2
Кредитов - 5
-
Цифровые системы контроля и управления
Принципы и методы представления систем в пространстве состояний, синтез одномерных и многомерных систем управления в непрерывной и дискретной форме. Современные методы анализа и синтеза сложных систем управления, представленных в пространстве состояний.
Год обучения - 1
Семестр - 2
Кредитов - 5
-
Математическое моделирование объектов и систем управления
Этапы построения технологических моделей. Изучение спецификации и идентификации модели, выбора метода оценки параметров модели, интерпретации результатов, получения прогнозных оценок. Использование технологической модели для описания, анализа и прогнозирования реальных технологических процессов.
Год обучения - 1
Семестр - 2
Кредитов - 5
-
Теория принятий решений
Основы технологии и процедур разработки и принятия управленческих решений. Вероятностно-статистические, интервальные, нечеткие, а также связанные со шкалами измерения неопределенностей в теории принятия решений. Методы принятия решений, в том числе оптимизационные, вероятностно- статистические, экспертные. Моделирование как метод теории принятия решений и анализ ряда конкретных моделей. Методы принятия решений как традиционные, так и недавно разработанные, примеры их применения для решения практических задач.
Год обучения - 1
Семестр - 2
Кредитов - 5
-
Автоматизация технических систем
Объекты управления в технических системах. Промышленные системы автоматического управления. Средства автоматизации технических систем. Автоматизация непрерывных и дискретных технических систем. Логическое управление. Управление сложными системами. Математическое моделирование объектов и систем. Оптимальное управление в технических системах. Схемы автоматизации типовых технических систем.
Год обучения - 1
Семестр - 2
Кредитов - 5
-
Методы и средства создания систем автоматизации и управления
Методы анализа и синтеза систем управления в условиях неполной определенности. Методы описания объектов управления в координатах пространства состояний. Понятия наблюдаемости, управляемости и идентифицируемости в пространстве состояний. Методы теории абсолютной устойчивости. Методы теории оптимального управления. Основы построения адаптивных САУ.
Год обучения - 2
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Современная теория автоматического управления
Основные задачи и принципы построения систем автоматического управления, использование современных принципов управления для решения задач автоматизации и управления техническими объектами и технологическими процессами
Год обучения - 2
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Методы анализа и обработки больших данных
Методы анализа и хранения больших объемов данных, этапы жизненного цикла обработки больших данных, языки, наиболее приспособленные для обработки и аналитики больших данных, способы организации хранения и доступа к большим данным. Выполнять элементы анализа данных и интерпретировать результаты, различать характеристики SQL и NoSql БД, формулировать алгоритмы в парадигме MapReduce, выбрать подходящий инструмент анализа больших данных, выбрать подходящую технологию хранения больших данных., владеть математическими методами анализа данных, языками и компьютерными методами обработки.
Год обучения - 2
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Современные измерительные преобразователи
Методология исследования и проектирования современных измерительных устройств; математическая обработка результатов измерений современными интеллектуальными преобразователями
Год обучения - 2
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Искусственный интеллект
Методы поиска решений. Реализация методов информированного поиска: поиск в ширину, поиск в глубину. Модели и средства представления знаний Искусственный интеллект и системы, основанные на знаниях. Логические модели представления знаний. Исчисление предикатов первого порядка. Дедуктивный вывод в логических моделях. Прямой, обратный и смешанный логический вывод. Сетевая модель. Понятие семантической сети. Классификация семантических сетей. Основные виды отношений. Продукционная модель. Формальные и программные системы продукций. Механизмы активации правил. Простые и управляемые системы продукции. Представление знаний на основе продукций. Представление нечетких знаний. Понятие лингвистической переменной. Нечеткие множества. Основные операции над нечеткими множествами. Нечеткие отношения. Нейронные сети. Виды нейронных сетей. Обучение нейронных сетей. Автоматическая обработка текста Подходы к обработке текста основанные на данных и на знаниях. -знать основные модели и средства представления знаний, - знать синтаксис и семантику основных языков искусственного интеллекта и основные приемы программирования на них, - новые методы решения традиционных задач, разработанные в парадигме программирования в ограничениях, а также в рамках эволюционного и нейросетевогоподходов. - сделать сравнительный анализ и обосновать выбор модели и средства представления знаний, - построить модель заданной предметной области с использованием изученных средств представления знаний, - применить новые методы решения задач в своей проблемной области, - сделать сравнительный анализ и обосновать выбор языка искусственного интеллекта для решения своей задачи. - владеть методами и средствами представления знаний, новыми методами решения традиционных задач. - демонстрировать способность и готовность: - пользоваться изученными методами и средствами; - пользоваться методами поиска решений, применяемыми в системах искусственного интеллекта.
Год обучения - 2
Семестр - 1
Кредитов - 4
-
Системы диспетчеризации задач автоматизации
Основные понятия информации и информационных технологий. Состав информационных систем. Классификация информации. Основные виды информации. Системы управления базами данных. Проектирование баз данных. Модели и методы проектирования сети. Языки и средства разработки Internet приложений. Современные SCADA системы.
Год обучения - 2
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Современные технологии и оборудования
Мероприятия по совершенствованию технологических процессов, принципов построения структуры технологического процесса в соответствии с современными и перспективными потребностями пищевых и перерабатывающих производств в области применения современных технологий и оборудования, обеспечивающие выпуск качественной продукции
Год обучения - 2
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Робастные системы автоматизированного управления
Общие понятия робастных систем. Системы с параметрической неопределенностью. Системы с непараметрической неопределенностью. Робастное управление. Робастные системы. Поиск закона управления. Теорема Харитонова. Теорема о малом коэффициенте усиления. Совокупность методов теории управления. Синтез регулятора, обеспечивающий качество управления, если объект управления отличается от расчётного или его математическая модель неизвестна.
Год обучения - 2
Семестр - 1
Кредитов - 5
-
Промышленный IoT
Интенсивное практико-ориентированное обучение в направлении промышленного интернета вещей для разработки комплексных систем интернета вещей включающие модули сбора данных на основе сенсоров, модули преобразования и обработки сигналов/данных, системы безопасной передачи данных, алгоритмов сбора, обработки и хранения данных на сервере, технологий визуализации данных, и систем обратной связи, контроля и/или автоматизации технологического процесса. Кроме того, ориентировано на построение кибер-физических систем (цифровых двойников), промышленное хранение и интеллектуальной обработки данных.
Год обучения - 2
Семестр - 1
Кредитов - 4
-
Интеллектуальные системы управления
Основы теории интеллектуальных систем. Методы создания систем управления, основанные на теории искусственного интеллекта. Свойства и архитектура интеллектуальных систем. Разработка, создание и исследование экспертных систем управления с использованием современных программных продуктов.
Год обучения - 2
Семестр - 1
Кредитов - 5
Профессии
Результаты обучения
- Способен совершенствовать и развивать интеллектуальные и аналитические способности, формировать культуру научного мышления, пользоваться литературной, деловой письменной и устной речью на государственном и иностранном языках.
- Применяет методы и средства познания, современные прогрессивные технологии и оборудования, теоретические знания, принципы и методы проектирования при разработке и внедрении экономически эффективных систем автоматического управления.
- Внедряет инновационные и интерактивные методы обучения в образовательный процесс, демонстрирует навыки обучения, необходимые для самостоятельного продолжения дальнейшего обучения в профессиональной области.
- Осуществляет сбор и интерпретацию информации для формирования суждений с учетом социальных, этических и научных соображений, способен к обобщению, анализу, критическому осмыслению, систематизации, прогнозированию при постановке целей в сфере профессиональной деятельности.
- Проводит научные исследования, сложные эксперименты и наблюдения с применением аналитических и численных методов, интерпретирует данные исследований для решения научных и практических задач в области автоматизации.
- Принимает участие в создании системы менеджмента качества на предприятии, при разработке методических и нормативных документов, при экспертизе технической документации и организации работ по повышению научно-технических знаний работников.
- Разрабатывает планы и программы организации инновационной деятельности, оценивает технико-экономическую эффективность исследования, проектирования, изготовления и компоновки современных САУ.четко и недвусмысленно сообщает информацию, идеи, выводы, проблемы и решения, как специалистам, так и неспециалистам.
- Применяет на профессиональном уровне свои знания, понимание и способности для решения проблем в новой среде, в более широком междисциплинарном контексте.
Похожие ОП
7M07103 Автоматизация и управление производством
Атырауский университет нефти и газа имени С. Утебаева (АУНГ имени С. Утебаева)
7M07103 Автоматизация и управление производством (научно-педагогическое направление 2 года обуч)
Атырауский университет нефти и газа имени С. Утебаева (АУНГ имени С. Утебаева)
7M07103 Автоматизация и управление
Международный транспортно-гуманитарный университет