8D06102 Системная инженерия в КазАТУ им. Сейфуллина

Дисциплины

1 Год обучения Академическое письмо Методы научных исследований Нейросетевое моделирование Методы статистического моделирования Системы реального времени Теория сложных систем Моделирование и анализ IoT-систем Агроинтеллектуальные системы Интегрированные SMART-системы Динамические системы

Профессии

Результаты обучения

• Проводить анализ математических моделей, применять основные математические методы при построении моделей, оценивать результаты моделирования и сопоставлять их с результатами натурных экспериментов. Владеть методами, приемами, алгоритмами статистического моделирования.
• Владеть принципами и этапами научного исследования. Выбирать и применять методы исследования, анализировать и интерпретировать научные тексты. Иметь навыки структурирования и написания научных текстов, оформления и стилистики научных работ в соответствии с требованиями стандартов. Грамотно использовать и цитировать источники, следуя нормам академической этики. Готовить к публикации научные работы, адаптировать их к требованиям конкретных изданий.
• Аргументировать выбор аппаратного и программного обеспечений IoT-систем, методов подключения датчиков. Освоить основные протоколы передачи данных, способы сбора, хранения и агрегации данных от удаленных устройств. Владеть методами разработки и проектирования систем на базе IoT-устройств.
• Создавать архитектуру интегрированных SMART-систем с разработкой программного обеспечения. Проектировать и разрабатывать самообучающиеся SMART-системы на основе ИИ, а также кастомизировать SMART-систему под задачи сельскохозяйственной отрасли.
• Составлять и анализировать структурно-функциональные модели систем. Владеть методологией построения моделей сложных систем. Иметь представление об основных понятиях и принципах теории динамических систем, об аналитических, качественных и численных методах исследования динамических систем с непрерывным и дискретным временем. Применять основные приемы теории динамических систем при решении задач. Уметь проектировать и разрабатывать системы реального времени.
• Создавать нейрокомпьютерную модель, анализирующую и моделирующую знания человека, процессы и явления при реализации программных технологий интеллектуального решения сложных задач. Применять нейронные сети и методы машинного обучения для прогнозирования и анализа данных в сельскоом хозяйстве.

Похожие ОП