8D07109 Автоматтандыру және басқару в Қарағанды индустриялық университеті

Пәндер

• Автоматиканың сандық жүйелерін жобалау және пайдалану

  Пән өндірісті цифрландыру жағдайында автоматтандырылған жүйелерді құру, баптау және оңтайландыру әдістерін терең зерттеуге бағытталған. Докторанттар сандық жүйелердің архитектурасын, модельдеу және модельдеу әдістерін, сондай-ақ жүйелердің диагностикасы мен сенімділігін арттыру үшін деректерді талдау технологияларын зерттейді. Цифрлық жүйелерді өндірістік процестерге интеграциялау, сондай-ақ өнеркәсіптік автоматтандыру жағдайында киберқауіпсіздік және іркілістерге төзімділік мәселелері қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Инженерлік зерттеулердегі жүйелік талдау

  Пәнде жүйелер теориясы мен жүйелік талдаудың негізгі компоненттерін, жүйелердің ішкі және сыртқы қасиеттерін қарастырады. Басқару және шешім қабылдау теориясы, математикалық модельдеу, оңтайландырудың статикалық және динамикалық есептері зерттеледі. Пәнді оқу кезінде жүйелерді зерттеу үшін эксперименттерді жоспарлау және жүргізу, шартты және шартсыз оңтайландырудың іздеу әдістерін қолдану, автоматикадағы көп өлшемді мәселелерді шешу дағдылары қалыптасады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Автоматтандыру мен басқарудағы инновациялық жобаларды бизнес-жоспарлау

  Пән өндірісті автоматтандыру саласындағы инновациялық жобаларды жоспарлау, ұйымдастыру және бақылауда терең білім мен дағдыларды қалыптастыруға бағытталған. Докторанттар мақсат қою, ресурстарды басқару және топтық жұмысты үйлестіру әдістерін, сондай-ақ мүдделі тараптармен өзара әрекеттесуді зерттейді. Курс Agile және Waterfall сияқты жобаларды басқарудың заманауи тәсілдерін қамтиды және жоба шешімдерінің тәуекелдері мен тиімділігін бағалау әдістеріне назар аударады. Жобаларды белгіленген мерзімде аяқтаудың практикалық аспектілері және көзделген бюджет қарастырылады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Ғылыми зерттеу әдістері

  Пәнді оқыту мақсаты ғылыми танымның әдіснамалық негіздерімен; наноматериалдар мен нанотехнологиялар саласындағы теориялық және эксперименттік зерттеулердің әдістерімен; ғылыми зерттеулердегі математикалық модельдеудің жалпы мәселелерімен, берілген тақырып бойынша ғылыми-техникалық ақпаратты іздеу, өңдеу және жүйелеу, сондай-ақ халықаралық деректер базасына (Scopus, Clarivate Analytics) кіретін рецензияланатын журналдарда ғылыми есептер мен мақалалар түрінде зерттеу нәтижелерін ресімдеу

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Автоматтандыру және басқару жүйелеріндегі жасанды интеллект технологиялары

  Пән жасанды интеллект алгоритмдерін, оларды күрделі автоматтандырылған жүйелер мен өндірістік процестерде қолдануды терең зерттеуге бағытталған. Курс аясында докторанттар машиналық оқытудың озық әдістерін, нейрондық желілерді, IoT құрылғыларынан деректерді өңдеуді, болжамды қызмет көрсетуді, адаптивті басқаруды және интеллектуалды роботтандыруды зерттейді. Өндірістік процестерді кешенді цифрландыру үшін тиімділікті, икемділік пен сапаны арттыру үшін өндірісті басқару жүйелеріне жасанды интеллект интеграциясы қарастырылуда.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

• Академиялық хат

  Пәнді оқыту мақсаты ғылыми жұмыстардағы ойларды қысқаша және қол жетімді түрде баяндаудың ғылыми немесе публицистикалық стилінің жалпы қабылданған ережелерін және мәтіннің құрылымы мен оның дизайнына қойылатын белгілі бір талаптарды сақтай отырып, дәлелдеу және парафразалау дағдыларын дамыта отырып баяндау стилін игеру

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 5
  

• Адаптивті басқару теориясы

  Пән заманауи өндірістік процестерде қолданылатын адаптивті басқару жүйелерін талдау, синтездеу және модельдеу әдістерін қарастырады. Адаптивті шешімдерді құру және оңтайландыру үшін жасанды интеллект және машиналық оқыту технологияларын қолдануға ерекше назар аударылады. Докторанттар Әртүрлі күрделіліктегі адаптивті басқару жүйелерін құру тәсілдерін зерделейді, цифрландыру мен тұрақтылықтың заманауи талаптарын ескере отырып, өндірістік процестерді автоматтандыру бойынша практикалық дағдыларды меңгереді.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 4
  

• Big Data технологиялары мен құралдары

  Пән SQL және Hadoop құралдарын қолдана отырып, жаңа құрылымдалған ақпарат алу үшін үнемі жаңартылып отыратын деректердің үлкен көлемін ұйымдастыру, сақтау, басқару және талдау әдістерін зерттеуге бағытталған. Докторанттар өндіріс процестерін оңтайландыру, болжамды қызмет көрсету (Predictive Maintenance), өндіріс икемділігін арттыру, деректерді біріктіру және синхрондау, өндірістің барлық деңгейлері арасындағы дәйектілік пен байланысты қамтамасыз ету, шешім қабылдауды қолдау үшін Big Data технологияларын қолдану дағдыларына ие болады.

  Оқу жылы - 1
  Семестр - 1
  Несиелер - 3
  

Профессии

Оқыту нәтижелері

• Өз зерттеулерінің нәтижелерін кәсіби баяндау және оларды ғылыми жарияланымдар, ақпараттық-талдау материалдары мен презентациялар түрінде ұсыну
• Мақсаттарды, міндеттерді және күтілетін нәтижелерді айқындау әдістерін, құралдарын меңгергендігін көрсете отырып, автоматтандыру саласындағы инжинирингтің ерекшелігін ескере отырып, ғылыми зерттеулерді жоспарлауды, әзірлеуді және іске асыруды жүзеге асыру
• Эксперименттерді жоспарлау, прототиптер жасау және күрделі мәселелерді шешу үшін есептеу әдістерін қолдану
• Өндірісті автоматтандырудың тиімділігін арттыру үшін жасанды интеллект пен машиналық оқытуды қолдана отырып, Әртүрлі күрделіліктегі адаптивті басқару жүйелерін кешенді талдау, синтездеу және модельдеу жүргізу
• Жүйелік талдауды, шартты және шартсыз оңтайландырудың іздеу әдістерін қолдана отырып, өндірістік және ғылыми-эксперименттік көп өлшемді мәселелерді шешу
• Бизнес-процестердің дамуын модельдеу және жоспарларды, жағдайларды, ықтимал тәуекелдер мен бизнес-процестердің нәтижелерін бағалау, сондай-ақ ұйымның құндылықтары мен саясатына сәйкес инновациялық өнімдер/қызметтерді құрудың нақты жағдайларында жүйелі шешімдер қабылдау
• Күрделі техникалық жүйелерде автоматтандыру мен басқаруға байланысты мәселелерді шешуде үлкен көлемдегі деректерді аналитикалық өңдеудің әдістері мен тәсілдерін қолдану
• Автоматтандыру саласындағы инновациялық жобаларды жоспарлау, ұйымдастыру және бақылау, мақсаттар қою, ресурстарды басқару және жобаларды мерзімінде және бюджет шеңберінде аяқтау үшін топпен және мүдделі тараптармен үйлестіруді қамтамасыз ету
• Автоматтандыру саласындағы нақты өндірістік мәселелерді шешу үшін жасанды интеллект құралдарын қолдану
• Деректерді модельдеу мен талдаудың заманауи әдістерін қолдана отырып, олардың сенімді жұмыс істеуін және жұмысын оңтайландыруды қамтамасыз ететін цифрлық автоматтандыру жүйелерін жобалау
• Динамикалық зерттеу ортасында шығармашылық, бейімделу және көшбасшылық арасындағы тепе-теңдікті сақтай отырып, сыни ойлау, тиімді қарым-қатынас және топтық жұмыс арқылы инновацияны ынталандыру

Ұқсас БББ