- Цели и задачи дисциплины
- Целью дисциплины является формирование у обучающихся способности исследовать и разрабатывать архитектуры интеллектуальных систем на основе методов ИИ для повышения эффективности производственных процессов. Задачи курса включают обучение использованию ИИ для повышения эффективности производства и качества продукции. Это достигается через решение прикладных задач классификации дефектов, прогнозирования остаточного ресурса и поиска аномалий, что обеспечивает практический опыт создания востребованных интеллектуальных систем.
- Краткое содержание дисциплины
- В рамках курса рассматриваются методы и архитектуры искусственного интеллекта, применяемые для технической диагностики промышленного оборудования. Студенты осваивают построение моделей классификации дефектов, генерацию синтетических данных для устранения дисбаланса классов, прогнозирование остаточного ресурса и поиск аномалий в условиях отсутствия размеченных данных об отказах. Особое внимание уделяется анализу научных источников, сравнительной оценке архитектур и обоснованию выбора методов под конкретные производственные задачи. Итогом становится формирование у магистрантов практических навыков разработки интеллектуальных систем для автоматизации мониторинга состояния оборудования и повышения надёжности производственных процессов.
- Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
- Выпускник должен обладать:
- ПК-2 Способен исследовать и разрабатывать архитектуры интеллектуальных информационных систем для различных предметных областей на основе комплексов методов и инструментальных средств систем искусственного интеллекта
- Образование
- Учебный план 02.04.02, 2025, (2.0), Фундаментальная информатика и информационные технологии
- Интеллектуальные системы для автоматизации производственных процессов