Інтелектуальні системи керування
Спеціальність: Комп'ютерно-інтегровані системи керування виробництвами
Код дисципліни: 7.151.02.O.001
Кількість кредитів: 3.00
Кафедра: Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології
Лектор: Роман Віталій Іванович, доцент, кандидат технічних наук
Семестр: 1 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: - загальні компетентності:
1. Здатність проведення досліджень на відповідному рівні.
2. Здатність генерувати нові ідеї (креативність).
3. Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу.
- спеціальні (фахові, предметні) компетентності:
1. Здатність здійснювати автоматизацію складних технологічних об’єктів та комплексів, створювати кіберфізичні системи на основі інтелектуальних методів управління та цифрових технологій з використанням баз даних, баз знань, методів штучного інтелекту, робототехнічних та інтелектуальних мехатронних пристроїв.
2. Здатність застосовувати методи моделювання та оптимізації для дослідження та підвищення ефективності систем і процесів керування складними технологічними та організаційно-технічними об’єктами
Результати навчання: 1. Застосовувати інтелектуальні методи управління для створення ефективних систем автоматизації на основі використання баз даних та баз знань, методів штучного інтелекту, цифрових та мережевих технологій, робототехнічних та інтелектуальних мехатронних пристроїв.
2. Уміти застосовувати сучасні методи моделювання та оптимізації для дослідження та створення ефективних систем автоматизації складними технологічними та організаційно-технічними об’єктами
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: 1. Методи сучасної теорії керування.
2. Моделювання та оптимізація систем керування.
3. Інтеграційні технології в автоматизованих системах керування
Короткий зміст навчальної програми: Лекційна частина дисципліни «Інтелектуальні системи керування» складається з шести тематичних блоків. Перший блок «Штучний інтелект. Проблема представлення і отримання знань» складається з двох лекційних занять (1 і 2 номер). Другий блок «Цілі і задачі інтелектуального керування» теж складається із двох лекційних занять (3 і 4 номер). Третій, найбільший блок, присвячений інтелектуальним системам керування з використанням нечіткої логіки, і складається із 8 лекційних занять (5-12 номери). Четвертий блок «Інтелектуальні системи керування з використанням нейронних мереж» включає узагальнені дані по цій темі і триває одне лекційне заняття (13 номер). П’ятий блок «Інтелектуальні системи керування з використанням нечітких когнітивних карт» включає узагальнені дані по цій темі і триває одне лекційне заняття (14 номер). Шостий, останній, блок «Інтелектуальні системи керування з використанням генетичних алгоритмів» включає узагальнені дані по цій темі і триває одне лекційне заняття (15 номер)
Опис: Штучний інтелект. Частина 1-2. Інтелектуальне керування. Частина 1-2. Інтелектуальні системи керування на базі нечіткої логіки. Частина 1-8. Інтелектуальні системи керування на базі нейронних мереж. Інтелектуальні системи керування на базі нечітких когнітивних карт. Інтелектуальні системи керування на базі генетичних алгоритмів
Методи та критерії оцінювання: рівня досягнення результатів навчання
Під час викладання дисципліни використовуються наступні методи оцінювання рівня досягнення результатів навчання:
1) фронтальне та вибіркове усне опитування студентів на лекціях та лабораторних заняттях;
2) вибіркова перевірка наявності та наповненості конспекту лекцій в кінці семестру;
3) перевірка правильності виконання та оформлення звітів до лабораторних робіт;
4) усний захист звітів до лабораторних робіт;
5) усна та письмова складова іспиту (відповіді на питання екзаменаційного білету)
Критерії оцінювання результатів навчання: Максимальна оцінка в балах (100): поточний контроль (30) та екзаменаційний контроль (70). Поточний контроль: повне відпрацювання всіх лабораторних робіт (6), оформлення згідно методичних вимог всіх звітів до лабораторних робіт (6), усний захист всіх лабораторних робіт (18). Екзаменаційний контроль: письмова компонента (50), усна компонента (20)
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 1. ПОТОЧНИЙ КОНТРОЛЬ
1.1. Студент повинен бути обов’язково присутнім на всіх лабораторних заняттях.
1.2. Кожне відпрацьоване лабораторне заняття оцінюється в 1 бал.
1.3. Тільки після відпрацювання лабораторної роботи, студент може захищати по ній звіт.
1.4. Перед захистом студент повинен оформити звіт до лабораторної роботи.
1.5. Кожен правильно оформлений звіт до лабораторної роботи оцінюється в 1 бал.
1.6. Захист звіту – це усна відповідь на три контрольні запитання по лабораторній роботі, які містяться в кінці методички.
1.7. Кожна правильна відповідь при захисті звіту оцінюється в 1 бал.
1.8. Після захисту звіту студент може отримати 0, 1, 2, або 3 бали.
1.9. Мінімально-можлива оцінка за лабораторні роботи – 12 балів.
1.10. Максимально-можлива оцінка за лабораторні роботи – 30 балів.
1.11. Якщо студент має менше 12 балів за лабораторні роботи, то він не допускається до екзаменаційного контролю.
2. ЕКЗАМЕНАЦІЙНИЙ КОНТРОЛЬ
2.1. Екзаменаційний контроль складається з двох компонент – письмової та усної.
2.2. Під час письмової компоненти екзаменаційного контролю студент отримує білет.
2.3. Під час усної компоненти екзаменаційного контролю студент отримує два усні запитання від викладача по темах всього лекційного курсу дисципліни. Правильна відповідь на кожне з питань оцінюється в максимальні 10 балів. Якщо відповідь не достатньо повна, студент може отримати за одне завдання оцінку в діапазоні 1… 9 балів. Якщо відповідь на питання невірна, студент отримує 0 балів.
3. ОЦІНКА ЗА ДИСЦИПЛІНУ
3.1. Мінімально-допустима сумарна оцінка за дисципліну становить 51 бал. У випадку меншого значення аніж 51, студент йде на повторне вивчення дисципліни.
3.2. Максимально-можлива сумарна оцінка за дисципліну становить 100 балів
Рекомендована література: 1. Plant Intelligent Automation and Digital Transformation. Process and Factory Automation / Swapan Basu. – Academic Press, 2023. – 546 pages.
2. Advanced Control Engineering / Roland S. Burns. – Butterworth-Heinemann, 2011. – 450 pages.
3. Штучний інтелект в енергетиці: аналітична доповідь / О.М. Суходоля. – Київ : НІСД, 2022. – 49 с.
4. Robotics and Automation in the Food Industry. Current and Future Technologies / Darwin G. Caldwell (editor). – Woodhead Publishing, 2013. – 503 pages.
5. Інтелектуальний аналіз даних (дейтамайнінг) / В.Ф. Ситник, М.Т. Краснюк. – Київ : КНЕУ, 2007. – 376 с.
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою:
вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112
E-mail: nolimits@lpnu.ua
Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).