Інтелектуальні системи керування
Спеціальність: Комп'ютерно-інтегровані системи керування виробництвами
Код дисципліни: 7.174.02.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:
К1. Здатність проведення досліджень на відповідному рівні.
К2. Здатність генерувати нові ідеї (креативність).
К3. Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу.
- спеціальні (фахові, предметні) компетентності:
К5. Здатність синтезувати ефективні системи автоматизації складних технологічних об’єктів та комплексів на основі інтелектуальних методів управління та комп’ютерних технологій з використанням баз даних, баз знань та методів штучного інтелекту.
К7. Здатність застосовувати методи моделювання та оптимізації для дослідження та підвищення ефективності систем і процесів керування складними технологічними та організаційно-технічними об’єктами.
Результати навчання: ПР01. Застосовувати інтелектуальні методи управління для створення ефективних систем автоматизації на основі використання баз даних, баз знань та методів штучного інтелекту.
ПР03. 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: Перше лекційне заняття присвячене висвітленню ролі та місця дисципліни в ієрархії освітньо-наукової програми. Студент дізнається про об’єм, структуру, мету та завдання дисципліни; лектор повідомляє критерії оцінювання знань і звітування. Наступні лекційні заняття присвячені висвітленню таких тем: основні поняття та визначення штучного інтелекту та експертних систем (тема 1); основні поняття інтелектуального керування (тема 2); інтелектуальні системи керування на базі нечіткої логіки (тема 3); інтелектуальні системи керування на базі штучних нейронних мереж (тема 4); інтелектуальні системи керування на базі генетичних алгоритмів (тема 5); інтелектуальні системи керування на базі когнітивних карт (тема 6). Останнє (заключне) лекційне заняття присвячене консультативним питанням для підготовки до складання іспиту по дисципліні «Інтелектуальні системи керування».
Опис: 1. Штучний інтелект та експертні системи. Основні поняття та визначення. Системи штучного інтелекту. Моделі представлення знань. Інженерія знань
2. Інтелектуальне керування. Ідея інтелектуального керування. Ієрархічна організація інтелектуальних систем керування. Ентропія як міра якості процесу інтелектуального керування. Оптимізація процесів керування в інтелектуальному керуванні
3. Інтелектуальні системи керування на базі нечіткої логіки. Нечітка множина та лінгвістична змінна. Операції над нечіткими множинами. Нечіткий алгоритм та дефазифікація. Нечітка модель динамічних систем. Синтез нечітких алгоритмів керування. Нечітка адаптивна система регулювання. Стійкість систем з нечіткими регуляторами. Критика та приклади застосування нечіткої логіки
4. Інтелектуальні системи керування на базі штучних нейронних мереж. Становлення теорії штучних нейронних мереж. Формальний нейрон. Архітектура штучних нейронних мереж. Структури штучних нейронних мереж. Задачі та методи навчання. Алгоритм зворотного поширення. Застосування штучних нейронних мереж для задач керування. Схеми нейромережевого керування
5. Інтелектуальні системи керування на базі генетичних алгоритмів. Еволюційні методи. Генетичні алгоритми. Приклади реалізації генетичних алгоритмів
6. Інтелектуальні системи керування на базі когнітивних карт. Когнітивне моделювання. Побудова когнітивних карт. Приклади застосування когнітивних карт для систем керування
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: 1. Поточний контроль (30 балів):
1.1. Повне відпрацювання всіх лабораторних робіт (6).
1.2. Оформлення згідно методичних вимог всіх звітів до лабораторних робіт (6).
1.3. Усний захист всіх лабораторних робіт (18).
2. Екзаменаційний контроль (70 балів):
2.1. Письмова компонента (50)
2.2. Усна компонента (20)
3. Разом за дисципліну (100 балів)
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 1. ПОТОЧНИЙ КОНТРОЛЬ
1.1. Студент повинен бути обов’язково присутнім на всіх лабораторних заняттях (або на їх он-лайн версії).
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. Звіт повинен містити виконані завдання лабораторної роботи згідно індивідуального варіанту студента, та згідно вимог щодо їх оформлення (містяться в кінці кожної методички).
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. При цьому на відповідь дається тільки один шанс за короткий проміжок часу (до 1 хв.). Якщо студент не відповів на запитання, то не отримує балу, і переходить до наступного запитання.
1.8. Після захисту звіту студент може отримати оцінку в діапазоні 0… 2 бали.
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, що містить теоретичні та практичні завдання зі всього курсу дисципліни.
2.3. Під час усної компоненти екзаменаційного контролю студент отримує певну кількість (в залежності від складності) усних запитання від викладача по темах всього курсу дисципліни. Правильна відповідь на кожне з питань оцінюється в діапазоні 5…10 балів. Якщо відповідь на питання невірна, студент отримує 0 балів.
3. ОЦІНКА ЗА ДИСЦИПЛІНУ
Мінімально-допустима сумарна оцінка за дисципліну зі 100 становить 51 бал. У випадку меншого значення аніж 51, студент йде на повторне вивчення дисципліни.
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).