Описание:Программа составлена в соответствии с требованиями федерального государственного образовательного стандарта высшего образования (ФГОС ВО) по направлению 18.04.02 Энерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии (уровень магистратуры), рекомендациями методической секции Ученого совета и накопленным опытом преподавания дисциплины кафедрой компьютерно-интегрированных систем в химической технологии РХТУ им. Д.И.Менделеева. Программа рассчитана на изучение курса в течение одного семестра.
Дисциплина «Методы искусственного интеллекта в управлении химическими производствами» (Б1.В.ДВ.3.2) относится к вариативной части блока 1 «Дисциплины (модули)» и является дисциплиной по выбору студента.
Учебная дисциплина «Методы искусственного интеллекта в управлении химическими производствами» базируется на знаниях, полученных в ходе изучения дисциплин профессионального цикла основной образовательной программы подготовки бакалавров по направлению 18.03.02 Энерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии: «Методы вычислительной математики и пакеты прикладных программ» («Вычислительная математика»), «Высшая математика», «Методы кибернетики химико-технологических процессов», «Системы управления химико-технологическими процессами», «Моделирование энерго- и ресурсосберегающих процессов в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии», а также на знаниях, полученных при изучении дисциплин подготовки магистрантов: «Дополнительные главы математики», «Инженерное творчество и инновационный менеджмент в химии и химической технологии», «Моделирование технологических и природных систем», «Компьютерные системы проектирования и управления химическими производствами».
Цель курса «Методы искусственного интеллекта в управлении химическими производствами» – научить магистрантов теоретическим знаниям и практическим умениям и навыкам использования систем искусственного интеллекта для решения задач прогнозирования, классификации, оптимизации и управления в условиях неопределенности химико-технологическими процессами, системами и предприятиями в целом.
Задачи изучения дисциплины:
- обучение теоретическим знаниям и практическим умениям и навыкам использования методов искусственного интеллекта для решения неформализованных задач в химической технологии;
- обучение теоретическим знаниям и практическим умениям и навыкам разработки нечетких моделей представления знаний в системах искусственного интеллекта;
- обучение теоретическим знаниям и практическим умениям и навыкам использования аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС) для решения задач распознавания образов, прогнозирования и управления в химической технологии;
- обучение теоретическим методам искусственного интеллекта, основанным на имитации физических и биологических процессов, для решения задач оптимизации в химии и химической технологии и управлении химико-технологическими процессами.
Цель и задачи курса достигаются за счет использования в процессе обучения интерактивных методов формирования компетенций у студентов:
- проведения лабораторных работ с применением современных средств вычислительной техники в составе компьютерных вычислительных сетей;
- организации лабораторных занятий и промежуточного контроля знаний с применением междисциплинарной автоматизированной системы обучения в модульной объектно-ориентированной среде дистанционного обучения Moodle (Modular Object-Oriented Dynamic Learning Environment), функционирующей на выделенном сервере кафедры;
- сочетания аудиторных (контактных) и дистанционных (бесконтактных) методов обучения и контроля знаний в процессе изучения дисциплины.
Курс «Методы искусственного интеллекта в управлении химическими производствами» в соответствии с рабочим учебным планом подготовки магистрантов читается в 3-м семестре и заканчивается экзаменом.
Общая трудоемкость дисциплины составляет 6 ЗЕ (зачетных единиц) (216 часов).