Институт непрерывного образования

Ульяновский государственный технический университет

Искусственный интеллект в автоматизации проектирования

1. Цель программы
На кого рассчитана программа:
Специалисты с высшим техническим образованием

Цель: формирование у слушателей новых компетенций , необходимых для профессиональной деятельности, и повышение профессионального уровня в рамках имеющейся квалификации

2. Результат освоения программы
В результате освоения программы слушатель будет:

Знать:

— базовые понятия технологии Big Data, прогнозирования, работы с хранилищами данных;
— основы применения средств искусственного интеллекта при решении задач анализа, обработки информации, синтеза проектных решений, планирования и разработки проектов, основанных на технологиях машинного обучения;
— основы программирования на языке python с использованием библиотек анализа данных и машинного обучения для создания систем искусственного интеллекта;
— стандарты проектирования архитектур ИС, архитектурные концептуальные схемы, архитектурные стили, типовых архитектур экспертных систем и средств вычислительного интеллекта;
— принципы построения архитектуры интеллектуальных систем управления мобильными роботами и основные модели и подходы, лежащие в основе модулей интеллектуальной системы управления мобильными роботами;
— принципы распределенного управления;
— вопросы оценки времени реализации алгоритмов и характера влияния алгоритмических и программно-технических решений, а также свойств компьютерной архитектуры на производительность приложений;
— принципы, методы и средства анализа и структурирования профессиональной информации;
— этапы жизненного цикла проекта, разработки и реализации проекта в профессиональной деятельности с учетом правовых норм;
— различные приемы и способы социализации личности и социального взаимодействия, а также основные теории лидерства и стили руководства;
— принципы разработки оригинальных программных средств для решения профессиональных задач.

Уметь:

— применять методы анализа больших данных и реализовывать приложения для предиктивной аналитики больших данных;
— использовать инструменты анализа больших данных и интерпретировать результаты;
— анализировать кластеры больших данных;
— решать задачи формирования нейронных сетей и инструментальных средств на основе методов машинного обучения, а также использовать данные методы при решении задач анализа и синтеза;
— проектировать архитектуры ИС в зависимости от специфики задачи с учетом характеристик качества, а также проектировать и создавать программное обеспечение для мобильных роботов и беспилотного транспорта;
— создавать высокопроизводительные реализации типовых алгоритмов обработки данных;
— проводить сравнительный анализ различных реализаций типовых алгоритмов обработки данных;
— разрабатывать проект с учетом анализа альтернативных вариантов его реализации, определять целевые этапы, основные направления работ;
— анализировать профессиональную информацию, выделять в ней главное, структурировать, оформлять и представлять в виде аналитических обзоров;
— строить отношения с окружающими людьми, с коллегами и применять эффективные стили руководства командой для достижения поставленной цели;
— разрабатывать оригинальные программные средства для решения задач в области создания и применения искусственного интеллекта.

3. Документ об окончании программы
Удостоверение о повышении квалификации установленного образца

Получить подробную информацию об  обучении  можно по   8 (8422) 41 80 93  или   cnpr.inno@gmail.com

Форма обучения:очная

Количество часов:72

Стоимость обучения:уточняйте у администратора

Скачать программу обучения

Оставить заявку на обучение