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