Информация о курсе

О курсе

Основной целью курса является изучение теоретических основ построения интеллектуальных систем управления, представляющих собой один из важнейших классов систем искусственного интеллекта.
Курс предназначен для бакалавров, обучающихся в 8 семестре.

В курсе рассматриваются такие направления искусственного интеллекта, как нечеткая логика и нейронные сети, их применение в задачах управления робототехническими и мехатронными системами.

Особое внимание уделяется практической применимости интеллектуальных систем управления, показаны потенциальные преимущества этих систем по сравнению с классическими системами управления.

РО1: знать современное состояние основные принципы функционирования обучаемых систем управления промышленными роботами, адаптивные обучаемые управляющие системы с распознаванием образов, математическое моделирование процесса обучения системы управления, командные рецепторы, деление рецепторов на группы обучаемой системы управления, методику обучения робота с обучаемой системой управления, свойства и особенности обучаемых систем управления, техническую реализацию систем управления, основные варианты физической и электрической реализации обучаемых систем управления, методы обучения, мышления и самообучения объекта с технической интеллектуальной системой;

РО2: Уметь анализировать аппаратную реализацию систем управления роботами, составлять математические модели; применять закономерности и принципы имитационного моделирования в процессе обучения системы управления; задавать командные рецепторы и осуществлять их деление на группы; применять принципы обучения систем управления с внутренними обратными связями и парными рецепторами; выбирать параметры и разрабатывать обучаемые системы управления для промышленных роботов; применять методы обучения, мышления и самообучения мехатронных и робототехнических систем;

РО3: Владеть методами математического моделирования и интеллектуального управления роботами, методами обучения систем управления мехатронных и робототехнических систем, методами обучения и самообучения систем управления промышленных роботов в составе робототехнических систем.

Направление подготовки бакалавриата:
15.03.06 Мехатроника и робототехника

Раздел 1 "Цели и задачи интеллектуального управления".
Раздел 2 "Интеллектуальные системы управления на основе нечеткой логики".
Раздел 3 "Интеллектуальные системы управления на основе нейронных сетей".

Всего в курсе предусмотрено 17 лекций,  3 контрольные работы и 2 лабораторные работы.

Продолжительность курса – 12 недель.
Трудоемкость освоения курса – всего 108 часов.
Трудоемкость курса – 3 зачётных единицы.
Форма контроля – зачет.

Мамонова Татьяна Егоровна, к.т.н., доцент, доцент ОАР