Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения в

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения в машиностроении

Цели и задачи дисциплины

Сформировать целостное представление о технологиях искусственного интеллекта и машинного обучения. Применительно к объектам и процессам машиностроительной отрасли научить строить искусственные нейроны сети для решения таких задач, как регрессия, прогнозирование, классификация и распознавание изображений.

Краткое содержание дисциплины

В курсе рассматриваются основные понятия искусственного интеллекта и машинного обучения, а также глубинного обучения. Знакомят студентов с основными алгоритмами и моделями, использующимися для решения задач машиностроения. Изучаются технологии создания искусственных нейронных сетей для определения свойств стальных изделий в зависимости от параметров процесса прокатки, оценки состояния износа деталей машин по виброспектрам в ходе их работы, прогнозирования период очередного обслуживания технологического оборудования цеха, а также построения нейронной сети, которая сможет распознавать дефекты по фотографии непрерывнолитых заготовок. Предложенные модели нейронных сетей реализуются в прикладных приложениях, имеющих надстройку по Neural Networks, а также в среде разработки языка программирования Python.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ОПК-1 Способен применять естественнонаучные и общеинженерные знания, методы математического анализа и моделирования в профессиональной деятельности
ОПК-4 Способен понимать принципы работы современных информационных технологий и использовать их для решения задач профессиональной деятельности