Управління в кіберфізичних системах

Анотація навчальної дисципліни

Мета вивчення дисципліни: Забезпечити розвиток спеціальних компетентностей майбутніх магістрів, сформувати комплекс спеціалізованих знань та вмінь, а також здобуття навичок з використання кіберфізичних систем, розробки програмних компонентів  кіберфізичних систем, розвити здатність використовувати інформаційні технології для аналізу та дослідження компонентів кіберфізичних систем, націлити майбутніх фахівців на осмислене і творче застосування отриманих знань в їх практичній діяльності при вирішенні складних задач.

Практичне значення та використання отриманих знань: Розуміння сфери використання кіберфізичних систем різних типів. Формування навичок створення програмних компонентів кіберфізичних систем. Здатність розробляти алгоритмічне та програмне забезпечення, компоненти комп’ютерних систем та мереж, Інтернет додатків, кіберфізичних систем з використанням сучасних методів і мов програмування, а також засобів і систем автоматизації проектування. Вміння використовувати інформаційні технології та елементи штучного інтелекту для управління даними в кіберфізичних системах. Вивчення технологій для побудови кіберфізичних систем. Вміння проводити дослідження процесів в кіберфізичних системах. Вміння використовувати програмні засоби для реалізації завдання управління. Вміння використовувати сучасні одноплатні комп’ютери для створення  кіберфізичних систем. Розуміння перспектив розвитку кіберфізичних систем.

Тематика та види навчальних занять
1 тиждень
Лекція 1. Основні типи кіберфізичних систем.

2 тиждень
Лекція 2. Використання сенсорів в кіберфізичних системах. 
Лабораторне заняття 1. Основи роботи з RaspberryPi та Python.

3 тиждень
Лекція 3. Всепроникаючі сенсорні мережі.

4 тиждень
Лекція 4. Технології побудови бездротових сенсорних мереж.
Лабораторне заняття 2. Підключення сенсорних елементів до RaspberryPi.

5 тиждень
Лекція 5. Протоколи LoRaWan та Bluetooth Low Energy.

6 тиждень
Лекція 6. IoT-протоколи передачі даних від граничного пристрою у хмару.
Лабораторне заняття 3. Відображення інформації на LCD-дисплеї з платформи RaspberryPi.

7 тиждень
Лекція 7. Топологія хмарних та туманних обчислень.

8 тиждень
Лекція 8. Простий аналіз даних в Інтернеті речей.
Лабораторне заняття 4. Підключення електроніки до мережі Інтернет.
Модульна контрольна робота 1.

9 тиждень
Лекція 9. Аналіз даних у хмарних та туманних платформах.

10 тиждень
Лекція 10. Машинне навчання у хмарних та туманних платформах.
Лабораторне заняття 5. Основи візуалізації наукових даних.

11 тиждень
Лекція 11. Згорткові нейронні мережі.

12 тиждень
Лекція 12. Рекурентні нейронні мережі.
Лабораторне заняття 6. Символьні обчислення у наукових дослідженнях систем.

13 тиждень
Лекція 13. Методи управління в кіберфізичних системах. 

14 тиждень
Лекція 14. Інтелектуальні системи управління.
Лабораторне заняття 7. Елементи кластеризації у кіберфізичних системах.

15 тиждень
Лекція 15. Нейромережні системи управління.
Модульна контрольна робота 2.

Оцінювання результатів навчання

Модуль 1
Виконана та захищена лабораторна робота – максимально по 5 балів за лабораторну роботу.
Модульна контрольна робота 1 – бездоганне виконання 30 балів (в кожному завданні модульної контрольної роботи наведено максимальну кількість балів за виконання кожного завдання).
Модуль 2
Виконана та захищена лабораторна робота – максимально по 7 балів за лабораторну роботу.
Модульна контрольна робота 2 – бездоганне виконання 29 балів (в кожному завданні модульної контрольної роботи наведено максимальну кількість балів за виконання кожного завдання).

Посилання на рекомендовані джерела

1. Лі П. - Архітектура інтернету речей - Видавництво "ДМК Прес" - 2019 - 454с.
2. Антті Суомалайнен Інтернет речей: відео, аудіо, комутація. - М.: ДМК Прес, 2019. - 120 с.
3. Авдєєв В. А. Організація ЕОМ та периферія з демонстрацією імітаційних моделей. - М.: ДМК Прес, 2014. - 708 с.
4. Сантос Р. 20 простих проектів на Raspberry Pi Іграшки, інструменти, гаджети та багато іншого / Р.Сантос, С.Сантос; пров. з англ. М. А. Федотенко. - Електрон. вид. - М.: Лабораторія знань, 2020.-323 с.
5. Джоші, Пратік. Штучний інтелект із прикладами на Python. : Пров. з англ. - СПб. : ТОВ "Діалектика", 2019. - 448 с.
6. Васильєв В.І. Інтелектуальні системи управління. Теорія та практика: навчальний посібник / Васильєв В.І., Ільясов Б.Г. - М.: Радіотехніка, 2009. - 392 с.
7. Трофімов В.Б. Інтелектуальні автоматизовані системи управління технологічними об'єктами: навчальний посібник/В.Б. Трофімов, С.М. Кулаків. - М.: Інфра-Інженерія, 2020. - 256 с.