Вибіркова дисципліна
Інтелектуальні транспортні системи
Обсяг освітнього компонента:
• у кредитах ЄКТС — 4.5.
Кількість аудиторних занять:
Лекційних занять - 15, лабораторних занять 7.
Самостійна робота:
91 годин.
Семестровий контроль:
Залік.
Освітню компоненту забезпечує:
Викладач:
Анотація:
Анотація навчальної дисципліни
Мета дисципліни: формування у здобувачів вищої освіти системи наукових і професійних знань і навичок в галузі проектування інтелектуальних транспортних систем.
Практичне значення та використання отриманих знань
Розуміння можливості інформаційних технологій та шляхи їх застосування в транспортних системах, наукових дослідженнях, організаційному управлінні та інших областях. Вивчення сучасних інформаційних технологій як інструменту оптимізації процесів управління в транспортному комплексі. Розуміння знання з інтелектуальних транспортних систем, використовуючи сучасні освітні та інформаційні технології. Вивчення методів побудови автоматизованих інтелектуальних систем управління на транспорті.
Тематика та види навчальних занять
Для денної форми здобуття освіти
Лекційні заняття
Лекція 1 «Специфіка теоретичних положень ІТС».
Лекція 2. «Специфіка функціонування сучасних ІТС».
Лекція 3. «Поняття про банки даних як про інформаційне забезпечення ІТС».
Лекція 4. «Автоматизовані системи управління в ІТС».
Лекція 5. «Можливості практичного використання ІТС».
Лекція 6. Інформаційно-навігаційні управляючі ІТС.
Лекція 7. «Інженерні практики управління ІТС».
Лекція 8. «ІТС в забезпеченні організації та безпеки транспортного руху».
Лекція 9. «Бортові телематичні системи, інтегровані в ІТС».
Лекція 10. «Проблеми сучасного транспорту і завдання системного аналізу при їх вирішенні на основі інтелектуальних систем транспорту».
Лекція 11. «Системний аналіз як інструмент вдосконалення процесів перевезень в ІТС».
Лекція 12. «Інтелектуальні процедури, системи п технології транспорту як основний зміст ІТС».
Лекція 13. «Математичне моделювання ІТС».
Лекція 14. «Комп'ютерне моделювання ІТС».
Лекція 15. «Перспективи інтелектуальних транспортних систем в містах України».
Лабораторні заняття
Лабораторне заняття 1 «Розробка NoSQL бази даних для роботи ІТС».
Мета заняття: оволодіти практичними навичками використання NoSQL бази даних для роботи ІТС.
Лабораторне заняття 2. «Розробка питально-довідкової системи оцінки працездатності транспортного засобу».
Мета заняття: оволодіти практичними навичками використання питально-довідкової системи оцінки працездатності транспортного засобу.
Лабораторне заняття 3. «Розробка проекту інтелектуальної системи управління транспортним засобом».
Мета заняття: оволодіти практичними навичками використання інтелектуальної системи управління транспортним засобом.
Лабораторне заняття 4. «Дискретно-подієве моделювання транспортних потоків і мереж».
Мета заняття: оволодіти практичними навичками використання Дискретно-подієве моделювання транспортних потоків і мереж.
Лабораторне заняття 5. «Дослідження процесу моделювання транспортних систем».
Мета заняття: оволодіти практичними навичками використання моделювання транспортних систем.
Лабораторне заняття 6. «Специфіка калібрування моделей інтелектуальних транспортних систем».
Мета заняття: оволодіти практичними навичками використання калібрування моделей інтелектуальних транспортних систем.
Лабораторне заняття 7. «Моделювання сценарії поведінки об’єктів моделі транспортної системи».
Мета заняття: оволодіти практичними навичками використання моделювання сценарії поведінки об’єктів моделі транспортної системи.
Консультації здійснюються впродовж семестру згідно встановленого розкладу.
Індивідуальна робота
Для денної форми здобуття освіти
Передбачена розрахунково-графічна робота, що виконується протягом навчального семестру та має бути захищена на останньому навчальному тижні.
Політика освітнього процесу та умови допуску до підсумкового контролю
При виконанні усіх практичних робіт та розрахунково-графічної роботи необхідним є дотримання діючих норм з академічної доброчесності. До підсумкового контролю здобувач може бути допущеним за умови виконання розрахунково-графічної роботи та не менш ніж 50% усіх практичних робіт.
Компетентності:
К1. Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу.
К2. Здатність розробляти та застосувати ІСТ, необхідні для розв’язання стратегічних і поточних задач.
К3. Здатність проектувати інформаційні системи з урахуванням особливостей їх призначення, неповної/недостатньої інформації та суперечливих вимог.
К4. Професійне володіння сучасними інтелектуальними інформаційними технологіями.
Передумови вивчення дисципліни:
Знати можливості інформаційних технологій та шляхи їх застосування в транспортних системах, наукових дослідженнях, організаційному управлінні та інших областях;
Знати прийоми використання сучасних інформаційних технологій як інструменту оптимізації процесів управління в транспортному комплексі;
сформувати здатності здобувати нові знання з інтелектуальних транспортних систем, використовуючи сучасні освітні та інформаційні технології;
Здатність оволодіти методами побудови автоматизованих інтелектуальних систем управління на транспорті
Результати навчання:
РН1. Відшуковувати необхідну інформацію в науковій і технічній літературі, базах даних, інших джерелах, аналізувати та оцінювати цюінформацію.
РН2.Розробляти моделі інформаційних процесів та систем різного класу, використовувати методи моделювання, формалізації, алгоритмізації та реалізації моделей з використанням сучасних комп’ютерних засобів.
РН3.Проектувати, організовувати впровадження, використання та підтримку інтелектуальних інформаційних систем різного роду на основі аналізу організаційних потреб та можливостей.
РН4.Вміти застосовувати різні парадигми програмування: структурне, об’єктно-орієнтоване, функціональне, логічне, з відповідними моделями, методами та алгоритмами обчислень, структурами даних і механізмами управління під час створення та удосконалення інтелектуальних інформаційних систем та технологій.
РН5.Вміти освоювати інноваційні інформаційні технології у ІТ-сфері, оцінювати їх та використовувати з метою розробки архітектури та проектування інтелектуальних інформаційних систем, програмного забезпечення інтелектуального аналізу даних.
▪ 2024 рік