Навчально-методичний комплекс з дисципліни "Інтелектуальні технології на транспорті"

Abstract

Дана дисципліна є складовою теоретичною основою знань та вмінь для вивчення технологічних дисциплін підготовки фахівців в області організації перевезень та управлінні на транспорті. Метою викладання дисципліни є формування у студентів знань і вмінь в області інтелектуальних технологій управління складними транспортними системами і процесами, а також застосування у практичній діяльності інтелектуальних автоматизованих інформаційних систем підтримки прийняття рішень. Завданнями вивчення навчальної дисципліни є: – отримання знань, щодо сучасних теоретичних понять, категорій, систем та процесів інтелектуального управління транспортними системами і процесами; – оволодіння сучасними методами та підходами до інтелектуального управління транспортними системами і процесами; – отримання знань, щодо сучасних напрямків розвитку інтелектуальних систем (моделювання баз знань та управління знаннями, нечітка логіка, нейротехнології, нейронечітки технології, генетичні та еволюційні алгоритми управління, експертні системи); – оволодіння практичними навичками розв’язання завдань з проектування інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень в умовах невизначеності; – оволодіння сучасними методами синтезу розподілених інтелектуальних системам діагностування та управління SCADA.

This discipline is a component of the theoretical basis of knowledge and skills for studying technological disciplines for training specialists in the field of Transportation Organization and Transport Management. The purpose of teaching the discipline is to develop students ' knowledge and skills in the field of intelligent technologies for managing complex transport systems and processes, as well as the use of intelligent automated information systems for Decision Support in practical activities. The objectives of studying the discipline are: - obtaining knowledge on modern theoretical concepts, categories, systems and processes of intelligent management of transport systems and processes; - mastering modern methods and approaches to intelligent management of transport systems and processes; - obtaining knowledge about modern areas of development of Intelligent Systems (Modeling of knowledge bases and knowledge management, fuzzy logic, neurotechnologies, neural networks technologies, genetic and evolutionary control algorithms, expert systems); - mastering practical skills in solving problems related to the design of intelligent decision support systems in conditions of uncertainty; - mastering modern methods of synthesis of distributed intelligent SCADA diagnostics and control systems.