Цель изучения дисциплины | Формирование у будущих специалистов теоретических знаний и практических навыков по использованию, разработке и программированию автономных роботов для решения широкого спектра задач в различных областях науки, ВПК, производства. быта и т.д. Ознакомление студентов с основами сетецинтрических систем, искусственного интеллекта, систем управления и моделирования АР. |
---|---|
Место дисциплины в учебном плане | Б1.О.02 |
Формируемые компетенции | ОПК-7 | Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины |
Знать:
Об основных тенденциях развития обработки больших данных; Основы построения и реализации алгоритмов распознавания; Современные технологии обработки больших данных; Уметь:
Применять основные методы и алгоритмы распознавания; Использовать современные методы и алгоритмы распознавания образов. Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
Навыками использования различных средств и комплексов обработки данных, средств построения алгоритмов и распознавания объектов. Современными методами и средствами обработки данных, новейшими средствами построения алгоритмов и распознавания объектов. |
Содержание дисциплины | Теоретическое обучение. Лабораторный практикум. |
Виды учебной работы | Лекции, лабораторные, самостоятельная работа. |
Используемые информационные, инструментальные и программные средства |
В компьютерном классе должны быть установлены средства MS Office
Microsoft Windows 7-Zip AcrobatReader Visual Studio Условия использования: https://code.visualstudio.com/license не требуется
|
Форма промежуточной аттестации | Экзамен. |