Киберфизические системы: теория и приложения

все курсы

Курс находится на модерации. Данные могут быть неактуальны.

3.5

11 недель, от 3 до 5 часов в неделю

Тип обучения

Курс

Зач. единицы

Сертификат

1 800 ₽ для получения

Стоимость курса

бесплатно

нет рассрочки

В настоящее время теория кибер-физических систем (КФС) активно развивается как новая перспективная информационно-технологическая парадигма, объединяющая различные ключевые тренды в области сквозных информационно-коммуникационных и информационно-управляющих технологий, что позволяет подобным системам активно взаимодействовать с окружающим физическим миром, включая человека, посредством различных возможностей. «Глубокая» - синергетическая интеграция базовых механизмов построения КФС на принципах интеллектуализации, сетевого взаимодействия и когнитивной самоорганизации на основе знаний в единое целое становится ключевым фактором эффективного развития широких функциональных, информационно-телекоммуникационных, вычислительных и физических возможностей подобных систем. Такие системы, охватывающие несколько областей науки и техники, являются чрезвычайно важными и создают несколько предпосылки для решения многих важных инженерных проблем.

Вас будут обучать

Шкодырев Вячеслав Петрович

курс

Доктор технических наук, Профессор

Должность: директор высшей школы киберфизических систем и управления.

Образовательная организация

ФГАОУ ВО "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого"

0 отзывов

Политехнический университет — многофункциональное государственное высшее учебное заведение.

В 2010 году он получил статус национального исследовательского университета, что явилось признанием его роли и возможностей как в области подготовки кадров, так и в мультидисциплинарных научных исследованиях и разработках.

В рейтинге технических университетов России Политехнический неизменно занимает ведущие позиции. Политехнический университет стремится с максимальной ответственностью реализовывать государственную политику в сфере высшего образования. Одно из направлений этой политики – создание новой экономики: экономики знаний, лидерства и инноваций. И ключевым звеном здесь становятся высококвалифицированные кадры, владеющие передовыми мировыми технологиями, способные решать новые комплексные задачи промышленности и готовые вывести российскую экономику на новый уровень развития.

Открытое образование

3.7

31 отзыв

Новый элемент системы российского образования — открытые онлайн-курсы — cможет перезачесть любой университет. Мы делаем это реальной практикой, расширяя границы образования для каждого студента. Полный набор курсов от ведущих университетов. Мы ведём системную работу по созданию курсов для базовой части всех направлений подготовки, обеспечивая удобное и выгодное для любого университета встраивание курса в свои образовательные программы
«Открытое образование» – это образовательная платформа, предлагающая массовые онлайн-курсы ведущих российских вузов, которые объединили свои усилия, чтобы предоставить возможность каждому получить качественное высшее образование.

Любой пользователь может совершенно бесплатно и в любое время проходить курсы от ведущих университетов России, а студенты российских вузов смогут засчитать результаты обучения в своем университете.

Программа курса

Основы теории автоматического управления : базовые понятия и определения объекта управления, формирования целей, алгоритмов и критериев качества управления, формализация постановки задачи и выбора стратегий управления;
Основы информатики и информационных технологий: информационно-управляющих систем, понятия и определения информационных систем;
Основы теории сетевой организации информационно-вычислительных распределенных систем и компьютерных сетей, архитектуры и иерархии сетевой организации;
Основы теории знаний и инженерии знаний: модели знаний, базовые понятия теории формирования баз данных и баз знаний;
Основы теории нейроинформатики и машинного обучения: базовые понятия и определения нейронных сетей и их архитектур, методов и моделей обучения и формирования моделей знаний, перспективные направления применения нейронных сетей в прикладных задачах распознавания, классификации, кластеризации, аппроксимации экспериментальных данных