DE0090 Industriālās elektronikas ekspertu sistēmas

Kods DE0090
Nosaukums Industriālās elektronikas ekspertu sistēmas
Statuss Obligātais/Ierobežotās izvēles
Līmenis un tips Doktora, Akadēmiskais
Tematiskā joma Enerģētika un elektrotehnika
Struktūrvienība Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte
Mācībspēks Leonīds Ribickis, Oskars Krievs, Mihails Gorobecs
Kredītpunkti 22.0
Daļas 2
Anotācija Studiju kursa apguve dod ieskatu mākslīgā intelekta pielietošanā elektroiekārtu vadības sistēmās. Apgūtās zināšanas ļaus pielietot ekspertu sistēmas dažādu lēmumu pieņemšanā industriālās elektroniskās iekārtās robotizētos kompleksos un elektrotransportā..
Studiju kursa saturs
Saturs Pilna un nepilna laika klātienes studijas Nepilna laika neklātienes studijas
Kontaktstundas Patstāvīgais darbs Kontaktstundas Patstāvīgais darbs
Ekspertu sistēmu klasifikācija, izmantošana energoelektronikā un industriālā elektronikā. 6 10 0 0
Mākslīgais intelekts industriālajā elektronikā. 10 10 0 0
Izplūdušās loģikas moduļu konstruēšana un IP kontrolleri inteliģentās elektroiekārtās. 4 10 0 0
Mākslīgo neironu tīklu pielietošanas jomas un to realizācijas vides, adaptronikas būtība. 10 10 0 0
Neuro-fuzzy moduļu konstruēšana un izmantošana mākslīgā intelekta sistēmās enerģētikā. 10 10 0 0
Elektropiedziņas vadības sitēmas ar mākslīgiem neironu tīkliem un ģenētiskiem algoritmiem. 16 10 0 0
Ekspertu sistēmas ar māksīgo intelektu elektroiekārtu izvēlē. 20 10 0 0
Ekspertu sistēmas un mākslīga intelekta elektroiekārtu darbības optimizācijā. 20 10 0 0
1. Kursa darbs. Ekspertu sistēmas elektroiekārtu izvēlē. 100 100 0 0
2. Kursa darbs. Ekspertu sistēmas ar mākslīgo intelektu industriālā elektronikā. 100 100 0 0
Eksāmens. 4 20 0 0
Kopā: 300 300 0 0
Mērķis un uzdevumi, izteikti
kompetencēs un prasmēs 		Studiju kursa mērķis ir sniegt zināšanas par mākslīgā intelekta veidošanas metodēm elektroiekārtu digitālās vadības sistēmās izmantojot izplūdušās loģikas kontrolierus, mākslīgos neironu tīklus, ģenētiskos algoritmus, adaptīvās struktūras un mašīnmācīšanos. Studiju kursa uzdevumi ir attīstīt spējas prast izvēlēties ekspertu sistēmu elektrisko dzinēju, pilnveidot ekspertu sistēmas energoelektronikas pārveidotāju, kā arī pielietot lēmumu pieņemšanas algoritmus robotizētos ražošanas un transporta kompleksos.
Sasniedzamie studiju
rezultāti un to vērtēšana 		Spēj izpētīt un izstrādāt ekspertu sistēmu programmatūras moduļus izmantojot neuro-fuzzy moduļus un ģenētiskos algoritmus. - Kursa darba novērtējums.
Spēj izstrādāt un pārbaudīt eksperimentāli ekspertu sistēmas ar mākslīgo intelektu elektrodzinēju un energoelektronikas pārveidotāju izvēlē. - Kursa darba novērtējums.
Spēj patstāvīgi sameklēt un analizēt jaunākos literatūras avotus inteliģento elektronikas iekārtu, mākslīgā intelekta un ekspertu sistēmu jomās. - Kursa darba novērtējums.
Spēj nokārtot eksāmenu. - Eksāmens.
Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji
Izstrādāti un aizstāvēti kursa darbi - 80%
Nokārtots eksāmens - 20%
 
Priekšzināšanas Zināšanas industriālā elektronikā un izstrādāts maģistra darbs.
Studiju kursa plānojums
Daļa KP Stundas Pārbaudījumi
Lekcijas Prakt. d. Lab. Ieskaite Eksāmens Darbs
1 14.7 64.0 32.0 64.0 *
2 7.3 32.0 48.0 0.0 *
Pieteikties uz šo kursu
[Kursa apraksts PDF formātā]