Искусственный интеллект
в добывающей промышленности
(техносферная безопасность, промышленное природопользование)
Модуль разработан для внедрения
в образовательные программы вузов
Рекомендуется
студентам со 2 курса
152 ак. часа
Онлайн (очный с применением дистанционных технологий)
Узнать о внедрении модуля в ваш вуз
О модуле
Модуль ориентирован на подготовку отраслевых специалистов по интеграции и практическому применению технологий искусственного интеллекта в добывающей промышленности и природопользовании. В нем рассматриваются современные решения и инструменты ИИ для задач мониторинга, прогнозирования, оптимизации, обеспечения экологической и промышленной безопасности, анализа данных и автоматизации производственных процессов.
Модуль разработан в рамках проекта ТОП-ИИ Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации» и предлагается вузам для внедрения в образовательные программы высшего образования.
Включение модуля в образовательный процесс позволяет усилить прикладную и отраслевую направленность подготовки, обеспечить связь ИТ-компетенций обучающихся с актуальными запросами индустрии и сформировать у студентов базовые навыки работы с данными, цифровыми инструментами и прикладными ИИ решениями, востребованными в промышленной сфере.
Для кого подготовлен
Модуль предполагается к прохождению студентами 2-ого курса бакалавриата и старше. Реализуется как компонент основной профессиональной образовательной программы (ОПОП) по следующим направлениям:
21.03.01 Нефтегазовое дело
21.03.03 Геодезия и дистанционное зондирование
21.04.01 Нефтегазовое дело
21.04.03 Геодезия и дистанционное зондирование
05.03.06 Экология и природопользование
05.04.06 Экология и природопользование
Рекомендуемым вариантом размещения модуля является первый семестр второго курса, допустимы корректировки в рамках утвержденного учебного плана.
Формат обучения
| Продолжительность общая |
1 семестр, 4 зачетные единицы 152 ак.ч.: 70 ак.ч. онлайн-курс, 28 ак.ч. семинары, 54 ак.ч. самостоятельная работа |
| Условия реализации |
Сетевой договор о реализации дисциплины Модуль должен быть включен в учебный план как обязательная дисциплина |
| Формат обучения | Онлайн (очный с применением дистанционных технологий) |
| Язык обучения | Русский |
Программа обучения
Отраслевой модуль раскрывает возможности применения искусственного интеллекта для решения ключевых задач промышленного предприятия: мониторинга окружающей среды, обеспечения охраны труда и промышленной безопасности, предиктивного обслуживания оборудования, управления качеством продукции, оптимизации технологических процессов и повышения экономической эффективности.
Основы прикладного ИИ и работа с данными в промышленности (20 ак.ч.)
Мониторинг окружающей среды и геоданные (22 ак.ч.)
ИИ для охраны труда и промышленной безопасности (20 ак.ч.)
Прогнозирование качества продукции и оптимизация процессов (19 ак.ч.)
Предиктивное техническое обслуживание (22 ак.ч.)
Экономическая эффективность и оптимизация ресурсов (20 ак.ч.)
Комплексная автоматизация и создание пайплайнов данных (21 ак.ч.)
ИИ-агенты (совместно с компанией Яндекс)
Итоговый проект
Технологический стек модуля
Облачная платформа для хранения и структурирования данных
Сервис для визуализации данных
и создания дашбордов
Инструмент для автоматизации процессов, сбора и обработки данных
Инструменты для быстрого построения и тестирования ML-моделей
Разработан в партнерстве
Совместно с партнером разработана тема «ИИ-агенты» модуля
Совместная разработка модуля, представители компании курируют практические задания
Разработчики, преподаватели, эксперты
Деркач Денис Александрович
Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных: Заведующий лабораторией
Касьяненко Дарья Алексеевна
Департамент больших данных и информационного поиска: Заместитель руководителя департамента
Паточенко Евгений Анатольевич
Центр организации обучения студентов для топ-специалистов в сфере искусственного интеллекта: Преподаватель
Смелкова Жанна Эдуардовна
Департамент больших данных и информационного поиска: Приглашенный преподаватель
Результаты обучения
Анализировать возможности применения ИИ в промышленности
Слушатель сможет соотносить производственные задачи с подходящими ИИ инструментами и определять, в каких процессах использование ИИ дает наибольший практический эффект
Проектировать прикладные решения на основе данных для промышленной среды
Слушатель сможет формулировать постановку задачи, определять необходимые данные и подбирать базовую логику ИИ решения для задач мониторинга, безопасности, качества, обслуживания оборудования и оптимизации процессовросетей и программного обеспечения
Использовать современные цифровые инструменты для создания ИИ сервисов
Слушатель сможет собирать базовые no-code/low-code пайплайны, настраивать автоматизированный сбор и обработку данных, а также создавать простые прикладные сервисы и ассистенты под отраслевые задачи.
Оценивать практическую и экономическую целесообразность внедрения ИИ
Слушатель сможет интерпретировать результаты работы ИИ решений, учитывать ограничения моделей и данных, а также оценивать потенциальный эффект внедрения с точки зрения эффективности, безопасности и использования ресурсов
Интерпретировать результаты анализа и визуализации промышленных данных
Слушатель сможет читать основные метрики, графики и аналитические выводы, использовать их для оценки состояния процессов и подготовки обоснованных управленческих решений
Учитывать риски, ограничения и требования к качеству данных при применении ИИ
Слушатель сможет выявлять ограничения ИИ моделей, понимать влияние качества данных на результат и учитывать эти факторы при разработке и внедрении прикладных решений в промышленной среде
Преимущества и условия внедрения модуля
01
Повышение практикоориентированности подготовки за счет включения в образовательную программу актуальных сценариев применения ИИ в реальном промышленном контексте
02
Усиление связи образования с запросами индустрии благодаря изучению востребованных инструментов и задач, связанных с безопасностью, качеством, эффективностью и управлением на основе данных
03
Расширение прикладных компетенций обучающихся через освоение современных подходов к работе с данными, автоматизации, аналитике и созданию прототипов ИИ решений
04
Модуль предлагается вузам, реализующим программы высшего образования соответствующего отраслевого профиля
Уже реализуют модуль
Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего образования
«Уфимский государственный нефтяной технический
университет»
Программа: «Системный инжиниринг в нефтегазовой отрасли» (магистратура)
Период проведения: 2 курс 2 семестр
Что нужно знать студенту на старте
Пререквизиты. Учебные курсы, которые студент должен освоить перед началом обучения по модулю:
-
Введение в специальность (горное дело, нефтегазовое дело или др. направленность добывающей отрасли)
-
Основы геологии и разработки месторождений
-
Геоинформационное обеспечение горных работ
-
Цифровые технологии в добывающей промышленности
-
Математика
Материалы
Описание модуля, специальности и направления подготовки
Программа учебного модуля
Компетентностно-ролевая модель
Условия внедрения модуля