Направление: Материаловедение и технологии
Выпускающая кафедра: Пирометаллургические и литейные технологии
Выпускающая кафедра: Пирометаллургические и литейные технологии
Вступительные испытания: письменный экзамен
👍Преимущества программы
Обучение по программе предполагает подготовку специалистов, готовых к работе на современных металлургический предприятиях. Направление подготовки является логичным продолжением обучения на стыке трех специальностей – металлургия, обработка материалов давлением и автоматизированные системы обработки информации и управления, что позволяет готовить выпускников способных эффективно применять технологии и методы искусственного интеллекта для решения задач металлургического производства.
📖Результаты освоения программы
Выпускник способен решать следующие задачи производства:
🔸 Применение глубоких нейронных сетей и технологий искусственного интеллекта.
🔸 Разработка, применение и компьютерная реализация методов гарантированного результата.
🔸 Формирование наборов данных для машинного обучения.
🔸 Создание новых методов и алгоритмов для задач компьютерного зрения, обработки естественного языка, предиктивной аналитики, анализа индустриального звука.
🔸 Контроль и корректировка технологических параметров сложных процессов, мониторинг и прогнозирование хода технологического процесса в металлургии.
🔸 Создание интеллектуальной системы управления технологическим процессом в металлургии.
🔸 Идентификация дефектов заготовки и готовой продукции металлургических предприятий.
🔸 Предиктивное обслуживание, определение неполадок в работе системы до выхода ее из строя для своевременного реагирования на металлургических предприятиях.
🔸 Управление технологическими процессами всех этапов металлургического цикла на основе эффективного использования ИИ при анализе текущих данных.
🔸 Внедрение цифровых двойников агрегатов и процессов металлургического комплекса.
🔸 Применение глубоких нейронных сетей и технологий искусственного интеллекта.
🔸 Разработка, применение и компьютерная реализация методов гарантированного результата.
🔸 Формирование наборов данных для машинного обучения.
🔸 Создание новых методов и алгоритмов для задач компьютерного зрения, обработки естественного языка, предиктивной аналитики, анализа индустриального звука.
🔸 Контроль и корректировка технологических параметров сложных процессов, мониторинг и прогнозирование хода технологического процесса в металлургии.
🔸 Создание интеллектуальной системы управления технологическим процессом в металлургии.
🔸 Идентификация дефектов заготовки и готовой продукции металлургических предприятий.
🔸 Предиктивное обслуживание, определение неполадок в работе системы до выхода ее из строя для своевременного реагирования на металлургических предприятиях.
🔸 Управление технологическими процессами всех этапов металлургического цикла на основе эффективного использования ИИ при анализе текущих данных.
🔸 Внедрение цифровых двойников агрегатов и процессов металлургического комплекса.
📚Основные дисциплины
🔸 Теория и технологии непрерывной разливки стали
🔸 Сбор, анализ и формирование наборов данных для моделей машинного обучения в металлургии
🔸 Искусственный интеллект при контроле и прогнозировании технических параметров прокатной продукции
🔸 Цифровые двойники в прокатном производстве
🔸 Моделирование металлургических процессов
🔸 Сбор, анализ и формирование наборов данных для моделей машинного обучения в металлургии
🔸 Искусственный интеллект при контроле и прогнозировании технических параметров прокатной продукции
🔸 Цифровые двойники в прокатном производстве
🔸 Моделирование металлургических процессов