Индивидуальное задание «Учебная (технологичекая (проектно-технологическая)) практика» для МТИ

УТВЕРЖДАЮ

Декан факультета Информационных технологий

(подпись)

А.С. Свирина

(ФИО декана)

«____» _________________ 202 ____ г.

Образовательная автономная некоммерческая организация высшего образования «Московский технологический институт»

Содержание индивидуального задания

Ознакомительная практика

1. Изучение деятельности предприятия (Общеорганизационный аспект)

Аналитическая часть.

Составить общее описание исследуемого объекта – название, местоположение, собственник, статус, основные направления деятельности предприятия.

Изучить номенклатуру выпускаемой продукции / оказываемых услуг, с акцентом на те, которые связаны с автоматизацией, IT или интеллектуальными системами.

Изучить нормативную документацию предприятия по охране труда, требования пожарной безопасности, правила внутреннего распорядка (пройти инструктаж).

Изучить особенности технологического процесса, который подлежит автоматизации или уже автоматизирован, выделить этапы, где требуется принятие сложных решений.

Решение профессиональной задачи.

Составить краткое описание предприятия (организации).

Описать основные направления деятельности и оказываемые услуги/разрабатываемые ИТ-продукты.

Составить перечень изученной нормативной документации по охране труда, информационной безопасности, внутреннему распорядку.

Составить укрупненную схему автоматизированного бизнес-процесса (на уровне этапов), обозначить точки сбора, хранения и обработки данных.

Определить основные технико-экономические показатели автоматизированных процессов: производительность, трудоемкость, экономический эффект от внедрения ИС.

2. Изучение Информационной системы предприятия

Аналитическая часть.

Определить уровень автоматизации бизнес-процессов предприятия с использованием информационных систем.

Классифицировать внедренные ИС по функциональному назначению (управление, учет, аналитика, поддержка принятия решений).

Оценить, какие модули/блоки системы реализованы на основе стандартных алгоритмов, а какие используют интеллектуальные технологии (Big Data, машинное обучение, искусственный интеллект).

Решение профессиональной задачи.

Дать характеристику информационной системы предприятия: архитектура, уровень автоматизации, классификация, назначение.

Составить схемы функциональной и организационной структуры ИС с указанием подразделений, служб, пользователей, ответственных за эксплуатацию системы.

Выделить 2-3 проблемы в существующей ИС, которые могут быть решены с помощью интеллектуальных средств обработки данных (например, неэффективный поиск информации, неточность прогнозирования, сложности интеграции данных).

Аналитическая часть.

3. Изучение архитектуры ИС и средств интеллектуализации

Аналитическая часть.

Проанализировать архитектуру информационной системы предприятия, включая структуры данных, взаимодействие компонентов и используемые программные платформы (например, ERP, CRM).

Особое внимание уделить местам сбора, обработки и хранения данных, пригодных для анализа и обучения моделей машинного обучения (базы данных, data lakes, облачные решения).

Решение профессиональной задачи.

Составить функциональную схему информационной системы с указанием применяемых технологий, инструментов и узлов, где происходит интеллектуальная обработка данных.

Разработать обобщённую схему комплекса информационных технологий предприятия, обозначив места интеграции средств сбора, хранения и интеллектуальной обработки информации.

4. Изучение принципов работы интеллектуальных блоков управления и сбора данных

Аналитическая часть.

Проанализировать ключевые компоненты информационной системы (например, серверы, базы данных, интерфейсы пользователя): наименование, назначение, технические характеристики.

Изучить, какие программные и аппаратные средства используются для реализации функций интеллектуальной обработки данных (например, аналитика в реальном времени, автоматизация бизнес-процессов).

Рассмотреть аналоги рассматриваемых технологий, акцентируя внимание на тех, которые поддерживают облачные вычисления или интеграцию с платформами искусственного интеллекта.

Изучить методы настройки и валидации алгоритмов, основанных на машинном обучении, а также подходы к обеспечению их надежности и безопасности.

Ознакомиться с методами оценки устойчивости компонентов ИС с учетом особенностей, вносимых адаптивными алгоритмами.

Решение профессиональной задачи.

Выполнить структурную схему подсистемы сбора и обработки данных, пригодной для реализации интеллектуальных функций.

Составить перечень нормативных документов (ГОСТ, стандарты предприятия), регулирующих ввод в эксплуатацию и обслуживание информационных систем и технологий.

Предложить альтернативы применяемым техническим средствам с улучшенными возможностями интеграции с интеллектуальными средами разработки (SDK для ML/AI).

Практика по получению первичных профессиональных умений и навыков (Интеграционный раздел)

Составить общее описание предприятия (организации) – название, местоположение, собственник, статус.

Изучить направления деятельности предприятия (организации), сосредоточив внимание на цифровой трансформации и автоматизации.

Определить круг задач в рамках целей учебной практики и выбрать оптимальный способ их решения с учетом правовых норм и имеющихся условий.

Пройти инструктаж по охране труда, технике безопасности и правилам внутреннего трудового распорядка.

Определить, как положения, законы и методы в области естественных наук и математики используются для разработки и оценки эффективности интеллектуальных моделей управления.

Научиться сопоставлять базовые законы физики и математики с принципами работы алгоритмов машинного обучения, применяемых в управлении.

Определить профильные разделы математических и естественно-научных дисциплин, необходимые для решения задач профессиональной деятельности, связанных с анализом данных и построением моделей.

Сформулировать задачи профессиональной деятельности на основе знаний профильных дисциплин.

Ознакомиться с методами и способами решения базовых задач управления в конкретных технических системах с целью понимания будущей профессиональной деятельности.

Научиться использовать фундаментальные знания для решения базовых задач управления в конкретных технических системах.

Изучить, какие математические методы (статистика, теория вероятностей, линейная алгебра) применяются для оценки адекватности и точности работы интеллектуальных систем управления.

Ознакомиться с методикой оценки эффективности систем управления, разработанных на основе адаптивных и интеллектуальных методов.

Ознакомиться с нормативно-правовыми принципами регулирования в сфере интеллектуальной собственности, применительно к разработке программного обеспечения и баз данных для ИС.

Научиться решать задачи развития науки, техники и технологии в области управления в технических системах с учетом нормативно-правового регулирования.

Ознакомиться с используемыми в сфере управления технологическими процессами, алгоритмами и программами (например, Python, MATLAB/Simulink, специализированные ML-фреймворки), современными информационными технологиями и методами контроля.

Научиться анализировать базовые структуры алгоритмов управления, пригодные для имплементации в управляющие контуры.

Изучить системы контроля, автоматизации и управления.

Ознакомиться с необходимыми расчетами отдельных блоков и устройств систем контроля и управления, с акцентом на расчет требований к вычислительным ресурсам для интеллектуальных задач.

Ознакомиться с целями, принципами и методами стандартизации, формами и порядком подтверждения соответствия измерительных и управляющих средств.

Научиться обрабатывать результаты измерений при наличии различных видов погрешностей, включая неопределенности, вносимые моделями машинного обучения.

Изучить методы наладки и регламентного обслуживания измерительных и управляющих средств.

Изучить методики проведения экспериментов и обработки полученных результатов.

Ознакомиться с проведением экспериментов и обработкой их результатов с применением современных информационных технологий.

Изучить действующую систему нормативно-правовых актов в области регламентного обслуживания информационных систем и технологий.

Заведующий кафедрой