🔝МТИ Подготовка отчета по практике, направление 💻Технологии искусственного интеллекта💻, любая практика, скидка от 2х работ

Учебная практика | Технологии искусственного интеллекта Технологическая (проектно-технологическая) практика |О| Обязательная часть Технологическая (проектно-технологическая) практика |В| Часть, формируемая участниками образовательных отношений Эксплуатационная практика |В| Часть, формируемая участниками образовательных отношений Технологическая (проектно-технологическая) практика | Технологии искусственного интеллекта Эксплуатационная практика | Технологии искусственного интеллекта Факультет Информационные технологии Направление подготовки: 09.03.02 Информационные системы и технологии Направленность: «Технологии искусственного интеллекта» Технологическая (проектно-технологическая) практика Изучить организационную и функциональную структуру организации.

Предложить мероприятия по разработке информационной системы организации. Проанализировать информационное, техническое и программное обеспечение организации (предприятия). Установить требования к вводу, обработке и выводу данных, необходимых для функционирования ИС. Спроектировать информационную модель данных ИС. Разработать алгоритм решения задачи автоматизации. Выбрать программное обеспечение для решения задачи автоматизации. Реализовать контрольный пример решения задачи и разработать инструкцию пользователя Отчет по практике МТИ 09.03.02 Информационные системы и технологии, направленность Технологии искусственного интеллекта. Готовый отчет по учебной, технологической (проектно-технологической) и эксплуатационной практике МТИ.

Отчет по практике по направлению Информационные системы и технологии с направленностью Технологии искусственного интеллекта. Написание отчета по практике МТИ 09.03.02. Помощь в подготовке отчета по практике, дневника практики, индивидуального задания, характеристики и заключения руководителя. Отчет по учебной практике МТИ, отчет по технологической практике МТИ, отчет по проектно-технологической практике МТИ, отчет по эксплуатационной практике МТИ. Практика по искусственному интеллекту, машинному обучению, информационным системам и технологиям, разработке и тестированию программного обеспечения, анализу данных, нейронным сетям, алгоритмам машинного обучения и современным AI-технологиям.

Оформление отчета по требованиям МТИ 09.03.02. Готовые отчеты и индивидуальная подготовка материалов по практике для студентов МТИ. Составить общее описание предприятия (организации) – название, местоположение, собственник, статус. Изучить направления деятельности предприятия (организации), структурной схемы управления его подразделениями, службами и отделами. Подготовить обзор источников информации для составления технической и эксплуатационной документации. Разработать структуру и сформулировать основные направления работы в процессе написания выпускной квалификационной работы. Разработать мероприятия по созданию информационной системы организации. Разработать и установить требования к типам и характеристикам данных, необходимых для функционирования ИС.

Спроектировать информационную модель данных ИС. Провести поиск и анализ материалов для обзорно-теоретической части выпускной квалификационной работы. Выбрать программные средства для реализации поставленной задачи. Реализовать программно поставленную задачу. Разработать инструкцию пользователя ИС. Привести контрольный пример решения задачи. 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 •Проанализировать архитектуру систем искусственного интеллекта (ИИ), включая уровни обработки данных, интеграцию с существующими информационными системами и используемые алгоритмы (например, нейронные сети, алгоритмы машинного обучения).

•Особое внимание уделить местам сбора и хранения данных, пригодных для обучения моделей ИИ, включая Big Data, облачные платформы и базы данных. Решение профессиональной задачи. •Составить функциональную схему системы ИИ с указанием применяемых алгоритмов, инструментов и узлов, где происходит обучение и интеллектуальная обработка данных. •Составить укрупненную схему комплекса технических средств, используемых для реализации ИИ, обозначив места интеграции средств сбора, передачи, хранения и обработки информации. 4. Изучение принципов работы интеллектуальных блоков управления и сбора данных Аналитическая часть. •Проанализировать ключевые компоненты систем ИИ (например, модели машинного обучения, платформы для глубокого обучения): наименование, назначение, технические характеристики.

•Изучить, какие средства (программные или аппаратные) используются для реализации функций ИИ (например, предиктивная аналитика, обработка естественного языка, компьютерное зрение). •Изучить аналоги рассматриваемых технологий, акцентируя внимание на решениях, поддерживающих распределенные вычисления и интеграцию с облачными сервисами. •Изучить методы настройки и оптимизации моделей, а также подходы к валидации и верификации алгоритмов, основанных на машинном обучении. •Ознакомиться с методиками оценки качества моделей и устойчивости к изменениям данных, с учетом особенностей, вносимых адаптивными и самообучающимися алгоритмами. Решение профессиональной задачи.

•Выполнить структурную схему подсистемы обработки и анализа данных, пригодной для реализации функций ИИ. •Составить перечень нормативных документов (ГОСТ, стандарты), регулирующих ввод в эксплуатацию и обслуживание систем, использующих алгоритмы ИИ. •Предложить для выбора аналоги применяемых технических средств с улучшенными возможностями интеграции с инструментами разработки для ИИ (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 применении технологий ИИ 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, пожарной безопасности, а также правилам внутреннего трудового распорядка. •Определить, как положения, законы и методы в области естественных наук и математики используются для разработки и оценки эффективности моделей ИИ. •Научиться сопоставлять базовые законы физики и математики с принципами работы алгоритмов машинного обучения. •Определить профильные разделы математических и естественно-научных дисциплин, необходимые для решения задач профессиональной деятельности, связанных с анализом данных и построением моделей ИИ.

•Сформулировать задачи профессиональной деятельности на основе знаний профильных дисциплин (модулей). •Ознакомиться с методами решения базовых задач, связанных с применением ИИ в различных сферах. •Научиться использовать фундаментальные знания для решения задач, связанных с разработкой и внедрением систем ИИ. •Изучить, какие математические методы (статистика, теория вероятностей, линейная алгебра) применяются для оценки качества и точности работы систем ИИ. •Ознакомиться с методиками оценки эффективности моделей ИИ, разработанных на основе различных подходов в машинном обучении. •Ознакомиться с нормативно-правовыми принципами регулирования в сфере интеллектуальной собственности, применительно к разработке программного обеспечения и баз данных для ИИ.

•Научиться решать задачи, связанные с развитием технологий ИИ, с учетом нормативно-правового регулирования в сфере интеллектуальной собственности. •Ознакомиться с используемыми в области ИИ алгоритмами и программами (например, Python, TensorFlow, PyTorch, специализированные ML-фреймворки). •Научиться анализи....