Портал дистанционного обучения
ФГБНУ «Росинформагротех»
Научная специальность 2.3.1
Технические науки
Системный анализ • ИИ • Статистика
Программа подготовки по методам системного анализа,
оптимизации и принятия решений, статистической обработке данных, идентификации и прогнозированию,
интеллектуальной поддержке управленческих решений.
Актуальность
Современные технические и организационные системы усложняются, а решения всё чаще принимаются на основе данных.
Нужны методы формализации задач, моделирования, статистической проверки и прогнозирования.
Уникальность
Структура обучения выстроена по паспорту специальности 2.3.1: от системного подхода и оптимизации —
к идентификации, оценке эффективности и интеллектуальной поддержке решений.
Цель программы
Сформировать системное понимание методов анализа, управления и обработки информации, включая статистическое обеспечение,
моделирование и алгоритмы поддержки решений, достаточное для успешной сдачи кандидатского экзамена (2.3.1)
и применения в НИР/НИОКР и управленческих задачах.
Целевая аудитория
- Инженеры, аналитики, управленцы, внедряющие data-driven подход.
Содержание программы
Ниже — пример модульной структуры. Наполнение и глубина адаптируются под цель (экзамен/ДПО/проект).
Раздел I. Теоретические основы системного анализа и управления
- Системный подход: свойства и классификация сложных систем.
- Методы моделирования (структурные, функциональные, вероятностные модели).
- Критерии эффективности, устойчивость, надежность и качество решений.
Раздел II. Методы обработки информации и статистики
- Вероятностные модели, выборки, оценивание, доверительные интервалы.
- Проверка гипотез, анализ зависимостей, регрессия.
- Классификация, кластеризация, анализ данных в прикладных задачах.
Раздел III. Алгоритмы и модели управления сложными системами
- Оптимизация и принятие решений: постановка, ограничения, многокритериальность.
- Идентификация систем управления (ретроспективные, текущие, экспертные данные).
- Прогнозирование и оценка эффективности/качества/надежности систем.
Раздел IV. Цифровые технологии и интеллектуальные системы
- Интеллектуальная поддержка решений в технических системах.
- Методы ИИ и машинного обучения в системном анализе.
- Визуализация, трансформация и интерпретация данных.
Формат обучения
- Модульные занятия (очно/онлайн) + самостоятельная работа.
- Практикумы: постановка задачи → выбор метода → расчёт/оценка → выводы.
- Консультации по теме слушателя (диссертация/проект/аналитическая задача).
- Итог: диссертация.
Этапы
1) Диагностика запроса
Цель, уровень подготовки, сроки, формат, тематика.
2) Обучение по модулям
Лекции/семинары + практикумы и домашние задания.
3) Индивидуальная работа
Карта исследования, выбор методов, проверка результатов.
4) Итоговая аттестация
Диссертация