НАЗАД

Сквозные цифровые технологии в сельском хозяйстве

В данном разделе представлены массовые открытые онлайн-курсы (МООК). МООК является дополнительным учебным материалом. 

Обращаем Ваше внимание, что изучение МООК доступно любому зарегистрированному пользователю, однако МООК не является частью образовательных программ повышения квалификации. 

Изучение материалов МООК не предполагает выдачу удостоверений, сертификатов или иных документов, подтверждающих их изучение.

Курс направлен на формирование теоретических и практических знаний по дисциплине «Сквозные цифровые технологии в сельском хозяйстве» - изучение содержания и методов применения цифровых технологий в отрасли.
МООК
Программа
1
Сквозные цифровые технологии: виды, назначение.

a.
Основные понятия: сквозные цифровые технологии, перечень

b.
Презентация

c.
Искусственный интеллект

d.
Презентация

e.
Технологии искусственного интеллекта

f.
Презентация

g.
Технологии виртуальной и дополненной реальности. Технологии распределенного реестра.

h.
Презентация

i.
Большие данные. Компоненты робототехники и сенсорики.

j.
Презентация

k.
Технологии беспроводной связи. Промышленный интернет.

l.
Презентация

m.
Практическое задание
2
Промежуточное тестирование

a.
Тестирование
3
Цифровая трансформация сельского хозяйства

a.
Сценарий цифровой трансформации сельского хозяйства

b.
Презентация

c.
Основные информационные платформы, создаваемые в рамках цифровизации

d.
Презентация

e.
Цифровизация сельского хозяйства в рамках национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации»

f.
Презентация

g.
Результаты экспертной работы в области цифровизации сельского хозяйства

h.
Презентация

i.
Формирование портфеля цифровых технологий и решений для сельского хозяйства

j.
Презентация

k.
Ожидаемые результаты реализации цифровизации

l.
Презентация

m.
Практическое задание
4
Промежуточное тестирование

a.
Тестирование
5
Управление данными

a.
Основные понятия: предметная область, база данных, СУБД, база знаний

b.
Презентация

c.
Виды моделей данных

d.
Презентация

e.
Реляционные базы данных

f.
Презентация

g.
Проектирование баз данных

h.
Презентация

i.
Понятие больших данных

j.
Презентация

k.
Базы данных в АПК

l.
Презентация

m.
Практикум: работа с базой данных

n.
Презентация

o.
Практическое задание
6
Промежуточное тестирование

a.
Тестирование
7
Имитационное моделирование

a.
Понятие моделирования. Виды моделей. Основные принципы.

b.
Презентация

c.
Стадии моделирования. Формализация и визуализация моделей.

d.
Презентация

e.
Методология и инструментарий моделирования. Виды моделирования бизнес-процессов.

f.
Презентация

g.
Моделирование в АПК. Программные средства Реализация.

h.
Презентация

i.
Имитационное моделирование. Симуляция процесса. Основы работы в программе имитационного моделирования. Значение моделирования бизнес-процессов для предприятий.

j.
Презентация

k.
Программные средства реализации имитационного моделирования. Онлайн- средства создания схем бизнес- процессов.

l.
Презентация

m.
Применение симуляторов при решение задач моделирования АПК. БП Симулятор. Примеры. Возможности.

n.
Презентация

o.
Практическое задание
8
Промежуточное тестирование

a.
Тестирование
9
Разработка ИТ-продуктов

a.
Языки программирования

b.
Презентация

c.
Парадигмы программирования

d.
Презентация

e.
Этапы разработки ИТ-продуктов

f.
Презентация

g.
Современные среды разработки

h.
Презентация

i.
Язык программирования Python

j.
Презентация

k.
Программирование алгоритмических конструкций на Python

l.
Презентация

m.
Основные типы данных в Python

n.
Презентация
10
Промежуточное тестирование

a.
Тестирование
11
Интеллектуальные информационные системы

a.
Введение в интеллектуальные информационные системы

b.
Презентация

c.
Представление знаний в интеллектуальных системах

d.
Презентация

e.
Интеллектуальный анализ данных. Data Mining.

f.
Презентация

g.
Понятие нейросетевых технологий

h.
Презентация

i.
Направления и перспективы развития интеллектуальных систем

j.
Презентация

k.
Пример прогнозирования на основе временных рядов (видеопрактикум)

l.
Презентация

m.
Пример анализа данных с использованием нейронных сетей (видеопрактикум)

n.
Презентация
12
Промежуточное тестирование

a.
Тестирование
13
Итоговое тестирование

a.
Тестирование
Преподаватели