2026/2027
Цифровизация в производстве и переработке продукции животноводства с улучшенными показателями качества
Статус:
Майнор
Кто читает:
Базовая кафедра ГК «ЭкоНива»
Где читается:
Базовые кафедры
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык:
русский
Кредиты:
5
Контактные часы:
76
Программа дисциплины
Аннотация
Учебная дисциплина является дополнительной к основному направлению обучения студента, она реализуется в рамках майнора «Цифровизация и искусственный интеллект в Агропромышленном комплексе», базируется на знании основ математики и информатики. Цифровизация в животноводстве является современным трендом развития и предполагает расширенное применение автоматизированных цифровых систем управления различными технологиями, объединенных в единую систему «человек - наука - технологии - животное», создание, корректировка и совершенствование управляющих алгоритмов производственных процессов, способных получать информацию о состоянии здоровья животных, их местонахождении, возникающих проблемах в основных функциональных подсистемах в любой момент времени, корректировать и положительно влиять на них.
Цель освоения дисциплины
- Формирование у студентов навыков проектирования, внедрения и оптимизации цифровых систем управления в животноводстве, основанных на искусственном интеллекте, IoT и аналитике данных, для повышения эффективности производственных процессов и улучшения благополучия животных.
Планируемые результаты обучения
- Владеть навыками разработки и презентации проекта научно-технологической идеи
- Знать основные тренды и технологические направления цифровизации АПК, включая архитектуру «умной фермы».
- Знать принципы построения управляющих алгоритмов производственных процессов и основные классы моделей машинного обучения, применимых в АПК.
- Знать подходы к интеграции цифровых систем, включая ERP-системы, блокчейн и интерфейсы «человек — машина».
- Знать методы оценки экономической эффективности цифровых решений, включая расчёт ROI.
- Обрабатывать и анализировать данные сенсоров средствами Python, выявлять аномалии и строить прогнозные модели.
- Обосновывать экономическую целесообразность предлагаемого цифрового решения.
- Владеть навыками работы с лабораторным оборудованием: датчиками и микроконтроллерами.
Содержание учебной дисциплины
- Модуль 1. Введение в цифровизацию АПК
- Модуль 2. Технологии сбора данных в реальном времени
- Модуль 3. Алгоритмы управления и машинное обучение
- Модуль 4. Интеграция цифровых систем
- Модуль 5. Аналитика и оптимизация процессов
Элементы контроля
- Тест
- Защита проекта
- Практическая работа
- Проект (письменная часть)Прототип цифровой системы управления для конкретного сценария: архитектура решения, код, расчёт экономического эффекта — 10–15 стр. + репозиторий
Промежуточная аттестация
- 2026/2027 2nd module0.25 * Проект (письменная часть) + 0.25 * Практическая работа + 0.3 * Защита проекта + 0.2 * Тест
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Истратова Е.Е., Антонянц Е.Н. - Системы искусственного интеллекта и машинное обучение - 978-5-7782-5504-3 - Новосибирский государственный технический университет - 2025 - https://znanium.ru/catalog/document?id=479161 - 479161 - ZNANIUM
Рекомендуемая дополнительная литература
- Барретт, С. Ф. Arduino искусственный интеллект и машинное обучение : учебное пособие / С. Ф. Барретт , перевод с английского Ю. В. Ревича. — Москва : ДМК Пресс, 2024. — 242 с. — ISBN 978-5-93700-276-1. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/456722 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Трубочкина, Н. К. Основы технологии производства и машинное обучение : учебник для вузов / Н. К. Трубочкина. — Москва : Издательство Юрайт, 2026. — 383 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-22010-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/600548 (дата обращения: 02.07.2026).