Машинное обучение и искусственный интеллект в агросистемах
内容描述: Цель курса — сформировать у студентов компетенции в области разработки и внедрения интеллектуальных систем для мониторинга, прогнозирования и управления агротехнологическими процессами. Дисциплина направлена на изучение современных методов ИИ и их применения в сельском хозяйстве для повышения эффективности и устойчивости агропроизводства. В результате освоения дисциплины обучающиеся приобретают навыки работы с алгоритмами машинного обучения, обработки агро данных, создания моделей для принятия решений и применения ИИ-технологий в решении практических задач агросектора.
贷款数: 8
*СomplexityDiscipline(zh-CN)*:
| *TypesOfClasses(zh-CN)* | *hours(zh-CN)* |
|---|---|
| *Lectures(zh-CN)* | 30 |
| *PracticalWork(zh-CN)* | |
| *LaboratoryWork(zh-CN)* | 45 |
| *srop(zh-CN)* | 45 |
| *sro(zh-CN)* | 120 |
| *FormOfFinalControl(zh-CN)* | экзамен |
| *FinalAssessment(zh-CN)* | Письменный экзамен |
零件: Вузовский компонент
循环次数: Профилирующие дисциплины
Цель
- Сформировать у студентов теоретические знания и практические навыки применения технологий машинного обучения (Machine Learning) и искусственного интеллекта (AI) в аграрных системах, обучить методам создания интеллектуальных решений для автоматизации процессов и повышения эффективности сельскохозяйственного производства.
Задача
- • Машиналық оқытудың негізгі әдістері мен алгоритмдерінің (регрессия, классификация, кластеризация, нейрондық желілер т.б.) теориялық негіздерін түсіндіру. • Жасанды интеллекттің агросектордағы рөлін, мүмкіндіктерін және шектеулерін таныстыру. • Ауыл шаруашылығындағы деректердің түрлерін (климаттық, топырақтық, дақылдардың өсу динамикасы, спутниктік суреттер, сенсорлық деректер) талдау және алдын ала өңдеу дағдыларын қалыптастыру. • Дәлме-дәл егіншілік, агромониторинг, өнімділік болжамы, ауруларды анықтау, ресурстарды оңтайландыру сияқты бағыттарда ML/AI модельдерін әзірлеу және қолдану жолдарын үйрету. • Компьютерлік көру (Computer Vision), геоақпараттық талдау (GIS + AI), дрондар және IoT-сенсорлар арқылы алынған деректерді интеллектуалды өңдеу әдістерін меңгерту. • Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, QGIS сияқты құралдармен жұмыс істеу дағдыларын дамыту. • Агросаладағы AI жүйелерінің қауіпсіздігі, этикасы, деректер сапасы және модельдер интерпретациясы мәселелерін талдау. • Нақты агротехнологиялық міндеттерге арналған интеллектуалды шешімдер мен прототиптерді жобалау.
Результат обучения: знание и понимание
- Студент знает фундаментальные принципы машинного обучения и искусственного интеллекта, их основные алгоритмы и области применения. Понимает специфику аграрных данных, их источники и структуру (климатические, почвенные, спутниковые, сенсорные). Знает методы предварительной обработки данных, основы статистического анализа и построения моделей. Понимает роль цифровизации, IoT-сенсорики, дронов, спутниковых систем и компьютерного зрения в агросекторе. Ориентируется в современных подходах к точному земледелию, агромониторингу и интеллектуальным системам поддержки принятия решений. Понимает принципы работы нейронных сетей, методологию обучения моделей и особенности интерпретации результатов. Знает ограничения, риски, этические и безопасностные аспекты применения AI/ML в сельском хозяйстве.
Результат обучения: применение знаний и пониманий
- Студент умеет применять методы машинного обучения и искусственного интеллекта для решения практических задач агросистем. Использует алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации и нейронных сетей для анализа аграрных данных и построения моделей. Способен осуществлять сбор, очистку и предварительную обработку климатических, почвенных, спутниковых и сенсорных данных. Применяет инструменты Python, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch и другие программные средства для разработки и обучения моделей. Использует методы компьютерного зрения для распознавания болезней растений, анализа состояния посевов и мониторинга полей. Может применять GIS-технологии и пространственный анализ данных для задач точного земледелия. Способен разрабатывать прототипы интеллектуальных решений для оптимизации агротехнологических процессов, прогнозирования урожайности и управления ресурсами.
Результат обучения: формирование суждений
- Студент способен анализировать результаты моделей машинного обучения и искусственного интеллекта и критически оценивать их точность и надёжность. Умеет выявлять ограничения аналитических выводов, полученных на основе аграрных данных, и формировать обоснованные суждения. На основе научных аргументов может обосновывать выбор оптимальных ML/AI-моделей, методов и параметров при сравнении различных подходов. Способен оценивать риски, преимущества и возможные последствия внедрения интеллектуальных систем в реальных условиях агросектора. Умеет формировать осознанные суждения по вопросам качества данных, этики, конфиденциальности и алгоритмической справедливости. Может сопоставлять различные источники информации, результаты моделей и практические требования, предлагая аргументированные решения для оптимизации агротехнологических процессов.
Результат обучения: коммуникативные способности
- Студент способен чётко и профессионально представлять результаты анализа данных и работу моделей ML/AI в устной и письменной форме. Умеет объяснять принципы работы моделей и интерпретировать их выводы для специалистов аграрного профиля, не являющихся экспертами в области ИИ. Способен эффективно взаимодействовать с командами агрономов, инженеров, программистов и аналитиков при решении комплексных задач агросектора. Может готовить структурированные отчёты, презентации и визуализации данных, обеспечивая корректность и понятность представляемой информации. Умеет аргументированно защищать принятые решения и выбранные методы машинного обучения или искусственного интеллекта. Использует современные цифровые инструменты коммуникации (онлайн-платформы, системы совместной работы, средства визуализации) для обмена данными и обсуждения результатов.
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
- Студент способен самостоятельно осваивать новые методы и инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта, применимые в агросистемах. Умеет искать, анализировать и критически оценивать научные источники, техническую документацию и данные для профессионального развития. Может организовывать собственный процесс обучения, ставить цели, выбирать эффективные стратегии и планировать шаги по их достижению. Быстро адаптируется к новым программным средствам, технологиям анализа данных и методам построения моделей. Способен оценивать собственные учебные достижения, определять пробелы в знаниях и разрабатывать пути их устранения. Проявляет инициативу в освоении инновационных интеллектуальных технологий и непрерывном профессиональном развитии.
*TeachingMethods(zh-CN)*
Интерактивные методы обучения (дискуссии, дебаты, кейс-стади, деловые игры, работа в группах). Цифровые образовательные технологии (LMS-платформы, виртуальные лаборатории, мультимедийные ресурсы, онлайн-тестирование). Дистанционное и смешанное обучение (комбинация онлайн- и офлайн-форматов, вебинары, видеолекции). Проектное и проблемно-ориентированное обучение (PBL) (выполнение проектов, исследовательские задания, решение практических задач). Технология «перевернутого класса» (самостоятельное изучение теории + практико-ориентированная работа в аудитории). Компетентностно-ориентированное обучение (формирование профессиональных и универсальных компетенций). Дифференцированное и адаптивное обучение (учёт уровня подготовки, особенностей восприятия, индивидуальных траекторий). Инклюзивные образовательные технологии (адаптация материалов для студентов с ООП — визуализация, субтитры, специальные задания). Использование искусственного интеллекта и аналитики в обучении (адаптивные платформы, автоматическая проверка, персонализированные рекомендации).
*AssessmentKnowledge(zh-CN)*
Преподаватель проводит все виды работ текущего контроля и выводит соответствующую оценку текущей успеваемости обучающихся два раза в академический период. По результатам текущего контроля формируется рейтинг 1 и 2. Учебные достижения обучающегося оцениваются по 100-балльной шкале, итоговая оценка Р1 и Р2 выводится как средняя арифметическая из оценок текущей успеваемости. Оценка работы обучающегося в академическом периоде осуществляется преподавателем в соответствии с графиком сдачи заданий по дисциплине. Система контроля может сочетать письменные и устные, групповые и индивидуальные формы.
| *Period2(zh-CN)* | *TypeOfTask(zh-CN)* | *Total(zh-CN)* |
|---|---|---|
| 1 *Rating(zh-CN)* | Выдается индивидуальное задание каждому студенту на рейтинг | 0-100 |
| 2 *Rating(zh-CN)* | Выдается индивидуальное задание каждому студенту на рейтинг | 0-100 |
| *TotalControl(zh-CN)* | экзамен | 0-100 |
*PolicyAssignmentTask(zh-CN)*
| *TypeOfTask(zh-CN)* | 90-100 | 70-89 | 50-69 | 0-49 |
|---|---|---|---|---|
| Excellent | *Grade4(zh-CN)* | *Grade3(zh-CN)* | *Grade2(zh-CN)* | |
| Выполнение всех заданий. | Глубокое знание всего материала; самостоятельное решение нетиповых задач ТММ; безупречный расчет в практических заданиях, а также расчет и конструирование в курсовой работе; аргументированная защита (сдано своевременно). | Твердое знание основного материала; успешное решение типовых задач ТММ и ДМ; все задания и курсовая работа выполнены качественно и защищены с небольшими замечаниями. | Базовое знание материала, необходимое для понимания. Решены минимально необходимые расчетные задачи. Курсовая работа и/или практические задания содержат основные разделы и защищены после устранения всех замечаний. | Отсутствие понимания ключевых разделов. Неспособность решить типовые задачи и/или невыполнение курсовой работы. |
*EvaluationForm(zh-CN)*
Итоговая оценка знаний обучающего по дисциплине осуществляется по 100 балльной системе и включает:
- 40% результата, полученного на экзамене;
- 60% результатов текущей успеваемости.
Формула подсчета итоговой оценки:
| И= 0,6 | Р1+Р2 | +0,4Э |
| 2 |
где, Р1, Р2 – цифровые эквиваленты оценок первого, второго рейтингов соответственно; Э – цифровой эквивалент оценки на экзамене.
Итоговая буквенная оценка и ее цифровой эквивалент в баллах:
Буквенная система оценки учебных достижений обучающихся, соответствующая цифровому эквиваленту по четырехбалльной системе:
| Оценка по буквенной системе | Цифровой эквивалент | Баллы (%-ное содержание) | Оценка по традиционной системе |
|---|---|---|---|
| A | 4.0 | 95-100 | Отлично |
| A- | 3.67 | 90-94 | |
| B+ | 3.33 | 85-89 | Хорошо |
| B | 3.0 | 80-84 | |
| B- | 2.67 | 75-79 | |
| C+ | 2.33 | 70-74 | |
| C | 2.0 | 65-69 | Удовлетворительно |
| C- | 1.67 | 60-64 | |
| D+ | 1.33 | 55-59 | |
| D | 1.0 | 50-54 | |
| FX | 0.5 | 25-49 | Неудовлетворительно |
| F | 0 | 0-24 |
Темы лекционных занятий
- Роль и сферы применения машинного обучения и искусственного интеллекта в сельском хозяйстве
- Типы аграрных данных: климатические, почвенные, динамика роста растений, данные сенсоров и спутниковые изображения
- Предварительная обработка данных: очистка, нормализация, выбор и генерация признаков
- Основные алгоритмы машинного обучения: регрессия, классификация, кластеризация
- Теоретические основы нейронных сетей и глубокого обучения
- Работа с платформами TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn
- Компьютерное зрение в сельском хозяйстве: выявление заболеваний растений, анализ посевов
- Агромониторинг на основе спутниковых и дроновых изображений (Remote Sensing + AI)
- GIS и интеллектуальный анализ пространственных данных (GeoAI)
- IoT-сенсорные системы: сбор данных в полевых условиях и мониторинг в реальном времени
- Моделирование и прогнозирование урожайности: регрессионные и гибридные подходы
- Оптимизация ресурсов: управление орошением, внесением удобрений и движением сельхозтехники
- Интеллектуальные системы поддержки принятия решений (DSS) и платформы управления фермерским хозяйством
- Безопасность, этика, интерпретация и оценка рисков AI/ML-систем
- Будущее искусственного интеллекта в агросекторе: смарт-фермы, роботизация, автоматизация
Основная литература
- Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. — MIT Press, 2016. (Базовый труд по глубокому обучению, нейронным сетям и их архитектурам.) Bishop C. Pattern Recognition and Machine Learning. — Springer, 2006. (Классическая литература по методам машинного обучения.) Géron A. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow. — O’Reilly, 2023. (Практическое руководство для реальных ML-моделей.) Chlingaryan A., Sukkarieh S., Whelan B. Machine Learning in Precision Agriculture. — Elsevier, 2020. (Применение ML и AI в точном земледелии.) Liakos K., Busato P., Moshou D. Machine Learning in Agriculture: A Review. — Sensors, 2018. (Обзор современных методов ИИ в агросекторе.) McCarthy C., Hancock N. Artificial Intelligence for Agriculture: Practical Applications. — Springer, 2021. (Практика AI в агроиндустрии.) Zhang Q., Kovacs J. The Application of Remote Sensing Technologies in Precision Agriculture. — Academic Press, 2020. (AI + спутниковые данные в аграрных системах.) Gebbers R., Adamchuk V. Precision Agriculture and Sensor Systems. — Springer, 2018. (Сенсоры, IoT, агромониторинг.) Rasheed A., Saleem S. AI and Computer Vision in Agriculture. — Taylor & Francis, 2022. (Компьютерное зрение для определения болезней, анализа посевов и т.д.) Python for Data Analysis (W. McKinney) — O’Reilly, 2022. (Обязательная литература для работы с агроданными.)
Дополнительная литература
- Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. — Pearson, 2021. (Современный фундаментальный учебник по ИИ.) Burkov A. The Hundred-Page Machine Learning Book. — Andriy Burkov, 2019. (Краткое, но мощное руководство по ML.) Jurafsky D., Martin J. Speech and Language Processing. — Prentice Hall, 2023. (NLP, полезно для аграрных текстовых данных и автоматизации.) Brownlee J. Machine Learning Mastery with Python. — 2022. (Практические методы ML на Python.) Wang L., Ma J. Deep Learning for Earth Observation. — Springer, 2020. (AI для спутниковых изображений, применимо в точном земледелии.)
