I. WYMAGANIA OGÓLNE
Studia drugiego stopnia trwają nie krócej niż 3 semestry. Liczba godzin zajęć nie powinna być mniejsza niż 900. Liczba punktów ECTS nie powinna być mniejsza niż 90.
II. KWALIFIKACJE ABSOLWENTA
Absolwenci studiów posiadają zaawansowaną wiedzę i umiejętności potrzebne do twórczego działania w zakresie analizy, projektowania i konstrukcji układów i systemów automatyki, sterowania i oprogramowania systemów robotyki przemysłowej i usługowej oraz projektowania systemów wspomagania decyzji. Powinni być biegli w problematyce technik decyzyjnych i wiedzy systemowej oraz przygotowani do rozwiązywania złożonych interdyscyplinarnych problemów z zakresu automatyki i robotyki w przemyśle.
Absolwenci powinni być przygotowani do kierowania zespołami w jednostkach przemysłowych i projektowych oraz do pracy naukowo-badawczej. Powinni być przygotowani do pracy w instytutach naukowo-badawczych, ośrodkach badawczo-rozwojowych, w przemyśle chemicznym, budowy maszyn, metalurgicznym, przetwórstwa materiałów, spożywczym, elektrotechnicznym i elektronicznych oraz ochrony środowiska, a także w małych i średnich przedsiębiorstwach zatrudniających specjalistów z zakresu automatyki i technik decyzyjnych. Absolwenci powinni mieć wpojone nawyki ustawicznego kształcenia i rozwoju zawodowego oraz być przygotowani do podejmowania wyzwań badawczych i kontynuacji edukacji na studiach trzeciego stopnia.
III. RAMOWE TREŚCI KSZTAŁCENIA
III.1 GRUPY TREŚCI KSZTAŁCENIA, MINIMALNA LICZBA GODZIN ZAJĘĆ ZORGANIZOWANYCH ORAZ MINIMALNA LICZBA PUNKTÓW ECTS
godziny | ECTS | |
GRUPA TREŚCI KIERUNKOWYCH | 150 | 15 |
Razem | 150 | 15 |
III.2 SKŁADNIKI TREŚCI KSZTAŁCENIA W GRUPACH, MINIMALNA LICZBA GODZIN ZAJĘĆ ZORGANIZOWANYCH ORAZ MINIMALNA LICZBA PUNKTÓW ECTS
godziny | ECTS | |
GRUPA TREŚCI KIERUNKOWYCH Treści kształcenia w zakresie: | 150 | 15 |
1. Teorii i metod optymalizacji | ||
2. Modelowania i identyfikacji | ||
3. Teorii sterowania |
III.3 WYSZCZEGÓLNIENIE TREŚCI I EFEKTÓW KSZTAŁCENIA
GRUPA TREŚCI KIERUNKOWYCH
1. Kształcenie w zakresie teorii i metod optymalizacji
Treści kształcenia: Programowanie liniowe. Warunki optymalności. Metody nieliniowej optymalizacji lokalnej bez ograniczeń i z ograniczeniami. Podstawy optymalizacji dyskretnej i mieszanej. Metoda podziału i ograniczeń. Optymalizacja globalna. Algorytmy ewolucyjne.
Efekty kształcenia – umiejętności i kompetencje: implementacji algorytmów optymalizacji dla zadań ciągłych bez ograniczeń i z ograniczeniami oraz zadań dyskretnych; implementacji algorytmów ewolucyjnych; wykorzystywania procedur standardowych.
2. Kształcenie w zakresie modelowania i identyfikacji
Treści kształcenia: Obiekty, modele i niepewność. Struktury modeli i błędy modelowania. Metoda najmniejszych kwadratów. Statyczne modele liniowe. Metody rekurencyjne estymacji parametrów. Liniowe modele dynamiczne. Modele adaptacyjne. Modelowanie nieliniowe statyki i dynamiki z wykorzystaniem systemów rozmytych i sieci neuronowych. Testowanie modeli.
Efekty kształcenia – umiejętności i kompetencje: wykorzystania obserwacji do budowy i testowania modeli liniowych i nieliniowych; prognozowania sygnałów na podstawie modeli.
3. Kształcenie w zakresie teorii sterowania
Treści kształcenia: Stabilność metody Lapunowa, kryteria stabilności absolutnej. Zadania sterowania optymalnego – zasada Hamiltona-Bellmana, zasada maksimum, programowanie dynamiczne, sprowadzanie zadań sterowania optymalnego do programowania matematycznego. Problemy liniowo-kwadratowe – metody rozwiązywania.
Efekty kształcenia – umiejętności i kompetencje: analizy stabilności liniowych i nieliniowych układów sterowania; formułowania i rozwiązywania zadań sterowania optymalnego; rozwiązywania liniowo-kwadratowych problemów sterowania.
IV. INNE WYMAGANIA
1. Przynajmniej 50% zajęć powinno być przeznaczone na seminaria, ćwiczenia audytoryjne, laboratoryjne lub projektowe.
2. Programy nauczania powinny przewidywać wykonanie pracy przejściowej.
3. Student otrzymuje 20 punktów ECTS za przygotowanie pracy magisterskiej i przygotowanie do egzaminu dyplomowego.
lista kierunków:
Automatyka i robotyka - studia II stopnia