Отчёт по практике на тему "Технологическая (проектно-технологическая) практика | П | В | Производственная практика, 4 семестр - Синергия [ID 67640]"

Технологическая (проектно-технологическая) практика | П.В | Производственная практика, 4 семестр
Направление/специальность подготовки: 09.04.03 Прикладная информатика
Специальность профиль/ специализация: Менеджмент проектов в области искусственного интеллекта
Работа выполнена на 90 баллов.
Вам останется только внести свои ФИО и номер группы, роспись.
Если вы хотите уникальную работу (под себя), можете дать мне индивидуальный заказ в моём профиле.

Описание работы

НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ ЧАСТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«МОСКОВСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ «СИНЕРГИЯ»
Факультет Информационных технологий

Направление подготовки /специальность: 09.04.03 Прикладная информатика
Профиль/специализация: Менеджмент проектов в области искусственного интеллекта

ИНДИВИДУАЛЬНОЕ ЗАДАНИЕ
НА ПРОИЗВОДСТВЕННУЮ ПРАКТИКУ
(вид практики)
Технологическая (проектно-технологическая) практика
(тип практики)
обучающегося группы

Место прохождения практики: ООО «Сотерия»
Срок прохождения практики: с «20» апреля 2026 г. по «17» мая 2026 г.

Содержание индивидуального задания на практику:
1. Инструктаж по соблюдению правил противопожарной безопасности, правил охраны труда, техники безопасности, санитарно-эпидемиологических правил и гигиенических нормативов.
2. Выполнение определенных практических кейсов-задач, необходимых для оценки знаний, умений, навыков и (или) опыта деятельности по итогам производственной практики (технологической (проектно-технологической) практики).

2.1. Кейс-задача № 1. Оптимизация транспортной сети города.
Описание ситуации:
В крупном городе наблюдаются регулярные пробки в час пик. Муниципалитет решил использовать искусственный интеллект для анализа трафика и оптимизации работы светофоров. Планируется использовать данные с камер наблюдения, GPS-датчиков автомобилей и мобильных приложений.
Содержание задания:
- Разработайте план сбора и интеграции данных о движении транспорта в реальном времени.
- Предложите метод анализа данных для выявления наиболее загруженных участков дороги и времени их пикового использования.
- Определите подходящий алгоритм машинного обучения для прогнозирования нагрузки на транспортную сеть в зависимости от времени суток и других факторов.
- Оцените, как алгоритм может управлять светофорами для сокращения времени ожидания на перекрестках.
- Предложите систему визуализации трафика, которая позволит оперативно оценивать состояние сети.
- Опишите возможные социальные, экономические и технические сложности внедрения этой системы.

2.2. Кейс-задача № 2. Контроль качества продукции на заводе.
Описание ситуации:
Завод по производству электроники сталкивается с проблемой брака продукции. Руководство решило внедрить систему компьютерного зрения для автоматического контроля качества продукции на конвейере. Система должна распознавать дефекты, такие как трещины, царапины или отклонения от формы.
Содержание задания:
- Опишите, какие данные (например, фотографии продукции) необходимо собрать для обучения системы компьютерного зрения.
- Выберите метод машинного обучения для распознавания дефектов на изображениях. Обоснуйте выбор.
- Разработайте алгоритм, который будет классифицировать продукцию на качественную и бракованную.
- Предложите способ интеграции системы компьютерного зрения в производственный процесс.
- Объясните, как результаты работы системы могут снизить затраты на контроль качества.
- Укажите, как можно улучшить работу системы при возникновении новых типов дефектов.

2.3. Кейс-задача № 3. Персонализированные рекомендации в интернет-магазине.
Описание ситуации:
Крупный интернет-магазин хочет улучшить качество персонализированных рекомендаций для своих пользователей, чтобы увеличить продажи. Система должна анализировать поведение клиентов на сайте, историю покупок и предпочтения для точного подбора товаров.
Содержание задания:
- Определите, какие данные (например, история покупок, время посещения сайта) необходимо собрать для построения системы рекомендаций.
- Разработайте модель машинного обучения, которая сможет предлагать товары, соответствующие интересам пользователя. Обоснуйте выбор алгоритма.
- Опишите процесс обновления модели на основе новых данных о поведении пользователей.
- Предложите способы визуализации рекомендованных товаров на сайте, чтобы они привлекали внимание пользователей.
- Объясните, как система может учитывать сезонные и временные факторы при выдаче рекомендаций.
- Оцените возможные этические и технические проблемы, связанные с использованием персональных данных клиентов.

2.4. Кейс-задача № 4. Анализ данных для принятия управленческих решений.
Описание ситуации:
Студент работает над проектом, связанным с анализом данных и принятием решений. Ему необходимо разработать систему, которая позволит собирать, обрабатывать и интерпретировать данные для повышения эффективности управления в определенной сфере (бизнес, медицина, образование, экология и др.).
Содержание задания:
- Определите, какие данные необходимо собрать для решения задачи в выбранной сфере (например, финансовые показатели компании, результаты медицинских обследований, успеваемость студентов).
- Разработайте план организации и предварительной обработки данных (удаление пропусков, нормализация, выделение ключевых признаков).
- Выберите метод анализа данных (регрессия, классификация, кластеризация и т. д.) и обоснуйте свой выбор.
- Создайте алгоритм, который будет выдавать рекомендации для принятия решений на основе данных.
- Опишите, как результаты анализа могут быть представлены в удобной для пользователя форме (графики, отчеты, интерактивные дашборды).
- Оцените, какие ограничения может иметь разработанная система и как их можно минимизировать.

2.5. Кейс-задача № 5. Разработка интеллектуальной системы автоматизации процессов.
Описание ситуации:
Студент занимается выпускной квалификационной работой, направленной на автоматизацию процессов в определенной области (производство, логистика, финансы, образование, здравоохранение и др.). Цель проекта – создать систему, которая оптимизирует рутинные задачи, повышает производительность и снижает затраты.
Содержание задания:
- Определите, какой процесс или набор процессов требует автоматизации в выбранной области.
- Опишите, какие данные и ресурсы необходимы для реализации системы автоматизации.
- Разработайте архитектуру системы, включая сбор данных, их обработку и выполнение задач.
- Выберите подходящий метод машинного обучения или другой подход для реализации интеллектуальной части системы.
- Опишите, как система будет интегрироваться в существующую инфраструктуру.
- Оцените, как автоматизация повлияет на ключевые показатели эффективности (сокращение времени выполнения задач, снижение затрат, увеличение производительности).

3. Систематизация собранного нормативного и фактического материала.
4. Оформление отчета о прохождении практики.
5. Защита отчета по практике.

Обучающий(ая)ся индивидуальное задание получил(а):