Підготовлено відповідно до освітньо-наукової програми підготовки доктора філософії “Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології”. Наведено методи системного аналізу та принципи системного підходу а також розглянуто різноманітні сучасні інформаційні технології, зокрема, технології м’яких обчислень, нейротехнології, технології fuzzy logic, технологію Excel Solver та ін., що використовуються для автоматизації обробки та аналізу даних, розв’язання задач дослідження операцій та прийняття рішень у системному аналізі при проведенні наукових досліджень, в тому числі у сфері автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій. Наведено приклади практичних задач та індивідуальні завдання для самостійних робіт аспірантів.
Для аспірантів та викладачів спеціальності “Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології ”, фахівців даної галузі.

Практикум містить теоретичний матеріал, приклади та комплекс завдань для комп'ютерного практикуму та самостійної роботи студентів з дисципліни «Інтелектуальні та інформаційні системи». Надано інформацію про аналіз та синтез нейронних мереж, проаналізовано методи оптимізації навчання нейронних мереж та надано рекомендації з їх використання. Висвітлено особливості побудови і використання повнозв’язних, згорткових та рекурентних мереж, а також прийоми навчання глибинних нейронних мереж, зокрема метод перенесення навчання та метод тонких налаштувань. Практикум може бути корисний студентам та фахівцям з інтелектуального аналізу даних.

Навчальний посібник містить матеріали по розробці тензорезисторних перетворювачів найбільш значимих параметрів більшості технологічних процесів, а саме тиску та сили. В посібнику розглядаються принципові і структурні схеми тензорезисторних перетворювачів; розрахунок і конструювання пружних перетворювачів; основні види електричних ланцюгів; основні джерела похибок і методи їх компенсації; наведені рекомендації з вибору матеріалу для пружних перетворювачів. Наведений матеріал може бути використаний студентами при підготовці і інших самостійних і кваліфікаційних робіт, а саме дипломних проектів і магістерських дисертацій.

Сучасний науково-технічний прогрес вимагає розроблення нових та адаптацію існуючих методів та алгоритмічно-програмних засобів вимірювань та контролю, засобів автоматизації виробничих процесів, постійного удосконалення методів оброблення та представлення результатів вимірювань. Все це вимагає знань та досвіду практичного застосування методів та критеріїв математичної статистики. Навчальний посібник складається з чотирьох розділів і містить матеріали лекцій з загальних питань, зокрема висвітлено питання перетворення Лапласа, теорії ймовірностей, математичної статистики та випадкових процесів. Кожний розділ супроводжується контрольними запитаннями з метою перевірки засвоєння знань, самоконтролю та самостійної роботи. Приведено довідковий матеріал для ознайомлення та розуміння процесів.
Даний посібник призначений для здобувачів ступеня бакалавра спеціальності «Автоматизація і комп’ютерно-інтегровані технології» та споріднених спеціальностей, а також наукових та інженерно-технічних працівників, фахівців, які займаються розробленням комп’ютерно-інтегрованих систем та технологій у галузі приладобудування.

Посібник призначений для студентів, які навчаються за спеціальністю 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» за освітньою програмою «Комп'ютерно-інтегровані системи та технології в приладобудуванні», які вивчають курс «Передача даних та сучасні методи обробки сигналів». Метою навчального посібника «Передача даних та сучасні методи обробки сигналів. Практикум» є формування у студентів навичок, які необхідні бакалавру у практичній роботі зі створення та експлуатації автоматичних систем та пристроїв. Навчальний посібник розроблено для комп’ютерного практикуму, що містить десять практичних робіт. У ньому розглядаються основні практичні питання фундаментальних основ теорії сигналів та пов'язані з сучасними методами розрахунку, обробки, детектування та моделювання сигналів.

АСНК КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021