352-0559/01 – Digitální továrna 2.0 (DT20)

Garantující katedraKatedra automatizační techniky a řízeníKredity5
Garant předmětuIng. David Fojtík, Ph.D.Garant verze předmětuIng. David Fojtík, Ph.D.
Úroveň studiapregraduální nebo graduálníPovinnostpovinný
Ročník2Semestrzimní
Jazyk výukyčeština
Rok zavedení2022/2023Rok zrušení
Určeno pro fakultyFSUrčeno pro typy studianavazující magisterské
Výuku zajišťuje
Os. čís.JménoCvičícíPřednášející
FOJ74 Ing. David Fojtík, Ph.D.
Rozsah výuky pro formy studia
Forma studiaZp.zak.Rozsah
prezenční Zápočet a zkouška 2+2
kombinovaná Zápočet a zkouška 6+2

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Cílem předmětu je obeznámit posluchače s principem digitální továrny včetně praktického seznámení s prostředky, technologiemi a metodami na které tvoří páteří digitální továrny. Studenti se postupně seznámí s problematikou typických senzorů, komunikačními sítěmi, datovými úložišti a metodami zpracování a vyhodnocování dat včetně úvodu do umělé inteligence.

Vyučovací metody

Přednášky
Cvičení (v učebně)

Anotace

Předmět seznámí posluchače s principem digitální továrny a prostředky, technologiemi a metodami, které tvoří páteř digitální továrny.

Povinná literatura:

KREIDL, Marcel a Radislav ŠMÍD. Technická diagnostika: senzory, metody, analýza signálu. Praha: BEN - technická literatura, 2006. Senzory neelektrických veličin, díl 4. ISBN 80-7300-158-6. HAUS, Jörg. Optical sensors: basics and applications. [Hoboken]: John Wiley & Sons, 2010. Wiley series in probability and statistics. ISBN 978-3-527-62943-5. KUROSE, James F. a Keith W. ROSS, 2014. Počítačové sítě. Brno: Computer Press. ISBN 978-80-251-3825-0. KELLENBERGER, Kathi. Beginning T-SQL. Third edition. New York, NY: Distributed to the Book trade worldwide by Springer Science+Business Media, [2014]. ISBN 1484200470. MAŘÍK, Vladimír, Olga ŠTĚPÁNKOVÁ a Jiří LAŽANSKÝ. Umělá inteligence. (6). Praha: Academia, 2013. ISBN 978-80-200-2276-9. HORNBERG, Alexander, ed. Handbook of machine and computer vision: the guide for developers and users. Second, revised and updated edition. Weinheim, Germany: Wiley-VCH, [2017]. ISBN 9783527413409.

Doporučená literatura:

MARTINEK, Radislav. Senzory v průmyslové praxi. Praha: BEN - technická literatura, 2004. ISBN 80-7300-114-4. SANTOS, José Luís a Faramarz FARAHI, ed. Handbook of optical sensors. Boca Raton: CRC Pres, Taylor & Francis Group, [2015]. ISBN 978-1-4398-6685-6. MARSHALL, Perry S. a John S. RINALDI. Industrial Ethernet: how to plan, install, and maintain TCP/IP Ethernet networks. 2nd ed. Research Triangle Park: ISA, c2005. ISBN 1-55617-892-1. CARROLL, Brandon. Bezdrátové sítě Cisco: autorizovaný výukový průvodce. Přeložil Martin BABARÍK, přeložil Jakub GONER, přeložil David KRÁSENSKÝ. Brno: Computer Press, 2011. Exam certification guide series. ISBN 978-80-251-2884-8. BEN-GAN, Itzik. T-SQL fundamentals. Third edition. Redmond, Washington: Microsoft Press. ISBN 9781509302000. CHOLLET, François. Deep learning v jazyku Python: knihovny Keras, TensorFlow. Přeložil Rudolf PECINOVSKÝ. Praha: Grada Publishing, 2019. Knihovna programátora. ISBN 978-80-247-3100-1. DOBEŠ, Michal. Zpracování obrazu a algoritmy v C#. Praha: BEN - technická literatura, 2008. ISBN 978-80-7300-233-6.

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

Studenti vypracují a obhájí individuálně řešený projekt. (50 bodů) Test znalostí. (50 bodů)

E-learning

Další požadavky na studenta

Uživatelská znalost výpočetní techniky.

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

1. Úvod do předmětu, koncepce a struktura digitální továrny. 2. Úvod do inteligentních senzorů a snímačů se zaměřením na dopravu a manipulaci. 3. Úvod do problematiky bezkontaktních a optických senzorů. 4. Úvod do zpracování dat obrazu. 5. Internet věcí a jeho význam v digitální továrně. 6. Počítačové datové sítě v digitálních továrnách. 7. Bezdrátové počítačové sítě v digitálních továrnách. 8. Průmyslové komunikační standardy a komunikační protokoly. 9. Úvod do relačních databází a SQL serveru. 10. Základy jazyka TSQL - dolování a vyhodnocování dat. 11. Digitální dvojče, implementace v digitální továrně. 12. Automatické vyhodnocování dat a úvod do umělé inteligence. 13. Neuronové sítě, typy neuronových sítí, metody trénování. 14. Udělování zápočtů.

Podmínky absolvování předmětu

Podmínky absolvování jsou definovány pouze pro konkrétní verzi předmětu a formu studia

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rokProgramObor/spec.Spec.ZaměřeníFormaJazyk výuky Konz. stř.RočníkZLTyp povinnosti
2024/2025 (N1041A040013) Inteligentní doprava a logistika P čeština Ostrava 2 povinný stu. plán
2024/2025 (N1041A040013) Inteligentní doprava a logistika K čeština Ostrava 2 povinný stu. plán
2023/2024 (N1041A040013) Inteligentní doprava a logistika P čeština Ostrava 2 povinný stu. plán
2023/2024 (N1041A040013) Inteligentní doprava a logistika K čeština Ostrava 2 povinný stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název blokuAkademický rokForma studiaJazyk výuky RočníkZLTyp blokuVlastník bloku

Hodnocení Výuky

Předmět neobsahuje žádné hodnocení.