ИНТехнО • Повышение квалификации
Практическое применение искусственного интеллекта в энергетике и жилищно-коммунальном хозяйстве
Освойте современные инструменты искусственного интеллекта и научитесь применять их для мониторинга оборудования, прогнозирования потребления ресурсов, предупреждения аварий, автоматизации работы с документацией и повышения эффективности организаций энергетики и ЖКХ.
Актуальность программы
Искусственный интеллект становится одним из ключевых инструментов цифровой трансформации энергетики и жилищно-коммунального хозяйства. Организации отрасли ежедневно работают с показаниями приборов учёта, телеметрией, диспетчерскими сообщениями, заявками потребителей, журналами эксплуатации, техническими актами и отчётами.
Применение ИИ позволяет быстрее обрабатывать данные, обнаруживать отклонения, прогнозировать потребление ресурсов, оценивать техническое состояние оборудования, предупреждать аварии и автоматизировать подготовку эксплуатационной документации.
Программа ориентирована на практическое проектирование решений с учётом отраслевых данных, производственных ограничений, требований безопасности и обязательного контроля со стороны специалистов.
Цель программы
Сформировать у слушателей профессиональные компетенции, необходимые для практического, безопасного и эффективного применения технологий искусственного интеллекта в организациях энергетики и жилищно-коммунального хозяйства.
Задачи программы
- Изучить основы ИИ и принципы работы генеративных, языковых и мультимодальных моделей.
- Освоить методы постановки задач и подготовки эффективных запросов для ИИ.
- Научиться работать с текстами, документами, таблицами, изображениями и презентациями с помощью ИИ.
- Освоить ИИ-ассистентов, агентные системы и автоматизированные сценарии.
- Научиться подготавливать и анализировать эксплуатационные данные.
- Использовать ИИ для мониторинга параметров, выявления аномалий, прогнозирования потребления и отказов.
- Разработать проект внедрения ИИ для организации или объекта энергетики и ЖКХ.
Целевая аудитория
- Руководители и специалисты организаций энергетики и ЖКХ.
- Инженеры, энергетики и технические специалисты.
- Диспетчеры и сотрудники аварийно-диспетчерских служб.
- Специалисты ресурсоснабжающих организаций, управляющих компаний и ТСЖ.
- Мастера участков, руководители эксплуатационных подразделений и специалисты по техническому обслуживанию.
- Аналитики, проектные менеджеры, специалисты по цифровой трансформации и автоматизации производственных процессов.
Кто может поступить
- Лица, имеющие среднее профессиональное или высшее образование.
- Лица, получающие среднее профессиональное или высшее образование.
- Специалисты, работающие или планирующие работать в энергетике, ЖКХ, эксплуатации инженерной инфраструктуры, управлении недвижимостью или цифровой трансформации.
Для обучения не требуется углублённая подготовка в программировании или разработке систем искусственного интеллекта.
Итог обучения
Каждый слушатель подготовит прикладной проект использования искусственного интеллекта для конкретной задачи в энергетике или жилищно-коммунальном хозяйстве.
Проект может быть связан с мониторингом оборудования, прогнозированием потребления ресурсов, предупреждением аварий, предиктивным обслуживанием, обработкой обращений, анализом документации или созданием ИИ-помощника.
После обучения вы будете знать
- Основные понятия и этапы развития искусственного интеллекта.
- Принципы работы машинного обучения, генеративных, языковых и мультимодальных моделей.
- Возможности, ограничения и риски применения ИИ.
- Критерии выбора ИИ-инструментов и правила составления эффективных запросов.
- Принципы работы ИИ-ассистентов и агентных систем.
- Требования к безопасной работе с персональными и конфиденциальными данными.
- Подходы к мониторингу оборудования, прогнозированию ресурсов, отказов и остаточного ресурса.
После обучения вы сможете
- Обрабатывать эксплуатационные данные, показания приборов учёта и телеметрию.
- Выявлять пропуски, дублирование, выбросы и несогласованность данных.
- Настраивать контроль технологических параметров и обнаруживать аномалии оборудования и инженерных сетей.
- Классифицировать диспетчерские сообщения, аварийные сигналы и обращения потребителей.
- Прогнозировать потребление электроэнергии, тепла, воды и газа, моделировать пиковые нагрузки.
- Формировать цифровые профили оборудования, прогнозировать отказы и приоритизировать ремонты.
- Создавать ИИ-помощников, автоматизировать отчётность и тестировать прикладные решения на производственных данных.
Перспективы профессионального роста
Полученные компетенции применимы в ресурсоснабжающих организациях, управляющих компаниях, муниципальных учреждениях, промышленных и энергетических предприятиях, эксплуатационных службах, проектных организациях и компаниях, внедряющих цифровые решения для городской и инженерной инфраструктуры.
- Инженер, энергетик, диспетчер или мастер участка с компетенциями в области ИИ.
- Специалист по цифровизации и автоматизации производственных процессов.
- Специалист по управлению производственными данными.
- Специалист по предиктивной аналитике и цифровой эксплуатации объектов.
- Координатор проектов внедрения ИИ.
- Руководитель эксплуатационного подразделения.
- Аналитик или руководитель интеллектуальных систем мониторинга.
- Участник проектов автоматизации и цифровой трансформации энергетики и ЖКХ.
- Специалист по внедрению прикладных ИИ-решений.
- Эксперт по повышению эффективности и надёжности инженерной инфраструктуры.
Содержание программы
Общая трудоёмкость программы — 102 часа: общая часть — 40 часов, специальная часть — 62 часа.
8 часов
- 1.1. Понятие искусственного интеллекта и основные этапы развития технологий — 2 часа.Сущность искусственного интеллекта и ключевые этапы развития ИИ-технологий.
- 1.2. Машинное обучение, генеративные, языковые и мультимодальные модели — 2 часа.Основные типы современных моделей и принципы их работы.
- 1.3. Возможности, ограничения и вероятностный характер результатов ИИ — 2 часа.Сильные стороны искусственного интеллекта, его ограничения и причины возможной неточности результатов.
- 1.4. Экосистема ИИ-инструментов и критерии выбора решения под задачу — 2 часа.Разнообразие ИИ-инструментов и правила выбора подходящего решения для конкретной профессиональной задачи.
8 часов
- 2.1. Декомпозиция профессиональной задачи и определение ожидаемого результата — 2 часа.Разделение сложной задачи на этапы и формулирование конкретного результата.
- 2.2. Структура качественного запроса: роль, контекст, данные, ограничения и формат — 2 часа.Основные элементы запроса, обеспечивающие получение более точных и полезных ответов.
- 2.3. Методы промптинга: примеры, шаблоны, критерии и пошаговое рассуждение — 2 часа.Практические методы составления запросов для решения профессиональных задач.
- 2.4. Итеративный диалог, управление контекстом и проверка качества ответа — 2 часа.Последовательное уточнение запросов, сохранение необходимого контекста и оценка качества результатов.
8 часов
- 3.1. Создание, редактирование, сокращение и структурирование текстов и документов — 2 часа.Применение ИИ для подготовки и улучшения текстовых материалов.
- 3.2. Поиск, обобщение и проверка информации с использованием ИИ — 2 часа.Поиск данных, выделение главной информации и проверка её достоверности.
- 3.3. Работа с таблицами: первичный анализ, выводы и визуальное представление данных — 2 часа.Базовые приёмы анализа табличных данных, формулирования выводов и создания визуализаций.
- 3.4. Создание и проверка изображений, аудиоматериалов и презентаций — 2 часа.Возможности искусственного интеллекта при работе с визуальным, аудиальным и презентационным контентом.
8 часов
- 4.1. Описание рабочего процесса и поиск задач, пригодных для автоматизации — 2 часа.Анализ рабочих процессов и выявление операций, которые могут быть автоматизированы.
- 4.2. Архитектура ИИ-ассистента: инструкции, память, знания и инструменты — 2 часа.Основные компоненты ИИ-ассистента и принципы их совместной работы.
- 4.3. ИИ-агенты и многошаговые сценарии в no-code/low-code среде — 2 часа.Создание агентных систем и автоматизированных сценариев без сложного программирования.
- 4.4. Проектирование пилота: метрики эффекта, ограничения и человеческий контроль — 2 часа.Подготовка пилотного ИИ-проекта, оценка эффективности и организация контроля со стороны специалиста.
8 часов
- 5.1. Галлюцинации, неполнота, смещения и риски принятия решений на основе ИИ — 2 часа.Типичные ошибки ИИ и риски использования его результатов в профессиональной деятельности.
- 5.2. Персональные и конфиденциальные данные: правила безопасной передачи — 2 часа.Требования и практические правила работы с персональными, служебными и конфиденциальными данными.
- 5.3. Интеллектуальные права и ответственность за материалы, созданные с помощью ИИ — 2 часа.Авторские права и ответственность при создании и использовании ИИ-контента.
- 5.4. Проверка источников, человеческий контроль и правила использования ИИ в организации — 2 часа.Проверка результатов, организация человеческого контроля и разработка внутренних правил применения ИИ.
12 часов
- 6.1. Подготовка эксплуатационных данных для решения производственных задач с помощью ИИ — 2 часа.Работа с показаниями приборов учёта, журналами эксплуатации, диспетчерскими системами, телеметрией, заявками и актами. Выявление пропусков, дублирования, выбросов и несогласованности данных.
- 6.2. Интеллектуальный мониторинг технологических параметров — 2 часа.Контроль температуры, давления, расхода, напряжения, мощности, вибрации и других параметров. Создание панели мониторинга с автоматическим выделением отклонений.
- 6.3. Выявление аномалий в работе энергетического и коммунального оборудования — 2 часа.Обнаружение нетипичных режимов работы котельных, тепловых пунктов, насосных станций, трансформаторов и инженерных сетей.
- 6.4. Интеллектуальная обработка диспетчерских сообщений и аварийных сигналов — 3 часа.Классификация сигналов и сообщений по неисправностям, объектам и приоритету. Подготовка сводок и рекомендуемой последовательности действий.
- 6.5. Разработка сценария ИИ-мониторинга для конкретного объекта — 3 часа.Проектирование сценария для котельной, подстанции, теплового пункта, насосной станции, управляющей организации или ресурсоснабжающего предприятия.
12 часов
- 7.1. Прогнозирование потребления электроэнергии, тепла, воды и газа — 2 часа.Построение краткосрочных и среднесрочных прогнозов с учётом сезонности, погоды, календарных факторов и характеристик объектов.
- 7.2. Планирование пиковых нагрузок и выявление рисков превышения лимитов — 2 часа.Определение периодов максимального потребления и подготовка предупреждений о превышении договорных объёмов и технических ограничений.
- 7.3. Оптимизация режимов работы оборудования с использованием ИИ — 2 часа.Подбор режимов работы насосов, котлов, вентиляционного оборудования и тепловых пунктов с учётом нагрузки и внешних условий.
- 7.4. Моделирование энергосберегающих мероприятий — 3 часа.Оценка эффекта регулирования температуры, изменения графиков работы, балансировки систем, модернизации освещения и снижения потерь.
- 7.5. Разработка прогнозной модели для производственного или коммунального объекта — 3 часа.Построение модели потребления ресурсов и подготовка формы представления результатов для технических и управленческих специалистов.
12 часов
- 8.1. Формирование цифрового профиля оборудования и инженерных объектов — 2 часа.Систематизация сведений об оборудовании, сроках эксплуатации, ремонтах, отказах, нагрузках и результатах осмотров.
- 8.2. Прогнозирование отказов и остаточного ресурса оборудования — 2 часа.Оценка вероятности отказа трансформаторов, насосов, котлов, трубопроводов, лифтового и вентиляционного оборудования.
- 8.3. Приоритизация технического обслуживания и ремонтных работ — 2 часа.Ранжирование оборудования и участков сетей по вероятности отказа, последствиям аварии, стоимости ремонта и влиянию на потребителей.
- 8.4. Анализ дефектов по фотографиям, видеозаписям и результатам обследований — 3 часа.Использование компьютерного зрения для выявления коррозии, трещин, протечек, повреждений изоляции, деформаций и других дефектов.
- 8.5. Разработка регламента предиктивного обслуживания с применением ИИ — 3 часа.Описание сбора данных, расчёта рисков, проверки рекомендаций и назначения ремонтных работ.
12 часов
- 9.1. Классификация обращений жителей и заявок потребителей — 2 часа.Распределение обращений по темам, определение срочности и ответственного подразделения.
- 9.2. Подготовка проектов ответов на обращения и претензии — 2 часа.Формирование проектов ответов с учётом содержания обращения, истории работ и внутренних регламентов организации.
- 9.3. Анализ технической и эксплуатационной документации — 2 часа.Извлечение сведений из паспортов оборудования, актов, дефектных ведомостей, журналов осмотров, договоров и инструкций.
- 9.4. Формирование сменных, суточных и управленческих отчётов — 3 часа.Автоматизация отчётов о работе оборудования, аварийности, потреблении ресурсов, выполненных заявках и отклонениях.
- 9.5. Проектирование ИИ-помощника для специалиста энергетики или ЖКХ — 3 часа.Разработка прикладного помощника для диспетчера, инженера, энергетика, мастера участка или сотрудника управляющей организации.
14 часов
- 10.1. Выбор производственного процесса для внедрения ИИ — 2 часа.Анализ процессов организации, доступности данных, трудоёмкости внедрения, стоимости ошибки и ожидаемого эффекта.
- 10.2. Проектирование прикладного ИИ-решения — 3 часа.Определение пользователей, функций, источников данных, входной и выходной информации, точек интеграции с корпоративными системами.
- 10.3. Тестирование решения на производственных данных — 3 часа.Проверка точности прогнозов, классификации заявок, выявления аномалий и формирования рекомендаций.
- 10.4. Оценка производственного и экономического эффекта — 3 часа.Расчёт снижения аварийности, потерь ресурсов, времени обработки заявок, затрат на обслуживание и продолжительности простоев.
- 10.5. Итоговый практический проект по применению ИИ в энергетике или ЖКХ — 3 часа.Разработка и защита проекта для конкретной организации или объекта: проблема, данные, алгоритм, результаты, показатели, ограничения и контроль специалиста.
Результат обучения
По итогам программы слушатель подготовит прикладной проект применения искусственного интеллекта для конкретной задачи в энергетике или жилищно-коммунальном хозяйстве.
- Проект мониторинга оборудования и инженерной инфраструктуры.
- Прогноз потребления электроэнергии, тепла, воды или газа.
- Сценарий предупреждения аварий и предиктивного обслуживания.
- Решение для обработки обращений и технической документации.
- Прототип ИИ-помощника для диспетчера, инженера, энергетика или управляющей организации.
- Описание используемых данных, алгоритма и ожидаемого эффекта.
- Показатели эффективности, ограничения и порядок человеческого контроля.
- План пилотного внедрения решения в организации.
Стоимость обучения
11 800 ₽ 5 900 ₽
Рассрочка платежа — 0%.
Записаться на программу
Оставьте заявку на обучение или получите консультацию по содержанию программы, условиям поступления и формату обучения.
Важная информация
- Формат программы: повышение квалификации.
- Общая трудоёмкость: 102 часа.
- Продолжительность обучения: 1 месяц.
- Документ по завершении: удостоверение о повышении квалификации установленного образца.
- Сведения о выпускниках и выданных документах об образовании вносятся в ФИС ФРДО.
