Искусственный интеллект в нефте-газовой отрасли
О курсе
Курс «Искусственный интеллект в нефтегазовой отрасли» разработан для руководителей и специалистов, отвечающих за цифровую трансформацию предприятий нефтегазового комплекса.
Программа курса охватывает ключевые аспекты внедрения ИИ-решений для повышения эффективности процессов.
Особое внимание уделяется применению технологий машинного обучения, компьютерного зрения и предиктивной аналитики на объектах нефтегазовой отрасли.
В практической части курса разбираются реальные кейсы внедрения ИИ: системы предиктивного обслуживания оборудования, автоматизация контрольно-измерительных приборов и автоматики (КИПиА), мониторинг выбросов и экологических показателей, управление качеством продукции, а также повышение энергетической эффективности и оптимизация технологических процессов.
Для кого этот курс
Для руководителей подразделений и программ, которые принимают участие в построении и/или реализации цифровой трансформации подразделений, измерении и повышении эффективности бизнес-процессов, отвечают за внедрение инновационных технологий и оптимизацию производственной деятельности.
Также курс будет полезен:
• Менеджерам по инновациям и развитию, отвечающим за поиск, оценку и внедрение новых цифровых решений на предприятии
• Экспертам по промышленной безопасности и экологии, заинтересованным в применении ИИ для мониторинга выбросов, контроля состояния оборудования и повышения уровня производственной безопасности.
Программа
- Введение в искусственный интеллект (ИИ)
Понятие искусственного интеллекта: определение, ключевые направления развития
Отличие ИИ от традиционных автоматизированных систем
Общая классификация технологий ИИ: слабый и сильный ИИ, узкоспециализированные системы
- Машинное обучение и нейронные сети: понятия, различия, применение
Что такое машинное обучение: принципы работы, виды обучения
Нейронные сети: принципы работы, архитектура, области применения
Соотношение понятий: ИИ, машинное обучение, нейронные сети
- Инструменты искусственного интеллекта
Обзор современных ИИ-платформ и решений (включая генеративный ИИ, LLM, системы анализа данных)
Предиктивные инструменты
Компьютерное зрение
Инструменты для обработки больших данных, визуализации и принятия решений
Практика – разбор кейса
- Основы промпт-инжиниринга
Что такое промпт и зачем он нужен
Принципы составления эффективных промптов для решения управленческих задач
Практические примеры: подготовка отчётов, анализ регламентов, формулирование решений, работа с технической документацией
Ограничения и риски при использовании генеративного ИИ
Практика – разбор кейса
- Практическое применение ИИ в нефте-газовой отрасли.
Применимость инструментов в различных секторах: upstream, midstream, downstream
Кейсы внедрения ИИ в нефтегазовой отрасли и смежных отраслях на примере опыта ведущих мировых компаний
- Интерактивная практика и групповые задания
Работа с реальными сценариями, близкими к деятельности вашей компании — обсуждение и сбор гипотез.
Подготовка кейсов и обработка гипотез по группам (2 группы) с преподавателями
Разбор сформированных кейсов (презентация результатов групп): выявление возможностей внедрения ИИ, ограничения и бизнес-эффект, дискуссия
Обсуждение стратегических инициатив и барьеров цифровой трансформации
