HỆ THỐNG CẢM BIẾN THÔNG MINH
Smart Sensor Systems
Mô tả học phần
Học phần Hệ thống Cảm biến thông minh cung cấp cho người học nền tảng toàn diện về nguyên lý, cấu trúc, đặc trưng và ứng dụng của các cảm biến thông minh trong các hệ thống công nghiệp và thiết bị hiện đại. Học viên được tiếp cận các phương pháp thiết kế, mô phỏng bằng phần tử hữu hạn (FEM), cũng như xu hướng tích hợp AI trong thiết kế và khai thác cảm biến. Học viên cũng sẽ nắm được một số ví dụ về cảm biến và hệ thống đo thông minh điển hình.
English description
The Smart Sensor Systems course provides learners with a comprehensive foundation in the principles, structures, characteristics, and applications of intelligent sensors in industrial systems and modern devices. Students are introduced to design methodologies, finite element method (FEM)–based simulation techniques, as well as current trends in integrating artificial intelligence (AI) into sensor design and operation. Learners will also become familiar with several representative examples of intelligent sensors and smart measurement systems
Chuẩn đầu ra học phần (CLO) 3
Bấm vào từng chuẩn đầu ra để xem bản tiếng Anh, liên kết PLO và mức độ đóng góp.
-
CLO1 Vận dụng được nguyên lý vật lý, cấu trúc, đặc trưng tĩnh – động và cơ chế hoạt động của các loại cảm biến thông minh, cũng như các phương pháp xử lý và chuẩn hóa tín hiệu sau cảm biến trong hệ đo lường.
Apply the physical principles, structures, static and dynamic characteristics, and operating mechanisms of smart sensors, as well as the methods for signal conditioning and normalization in measurement systems.
-
CLO2 Phân tích được sai số, đánh giá độ tin cậy của hệ đo, và vận dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo để chẩn đoán, giám sát và dự báo tình trạng thiết bị dựa trên dữ liệu cảm biến
Analyze measurement errors, evaluate the reliability of measurement systems, and apply artificial intelligence techniques to diagnose, monitor, and predict equipment conditions based on sensor data.
-
CLO3 Rèn luyện kỹ năng làm việc nhóm
Collaborate in teams.
Đánh giá học phần
| Thành phần | Tỉ trọng | Thời gian |
|---|---|---|
| Kiểm tra giữa kỳ(Class Test) | 30.0% | Tuần 9 (Week 9) |