В первой части курса рассматриваются основы механизации мышления в исторической ретроспективе и модели представления знаний. Сама формулировка задачи разработки и создания формализованных механистических рациональных систем принятия решений является результатом эволюции философских, логических и математических концепций. Обсуждаются вычислительные модели мышления, нейроподход и роботизированный подход к мышлению, продукционная, семантическая, фреймовая, логическая модели представления знаний. Во второй части курса когнитивные системы управления рассматриваются с инженерных позиций, раскрывается содержание инженерии знаний. Для этой цели анализируются различные принципы организации систем управления базами знаний, рассматриваются подходы к реализации цифровых двойников, программная реализация логической модели представления знаний, взаимодействие искусственных нейронных сетей с базами знаний и многоагентные когнитивные системы. Приводятся примеры когнитивных систем в задачах управления техническими объектами и в системах поддержки принятия решений. Практические занятия включают, среди других, задания по проектированию семантических баз знаний, задания по разработке приложений на основе знаний с реализацией семантических и математических моделей, задания по изменению и запуску моделей с элементами когнитивности в рамках агентного подхода к моделированию в инструментальной системе AnyLogic.