7M06102 Компьютинг и наука о данных в МУИТ (IITU)

Изучать функциональные особенности устных и письменных профессионально-ориентированных текстов, в том числе научно-технического характера, требования к оформлению документации (в пределах программы), принятые в профессиональной коммуникации и в странах Европы и изучаемого язык

"Лидерство управления и руководства коллективом; проведении профессионального и всестороннего анализа проблем в соответствующей области; компетентность в вопросах межличностного общения и управления человеческими ресурсами; ораторское искусство в публичном выступлении на международных научных форумах, конференциях и семинарах; знание патентного поиска и опыта передачи научной информации с использованием современных информационных и инновационных технологий; защита интеллектуальных прав собственности на научные открытия и разработки."

"В данном курсе представляется теоретических знаний и практических навыков в области компьютерного зрения и их использование, в том числе при разработке систем контроля качества, при решении задач исследовательского типа. Изучить основные понятия и методы обработки цифровых изображений"

Целью науки о данных (data science) является извлечение полезной информации из наборов данных. Бизнес уже осознал ценность совокупности данных как долгосрочного бизнес-актива. Но доступные сегодня огромные объемы данных требуют новых способов их использования и подходов к управлению. Все больше инженеров и ученых разрабатывают системы, позволяющие применить науку данных к огромным массивам данных.

Данный курс изучает педагогические закономерности и средства организации и осуществления образовательного процесса (самообразования), обучения, воспитания (самовоспитания), развития (саморазвития) и профессиональной подготовки студентов к определенному виду деятельности и общественной жизни.

Цели -овладение основными понятиями и методами исследования экономических систем; изучение современного состояния и основных направлений развития математических моделей экономических систем различных уровней; приобретение навыков, необходимых для самостоятельной работы по проектированию и внедрению в практику экономического анализа моделей и моделирующих алгоритмов; выработка системного типа мышления.

Данный курс включает: методы и задачи статистики; формы и виды действующей статистической отчётности; основные принципы, методы и задачи машинного обучение, логические модели машинного обучение, метрические модели машинного обучение, o вероятностные модели машинного обучения.

В данном курсе представляется основные понятия и задачи теории оптимизации, способы отыскания экстремумов функций при различных видах ограничений, достоинства и недостатки суще- ствующих оптимизационных методов, в каких случаях эффективнее использовать тот или иной из арсенала методов математического программирования; применять на практике методы поисковой оптимизации, разрабатывать алгоритмы и программы для реализации методов оптимизации на компьютерных системах;

Изучать эффективного хранения и управления данных различных крупных организаций, государственных учреждений и др. Использовать продвинутые решения создания баз данных в разработке корпоративных программных и информационно-вычислительных систем;

Целью этого курса является обучение магистрантов знаниям о продвинутых искусственного интеллекта, которые могут быть полезны для промышленной автоматизации, оценки состояния окружающей среды, а также для взаимодействия человека, компьютера и др. Курс состоит из следующих: знать: методы искусственного интеллекта; - нейронные сети и познавательное обучение; - нечеткую логику обучения, основанную на правилах; приложения искусственного интеллекта; использование продвинутых решений искусственного интеллекта; в исследовании и применении методов искусственного интеллекта в различных системах;

Анализировать и проектировать программные обеспечения для систем реального времени. Системы реального времени состоит из программного обеспечения реального времени, операционной системы реального времени и подсистемы ввода/вывода реального времени. А также, в данном курсе представляется параллельные системы с временными ограничениями на принятие решений и действий.

Web Mining можно перевести как "добыча данных в Web". Web Intelligence или Web-Интеллект готов "открыть новую главу" в стремительном развитии электронного бизнеса. Способность определять интересы и предпочтения каждого посетителя, наблюдая за его поведением, является серьезным и критичным преимуществом конкурентной борьбы на рынке электронной коммерции.

Изучать применений методов интеллектуального анализа данных для решения различных задач аналитической обработки, создавать модели анализа структурированных и полуструктурированных данных

Формулировать и решать задачи, возникающие в ходе научно-исследовательской деятельности, требующие углубленных профессиональных знаний;

Выбирать необходимые подходы и методы исследования, модифицировать существующие и разрабатывать новые, исходя из задач конкретного исследования;

Применять методологические и методические знания в проведении научного исследования, педагогической и воспитательной работы;

Моделировать и проектировать сложные информационно-аналитические системы;

Применять количественные методы и приемы для выработки эффективных решений проблем;

Выбрать стандарты, методы, технологии, инструменты и технические средства для интеллектуального анализа данных.

Анализировать методы машинного обучения и разработать программных систем для решения широкого класса задач анализа данных в различных областях.

Создавать базы данных для эффективного хранения и управления данных различных крупных организаций, государственных учреждений и др.;

Разрабатывать программы и приложения для обработки структурированных и полуструктурированных данных огромных объемов;

Создавать модели анализа полуструктурированных и неструктурированных данных;

Анализировать сложность вычислений и возможность распараллеливания разрабатываемых алгоритмов и программ;