8D06101 Интеллектуальные системы в МУИТ (IITU)
-
Цель образовательной программы Подготовка компетентных научно-исследовательских и педагогических кадров, для обеспечения потребностей науки, образования и производства в области современных интеллектуальных систем.
-
Академическая степень Докторантура
-
Языки обучения Английский
-
Название ВУЗа Международный университет информационных технологий
-
Срок обучения 3 года
-
Объем кредитов 180
-
Группа образовательных программ D094 Информационные технологии
-
Область образования 8D06 Информационно-коммуникационные технологии
-
Направление подготовки 8D061 Информационно-коммуникационные технологии
-
Методы глубокого обучения
Кредитов: 4В курсе рассматриваются методы глубокого обучения, обучения и развертывания нейронных сетей. В ходе обучения докторанты будут экспериментировать с данными, параметрами обучения, структурой нейронных сетей и другими параметрами для повышения производительности и расширения возможностей нейронных сетей, а также развертывать нейронные сети для решения реальных задач. По завершении курса докторанты смогут сравнивать и анализировать различные нейронные сети, решать собственные задачи с помощью алгоритмов глубокого обучения, формулировать задачи исследования и находить пути их решения на основе моделей и методов глубокого обучения.
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Интеллектуальный анализ данных в ИС
Кредитов: 4Этот курс описывает основы методов анализа данных, таких как методы классификации, моделирования и прогнозирования, основанные на использовании деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования, ассоциативной памяти, нечеткой логики.
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Методы анализа и обработка больших данных
Кредитов: 5В данном курсе изучаются методы хранения, анализа и обработки больших объемов данных, а также как эффективно анализировать большие данные и извлекать из них деловую и социально значимую информацию. Курс знакомит докторантов с некоторыми ключевыми ИТ-технологиями, которые они смогут использовать для манипулирования, хранения и анализа больших данных. В курсе рассматриваются парадигма программирования MapReduce для параллельной обработки и Hadoop, среда с открытым исходным кодом, которая позволяет дешево и эффективно внедрять MapReduce в бизнес задачах. Докторанты получат возможность разрабатывать системы с высокой масштабируемостью, которые могут принимать, хранить и анализировать большие объемы неструктурированных данных в пакетном режиме и / или в режиме реального времени.
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Академическое письмо
Кредитов: 5Целью изучения дисциплины «Академическое письмо» является развитие у докторантов соответствующих компетенций, направленных на формирование готовности и способности научно-педагогических кадров к реализации собственных исследовательских проектов и представлению их результатов в письменной форме в соответствии с нормами международного академического сообщества.
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Методы научных исследований
Кредитов: 4Изучение видов научных исследований, методологии научного познания, проведения исследований, формирования выводов и заключений, написания научных статей и докладов на конференции, обобщения результатов научно-исследовательской работы в диссертации, ее структуры и содержания.
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Научно-исследовательская работа докторанта, включая прохождение стажировки и выполнение докторской диссертации
Кредитов: 5Научно-исследовательская работа докторанта, включая прохождение стажировки и выполнение докторской диссертации
Год обучения - 1
Семестр 1
-
Педагогическая практика
Кредитов: 10Практические навыки и компетенции в преподавательской деятельности в вузе; ответственность и творческого отношения к научной и научно-педагогической деятельности.
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Исследовательская практика
Кредитов: 10Изучаются методы анализа и обработки статических данных; информационные технологии, применяемые в научных исследованиях, программные продукты, относящиеся к профессиональной сфере; требования к оформлению научно-технической документации.
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Исследовательская практика
Кредитов: 5Приобретается опыт в исследовании актуальной научной проблемы, изучаются информационные источники по разрабатываемой теме, методы моделирования и исследования информационных процессов.
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Научно-исследовательская работа докторанта, включая прохождение стажировки и выполнение докторской диссертации
Кредитов: 10Научно-исследовательская работа докторанта, включая прохождение стажировки и выполнение докторской диссертации
Год обучения - 1
Семестр 2
-
Теоретическая компьютерная инженерия
Кредитов: 3Технология компьютеров одна из наиболее развитых с теоретической и практической точки зрения, как в направлении элементной базы (устройства, блоки, микросхемы, карты и т.п.), так и их системной организации (фреймворки, кластеры и др.). Компьютерная инженерия объединяет области электротехники и компьютерных наук для создания нового компьютерного оборудования и программного обеспечения. В курсе изучаются актуальные проблемы компьютерной инженерии в области: теории алгоритмов, принципов построения компьютеров (фреймворки микропроцессов, кластеров, суперкомпьютеров, квантовых компьютеров и т.п.), системного программного обеспечения (ОС, трансляторов, компиляторов, редакторов и т.д.), теории вычислений (квантовые вычисления).
Селективная дисциплина
Год обучения - 1
Семестр 3
-
Научно-исследовательская работа докторанта, включая прохождение стажировки и выполнение докторской диссертации
Кредитов: 30Научно-исследовательская работа докторанта, включая прохождение стажировки и выполнение докторской диссертации
Год обучения - 2
Семестр 3
-
Научно-исследовательская работа докторанта, включая прохождение стажировки и выполнение докторской диссертации
Кредитов: 30Научно-исследовательская работа докторанта, включая прохождение стажировки и выполнение докторской диссертации
Год обучения - 2
Семестр 4
-
Научно-исследовательская работа докторанта, включая прохождение стажировки и выполнение докторской диссертации
Кредитов: 30Научно-исследовательская работа докторанта, включая прохождение стажировки и выполнение докторской диссертации
Год обучения - 3
Семестр 5
-
Научно-исследовательская работа докторанта, включая прохождение стажировки и выполнение докторской диссертации
Кредитов: 18Научно-исследовательская работа докторанта, включая прохождение стажировки и выполнение докторской диссертации
Год обучения - 3
Семестр 6
-
Оформление и защита докторский диссертации
Кредитов: 12Оформление и защита докторский диссертации
Год обучения - 3
Семестр 6
-
Код ON6
Генерировать собственные новые научные идеи в конкретной предметной области и доносить их до научного сообщества
-
Код ON2
Формулировать задачи исследования и найти пути их решения на основе моделей и методов интеллектуального анализа данных, машинного обучения, нейронных сетей, теорий вычислительной сложности и оптимизации.
-
Код ON1
Демонстрировать закономерности познания информационных процессов, методы поиска, обработки и представления профессионально значимой информации
-
Код ON8
Оценить свои и известные научные исследования и подготавливать аналитические материалы для выработки стратегических решений в области ИКТ
-
Код ON3
Применять методы обработки больших данных и интеллектуального анализа данных для решения ресурсоемких задач
-
Код ON4
Разрабатывать вычислительные алгоритмы для инженерных задач и реализовывать их в высокопроизводительных системах.
-
Код ON7
Предлагать обоснованные заявки или пояснительные записки научно-исследовательских проектов в области ИКТ
-
Код ON5
Разрабатывать интеллектуальные информационные системы и компоненты к ним на основе современных методов