Новая образовательная программа

8D06101 Интеллектуальные системы в МУИТ (IITU)

  • Методы глубокого обучения
    Кредитов: 4

    В 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: 4

    Этот 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: 5

    В 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: 5

    Целью 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: 4

    Изучение 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: 5

    Научно-исследовательская работа докторанта, включая прохождение стажировки и выполнение докторской диссертации

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Педагогическая практика
    Кредитов: 10

    Практические 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: 10

    Изучаются 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: 5

    Приобретается 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: 10

    Научно-исследовательская работа докторанта, включая прохождение стажировки и выполнение докторской диссертации

    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Теоретическая компьютерная инженерия
    Кредитов: 3

    Технология 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: 30

    Научно-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: 30

    Научно-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: 30

    Научно-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: 18

    Научно-исследовательская работа докторанта, включая прохождение стажировки и выполнение докторской диссертации

    Год обучения - 3
    Семестр 6
  • Оформление и защита докторский диссертации
    Кредитов: 12

    Оформление 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

Top