8D06101 Программная инженерия в МИТУ

Дисциплины

• Академическое письмо

  В результате обучения формируется у докторанта профессиональная компетентность и расширяются коммуникационные возможности, связанные с аналитической текстовой деятельностью, формируются навыки лингвистического и прагматического мышления, умение корректно анализировать выразительность в оценке языка и правильно выбирать необходимое русло в зависимости от целей и условий коммуникации. Кроме того, позволяет обеспечить высокий уровень подготовки по докторской программе обучения и эффективного взаимодействия в академической среде.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 2
  

• Методы научных исследований

  В результате обучения докторант формирует умения и навыки применения методологии научного познания уникальных знаний в пищевой и перерабатывающих отраслях. Основными задачами исследовательской среды – это правильное применение методологических инструментов в научном познаний новых знаний в области моделирования и имитации физических процессов, вычислительного опыта, владение методикой проведения оптимальных испытаний и результатов измерений.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Параллельные и распределенные вычисления

  В курсе рассматриваются проблемы создания и применения параллельных и распределенных вычислений в IT-сфере. В результате обучения у докторанта формируются знания в области параллельных и распределенных вычислений, владеет навыками программирования в распределенных системах, решение задач на параллельных системах, облачных вычислениях.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Распределенные базы данных и сетевые вычисления

  Докторант приобретает опыт разработки распределенных вычислительных приложений и организовывать распределенное решение вычислительных задач. В результате обучения докторант может выбирать методы поддержки распределённости при проектировании РБД, создавать интерфейс к РБД с помощью встроенных средств СУРБД или внешнего языка высокого уровня.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Искусственный интеллект и нейронные сети

  В курсе изучаются вопросы использования нейронных сетей для управления объектами, использование современных моделей искусственных нейронных сетей для применения и обработки информации. В результате обучения у докторанта формируются навыки разработки архитектур искусственных нейронных сетей, уметь проектировать системы с искусственным интеллектом на основе сети.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Нейросетевое моделирование и технологии

  В курсе рассматриваются вопросы нейросетевого моделирования, планирования и проведения научных исследований с целью получения эффективных параметров нейросетевых технологии. В результате обучения у докторанта формируются навыки в области нейросетевого моделирования, а также формируются универсальные и профессиональные компетенции, необходимые для решения производственно-технологического типа задач профессиональной деятельности.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Кибербезопасность цифровой индустрии

  В курсе рассматриваются проблемы аутентификации данных, обеспечения киберустойчивости, защиту программ и данных в современных условиях, также от задач обнаружения инцидентов, обработки больших данных и тестирования защищенности, до криптографических методов и протоколов аутентификации. В результате обучения у докторанта формируются знания в области информационной безопасности, защиты цифровой инфраструктуры от современных киберугроз.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Технологии обеспечения кибербезопасности больших данных

  В курсе рассматриваются проблемы обеспечения кибербезопасности систем управления Большими данными. Выделяются свойства этого класса программного обеспечения с точки зрения информационной безопасности, основные угрозы и уязвимости. В результате обучения у докторанта формируются знания в области обеспечения конфиденциальности, целостности и доступности информационных систем, выделяются проблемные области исследований.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• loT в промышленности: технологии и безопасность

  В курсе рассматриваются проблемы реализации технологии IoT, передачи данных в IoT, взаимодействия с интернет-вещами. В результате обучения докторант может разбираться в существующих IoT-технологиях, проектировать IoT-системы, облачные платформы, создать свое приложение промышленного IoT, способное обеспечивать функционирование множества производственных ячеек, а также производить анализ работы.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Интеллектуальная собственность в технологических инновациях

  В курсе рассматриваются вопросы по повышению эффективности IT-проектов, определяет направления совершенствования и повышения эффективности информационных технологий. В результате обучения у докторанта формируются правовые знания по патент ведению и защите интеллектуальной собственности, приобретение практических навыков по проведению патентного поиска, оформлению и подаче заявок на объекты интеллектуальной собственности.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

Результаты обучения

• работать с научной информацией, готовить и редактировать тексты научно-технических статей, в том числе на иностранном языке
• владеть современными технологиями c применением различных методов разработки программного обеспечения и сетевых технологий во всех сферах цифровой индустрии
• применять современные интеллектуальные технологии в профессиональной деятельности и использовать современные модели и методы при анализе больших данных
• построить компьютерную систему с искусственным интеллектом на основе нейронной сети, применять машинное обучение и нейронные сети в профессиональной деятельности.
• владеть научными методами получения современных научных знаний и углубленное изучение методов научного исследования
• моделировать и проводить научные исследования в современных информационных системах
• анализировать методы и средства оптимизации и защиты от киберугроз цифровой индустрии и решать вопросы по выявлению и устранению технических ошибок для совершенствования системы
• разрабатывать новые высокоэффективные алгоритмы обработки данных в распределенных системах, освоить методы проектирования и реализации современных баз данных

Похожие ОП