Магистратура
Компьютерные науки и технологии (СЗПУ)

Компьютерные науки и технологии (СЗПУ)

КВАЛИФИКАЦИЯ

  • Научно-педагогическое направление - магистр технических наук

МОДЕЛЬ ВЫПУСКНИКА

Паспорт программы

Название
Компьютерные науки и технологии (СЗПУ)
Шифр
7M06116
Факультет
Информационных технологий

дисциплины

Вычислительный интеллект: теория и методы
  • Количество кредитов - 5
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель курса состоит в том, чтобы ознакомить магистрантов с основными принципами различных вычислительных методов обработки данных, которые обычно можно назвать вычислительным интеллектом (CI). студенты смогут концептуально понять важные термины и алгоритмы CI и выбрать подходящий метод (ы) для данной задачи.

Иностранный язык (профессиональный) (Китайский язык I)
  • Количество кредитов - 5
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины - обучить базовым знаниям китайского языка и популяризировать китайскую культуру. Курс предоставляет знания китайского языка по четырем аспектам аудирования, разговорной речи, чтения и письма и фокусируется на развитии навыков аудирования и разговорной речи. Кроме того, здесь есть раздел, посвященный изучению китайской культуры. Сочетание языковой подготовки и изучения культуры может помочь магистрантам лучше подготовиться к изучению дисциплин на китайском языке. В конце этого курса студенты могут в основном понять структуру китайского языка и могут использовать китайский язык для простого устного общения и письма, а также иметь предварительное представление о китайской культуре

Искусственные нейронные сети и их применение
  • Количество кредитов - 3
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - эта дисциплина включает использование широкого спектра приложений, включая распознавание изображений, речь, машинный перевод и медицинскую диагностику. Поскольку основная цель-воспроизвести вычислительную мощность человеческого мозга, архитектура нейронных сетей, по-прежнему, имеет множество улучшений. Разработка нейронных сетей направлена на сжатие изображений, прогнозирование фондового рынка, банковское дело и компьютерную безопасность, а также на изучение более глубокого применения обучения.

История и философия науки
  • Количество кредитов - 3
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Курс вводит в проблематику феномена науки как предмета специального философского анализа, формирует знания об истории и теории науки; о закономерностях развития науки и структуре научного знания; о науке как профессии и социальном институте; о методах ведения научных исследований; о роли науки в развитии общества.

Конструкция встроенного процессора
  • Количество кредитов - 3
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - эта дисциплина будет посвящена проектированию и внедрению встроенных процессоров для приложений, которые двоично совместимы с коммерческими наборами команд и имеют специальные функции для наглядности, облегчающие тестирование, отладку и обслуживание систем обработки данных в реальном времени.

Методы интеллектуального анализа данных
  • Количество кредитов - 3
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины - изучить принципы и знания, скрывающиеся в массивных данных. Магистранты усвоят основные идеи и методы интеллектуального анализа данных, что поможет им понять последние достижения исследований в области интеллектуального анализа данных и разовьют способность анализировать и обрабатывать данные.

Педагогика высшей школы
  • Количество кредитов - 5
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель – формирование способности к педагогической деятельности в вузе на основе знаний дидактики высшей школы, теорий воспитания и менеджмента образования, анализа и самооценки преподавательской деятельности. Курс рассматривает проектирование образовательной деятельности будущего преподавателя с применением КТО, реализации Болонского процесса, овладения лекторским, кураторским мастерством с использованием стратегий и методов обучения/воспитания и оценивания (TLA-стратегий).

Продвинутое объектно-ориентированное программирование
  • Количество кредитов - 3
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: диаграммы прецедентов и сценарии для поддержки понимания требований пользователя; нотации объектно-ориентированного проектирования, включая диаграммы классов UML и диаграммы состояний для моделирования решения задач; базовые объектно-ориентированные шаблоны проектирования для структурирования решений задач проектирования программного обеспечения.

Продвинутые операционные системы
  • Количество кредитов - 3
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель этого предмета состоит в том, чтобы дать магистрантам глубокое понимание технологий современных операционных систем и исследовательских проблем. Предмет охватывает продвинутые темы в области компьютерных операционных систем с особым акцентом на распределенные вычисления и услуги, предоставляемые распределенными операционными системами. Она включает в себя безопасность, связь, синхронизацию, отказоустойчивость, управление виртуальной памятью и распределенную файловую систему.

Психология управления
  • Количество кредитов - 3
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины: сформировать способность применять важнейшие аспекты сферы управления в процессе профессионального становления. В рамках курса раскрываются предмет, основные принципы психологии управления, личность в управленческих взаимодействиях, управление поведением личности, психология управления групповыми явлениями и процессами, психологические особенности личности руководителя, индивидуальный стиль управления, психология влияния в управленческой деятельности, управление конфликтными ситуациями.

Приведены данные за 2021-2024 гг.

дисциплины

Алгоритмы
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - эта дисциплина представляет собой введение в математическое моделирование вычислительных задач. В нем рассматриваются общие алгоритмы, алгоритмические парадигмы и структуры данных, используемые для решения этих задач. В курсе особое внимание уделяется взаимосвязи между алгоритмами и программированием, а также вводятся основные показатели производительности и методы анализа этих задач.

Глубокое обучение
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Курс охватывает следующие аспекты: aрхитектура глубоких нейронных сетей; настройка гиперпараметров и платформ глубокого обучения; сверточные нейронные сети, их приложения; классификация объектов и подобные методы; сверточные нейронные сети, их приложения; рекуррентные нейронные сети, их приложения; параллельные алгоритмы глубокого обучения; ускорение обучения нейронной сети.

Китайский язык II
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Китайский язык 2 - это открытый курс для магистрантов. Основываясь на китайском языке 1, основной целью данной дисциплины является тренировка интонации, тембра и ударения, а ключевым моментом является обучение грамматике и структуре предложений, между тем, этот курс будет тесно сочетать изучение лексики и грамматики. Китайский язык 2 направлен на развитие всесторонних способностей обучающихся и требует от них ежедневной языковой практики и правильной передачи полного смысла, а также обладать первичными навыками общения на китайском языке на основе комплексных требований к аудированию, разговорной речи, чтению и письму.

Краткое введение в Китай
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины - предоставить обучающимся базовые знания о Китае. Содержание обучения включает в себя различные аспекты, такие как китайская геоморфология, история, политическая система и культура. Методы обучения в основном основаны на личном опыте, чтобы стимулировать интерес студентов к китайской культуре. На занятиях основное внимание уделяется методу сравнительного исследования, чтобы усилить чувство участия иностранных студентов в занятиях; эмоциональное обучение также может способствовать узнаванию студентами китайской культуры. В целом, этот курс полезен не только для всестороннего развития обучающихся, но и для распространения китайской культуры, создания хорошего международного имиджа Китая.

Моделирование и симуляция для компьютерных наук
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Целью дисциплины является проведение углубленного анализа проблем, обоснование физических задач, выявление их естественнонаучной сущности в ходе научной и исследовательской деятельности; применение для их решения соответствующего математического аппарата и численного алгоритма; анализ, проектирование и проведение численных экспериментов; построение математических моделей промышленных, физико-технологических, нелинейных нестационарных физических, химических, биомедицинских, финансовых процессов.

Нейронные сети в анализе данных
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Процесс анализа данных, основанный на нейронной сети. Межнейронные связи. Искусственный нейрон. Архитектуры НС. Предварительный подбор архитектуры сети. Подбор оптимальной архитектуры сети. Методы наращивания сети. Распознавание и классификация образов. Нейронная сеть для сжатия данных. Нейроны типа WTA. Модель нейрона Хебба. Стохастическая модель нейрона.

Облачные вычисления
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: основные тенденции развития облачных вычислений и технологий; архитектура «облачных» технологий; способы и особенности проектирования «облачных» сервисов; основные модели предоставления услуг облачных вычислений; решения ведущих вендоров – Microsoft, Amazon, Google; основные преимущества и недостатки моделей облачных вычислений и предлагаемых на их основе решений.

Основы обучения с подкреплением
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Развивать умение магистрантов анализировать данные, использовать методы машинного обучения в реальных задачах, проводить самостоятельные исследования на реальных данных, внедрять новые исследования в области ML. Также познакомить магистрантов с основными понятиями и терминологией машинного обучения; научиться выполнять статистический анализ данных и визуализировать их; Основная цель курса – познакомить с технологией обработки больших объемов данных.

Продвинутые структуры, алгоритмы и анализ данных
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: основные алгоритмы: асимптотическая запись, рекурсия, парадигма «разделяй и властвуй», базовые структуры данных; быстрое преобразование Фурье. Алгоритмы сортировки. Структуры данных: приоритетные очереди и кучи, словари, хеш-таблицы, фильтры Блума, деревья двоичного поиска, деревья интервалов. Динамическое программирование, графовые алгоритмы: DFS, BFS, топологическая сортировка, алгоритмы кратчайшего пути, проблемы сетевого потока.

Продвинутый дизайн и анализ алгоритмов
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Данный курс направлен на изучение подходов к решению задач из различных областей (математический анализ, дискретный анализ, теория графов, теория комбинаторных игр, оптимальная разработка программного обеспечения и др.), которые не освещаются на классических курсах по алгоритмам и структурам данных, но могут быть полезны как часть математического аппарата.

Разработка динамических веб-приложений
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - В результате изучения дисциплины сформировать у магистрантов способности: - описывать и сопоставлять современные инструменты, используемые для программирования серверов веб-приложений; - применять основные концепции разработки программного обеспечения к проектированию и программированию веб-приложений; - программировать серверы веб-приложений; - обобщать концепции веб-приложений с использованием Django / Python для других технологий и инструментов веб-приложений;

Разработка мобильных приложений
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Данная дисциплина нацелена на изучение технологии разработки программного обеспечения для мобильных устройств с операционной системой Android, основ управления качеством и стандартизации разработки программных средств, формирование навыков использования современных технологий программирования, применении подходов объектно-ориентированного программирования в разработке мобильных приложений и использовать базы данных в мобильных приложениях.

Серверы и хранилища данных
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - Цель дисциплины состоит в формировании способности реализовывать платформу хранилища данных для поддержки бизнес решений, проверять и очищать данные с помощью служб качества данных. В результате изучения дисциплины сформировать у магистрантов способности: -описывать ключевые элементы решения для хранилищ данных; -реализовывать логическое и физическое проектирование хранилища данных; -развертывать хранилище данных; -внедрять службы качества данных; -создавать модели серверов основных данных. В рамках дисциплины рассматриваются следующие аспекты: Введение в хранилище данных. Планирование инфраструктуры хранилища данных. Разработка и внедрение хранилища данных. Реализация хранилища данных. Реализация потока управления в пакете служб. Отладка и устранение неполадок пакетов служб. Обеспечение качества данных. Использование сервисов основных данных. Использование данных в хранилище данных. Введение в анализ данных.

Формальные методы и приложения
  • Тип контроля - [РК1+MT+РК2+Экз] (100)
  • Описание - В рамках курса изучаются основные принципы использования формальных методов в разработке программ , в том числе, изучаются основные математические модели и методы их анализа и синтеза, формируются навыки анализа и проектирования программного обеспечения с использованием формальных методов.

Приведены данные за 2021-2024 гг.

ПРАКТИКИ

Исследовательская
  • Тип контроля - Защита практики
  • Описание - Цель практики: приобретение опыта в исследовании актуальной научной проблемы, расширение профессиональных знаний, полученных в процессе обучения, и формирование практических навыков ведения самостоятельной научной работы. Практика направлена на развитие навыков исследования, анализа и применения экономических знаний.

Педагогическая
  • Тип контроля - Защита практики
  • Описание - Цель дисциплины: формирование способности осуществлять педагогическую деятельность в вузах, проектировать образовательный процесс и проводить отдельные виды учебных занятий с использованием инновационных образовательных технологий.

Приведены данные за 2021-2024 гг.