Факультет | Факультет математики и информатики
|
Специальность | 1-53 80 01 Автоматизация |
Профилизация | Анализ и управление в системах цифровой экономики |
Язык обучения | Русский / английский |
Форма обучения | Дневная / заочная |
Продолжительность обучения | 1 год / 1,5 года |
Вступительные испытания для иностранных граждан | |
Учебный план (с указанием основных изучаемых дисциплин) | Наименование видов деятельности магистранта, циклов дисциплин, дисциплин | Количество зачетных единиц |
- Методы управления в сложных системах
В рамках дисциплины изучаются методы решения основных задач теории управления. Рассматриваются вопросы, связанные с основными методами математического описания и исследования непрерывных и дискретных систем автоматического управления. Изучение дисциплины позволит сформировать навыки исследования конкретных систем, определения их основных качественных показателей, решения задач оптимизации в том числе и с помощью пакетов компьютерной математики. | 3 |
- Методы машинного обучения
Методы машинного обучения – базовая технология искусственного интеллекта. В рамках данной дисциплины изучаются теоретические и практические аспекты технологий машинного обучения, современных методов восстановления зависимостей по эмпирическим данным. Рассматриваются вопросы построения и обучения моделей, оценки их качества. Формируются навыки практического решения задач интеллектуального анализа больших данных и во многих финансовых, медицинских, коммерческих и научных приложениях. | 3 |
В рамках дисциплины изучаются методы математического моделирования систем искусственного интеллекта на основе нейронных сетей. Обучаемые познакомятся с методами проектирования, обучения, анализа и практического применения нейронных сетей при решении сложно формализуемых инженерных задач. Полученные практические навыки позволят использовать современные программные средства для построения и обучения нейронных сетей. | 3 |
- Технологии цифровой трансформации бизнеса
Цифровая трансформация — это внедрение современных цифровых технологий в бизнес-процессы предприятия. Она подразумевает не только использование современного оборудования или программного обеспечения, но и фундаментальные изменения в подходах к управлению, корпоративной культуре, внешних коммуникациях. В рамках дисциплины рассматриваются методы цифровой трансформации, вызванные внедрением технологий Индустрии 4.0, в частности технологий на платформе Интернета Вещей (IoT, Internet of Things). Полученные практические навыки позволят применять технологии, модели, средства и цифровой трансформации бизнеса; обеспечат базовые знания по применению сервисов для обеспечения кибербезопасности в условиях цифровой трансформации бизнеса | 3 |
- Управление проектами в сфере автоматизации
Проектный менеджмент является признанной методологией эффективного управления, что особенно актуально в условиях экономики Индустрии 4.0. При изучении дисциплины студенты познакомятся с принципами, инструментами и технологиями, позволяющими компетентно инициировать, планировать, исполнять, обеспечивать мониторинг и контроль выполнения плана, бюджета, требований по содержанию и качеству проекта, успешно завершать проект, а также эффективно управлять командой проекта. Полученные практические навыки позволят проектировать ИТ-продукты; выбирать, обосновать и примерять методологию управления проектом; использовать современные программные системы управления проектами. | 3 |
- Технологии управления знаниями и интеллектуальные информационные системы
В рамках данной дисциплины вы получите систематизированные знания об основных моделях, методах, средствах и языках, используемых при разработке систем искусственного интеллекта. Познакомитесь с основными методами поиска решений, применяемых в системах искусственного интеллекта. Сформируете аналитические и практические способности, которые позволят ориентироваться в выборе и использовании методов, средств и языков при решении современных задач | 3 |
- Современные угрозы и технологии защиты информации
Цель учебной дисциплины ‑ получение знаний по вопросам обеспечения защиты информации в киберфизических системах, построенных на платформе Интернета Вещей (IoT, Internet of Things). Рассматриваются системы, которые в настоящее время стремительно внедряются в критически важные сферы – медицину, транспорт, производство, но, в то же время, несут ряд угроз и уязвимостей, связанных с использованием современных IT. Знания и навыки, полученные при изучении дисциплины, будут полезны при разработке и использовании smart-систем и анализе проблем их комплексной защиты информации. | 3 |
В рамках дисциплины рассматриваются методы построения и применения комплексных систем обработки данных. Исследуются и систематизируются современные методы обработки (получения, хранения, переработки) и анализа данных с использованием библиотек языка Python для представления и анализа данных, машинного обучения и визуализации. Полученные знания и практические навыки позволят использовать технологии пакетной и распределенной данных; математические методы и инструменты статистической обработки и интеллектуального анализа данных. | 3 |
- Методы и алгоритмы распределенной обработки неструктурированных данных
Дисциплина направлена на формирование у студентов профессиональных компетенций в области разработки и использования систем обработки и анализа больших данных (Big Data). Рассматриваются методы использования систем распределенной обработки Big Data на основе технологий MapReduce, Hadoop, Apache Spark, методы анализа графовых структур социальных сетей. Полученные практические навыки позволят разрабатывать системы автоматизации принятия решений; проектировать и использовать системы распределенной обработки данных и передовой опыт разработки конкурентоспособных программных изделий | 3 |
Основные компетенции, которыми будет обладать выпускник | - Будет способным к принятию решений на основе результатов применения научных методов, оценивать полноту информации в ходе профессиональной деятельности, при необходимости восполнять и синтезировать недостающую информацию, работать в условиях неопределенности.
- Будет способным осуществлять критический анализ проблемных ситуаций на основе системного подхода, вырабатывать стратегию действий.
- Будет способным определять и реализовывать приоритеты собственной деятельности и способы ее совершенствования на основе самооценки.
- Будет способным применять методы научного познания (анализ, сопоставление, систематизация, абстрагирование, моделирование, проверка достоверности данных, принятие решений и др.) в самостоятельной исследовательской деятельности, генерировать и реализовывать инновационные идеи).
- Будет способным применять методы анализа и синтеза оптимальных и адаптивных систем управления.
- Будет способным применять современные технологии и инструментальные средства в информационных системах.
- Будет способным применять методологию системного анализа при проектировании сложных систем.
|
Документ о полученном образовании | ДИПЛОМ МАГИСТРА |