Программа магистратуры
«Программирование интеллектуальных и кибер-физических систем»
«Программирование интеллектуальных и кибер-физических систем»
02.04.02-Фундаментальная информатика и информационные технологии
Очная
Форма обучения
Русский
Язык
2 года
Срок обучения
Стипендия
Возможность академической мобильности
Дальнейшее обучение в аспирантуре
Количество мест на программе
10
Бюджетные места
5
Коммерция
Описание программы
Интеллектуальные и кибер-физические системы объединяют наиболее современные интеллектуальные устройства, сети и физические процессы, образуя при этом высокотехнологичную «Индустрию 4.0», как синергию киберпространства и реального мира.
«Интернет вещей», «Умные города», «Умная энергетика, «Умное производство», интеллектуальные транспортные системы, уникальные научные установки класса «мегасайенс» – это кибер-физические системы, для разработки и эксплуатации которых нужны знания в области теории и методов искусственного интеллекта, навыки анализа больших данных, умение писать понятный и документированный программный код на современных языках программирования
Ключевой особенностью магистерской программы является усиленная подготовка и специализация в области теории и технологий глубокого машинного обучения, вычислительных и объясняющих методов искусственного интеллекта, предиктивной аналитики больших данных, высокопроизводительных и квантовых вычислений, программирования устройств Интернета вещей, сенсорных систем и кибер-физических интерфейсов.
«Интернет вещей», «Умные города», «Умная энергетика, «Умное производство», интеллектуальные транспортные системы, уникальные научные установки класса «мегасайенс» – это кибер-физические системы, для разработки и эксплуатации которых нужны знания в области теории и методов искусственного интеллекта, навыки анализа больших данных, умение писать понятный и документированный программный код на современных языках программирования
Ключевой особенностью магистерской программы является усиленная подготовка и специализация в области теории и технологий глубокого машинного обучения, вычислительных и объясняющих методов искусственного интеллекта, предиктивной аналитики больших данных, высокопроизводительных и квантовых вычислений, программирования устройств Интернета вещей, сенсорных систем и кибер-физических интерфейсов.
Преимущества программы
- Уникальное научное оборудованиеДоступ к высокопроизводительному 218-ядерному вычислительному кластеру и дата-центру с графическим ускорителем Nvidia RTX 8000 с тензорными ядрами для глубокого машинного обучения, совмещаемый с практическими занятиями в современных лабораториях с компьютеризированным уникальным научным оборудованием и информационными ресурсами Big Data для предиктивной аналитики.01
- Фундаментальность образованияФундаментальность образования, сочетающаяся с лучшими практиками преподавания, научным наставничеством, индивидуальностью образовательных траекторий, диалоговыми сессиями и усиленной языковой подготовкой.02
- Формирование исследовательского и проектного портфолиоФормирование исследовательского и проектного портфолио магистранта путем участия в научных грантах с публикацией статей в высокорейтинговых журналах и приобретения опыта командной разработки сложных программных комплексов.03
- Высокий старт карьерыВысокий старт карьеры, обеспечиваемый обучением в международном коллективе профессиональных исследователей и программистов, включая стажировки в научных центрах и IT-компаниях04
Учеба
Современные форматы проведения учебных занятий, включая онлайн-курсы, новейшие виды практик и научно-исследовательских семинаров, погружение в профессиональную среду при проведении исследовательских и проектных работ, обеспечивают максимально эффективную организацию учебного процесса.
Высококлассное техническое оснащение и интегрированность с ведущими мировыми и отечественными научными центрами, партнерство с успешными представителями ИТ индустрии и зарубежными университетами способствуют непрерывному профессиональному росту и предоставляют широкие возможности по получению уникального опыта работы в области интеллектуальных и кибер-физических систем.
Высококлассное техническое оснащение и интегрированность с ведущими мировыми и отечественными научными центрами, партнерство с успешными представителями ИТ индустрии и зарубежными университетами способствуют непрерывному профессиональному росту и предоставляют широкие возможности по получению уникального опыта работы в области интеллектуальных и кибер-физических систем.
Практика
В научных центрах и у IT-партнеров в образовательных и научных подразделениях университетов, институтов в корпорациях разработки высокотехнологичной продукции и наукоемкого производства в компаниях IT-сектора и рынков НТИ, включая получение навыков предпринимательства
Трудоустройство
Выпускники могут работать:
- программистами и руководителями проектов в сфере систем искусственного интеллекта
- разработчиками перспективных технологий Индустрии 4.0 и кибер-физических систем
- специалистами в области предиктивной аналитики и глубокого машинного обучения
- исследователями в области фундаментальной информатики
Карьера и зарплатный рейтинг
Партнеры
Если вы заинтересованы в сотрудничестве, напишите нам
Основные дисциплины
1.Искусственные нейронные сети
2.Суперкомпьютерное программное обеспечение
3.Программирование киберфизических систем
4.Глубокое обучение
5.Интеллектуальный анализ данных
2.Суперкомпьютерное программное обеспечение
3.Программирование киберфизических систем
4.Глубокое обучение
5.Интеллектуальный анализ данных
1.Distributed and Multicore Programming (Распределенное и многоядерное программирование)
2.Компьютерное зрение
3.Разработка Web приложений
4.Quantum Machine Learning (Квантовое машинное обучение)
5.Научно-исследовательский семинар
6.Защита информации
7.Исследовательские установки Мегасайенс
2.Компьютерное зрение
3.Разработка Web приложений
4.Quantum Machine Learning (Квантовое машинное обучение)
5.Научно-исследовательский семинар
6.Защита информации
7.Исследовательские установки Мегасайенс
Кадровый состав
- М. А. Бутаковапрофессор, доктор технических наук,
Директор МИИИМ ЮФУПредмет:
Интеллектуальный анализ данных» - Ilias SavvasFull Professor, PhD Dean, School of Technology,
University of Thessaly, GreeceПредмет:
Quantum Machine Learning
Distributed and Multi-Core Programming - А. В. СолдатовПрофессор, доктор физико-математических наук,
Научный руководитель направления ЮФУПредмет:
Исследовательские установки Мегасайенс - П.С. ШевчукПрофессор, доктор технических наук, профессор МИИ ИМ ЮФУПредмет:
Защита информации - О. О. КарташовКандидат технических наук,
Старший научный сотрудник МИИ ИМ ЮФУПредмет:
Искусственные нейронные сети, Глубокое обучение - О.Е. ПоложенцевКандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник МИИ ИМ ЮФУПредмет:
Суперкомпьютерное программное обеспечение, Научно-исследовательский семинар - Д. А. Ломашдоцент, кандидат технических наук
Генеральный директор компании «Softezza» Ростов-на-ДонуПредмет:
Web-программирование IoT
Оставьте заявку и получите консультацию по программе