Магистратура "Цифровые технологии и интеллектуальные системы в производстве" НИУ МИЭТ, Москва

Содержание программы представляет собой глубокое погружение в методологию научного познания и системный анализ, что позволяет будущему специалисту выходить за рамки рутинного кодирования. Здесь изучается комплексный подход к разработке, включающий формальные методы верификации программного обеспечения и применение гибридного моделирования для сложных технических объектов. Особое место отведено освоению современных подходов к управлению проектами и формированию эффективной корпоративной культуры в ИТ-среде.

Значительная часть обучения посвящена сквозным цифровым технологиям, среди которых выделяются архитектура высокопроизводительных вычислительных систем, методы обработки больших данных и технологии искусственного интеллекта. Студенты осваивают принципы построения свёрточных нейросетей для компьютерного зрения, основы обучения с подкреплением, а также инструменты математической лингвистики для обработки естественного языка. Завершающим аккордом становится изучение архитектуры компьютерных игр и виртуальной реальности, что позволяет применять полученные навыки не только в промышленности, но и в креативных индустриях.

Программа ориентирована на подготовку исследователей и инженеров, способных решать оптимизационные задачи, внедрять параллельное и распределенное программирование, а также разрабатывать мобильные приложения и инфокоммуникационные системы. 

Профессиональные дисциплины:

• Современные проблемы информатики и вычислительной техники
• Иностранный язык для профессиональной коммуникации
• Оптимизационные задачи и вычислительные методы
• Теория и методы научного творчества
• Актуальные вопросы философии техники
• Критерии качества в научных исследованиях
• Теория систем и системный анализ
• Методология научного познания
• Формальная верификация программного обеспечения
• Визуализация в научных исследованиях
• Теория вычислительных процессов
• Корпоративная культура
• Свёрточные нейросети в компьютерном зрении
• Проектный менеджмент
• Эффективные методологии разработки программного обеспечения
• Архитектура высокопроизводительных вычислительных систем
• Интеллектуальные системы
• Большие данные
• Параллельное и распределенное программирование
• Гибридное моделирование
• Основы обучения с подкреплением
• Основы глубокого обучения с подкреплением
• Математическая лингвистика и обработка естественного языка
• Разработка мобильных приложений.

Дисциплины по выбору:

• Введение в инфокоммуникационные технологии
• Компьютерные технологии искусственного интеллекта
• Оптимальное управление в системах поддержки принятия решений
• Архитектура компьютерных игр и виртуальной реальности.