в преподавательской деятельности
2026 год
Системы автоматизированного проектирования
Дисциплина составляет основу теоретической и практической подготовки бакалавров и является фундаментом деятельности выпускников. Курс представлен разделами: методы и средства защиты информации; кодирование информации; основы криптографии; защита каналов связи. Изучение курса ориентировано на формировании у студентов базы знаний и компетенций для успешной профессиональной деятельности.
Дисциплина составляет основу теоретической подготовки бакалавров и практических навыков моделирования систем защиты информации. Курс представлен разделами: интегрированная технология проектирования, блочно- иерархический подход к проектированию систем, микромоделирование, макромоделирование, метамоделирование, моделирование систем с использованием типовых математических схем. Изучение курса ориентировано на овладение и применение студентами методологии моделирования систем защиты информации.
Основной целью исследовательской практики магистранта является изучение теоретических, методических и технологических достижений отечественной и зарубежной науки, а также закрепления практических навыков применения современных методов научных исследований, обработки и интерпретации экспериментальных данных в магистерском диссертационном исследовании.
Дисциплина направлена на формирование получения теоретических знаний и практических навыков в области систем кодирования к защите от случайных ошибок. Курс представлен разделами: Кодирование дискретных источников сообщений. Теоремы кодирования для дискретных каналов без памяти. Коды, исправляющие ошибки. Алгоритмы кодирования и декодирования для помехоустойчивого кода
Исследовательская практика ориентирована на выполнение научного исследования по избранной проблеме. Способствует закреплению и углублению теоретических знаний, приобретению и развитию навыков самостоятельной исследовательской работы. Имеет большое значение для выполнения магистерской диссертации и продолжения научной деятельности в качестве докторанта.
Целью научно-исследовательской работы является интеграция образовательного процесса с развитием профессиональной сферы деятельности по направлениям подготовки магистров. НИРМ ориентирована на формирование научно-исследовательского, инновационного мышления, творческого потенциала, профессионального мастерства; умений осуществлять научные исследования, экспериментальные работы в научной сфере, связанной с направлением магистерской диссертации, решение профессиональных задач.
Дисциплина изучает теоретические и практические методы обработки и анализа больших данных, обеспечивающие эффективную работу с масштабными информационными массивами. Курс охватывает алгоритмы обработки, распределенные вычисления, машинное обучение и автоматизированный анализ данных. Основное внимание уделяется выбору инструментов и технологий для хранения, обработки и анализа данных. Курс предусматривает освоение современных платформ для работы с большими данными, реализацию аналитических решений и разработку алгоритмов обработки информации для различных прикладных задач.
Дисциплина изучает методы представления данных с применением ИИ для выявления закономерностей и упрощения анализа. Курс охватывает обработку, анализ и визуализацию данных, автоматизированные графические представления и современные инструменты ИИ. Основное внимание уделяется выбору методов визуализации, анализу данных и применению алгоритмов ИИ. Курс предусматривает освоение технологий визуализации больших данных, применение нейросетевых моделей и создание эффективных графических решений
Дисциплина формирует теоретические и практические основы анализа данных и применения методов машинного обучения для решения широкого круга задач. Курс охватывает основные подходы к обработке, визуализации и интерпретации данных, а также изучение алгоритмов машинного обучения, их обучения и оптимизации. Дисциплина основана на изучении статистических методов, нейронных сетей, методов классификации, кластеризации и прогнозирования. Особое внимание уделяется разработке моделей, их валидации и интерпретации результатов, а также практическому применению инструментов машинного обучения в различных отраслях. Курс предусматривает освоение современных библиотек и платформ для машинного обучения, реализацию алгоритмов на реальных данных и изучение стратегий автоматизации анализа данных.
Научно-исследовательская работа магистранта направлена на разработку плана научного исследования, выбор необходимых методов исследования и сбор данных, обработку полученных результатов исследования. Основной целью НИРМ является умение составлять отчеты по результатам экспериментально-исследовательской деятельности, оформление документации на получения патента и права на интеллектуальную собственность.
Целью научно-исследовательской работы является интеграция образовательного процесса с развитием профессиональной сферы деятельности по направлениям подготовки магистров. НИРМ ориентирована на формирование научно-исследовательского, инновационного мышления, творческого потенциала, профессионального мастерства; умений осуществлять научные исследования, экспериментальные работы в научной сфере, связанной с направлением магистерской диссертации, решение профессиональных задач.
Дисциплина изучает методы построения математических моделей для анализа и решения прикладных задач. Курс охватывает основные подходы к моделированию, оптимизации и прогнозированию. Особое внимание уделяется выбору моделей, методам численного решения и оценке их точности. Курс предусматривает разработку и тестирование моделей, анализ их эффективности и использование в научных и инженерных задачах.
Педагогическая практика ориентирована на подготовку обучающихся к педагогической деятельности по соответствующей специальности. На педагогической практике обучающиеся знакомятся с конкретными условиями педагогической деятельности в вузе; с объемом и характером педагогических поручений; требованиями, которые предъявляет преподавателю реальная педагогическая деятельность в вузе.
Педагогическая практика ориентирована на подготовку обучающихся к педагогической деятельности по соответствующей специальности. На педагогической практике обучающиеся знакомятся с конкретными условиями педагогической деятельности в вузе; с объемом и характером педагогических поручений; требованиями, которые предъявляет преподавателю реальная педагогическая деятельность в вузе.
Дисциплина направлена на изучение принципов и методов управления научно-инновационной деятельностью (НИД).. Курс представлен разделами: планирование НИД; обработка и анализ экспериментальных данных НИД; технико-экономическое обоснование НИД и коммерциализация проектов; мониторинг этапов научно-инновационной деятельности; формирование проектного решения экспериментально-исследовательской задачи; подготовка и публикация результатов НИД; представление результатов НИД к публичной защите. Изучение курса ориентировано на формирование навыков по управлению НИД, включая ее планирование, реализацию и мониторинг в рамках профессиональной деятельности
Дисциплина входит в цикл профилирующих дисциплин. Курс представлен разделами: интегрированная технология проектирования, блочно-иерархический подход к проектированию систем, микромоделирование, макромоделирование, метамоделирование, моделирование систем с использованием типовых математических схем. Изучение курса ориентировано на формирование у студентов методологии моделирования систем при автоматизированном проектировании.