Образовательный трек готовит специалистов, которые будут владеть технологиями и инструментами разработки интеллектуальных встраиваемых систем, способами извлечения, хранения и обработки информации, а также методами временной и пространственной оптимизации. Выпускники смогут заниматься разработкой информационных систем и сетей на базе встраиваемых устройств с элементами искусственного интеллекта в таких компаниях, как ПАО СберБанк, ПАО «Газпром», ПАО «Ростелеком», НК «Роснефть», ПАО «Северсталь», Госкорпорация «Росатом».
Студенты трека смогут проводить научные исследования в следующих сферах: Data Engineering и IoT, интеллектуальное программное обеспечение, машинное обучение, компьютерное зрение, сетевые технологии, обработка больших данных, многоагентное моделирование, геоинформационные технологии.
Д.ф.-м.н., профессор кафедры инфокоммуникационных технологий
Автор 164 научных публикаций, в том числе 37 статей в высокорейтинговых журналах. Научные интересы: робототехника, компьютерное зрение, адаптивные системы управления, интеллектуальные технологии, машинный интеллект.
Д.т.н., профессор кафедры инфокоммуникационных технологий
Разработчик методов и алгоритмов иерархически взаимосвязанного управления сложными технологическими системами, интеллектуального управления инженерными системами, принятия решений. Автор 118 научных публикаций, в том числе 24 статей в высокорейтинговых журналах. Научные интересы: методы анализа, синтеза, моделирования и оптимизации систем управления сложными технологическими объектами; алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных систем.
К.т.н., доцент кафедры инфокоммуникационных технологий
Область научных интересов: системы коллективного интеллекта, экспертные методы прогнозирования, компьютерное моделирование сложных систем, компьютерные технологии управления в технических системах, цифровая среда в образовании, использование компьютерных технологий в учебном процессе.
Старший преподаватель кафедры инфокоммуникационных технологий
Область научных интересов: прикладные пакеты моделирования, автоматизация измерений в информационно-измерительных системах, микроэлектроника, светоизлучающие полупроводниковые структуры.
Сегодня на рынке труда высоко востребованы специалисты, которые занимаются разработкой программного обеспечения для IT-индустрии, крупных предприятий банковско-финансовой, телекоммуникационной и ретейл сфер. Студенты образовательного трека овладеют инструментами современной промышленной разработки на базе теоретической и методологической подготовки, научатся создавать программное обеспечение и управлять IT-проектами. В будущем они смогут претендовать на должности back-end и front-end разработчика, системного аналитика, DevOps-инженера и программиста мобильных приложений.
Для цифровой трансформации государства и создания экономики данных компаниям нужны разработчики высокой квалификации. Образовательный трек «Техническое обеспечение интеллектуальных информационных систем» готовит специалистов, способных создавать эффективные решения для автоматизации производств, повышения качества продукции, обеспечения информационной безопасности и оптимизации бизнес-процессов с применением искусственного интеллекта и передовых технологий обработки данных. Студенты учатся разрабатывать интеллектуальные встроенные системы, изучают способы эффективного сбора, безопасного хранения и быстрой обработки больших массивов данных, осваивают методы оптимальной синхронизации и распределения вычислительных ресурсов. Полученные знания и навыки позволяют выпускникам строить карьеру в разных сферах бизнеса: от производственной до финансовой — везде, где ценятся умение работать с данными и создавать интеллектуальные технологические решения.
Надежные и безопасные корпоративные системы сегодня создаются благодаря глубокому пониманию современных подходов DevOps, которые объединяют разработку, тестирование и внедрение приложений. Студенты образовательного трека «Технологии разработки и сопровождения интеллектуальных информационных систем» научатся внедрять и оптимизировать конвейеры CI/CD, автоматизировать процессы разработки, тестировать и развертывать приложения, управлять облачными и гибридными платформами, разрабатывать распределенные и высоконагруженные программно-аппаратные решения.
Особое внимание уделяется подходам MLOps и AIOps — использованию методов искусственного интеллекта и машинного обучения для улучшения процессов сопровождения и масштабирования систем. Выпускники трека станут специалистами, которые открывают новые возможности для бизнеса. Они смогут применять интеллектуальные алгоритмы для автоматизации и повышения эффективности информационных систем в промышленности, финансах, телекоммуникациях и ИТ.