Поступление 2021
0
личный кабинет

ПАСПОРТ ПРОГРАММЫ

Тип: программа корпоративной магистратуры

Программа магистратуры нацелена на подготовку специалистов под действующую отрасль в реальном секторе экономики с поддержкой одним или несколькими предприятиями.

Военная кафедра Государственная аккредитация
Государственная аккредитация — выпускники получают диплом государственного образца; студенты имеют отсрочку от службы в армии, возможность использования маткапитала при оплате за обучение.

09.04.04 Программная инженерия

Специализации:
Язык обучения:

Мобильные и встраиваемые системы

Русский

Семантические технологии для интернета вещей

Русский

Языки обучения: RUS Русский
Форма обучения: Очная, 2 года
Стоимость контрактного обучения в 2021 году: 251 000 руб. в год
  • 251 тыс. руб в год для граждан Российской федерации
  • 271 тыс. руб в год для иностранных граждан
Контактное лицо Кирсанова Ольга Владимировна
Руководитель программы:
Муромцев Дмитрий Ильич
Учебные корпуса: Кронверкский пр., д. 49ул. Чайковского, д.11ул. Ломоносова, д.9

ПАРТНЕРЫ ПРОГРАММЫ

ОПИСАНИЕ ПРОГРАММЫ

Программа магистратуры «Технологии интернета вещей» направлена на подготовку специалистов международного уровня, хорошо владеющих современными трендами технологий программирования, таких как Internet of Things и Mobile systems, Semantic Technologies и Artificial Intelligence. Эта программа создана для тех, кто хочет подготовить себя к работе в высокотехнологичном и наукоемком проекте в крупных IT компаниях, создающих новейшие цифровые платформы и решения для своих клиентов по всему миру. Корпоративный партнёр программы - T-Systems (Deutsche Telekom) - крупнейшая IT-компания в Санкт-Петербурге (~2000 сотрудников), реализующая проекты по всему миру.

Особенностью программы является фокусировка на индустрии современных программных продуктов с упором на изучение современных платформ разработки ПО, технологии коллективной разработки, тестирования, документирования и сопровождения жизненного цикла ПО, а также новейших методах программирования Интернета вещей и искусственного интеллекта.

 

Практическая составляющая обучения основана на выполнении реальных проектов по менторством ведущих специалистов корпоративного партнёра. В лабораториях образовательной программы студенты могут получить свободный доступ к разнообразным устройствам IoT и высокопроизводительному вычислительному оборудованию. Также для студентов программы дополнительно организуются хакатоны, митапы и воркшопы, на которых ребята в менее формальной обстановке пробуют свои силы как начинающие профессионалы IT-индустрии.

Студентам программы в рамках двух специализаций ОП ТИВ, "Семантические технологии для интернета вещей" и "Мобильные и встраиваемые системы", предлагается изучение таких дисциплин, раскрывающих самые современные знания о программной инженерии, такие как: «Методы машинного обучения», «Облачная разработка», «Автоматическая обработка естественного языка», «Гибридные интеллектуальные системы», «Архитектура мобильных и встраиваемых систем», «Мобильные системы компьютерного зрения» и другие. Для преподавания данных дисциплин приглашаются помимо преподавателей Университета ИТМО ведущие разработчики компании T-Systems, а также иностранные преподаватели. Кроме того, студентам предоставляется возможность проходить стажировку в компании или дополнительные возможности академической мобильности и обучении в зарубежном университете-партнере.

Группа вк

АКТУАЛЬНОСТЬ И ЗНАЧИМОСТЬ ПРОГРАММЫ

Содержание теоретических дисциплина и практических занятий данной программы магистратуры соответствует суверенным требованиям IT-индустрии, а также учитывает перспективные исследования и разработки в области интернета вещей и искусственного интеллекта, которые получат массовое применение на практике в ближайшее будущее. В программе также уделяется внимание развитию навыков, необходимых для лидеров групп IT разработчиков, которые подразумевают знание не только технологий разработки программных архитектур и кодирования алгоритмов, но также умение анализировать большие и неструктурированные данные и применять наукоемкие методы обработки информации с помощью искусственного интеллекта и семантики. Выпускники также получают профессиональную подготовку, необходимую для развертывания и запуска современных программных решений.

ЦЕЛЬ ПРОГРАММЫ

 Цель программы – подготовка лидеров для сообщества IT-профессионалов, понимающих и знающих всю жизненную цепочку инфраструктуры разработки ПО для различных приложений в таких областях как искусственный интеллект, встраиваемые и мобильные системы, интернет вещей и т.д.

ДИСЦИПЛИНЫ

Архитектура мобильных и встраиваемых систем

В рамках курса вы познакомитесь с различными архитектурами мобильных и встраиваемых систем, научитесь корректно описывать архитектуру с использованием UML-подобных языков и других инструментов. Узнаете как учитывать в проекте специфику конкретного аппаратного обеспечения, построенного на процессорах ARM, MIPS, Intel, нейроморфных процессорах и системах на кристалле. Познакомитесь с паттернами проектирования и способами организации пользовательского интерфейса. Изучите основы архитектуры мобильных операционных систем Android и iOS, поймете на практике особенности программирования параллельных процессов, взгляните на параллелизм изнутри для таких языков как Kotlin и Java. Познакомитесь с архитектурой сетевого взаимодействия, моделью издатель-подписчик и протоколом MQTT. Узнаете как обеспечить безопасность мобильных и встраиваемых систем с помощью шифрования, цифровых подписей, как организовать защиту от эмуляции и отладки. Получите знания в разработке кроссплатформенных приложений для Android и iOS.

Методы машинного обучения

Технологии машинного обучения преобразуют реальность прямо на наших глазах, проникают во все области жизни, от рекомендаций по медиаконтенту до беспилотных автомобилей. С каждым днем появляются новые подходы: supervised learning, unsupervised learning, deep learning, reinforcement learning, self-supervised representation learning... В этом курсе Вы узнаете, что значат эти и другие понятия, и получите навыки использования современных методов машинного обучения на практике.

Методология программной инженерии

Приобретение практических навыков моделирования с использованием UML-диаграмм прецедентов, классов, состояний и т.д. Детально рассматриваются все фазы Rational Unified Process: бизнес-моделирование моделирование, управление требованиями, анализ и проектирование, реализация, тестирование, развертывание, управление проектом, управление конфигурацией и изменениями, создание инфраструктуры. Изучаются методики разработки, поддержки и сопровождения программного обеспечения и их особенности; современные архитектурные принципы создания программного обеспечения.

Автоматическая обработка естественного языка

Сложно представить себе современную интеллектуальную систему без функций обработки естественного языка. В данном курсе Вы изучите базовые принципы обработки текста, узнаете, что такое токенизация, сегментация на предложения и нормализация текста. Научитесь формировать языковые модели, пользоваться алгоритмами информационного поиска, векторными представлениями слов и вопросно-ответным поиском.

Онтологии и представление знаний

Интернет, корпоративные информационные системы, хранилища медиаконтента являются колоссальным источником данных и информации. Но данные в этих ресурсах как правило неструктурированы и сложны для обработки и анализа. Стек семантических технологий был разработан для того, чтобы превратить «data silos» в высоготехнологичениые графы знаний. В курсе Вы познакомитесь с RDF-графами и семантическими SPARQL-запросами, узнаете, что такое OWL-онтологии и векторные представления графовых данных.

Облачная разработка

Приобретение навыков работы с AWS. Создание облачной инфраструктуры AWS, знакомство с вычислительными сервисами Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) и Amazon Lightsail, с сетью на AWS, в том числе настройка Amazon Virtual Public Cloud (VPC) и различные варианты облачного хранилища, включая Amazon Elastic Block Storage (EBS), Amazon Simple Storage Service (S3) и Amazon Elastic File Service (EFS). Узнаете о сервисах баз данных AWS, таких как Amazon Relational Database Service (RDS) и Amazon DynomoDB. Научитесь отслеживать и масштабировать приложения на AWS с помощью Amazon CloudWatch, Amazon EC2 Elastic Load Balancing (ELB) и Auto Scaling. Применение знаний и навыков для создания бессерверных решений на AWS.

Программное обеспечение мобильных систем

Курс формирует систему понятий и представлений об основных парадигмах и технологиях проектирования программного обеспечения мобильных систем. Развивает умение формулировать требования, разрабатывать техническое задание на программное обеспечение мобильных систем. Знакомит с методами оценки и аттестации моделей мобильных систем. Учит анализировать архитектуру мобильных систем, применять модели вычислений, архитектурные и аспектные модели на всех этапах высокоуровневого и низкоуровневого проектирования. На практических занятиях используется проектный подход. Вы получите возможность спроектировать и реализовать полноценную мобильную систему, состоящую из облачного сервера и клиента для мобильных телефонов, позволяющего например, управлять устройствами умного дома, бортовыми системами автомобиля и т.п.

Гибридные интеллектуальные системы

В последние годы искусственные нейронные сети и основанные на них end-to-end системы достигли эффективности, в отдельных задачах не уступающей человеку. Однако их возможности все же ограничены. Для преодоления этих ограничений разрабатываются гибридные интеллектуальные системы, совмещающие глубокое обучение с символическими подходами, такими как графы знаний, нечеткая логика и эволюционные алгоритмы, с которыми Вы познакомитесь в данном курсе.

Мобильные системы компьютерного зрения

В данном курсе вы познакомитесь с архитектурой мобильных систем компьютерного зрения, доля которых с каждым днем стремительно растет. Они управляют автомобилями, беспилотными летательными аппаратами, контролируют ход производственных процессов на роботизированных фабриках, обеспечивают безопасность в аэропортах и являются "вычислительным центром" современных киберфизических систем и устройств интернета вещей. Вы познакомитесь с основными алгоритмами обработки данных с камер и особенностями их реализации с помощью процессоров общего назначения (CPU), графических ускорителей (GPU) и векторных сопроцессорах. Научитесь использовать нейронные сети для задач обнаружения объектов, их идентификации и классификации по видео в реальном времени. Изучите основные фреймворки и методы оптимизации алгоритмов под системы с ограниченными ресурсами. На лабораторных занятиях вы реализуете свою собственную систему обработки видео на базе реальных стендов от NVIDIA. В рамках курса для практических экспериментов будут доступны комплекты разработчика Jetson Nano и Jetson TX2.

ПРЕПОДАВАТЕЛИ

Ильдар Раисович Баймуратов кандидат технических наук
Аркадий Олегович Ключев кандидат технических наук
Дмитрий Ильич Муромцев доцент, кандидат технических наук
Александр Владимирович Пенской кандидат технических наук
Василий Юрьевич Пинкевич кандидат технических наук
Иван Андреевич Шилин кандидат технических наук

ТЕМЫ ВЫПУСКНЫХ РАБОТ

  • Разработка сервиса для управления сетью нулевого доверия в кластере Kubernetes посредством сетевых политик
  • Разработка системы трассировки и мониторинга распределенной высоконагруженной облачной биллинговой системы
  • Разработка распределенного алгоритма распознавания объектов на видеоизображениях на кластере компьютеров с ограниченными вычислительными ресурсами
  • Управление функциями умного дома на основе NLU
  • Разработка способа поиска аномалий работы устройств находящихся в гетерогенной сети с использованием методов машинного обучения

НАБОР КОМПЕТЕНЦИЙ

Программа нацелена на формирование у выпускника профессиональных компетенций (hard skills) и гибких навыков (soft skills), таких как:

  • умение применять новейшие подходы и решения в области интернета вещей и искусственного интеллекта при проектировании и разработке программного обеспечения;
  • способность проводить комплексное исследование на теоретическом и практическом уровнях для решения практических задач интернета вещей;
  • умение проектировать программное обеспечение и его компоненты на основе современных технологий, таких как облачная инфраструктура, машинное обучение, семантика данных;
  • умение проектировать и разрабатывать встраиваемые и мобильные системы различного назначения;
  • способность применять на практике интеллектуальные системы анализа данных, а также обработки и синтеза естественного языка;
  • обладание коммуникативными, лидерскими и командными навыками, а также умением публично представлять и защищать свои проекты;
  • владение навыками, знаниями и умениями в области проектного менеджмента, применяемыми в профессиональной сфере.

 

ТРУДОУСТРОЙСТВО И ВОСТРЕБОВАННОСТЬ ПРОФЕССИИ

После магистратуры наши выпускники успешно трудоустраиваются в крупные IT компании и международные концерны (например, T-Systems, Яндекс, Аркадия, Oracle, Digital Design, Veeam, Sidenis LLC, Dr. Web). Не редкость, когда наши выпускники продолжают обучение в аспирантуре и становятся квалифицированными исследователями, востребованными на международном уровне. Этому способствует возможность обучаться на английском языке, а также прохождение стажировок у партнеров.  Специалисты, работающие на стыке программной инженерии, интернета вещей и искусственного востребованы в крупнейших IT-компаниях и исследовательских центрах как в России, так и за рубежом.

Обратная связь

* Имя
* E-mail
Ваше сообщение