Нейротехнологии и программная инженерия

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с формированием представления о функционировании систем анализа и обработки биометрических данных, с изучением методов и средств построения, алгоритмизации и программирования систем сбора, анализа и обработки биометрических данных для идентификации личности в системах электронного обучения.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с современной методологией разработки программного обеспечения (ПО), в том числе: методы и подходы к проектированию и разработке ПО, стратегии и практики управления конфигурациями и выпусками ПО, подходы и практики управления инфраструктурой коллективной среды разработки ПО, основные риски при разработке ПО и методы минимизации их влияния на процесс его разработки, методы оценки сложности, трудоёмкости и сроков выполнения проектов ПО.

Содержание дисциплины охватывает следующий круг вопросов: понятие функционального состояния человека (ФСЧ); нейроанатомия функциональных состояний; основные подходы к оценке ФСЧ; критерии выбора метода анализа ФСЧ; инструментальные средства для анализа ФСЧ; современные методы и технологии обработки биометрической информации, научно-теоретические основы методов оценки ФСЧ; способы регуляции функционального человека; возможности применения результатов анализа ФСЧ при проектировании и реализации нейротехнологий.

Дисциплина направлена на изучение методологии программной инженерии и теории педагогического дизайна электронных курсов для разработки виртуальных лабораторий и тренажеров. Лабораторные занятия построены на изучении технологии разработки и сопровождения RLCP-совместимых виртуальных лабораторий (ВЛ) и формирует навыки создания и реализации проектов таких ВЛ для различных предметных областей. В рамках данной дисциплины предусмотрена курсовая работа.

Дисциплина направлена на изучение основных методов для разработки параллельных и распределенных информационных систем. За основу выбраны языки программирования Python и Go. Рассматриваются возможности написания параллельного программирования на основе потоков и процессов, возможности использования вычислительных возможностей центрального процессора и видеокарты (OpenCL и CUDA). Возможности программных систем для сбора (Scrapy и BeautifulSoup), хранения в реляционных и нереляционных хранилищах и анализа данных (Pandas NLTK, genism, pyBrain, keras). В рамках данной дисциплины предусмотрена курсовая работа.

Содержание дисциплины дает представление о нейронах и нейронной сети головного мозга человека, о структуре мозга и физиологических особенностях его функционирования, в том числе во взаимосвязи с состоянием всего организма человека в процессе выполнения различных видов деятельности (нагрузки). Практические занятия направлены на изучение различных подходов для анализа объективных показателей активности мозга и для их использования в организации биологической обратной связи, обеспечивающей расширение ресурсов мозга (память, внимательность, скорость мышления и т.п.), устранение негативных явлений в состоянии организма (переутомление, напряженность, сонливость и т.п.), коррекции психофизиологического состояния человека (стресс).

Содержание дисциплины охватывает следующий круг вопросов: фундаментальные основы теории систем, математические схемы описания систем, методологию статистических испытаний, основные алгоритмы моделирования случайных величин и статистической обработки результатов наблюдений; алгоритмы моделирования случайных процессов, определение и классификацию систем массового обслуживания, фундаментальные основы теории планирования экспериментов и методами анализа результатов экспериментальных исследований; методы анализа и синтеза моделей информационных процессов и систем.

Дисциплина направлена на изучение современных технологий взаимодействия программистов и IT-специалистов компаний в эффективном взаимодействии в процессе разработки программного обеспечения, направленных на значительное сокращение времени и затрат. В ходе обучения студенты получат опыт построения DevOps-pipeline сложной IT-архитектуры и IT-инфраструктуры. Приобретут компетенции использования ускоренной методологии разработки ПО.

Дисциплина направлена на изучение методологий, моделей, метрик, параметров алгоритмической сложности и стандартов обеспечения качества программного обеспечения. В ходе обучения студенты сформируют практические навыки моделирования, оценки и управления качеством программного обеспечения на всех этапах жизненного цикла.

Дисциплина направлена на изучение методологий, нотаций и стандартов архитектурного моделирования информационных систем. Практические занятия направлены на изучении технологий разработки прикладной архитектуры ИТ-решений, моделирование интеграционной и технологической архитектуры, описание программных интерфейсов и интеграционных сценариев ИТ-решений.

Дисциплина направлена на изучение основных трендов в развитии нейронаук и их связи с задачами в области программной инженерии, проектов по изучению мозга человека в мире, дорожной карты НТИ Нейронет и сквозных технологий (нейроинтерфейсы, искусственный интеллект, виртуальная и дополненная реальность, интернет вещей, базовые нейротехнологии и др.). В ходе обучения студенты сформируют следующие практические навыки: применять цифровой комплекс «Open BCI» для исследования мозга и нервной системы человека; применять цифровой комплекс «BioRadio Human Physiology Kit» для мониторинга сердечно-сосудистой, дыхательной и мышечной функций человека; применять цифровой комплекс «Юный нейрофизиолог» для исследования мозговой активности и работы сердца человека; применять айтрекер Tobii для исследования движения взгляда человека.

Дисциплина направлена на изучение основных методов программной инженерии для разработки программного обеспечения для реализации нейроинтерфейсов на основе SDK со следующих устройств: Нейробелт, BioRadio Profi Set, Tobii Eye Tracker Pro, OpenBCI. Обработка данных предусматривает использование готовых библиотек нейронных сетей или написание авторских нейронных сетей.