02.04.01«Математика и компьютерные науки»

02.04.01_02 «Организация и управление суперкомпьютерными системами»

Русский

В программе уделяется равное внимание как фундаментальным дисциплинам, так и практической подготовке. С первых дней обучения магистранты вовлекаются в исследовательские и промышленные проекты. Каждый может выбрать то, что ему по нраву: участие в проектах реального сектора экономики, в том числе в компаниях с мировым именем, или в фундаментальных исследованиях научно-исследовательской лаборатории нейросетевых технологий и искусственного интеллекта СПбПУ.

 

 

Ключевые особенности:

Все обучающиеся имеют доступ к новейшему оборудованию суперкомпьютерного центра «Политехнический», одного из крупнейших суперкомпьютерных центров в России, который располагает как специализированным оборудованием для машинного обучения, так и высокопроизводительными кластерами для машинного обучения.

Преподаватели магистерской программы публикуют свои научные работы в ведущих журналах, в том числе первого квартиля, участвуют в международных конференциях. Магистранты, увлекшиеся исследованиями, также получат возможность зарубежных поездок и участия в написании высокорейтинговых научных трудов.

Варианты обучения:

Очное

бюджет, контракт

  • Администрирование ОС суперкомпьютеров
  • Параллельное программирование
  • Машинное обучение, часть 1
  • Машинное обучение, часть 2
  • Методы управления суперкомпьютерными системами
  • Проектирование приложений под ОС UNIX
  • Проектирование приложений на JAVA
  • Системный программист
  • Администратор компьютерных сетей
  • Администратор базы данных
  • Системный аналитик
  • Руководитель проекта
  • Научный работник
  • Инженер по данным
  • Инженер-исследователь
  • Исследование архитектуры распределенного реляционного хранилища большого объёма разнородных данных
  • Разработка новых моделей и алгоритмов композиций сиамских нейронных сетей для интеллектуальной диагностики рака лёгкого
  • Разработка моделей и алгоритмов сегментации медицинских изображений с использованием глубоких нейронных сетей
  • Алгоритм построения динамических траекторий перемещения грузов дельта-манипулятора
  • Разработка интеллектуальной системы диагностики и прогнозирования рассеянного склероза
  • Имитационная адаптивная модель гидравлического гусеничного экскаватора с двухсегментной сборной стрелой
  • Гибридная аналитическая система для прогноза значений сложных функций с частично формализованными исходными данными
  • Реализация программных компонент системы аналитики кибербезопасности предприятий на базе методов машинного обучения и обработки больших данных
  • Разработка алгоритмов определения схожести трехмерных моделей методами машинного обучения
  • Создание персонализированных методов оценки здоровья и риска онкологических заболеваний на основе интеллектуальной обработки больших массивов данных мультимодальной лучевой диагностики
  • Разработка новых методов и алгоритмов машинного обучения для анализа кибербезопасности информационных и технических систем
  • Разработка методов объяснительного искусственного интеллекта в задачах интеллектуальной диагностики
  • Искусственного интеллекта
  • Методы машинного обучения

Курочкин Леонид Михайлович

Руководитель программы

Заборовский Владимир Сергеевич

Научный руководитель программы

Контакты